(例如存储器15)的方式。如本领域技术人员将领会到的，计算机10可以自主单元(即独立)存在，或者可以是更大的网络的部分，例如在云计算中所遇到的那些，在此处各个计算、软件、数据存取以及储存服务可存在于不同的物理位置中。此类计算资源的分开并不有损于被归类为计算机的此类系统。
[0030]在特定的形式中，包含上述算法和公式的计算机可读程序代码能够载入是存储器15的部分的ROM。此类计算机可读程序代码也可以形成为制品的部分，使得包含在代码中的指令位于磁可读的或光可读的盘上或者其它相关的非瞬时的、机器可读的介质上，例如闪存装置、CD、DVD、EEPR0M、软盘或者能够储存机器可执行指令和数据结构的其它此类介质。此类介质能够由计算机10或者具有用于从计算机可读程序代码转译指令的处理单元11的其它电子装置接入。处理器11和配置来由处理器11执行的任何程序代码一起限定来实施此文中所讨论的一个或更多个孔尺寸和分布计算的装置。如在计算机领域中技术人员将理解到的，形成图像分析系统I的部分的计算机10可另外包括额外的芯片组以及总线和相关的配线用于在处理单元11和其它装置(例如前述的输入、输出和存储器装置)之间传输数据和相关信息。一旦程序代码装置已经载入ROM时，系统I的计算机10变成专用机器，其配置来以此文中所述的方式确定HPDC部件表层厚度性质。在另一个方面，系统I可以仅是指令代码(包括各个程序模块(未示出)的指令代码)，而在另一个方面，系统I可包括指令代码和例如上述的计算机可读介质两者。
[0031]本领域技术人员还将领会到，除了在输入12中描述的手动输入方法(尤其在其中输入大量数据的情形中时)存在其它方式来接收数据和相关信息，且用于提供此类数据以便于允许处理单元11来在其上操作的任何常规装置也在本发明的范围内。如此，输入12也可以高通量数据线(包括上述的互联网连接)的形式，以便于接收大量的代码、向存储器15输入数据或者其它信息。信息输出14配置来传送与所需铸件方法相关的信息至用户(例如，当信息输出14以如所示的屏幕的形式时)，或者传送至另一个程序或模型。同样地，本领域技术人员将领会到与输入12和输出14相关的特征可以结合至单个的功能单元，例如图形用户界面(GUI)。
[0032]接下来结合图1参照图2A和图2B，IA系统I使用来从图像5提取信息，特别地，使用金相学技术来获得铸造样本或者感兴趣的样品的共晶性质。开始于准备好的(例如抛光的)金相学样本，使用显微镜20或者相关的扫描器或视觉获取装置将由摄像机30所捕获的图像5在输出14上放大和显示。典型地，许多图像5通过电控工作台40和工作台模式50的使用来捕获。工作台控制器70 (其采用操纵杆式控制)可使用来在显微镜20中通过二维或三维(笛卡尔)坐标系的X、y和z (焦点)工作台运动将材料样本的显微图从一个场域移至另一个场域。这样允许穿过工作台模式50的运动来允许分析在样本上方的多个视场。此自动化工作台模式50 (其包括自动对焦特征)允许在短时间周期内的大量数据的捕获。工作台控制器70的操纵杆允许当通过显微镜20的目镜观察样本时工作台的运动来有助于选择特定区域，在该区域上将实施本发明的分析。
[0033]初始地，如图2A中所示的代表性的铝铸件的微观结构是光捕获的或者以其它方式由IA系统接收为显微图。在特定的形式中，显微图能够以由更小划分部分构成的拼接图像来被观察、储存和分析。微观结构的数字图像在IA系统I中被扩大且然后被弱化一倍或更多倍，以更好的加强共晶区域，例如通过由图2B中变黑的区域使其呈现完全填充的。黑暗区域的面积分数由IA系统I测量。虽然明和暗(例如黑色和白色)图像是优选的，灰色阈值可以可选地在基于计算机的例程或者算法60中在这些数字化图像5上实施(在显示器上以用户可读的形式示出)，该基于计算机的例程或者算法60构成储存在存储器15或者其它合适的计算机可读介质中的图像分析软件。在此类情形下，IA系统I使用灰色水平阈值，且将黑和白之间的水平划分成2的多次方(例如在O与256之间用于8位数据格式)。以优选的形式，所接收图像的交替的明暗部分由光学显微镜20 (或相关的机械化装置)基于共晶和非共晶部分之间的灰度水平对比来自动识别。然后IA系统I将接收这些识别的部分且自动测量这些。图2C和图2D显示使用来制备变速箱的A380合金的概念性HPDC样本的代表性的表层区域(图2C)和内部区域(图2D)。
[0034]接下来，确定冷却速率和共晶相体积分数之间的关系。图3从相图的视角示意性地显示了冷却速率对于固化过程的影响。在平衡固化条件下(即铸件的内部区域，在此处发生非常慢的固化)，在液体和固体两者中相转化和合金组分的变化遵循图中的实线，而在快速冷却条件下(即在铸件的外部或者表层区域中)，在固相和液相两者中的溶质浓度随着图中的虚线变化。如上所提及的，共晶相体积分数对于任一给定的初始合金组分在快速固化的微观结构中增加。在所示出的示例中，铝-硅二元合金在铝溶剂中具有硅溶质浓度C。位置A代表铝基体的溶线S1、固相线S2和在合金的外部区域的铝基体中最大Si溶解度(或最大Si含量)的共晶等温线EIL的交点，位置B代表铝基体的溶线S1、固相线S2和在合金的内部区域的铝基体中最大Si溶解度(或最大Si含量)的共晶等温线EIL的交点，位置D代表内层区域的共晶点，以及位置E与外层区域的共晶点相对应。因此，使用单个图(例如慢固化共晶线B-D)来计算带有非常快速冷却的理论共晶体积分数(以及在表层和核之间的共晶体积分数差值)的困难促使本发明人来将共晶线B-D向下移动至由A-E线所代表的位置；这个移动(由下列方程所表示)使理论的共晶体积分数预计与观察到的试验结果相吻合。
[0035]在与铸件的内部(即核)区域相对应的平衡(非常慢)固化条件下，共晶体积分数能够由下式来估计:
体积 0//° 共晶内部区域-(Cw/0~Bw/o)/(Dw/o~Bw/o)
或者:
体积%共晶?部区域=BC/BD
同样地，在与铸件的外部(即表层)区域相对应的快速冷却条件下，共晶体积分数也能够从相图使用虚线来估计:
体积 0//° 共晶外部区域-(Cw/0~Aw/o)/(Ew/o~Aw/o)
或者:
体积%共晶外部区域-AC/AE
特别地，上述方程提供对于Al-Si 二元相图的定量估计。因此，记住实际合金(例如380或类似的)进一步包括多种合金元素，使用计算热动力软件来计算在非常快冷却速率时固化的微观结构会是困难或者成本过高的。相反地，上述估计利用这样的事实:在相图中的实线是已知的，且由此能够建立基线(例如对于Al-Si 二元合金)。虚线(其与图中点A和点E相对应，且在已知技术中并未确定)产生(通过上述方程)来涉及讨论中的部件的真实冷却速率。由于在更快冷却条件下的A的重量百分比浓度(即Aw/。)小于B的更慢冷却条件下的重量百分比浓度，在快速冷却表层中的共晶体积百分数大于在慢固化的中心核区域的共晶体积百分数。如接下来所述的，上述方程可以使用来使此类共晶体积百分数与不同的外部和内部区域相关联。
[0036]样本从图4的变速箱100的六个不同位置采集；共晶面积百分比由在IA系统I上包括的图像分析例程以200X的放大率在大量的视场上方来确定。共晶面积百分比包括共晶粒子和在粒子之间的共晶招，而招基体不是均勾的，其