金相分析
metallography
把试样磨光腐蚀后在显微镜下观察组织并按标准评级——材料界最基础也最重复的工作。
ai engineer's view
有标准答案图册的图像分类/分割任务——评级标准就是一份写死的 rubric，可以直接编码进评估流程。
流程高度标准化：取样 → 镶嵌 → 磨制 → 抛光 → 腐蚀（用试剂让不同的相显出反差）→ 显微镜观察 → 按标准图谱评级。
评什么：晶粒度、非金属夹杂物级别、脱碳层深度、带状组织、相比例、球化级别……每一项都有对应的国家/国际标准，标准里附有标准评级图，检验员拿实拍图与之比对给出级别。
为什么它是视觉 AI 的理想场景：
- 有明确的标注规范——标准评级图本身就是可编码的先验知识
- 任务定义清晰——分割晶界、计数夹杂、测量层深，都是标准 CV 任务
- 重复度极高——人工看图评级枯燥且易疲劳，一致性差
- 专家标注昂贵——这是主要瓶颈，也是半自动标注平台的价值所在