2026年3月，华中农业大学联合中国科学院自动化研究所、中国地质大学（北京）等单位，在国际权威期刊Ceramics International在线发表题为XRM Image Segmentation for 4D Pore Evolution Analysis in Ceramics的最新研究成果。

陶瓷内部孔隙与裂纹是决定耐火材料耐腐蚀、抗高温、结构强度的核心缺陷。传统排水法仅能测开孔率、SEM 仅提供二维截面信息，难以揭示缺陷在腐蚀过程中的三维形貌与动态演变规律。为此本研究将高通量X射线显微成像与自主研发算法深度融合，建立从样品制备、多阶段原位腐蚀、三维成像到4D重构的全链条表征体系。

研究自主提出T3_seg多算法融合分割框架如下图所示，集成阈值分割、顶帽滤波与张量投票分割（TomoSeg）三大模块，有效解决低对比度、多尺度连通、伪影干扰等分割难题，相比传统Otsu、迭代法、自适应分割，实现微裂纹与细小孔隙的精准识别与边界精细勾勒。结合深度学习U-Net模型，完成莫来石相的专属分割与三维重建。

不同烧结温度下进行30小时耐腐蚀试验后浓度梯度样品的ArraySEM拼接图像与EDS分析结果如下图所示。研究通过浓度梯度配方设计与1300℃、1350℃、1400℃多温段烧结实验，经30小时高温碱腐蚀测试发现：1300℃烧结、20%堇青石含量的配方表现最优，裂纹-孔隙体积率低至11.40%，耐腐蚀层厚度仅442.25 μm，致密化程度与耐蚀性达到最佳平衡。

本研究主要创新点和贡献包括：

1.提出T3_seg分割工作流，突破陶瓷XRM图像低对比度缺陷精准分割瓶颈，大幅降低误检率、提升裂纹网络连续性。

2.建立4D时空可视化方法，原位捕捉耐火材料在腐蚀全周期内裂纹-孔隙的动态演化，超越传统二维表征局限。

3.构建浓度梯度高通量评价体系，快速筛选最优配方与烧结工艺，为陶瓷材料开发提供高效范式。

4.定量揭示孔隙率与耐腐蚀层厚度负相关规律，为高温碱环境下耐火材料抗腐蚀设计提供数据支撑。

5.实现莫来石颗粒腐蚀过程体积、球形度等参数精准量化，为细观力学建模提供关键输入。

华中农业大学信息学院硕士生曾俊杰和中国科学院自动化研究所张丽娜为论文第一作者，中国科学院自动化研究所韩华研究员和中国地质大学（北京）材料科学与技术学院房明浩教授为论文共同通讯作者。华中农业大学信息学院硕士生吴蔚参与前期研究调查工作，华中农业大学信息学院李伟夫副教授和中国科学院自动化研究所亢洁参与了实验思路设计、论文实验验证和论文修改工作。本研究获得中国国家自然科学基金委员会资助（项目编号：12301651）。