长三角先进材料研究院（高校先进材料技术转移转化江苏中心）

本发明涉及原位测试技术领域，具体公开了一种适用于大尺寸材料样品加热的原位装置。该装置包括底座、同轴设置于底座上的样品透光外壳和样品透光内壳、填充于两者之间的保温材料、设置于样品上方的加热体及加热体外壳、带进气口旋转接头的加热体盖、设于底座的出气口、以及分别设置于样品透光内壳内上部和下部的上热电偶和下热电偶。样品透光内壳包围样品形成独立的测试空间，保温材料与测试空间通过内壳壁面物理隔离。进气口旋转接头使装置在旋转平台上保持气路稳定。本发明通过双层透光壳体和内置保温结构，实现了大尺寸样品在受控气氛下的高温原位测试，具有样品适应性强、气氛隔离好、测温准确及成像兼容性佳的优点。

本发明公开了一种基于稀疏标签自演化的增材制造钢组织定量表征与性能预测方法，对增材制造钢的原始图像剪裁并批量生成弱掩模，形成弱标签图像块；选出最具代表性的部分图像进行交互式像素级精修，获得高精度精修掩模；构建带注意力门的语义分割网络Attention U‑Net，利用深层语义特征作为门控信号，自适应抑制马氏体伪边界并激活真实晶界特征；依次通过弱监督预热、专家知识注入微调，以及置信度加权半监督进化，获得具备高精度的教师模型；利用教师模型对弱标签图像块进行重新推理，生成高质量伪标签，初始化一个全新的、未经过预训练的Attention U‑Net网络作为学生模型，再利用上述弱标签图像块及其生成的高质量伪标签，对该学生模型从零开始进行完整训练，实现专家知识的全局泛化；用于晶粒拓扑定量与屈服强度跨尺度预测；实现从微观数字拓扑到宏观屈服强度的正向预测。