Abstract
Color metallography of aluminum alloys can provide new structural knowledge or extend and refine structural knowledge compared to a black and white image. The basic principle of color metallography is to create a suitable film by etching. On samples coated with a suitable film, light interference is caused by the splitting of the incident light into components reflected at the air-layer interface and the layer-metal interface. The thickness of the film essentially determines at which colors the interference occurs. For films of suitable thickness, interference occurs in the blue, green and yellow regions. The film thickness depends on the chemical composition of the sample material, the chemical composition of the etchant and the etching time. If the etching conditions are kept constant (etchant type, etching time) and the chemical composition of the individual micro-areas changes significantly, it will be possible to distinguish the microareas by color contrast in the bright field. The results of color etching of aluminum alloys in different types of etchants will be presented. Using an automated apparatus, the same etching conditions will be maintained, including time and repeatability of movements in the etching, cleaning and drying process.
Kurzfassung
Die Farbätzung von Aluminiumlegierungen kann im Vergleich zu Schwarz-Weiß-Aufnahmen neue mikrostrukturelle Erkenntnisse liefern und zur Erweiterung bzw. Weiterentwicklung von bereits bestehendem Wissen über das Gefüge dienen. Das grundlegende Prinzip bei der Farbätzung in der Metallographie beruht auf der Erzeugung einer Oberflächenschicht auf der Probe. Interferenz wird bei Proben mit geeigneter Schicht durch Reflexion und Aufspaltung des einfallenden Lichtstrahls an der oberen Grenzfläche zwischen Schicht und Luft und an der unteren Grenzfläche zwischen Schicht und Metall erzeugt. Die Dicke der Oberflächenschicht bestimmt maßgeblich, welche Interferenzfarbe erzeugt wird. Bei Schichten mit geeigneter Dicke liegt die Interferenz im blauen, grünen und gelben Bereich. Die Dicke der Schicht hängt von der chemischen Zusammensetzung des Probenmaterials, der chemischen Zusammensetzung des Ätzmittels und der Ätzdauer ab. Bleiben die Ätzbedingungen (Art des Ätzmittels, Ätzdauer) gleich und ändert sich die chemische Zusammensetzung eines Mikrobereichs stark, so können verschiedene Mikrobereiche anhand ihres Farbkontrasts bei der Betrachtung im Hellfeldmodus unterschieden werden. In der vorliegenden Arbeit werden die Ergebnisse der Farbätzung von Aluminiumlegierungen mit verschiedenen Ätzmitteln vorgestellt. Dabei werden mit Hilfe einer automatischen Ätzeinheit identische Ätzbedingungen geschaffen und somit z. B. die Dauer sowie die Reproduzierbarkeit von Bewegungen beim Ätz-, Reinigungs- und Trocknungsprozess gewährleistet.
About the authors
Ondřej Ambrož
is a PhD student at BUT. After completing his master's degree in foundry technology, he was employed at the ŽĎĎAS steelworks as a melter-operator-metallurgist. Since 2018 he has been working at the ISI of the CAS where he is responsible for all metallographic operations and development of new methods.
Jan Čermák
is a PhD student at BUT and member of the Microscopy for Materials Science group at ISI. As a graduate in robotics, he integrate process automation in the metallography laboratory and in current research he deals with the application of deep learning methods for AHSS microstructure classification.
Acknowledgment
The research was financially supported by the Lumina Quaeruntur fellowship established by the Czech Academy of Sciences as an instrument to support scientific excellence in the CAS and by Technology Agency of the Czech Republic – National Centre of Competence No. TN01000008.
Danksagung
Die vorliegende Forschungsarbeit wurde im Rahmen des Lumina-Quaeruntur-Stipendiums der Akademie der Wissenschaften der Tschechischen Republik (Czech Academy of Sciences) zur Förderung wissenschaftlicher Exzellenz innerhalb der CAS und der Technologieagentur der Tschechischen Republik – Nationales Kompetenzzentrum Nr. TN01000008 gefördert.
References / Literatur
[1] Reisinger, S.; Ressel, G.; Eck, S.; Marsoner, S.: Micron 99 (2017), pp. 67–73. DOI: 10.1016/j.micron.2017.04.00210.1016/j.micron.2017.04.002Search in Google Scholar PubMed
[2] Skočovský, P.; Podrábský T.: Farebná metalografia zliatin železa, Žilinská univerzita, Žilina, Slovakia, 2001.Search in Google Scholar
[3] Michna, Š.; Kuśmierczak, S.: Praktická metalografie, Univerzita J. E. Purkyně, Ústí nad Labem, Czech Republic, 2012.Search in Google Scholar
[4] Vander Voort, G.: Microsc. Microanal. 10 (2004), pp. 70–71. DOI: 10.1017/S143192760488336310.1017/S1431927604883363Search in Google Scholar
[5] Vander Voort, G.; Asensio-Lozano, J.; SuárezPeña, B.: Microsc. Microanal. 19 (2013), pp. 1019–1026. DOI: 10.1017/S143192761300058510.1017/S1431927613000585Search in Google Scholar PubMed
[6] Gao, L.; Harada, Y.; Kumai, S.: Mater. Charact. 107 (2015), pp. 426–433. DOI: 10.1016/j.matchar.2015.01.00510.1016/j.matchar.2015.01.005Search in Google Scholar
[7] Dinaharan, I.; Akinlabi, E. T.: Metallogr. Microstruct. Anal. 6 (2017), pp. 99–105. DOI: 10.1007/s13632-017-0337-x10.1007/s13632-017-0337-xSearch in Google Scholar
[8] Tillová, E.; Kuchariková, L.; Chalupová, M.; Belan, J.; Vaško, A.; Herčko, A.: Qual. Prod. Improv. 1 (2019), pp. 296–303 DOI: 10.2478/9783110680591-04010.2478/9783110680591-040Search in Google Scholar
[9] Boyd, J.: Science 295 (2002), pp. 517-518 DOI: 10.1126/science.295.5554.51710.1126/science.295.5554.517Search in Google Scholar PubMed
[10] Vander Voort, G.: Metallography, principles and practice, ASM International, Materials Park, Ohio, United States, 1999Search in Google Scholar
[11] Ambrož, O.; Čermák, J.; Mikmeková, Š.: Apparatus for automatic chemical etching of metallographic samples, in: Proc. 30th METAL Conf., Brno, Czech Republic DOI: 10.37904/metal.2021.414610.37904/metal.2021.4146Search in Google Scholar
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