Figure 8. Output image for image resolution of 17 px/μm for (a) a median filter size of 0.1 μm by 0.1 μm and (b) 0.6 μm by 0.6μm. Range filter size was 0.1 μm by 0.1 μm (5 px by 5 px), dilation/erosion disk size was 0.3 μm (10 px), and hole close was 120 μm2 (4096 px2) .The measured α-Al is highlighted in pink.

이 기술 요약은 Maria Diana David가 2015년 University of Alabama at Birmingham에서 발표한 논문 “Microstructural Analysis of Aluminum High Pressure Die Castings”를 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.

키워드

  • Primary Keyword: 고압 다이캐스팅
  • Secondary Keywords: 알루미늄 다이캐스팅, 미세조직 분석, 이미지 분석, 주조 결함, 품질 관리, CFD

Executive Summary

  • 도전 과제: 알루미늄 고압 다이캐스팅(HPDC)의 미세하고 불균일한 미세조직은 수동 분석이 어렵고 시간이 많이 소요되어 품질 관리의 병목 현상을 유발합니다.
  • 해결 방법: SEM 및 광학 현미경 이미지를 사용하여 미세조직 특징(상 분율, 입자 크기 등)을 정량화하는 반자동 이미지 분석 알고리즘을 개발하고 검증했습니다.
  • 핵심 돌파구: 분석 결과의 정확도는 이미지 해상도에 크게 좌우되며, 특정 해상도(본 연구에서는 6 px/µm) 이상에서는 측정값이 안정화되는 ‘플래토’ 구간이 존재함을 발견했습니다.
  • 핵심 결론: 표준화된 자동 분석 기법을 통해 R&D 및 품질 관리 부서는 더 빠르고 일관된 데이터 기반 의사결정을 내려 제품 수율과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

도전 과제: 왜 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한가?

고압 다이캐스팅(HPDC)은 복잡한 형상의 부품을 빠른 시간 내에 대량 생산할 수 있어 자동차, 전자 등 여러 산업에서 핵심적인 공정입니다. 그러나 극도로 빠른 충전 및 응고 과정은 미세하고 불균일한 미세조직을 형성하며, 이는 부품의 기계적 특성에 결정적인 영향을 미칩니다.

기존의 미세조직 분석은 주로 작업자의 경험에 의존하는 수동 측정 방식으로 이루어졌습니다. 이 방식은 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라, 미세한 특징을 놓치거나 측정값의 일관성이 떨어져 신뢰성 있는 데이터를 확보하기 어렵다는 한계가 있었습니다. 특히, 제품의 품질을 좌우하는 결함이나 미세조직의 정량적 데이터를 신속하게 확보하지 못하면 공정 최적화와 수율 개선에 큰 어려움을 겪게 됩니다. 따라서 정확하고 효율적인 미세조직 정량화 기술의 필요성이 절실한 상황이었습니다.

Figure 1. Backscatter electron SEM image showing the major phases found in the aluminum 380 high pressure die casting examined.
Figure 1. Backscatter electron SEM image showing the major phases found in the aluminum 380 high pressure die casting examined.

접근 방식: 연구 방법론 분석

본 연구는 알루미늄 380 다이캐스팅 부품의 미세조직을 정량적으로 분석하기 위해 반자동화된 이미지 분석 기법을 개발했습니다. 연구진은 주조 표면 근처에서 채취한 시편을 Axioplan 4MP 광학 현미경과 FEI FEG-650 주사전자현미경(SEM)으로 촬영하여 고해상도 이미지를 확보했습니다.

분석의 핵심은 Matlab을 사용하여 개발된 맞춤형 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 다음과 같은 체계적인 이미지 처리 단계를 거칩니다.

  1. 노이즈 감소: 미디언 필터(Median Filter)를 적용하여 이미지의 불필요한 노이즈를 제거하면서도 미세한 특징의 손실을 최소화했습니다.
  2. 경계 검출: 레인지 필터(Range Filter)를 사용하여 1차 α-Al상과 공정(eutectic) 조직 간의 경계를 명확히 구분했습니다.
  3. 이미지 이진화 및 형태학적 처리: Otsu의 방법을 통해 이미지를 흑백으로 변환한 후, 팽창(Dilation) 및 침식(Erosion) 연산을 적용하여 각 상(phase)의 영역을 명확히 하고 내부의 미세한 틈을 채웠습니다.
  4. 정량적 측정: 처리된 최종 이미지로부터 1차 α-Al상의 부피 분율(Volume Fraction)과 선 교차 수(Line Intercept Count)를 자동으로 계산했습니다.

연구진은 다양한 이미지 해상도와 알고리즘 파라미터(필터 크기, 팽창/침식 반경 등)가 분석 결과에 미치는 영향을 체계적으로 평가하여 방법론의 신뢰도를 검증했습니다.

핵심 돌파구: 주요 발견 및 데이터

발견 1: 정확한 분석을 위한 임계 이미지 해상도 규명

연구 결과, 미세조직 분석의 정확도는 이미지의 픽셀 해상도(px/µm)에 직접적인 영향을 받는다는 사실이 명확해졌습니다. 해상도가 6 px/µm 미만일 경우, 알고리즘이 미세한 상들을 제대로 구분하지 못해 α-Al상의 부피 분율을 과대 또는 과소평가하는 오류가 발생했습니다.

하지만 그림 21에서 볼 수 있듯이, 해상도가 6 px/µm 이상으로 높아지자 부피 분율 측정값이 약 0.4~0.5 범위에서 안정화되는 ‘플래토(plateau)’ 현상이 나타났습니다. 이는 특정 해상도 이상에서는 이미지 배율에 상관없이 일관되고 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있음을 의미합니다. 이 발견은 효율적인 분석을 위한 최적의 이미지 획득 조건을 설정하는 데 중요한 기준을 제공합니다.

발견 2: 자동화 분석법의 정확성 검증 및 한계점 파악

플래토 구간(6~35 px/µm) 내에서 자동화 알고리즘으로 측정한 부피 분율은 수동으로 측정한 값과 매우 잘 일치하여, 개발된 방법의 높은 정확성을 입증했습니다.

그러나 그림 25에 나타난 바와 같이, 선 교차 수(Line Intercept Count) 측정에서는 자동화 분석 값이 수동 측정 값보다 지속적으로 높게 나타났습니다. 이는 그림 26에서 확인되듯이, 알고리즘이 α-Al상의 거친 표면 경계를 매우 민감하게 감지하여 사람의 눈보다 더 많은 교차점을 계산하기 때문입니다. 이 결과는 자동화 분석이 객관적인 데이터를 제공하는 동시에, 측정 항목에 따라서는 경계 스무딩(edge smoothing)과 같은 추가적인 알고리즘 개선이 필요할 수 있음을 시사합니다.

R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점

  • 공정 엔지니어: 이 연구는 이미지 해상도와 분석 파라미터를 표준화함으로써, 냉각 속도나 압력과 같은 공정 변수가 미세조직에 미치는 영향을 정량적으로 추적하고 공정을 최적화하는 데 기여할 수 있음을 보여줍니다.
  • 품질 관리팀: 논문의 그림 21 데이터는 신뢰성 있는 품질 검사를 위해 필요한 최소 이미지 해상도 기준을 제시합니다. 자동화된 분석을 도입하면 검사 속도를 높이고 측정의 일관성을 확보하여, 잠재적 결함을 조기에 발견하고 불량률을 줄일 수 있습니다.
  • 설계 엔지니어: 연구 결과는 주조품의 표면 근처 미세조직이 기계적 특성에 큰 영향을 미친다는 점을 강조합니다. 설계 초기 단계에서 응고 과정 중 미세조직 형성을 고려하면, 결함 발생 가능성이 낮은 최적의 설계를 도출하는 데 도움이 될 수 있습니다.

논문 정보

Microstructural Analysis of Aluminum High Pressure Die Castings

1. 개요:

  • 제목: Microstructural Analysis of Aluminum High Pressure Die Castings
  • 저자: Maria Diana David
  • 발행 연도: 2015
  • 발행 학술지/학회: University of Alabama at Birmingham
  • 키워드: dendrites, stereology, microscopy

2. 초록:

알루미늄 고압 다이캐스팅(HPDC)의 미세조직 분석은 어렵고 시간이 많이 소요됩니다. 입체해석학(stereology) 방법을 자동화하는 것은 정량적 데이터를 얻는 효율적인 방법이지만, 이 기술의 정확성을 검증하는 것 또한 어려운 과제일 수 있습니다. 본 연구에서는 알루미늄 HPDC의 미세조직 특징을 정량화하기 위한 반자동 알고리즘을 개발했습니다. 분석은 미세한 미세조직을 보이는 주조 표면 근처에서 수행되었습니다. 주조물의 특징을 규명하기 위해 광학, 2차 전자(SE), 후방 산란 전자(BSE) SEM 이미지를 사용했습니다. SEM 및 광학 현미경 사진에 적용된 이미지 처리 단계에는 미디언 및 레인지 필터, 팽창, 침식, 홀 클로징 기능이 포함되었습니다. 측정은 3에서 35 pixel/µm 범위의 다양한 이미지 픽셀 해상도에서 수행되었습니다. 6 px/µm 미만의 픽셀 해상도는 알고리즘이 상들을 서로 구별하기에 너무 낮았습니다. 6 px/µm 이상의 해상도에서는 1차 α-Al의 부피 분율과 선 교차 수 곡선이 안정화(plateau)되었습니다. 이 범위 내에서, 입체해석학적 측정이 이미지 해상도와 무관해지는 주조 특징의 크기에 상대적인 이미지 픽셀 해상도 범위가 있다는 가정을 검증하는 유사한 결과를 얻었습니다. 이 곡선 안정 구간 내의 부피 분율은 수동 측정과 일치했지만, 선 교차 수는 모든 해상도에서 컴퓨터화된 기술을 사용했을 때 상당히 높았습니다. 이는 일부 1차 α-Al의 거친 가장자리 때문으로, 알고리즘에 일부 개선이 여전히 필요함을 시사합니다. 알려진 상의 양과 크기를 가진 다른 주조물이나 합금을 사용하여 코드를 추가로 검증하는 것도 유익할 수 있습니다.

3. 서론:

고압 다이캐스팅(HPDC)은 복잡한 부품을 짧은 주조 사이클 시간 내에 생산할 수 있는 장점을 제공합니다. 그러나 공정 중 발생하는 복잡한 유동 및 응고 메커니즘으로 인해 미세조직이 불균일하게 형성되어 비구조적 부품에 주로 사용됩니다. 이러한 미세조직을 정량적으로 분석하는 것은 제품의 기계적 특성을 이해하고 개선하는 데 필수적입니다. 기존의 수동 분석 방법은 시간이 많이 걸리고 작업자의 주관이 개입될 여지가 있어 정밀도와 효율성이 떨어집니다. 따라서 자동화된 정량 분석 기술을 개발하고 검증하여, 더 빠르고 재현성 있는 결과를 얻을 필요가 있습니다.

4. 연구 요약:

연구 주제의 배경:

알루미늄 고압 다이캐스팅은 높은 생산성을 자랑하지만, 급속 냉각으로 인해 형성되는 미세하고 복잡한 미세조직(皮막층, 결함 밴드, 외부 응고 결정 등)이 기계적 특성을 저하 시킬 수 있습니다. 이러한 미세조직 특징을 정확히 정량화하는 것은 품질 관리 및 공정 개선의 핵심입니다.

이전 연구 현황:

기존 연구들은 주로 수동적인 선 교차법이나 비교 차트를 이용해 미세조직을 분석해왔으나, 이는 시간 소모가 크고 재현성이 낮았습니다. 자동화된 이미지 분석법이 대안으로 제시되었지만, HPDC의 미세한 특징에 대한 적용 및 신뢰성 검증 연구는 제한적이었습니다.

연구 목적:

본 연구의 목적은 알루미늄 HPDC의 미세조직(특히 1차 α-Al상의 부피 분율 및 크기)을 신속하고 정확하게 측정할 수 있는 반자동 이미지 분석 알고리즘을 개발하고, 다양한 분석 파라미터와 이미지 해상도가 결과에 미치는 영향을 평가하여 방법론의 신뢰성을 검증하는 것입니다.

핵심 연구:

알루미늄 380 합금을 대상으로 SEM 및 광학 현미경 이미지를 획득하고, Matlab 기반 알고리즘을 통해 미세조직을 분석했습니다. 연구는 (1) 노이즈 감소, (2) 경계 검출, (3) 팽창/침식, (4) 홀 클로징(hole close) 등 각 이미지 처리 단계의 파라미터가 최종 측정값에 미치는 영향을 분석했습니다. 또한, 3~35 px/µm 범위의 다양한 이미지 해상도에서 측정을 수행하여, 결과의 신뢰성이 보장되는 최적의 해상도 범위를 규명했습니다.

5. 연구 방법론

연구 설계:

본 연구는 실험적 설계에 기반하여, 알루미늄 380 다이캐스팅 시편의 미세조직을 정량적으로 분석했습니다. 반자동 이미지 분석 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해, 알고리즘으로 얻은 결과를 전통적인 수동 측정 결과와 비교했습니다.

데이터 수집 및 분석 방법:

  • 데이터 수집: Axioplan 4MP 광학 현미경과 FEI FEG-650 SEM을 사용하여 다양한 배율의 미세조직 이미지를 수집했습니다. SEM 분석 시에는 2차 전자(SE) 이미지와 후방 산란 전자(BSE) 이미지를 모두 활용하여 상 구분을 명확히 했습니다.
  • 데이터 분석: 수집된 이미지는 Matlab으로 개발된 반자동 알고리즘을 통해 분석되었습니다. 알고리즘은 미디언 필터, 레인지 필터, 임계값 처리(thresholding), 팽창/침식 등의 이미지 처리 기법을 순차적으로 적용하여 1차 α-Al상과 공정 조직을 분리하고, 각 상의 부피 분율과 선 교차 수를 계산했습니다.

연구 주제 및 범위:

연구는 알루미늄 380 고압 다이캐스팅 부품의 주조 표면으로부터 80~400 µm 이내 영역의 미세조직에 초점을 맞췄습니다. 분석 대상은 1차 α-Al상과 (공정 조직 + 금속간화합물)의 이진(binary) 시스템으로 단순화되었습니다. 주요 연구 내용은 이미지 처리 파라미터와 이미지 해상도가 정량 분석 결과에 미치는 영향을 평가하는 것이었습니다.

6. 주요 결과:

주요 결과:

  • 이미지 분석의 정확성은 픽셀 해상도에 크게 의존하며, 본 연구의 알루미늄 380 합금에서는 6 px/µm 이상의 해상도가 필요함을 확인했습니다.
  • 6 px/µm 이상의 해상도에서는 부피 분율과 선 교차 수 측정값이 특정 값으로 수렴하며 안정화되는 ‘플래토’ 구간이 존재했습니다.
  • 플래토 구간에서 자동화 알고리즘으로 측정한 부피 분율은 수동 측정 결과와 높은 상관관계를 보였습니다.
  • 반면, 선 교차 수는 자동화 알고리즘이 α-Al상의 거친 경계를 민감하게 인식하여 수동 측정보다 일관되게 높은 값을 나타냈습니다.
  • 노이즈 감소, 경계 검출, 팽창/침식 등 각 이미지 처리 단계의 파라미터 값에 따라 분석 결과가 민감하게 변하므로, 분석 대상의 특징에 맞는 최적의 파라미터 범위를 설정하는 것이 중요합니다.
Figure 8. Output image for image resolution of 17 px/μm for (a) a median filter size of 0.1 μm by 0.1 μm and (b) 0.6 μm by 0.6μm. Range filter size was 0.1 μm by 0.1 μm (5 px by 5 px), dilation/erosion disk size was 0.3 μm (10 px), and hole close was 120 μm2 (4096 px2) .The measured α-Al is highlighted in pink.
Figure 8. Output image for image resolution of 17 px/μm for (a) a median filter size of 0.1 μm by 0.1 μm and (b) 0.6 μm by 0.6μm. Range filter size was 0.1 μm by 0.1 μm (5 px by 5 px), dilation/erosion disk size was 0.3 μm (10 px), and hole close was 120 μm2 (4096 px2) .The measured α-Al is highlighted in pink.

Figure 목록:

  • Figure 1. Backscatter electron SEM image showing the major phases found in the aluminum 380 high pressure die casting examined.
  • Figure 2. Schematic diagram of computer-aided microstructural analysis.
  • Figure 3. Detailed schematic diagram of algorithm showing steps done to analyze SEM and optical images.
  • Figure 4. (a) Secondary electron and (b) backscatter electron (right) SEM images used in the parameter studies.
  • Figure 5. (a) Volume fraction of primary a-Al and (b) line intercept count as functions of the noise reduction parameter value.
  • Figure 6. Secondary SEM image with a resolution of 17 px/um after the image noise reduction step for (a) a median filter size of 0.1 µm by 0.1 µm and (b) 0.6 µm by 0.6µm.
  • Figure 7. Secondary SEM image with a resolution of 17 px/um after the median and range filters were applied.
  • Figure 8. Output image for image resolution of 17 px/µm for different median filter sizes.
  • Figure 9. (a) Volume Fraction of primary a-Al and (b) line intercept count as a function of edge detection parameter value.
  • Figure 10. Secondary SEM image after the median and range filters were applied for different range filter sizes.
  • Figure 11. Thresholded image for SEM image after the median and range filters were applied for different range filter sizes.
  • Figure 12. Output image for image resolution for 17 px/µm with different range filter sizes.
  • Figure 13. (a) Volume fraction of primary a-Al and (b) line intercept count as a function of dilation and erosion disk size.
  • Figure 14. Thresholded image for SEM image after the median and range filters were applied.
  • Figure 15. Dilated image for a disk structuring element of different sizes.
  • Figure 16. Output image for image resolution of 17 px/µm with different dilation/erosion disk sizes.
  • Figure 17. (a) Volume fraction of primary a-Al and (b) line intercept count as a function of hole close parameter.
  • Figure 18. Image after the dilation step.
  • Figure 19. Image after small holes/gaps within phases in the dilated image were closed for different hole close areas.
  • Figure 20. Output image for image resolution of 17 px/µm for different hole close areas.
  • Figure 21. Volume fraction of primary a-Al as function of image resolution or length scale.
  • Figure 22. Volume fraction of primary a-Al as function of pixel resolution or length scale for different edge detection technique.
  • Figure 23. Output images for SEM image with a pixel resolution of 3 px/µm for analyses that used (a) range filter and (b) Canny edge as the edge detection technique.
  • Figure 24. Output image of (a) SEM image with pixel resolution of 3 px/µm and (b) optical microscope image with pixel resolution of 3 px/um.
  • Figure 25. Line intercept count as function of image resolution or length scale.
  • Figure 26. (a) Backscatter electron SEM image with pixel resolution of 6 pixel/um of the same location in (b) the output image measured by the algorithm.

7. 결론:

알루미늄 고압 다이캐스팅의 미세조직을 자동화하여 분석하는 것은 전통적인 수동 입체해석학 기법보다 상대적으로 더 효율적입니다. 본 연구에서는 알고리즘에 사용된 함수들을 제시하고 분석했으며, 각 파라미터에 대한 수용 가능한 값의 범위를 제안했습니다.

이미지 분석을 수행해야 하는 해상도는 관심 있는 특징의 크기에 따라 달라집니다. 본 연구에서 조사된 알루미늄 다이캐스팅 샘플의 경우, 6 px/µm 미만의 픽셀 해상도는 알고리즘이 상들을 서로 구별하기에 너무 낮았습니다. 6 px/µm 이상의 해상도에서는 1차 α-Al의 부피 분율과 선 교차 수 곡선이 안정화(plateau)되었습니다. 이 범위 내에서 분석을 수행하면 비교 가능한 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 더 높은 해상도에서는 편차와 5% 변동 계수에 도달하는 데 필요한 이미지 수가 곡선 안정화 시작점의 해상도보다 훨씬 높습니다.

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전문가 Q&A: 자주 묻는 질문

Q1: 이 연구에서 왜 반자동화 알고리즘을 선택했나요? 완전 수동이나 완전 자동 방식에 비해 어떤 장점이 있나요?

A1: 완전 수동 방식은 시간이 많이 걸리고 작업자마다 결과가 달라 일관성이 떨어집니다. 반면, 반자동 방식은 컴퓨터의 빠른 처리 능력으로 효율성을 높이는 동시에, 분석 과정에서 전문가가 개입하여 결과를 검증할 수 있어 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 특히 HPDC처럼 미세하고 불균일한 조직을 분석할 때, 자동화의 효율성과 전문가 검증의 정확성을 결합한 이 접근법이 가장 적합합니다.

Q2: 논문에서 이미지 해상도가 6 px/µm 이상일 때 결과가 안정화되는 ‘플래토’ 현상이 언급되었습니다. 이것이 실제 산업 현장에서 의미하는 바는 무엇인가요?

A2: ‘플래토’ 현상은 신뢰할 수 있는 데이터를 얻기 위한 최소한의 이미지 품질 기준을 제시합니다. 즉, 6 px/µm 미만의 저해상도 이미지로는 부정확한 결과를 얻을 수 있으며, 반대로 이보다 훨씬 높은 고해상도로 분석하는 것은 데이터 처리 시간과 저장 공간만 늘릴 뿐 결과의 정확도 향상에는 기여하지 못한다는 의미입니다. 따라서 현장에서는 6 px/µm를 기준으로 분석 효율성과 정확성 사이의 최적점을 찾을 수 있습니다.

Q3: 자동화 분석에서 계산된 선 교차 수가 수동 측정값보다 높게 나온 이유는 무엇이며, 이를 어떻게 해결할 수 있나요?

A3: 이는 자동화 알고리즘이 사람의 눈보다 훨씬 민감하게 α-Al상의 미세하고 거친 경계를 모두 인식하여 더 많은 교차점을 계산하기 때문입니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 향후 알고리즘 개발 시, 경계를 부드럽게 만드는 스무딩(smoothing) 기능을 추가하거나, 특정 크기 이하의 미세한 굴곡을 무시하도록 필터링 기준을 설정하는 등의 개선이 필요합니다.

Q4: 1차 α-Al상과 공정 조직을 구분하는 데 가장 중요했던 이미지 처리 단계는 무엇이었나요?

A4: 레인지 필터를 사용한 ‘경계 검출’ 단계와 ‘팽창(Dilation)’ 연산이 가장 중요했습니다. 경계 검출을 통해 두 상의 윤곽을 뚜렷하게 하고, 이후 팽창 연산을 통해 미세하게 흩어져 있는 공정 조직의 라멜라(lamellae) 구조들을 하나의 영역으로 연결했습니다. 이 두 단계의 파라미터를 어떻게 설정하느냐에 따라 각 상을 과대 또는 과소평가할 수 있으므로, 최적의 값을 찾는 것이 분석 정확도의 핵심이었습니다.

Q5: 연구가 주조품의 표면 근처 영역에 집중된 이유는 무엇인가요?

A5: 주조품의 표면, 즉 ‘스킨(skin)층’은 금형과 직접 접촉하여 가장 빠른 냉각 속도를 겪는 부분입니다. 이로 인해 내부보다 훨씬 미세하고 복잡한 미세조직이 형성되며, 이는 부품의 표면 품질, 내마모성, 피로 파괴 시작점 등에 결정적인 영향을 미칩니다. 가장 분석하기 까다로운 이 영역에서 알고리즘의 유효성을 검증함으로써, 다른 영역에서도 충분히 신뢰성 있는 분석이 가능함을 입증한 것입니다.

결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길

알루미늄 고압 다이캐스팅 공정의 품질과 수율은 눈에 보이지 않는 미세조직에 의해 좌우됩니다. 본 연구는 복잡하고 시간이 많이 소요되던 미세조직 분석을 자동화하고, 신뢰성 있는 데이터를 얻기 위한 핵심 조건(이미지 해상도)을 규명함으로써 R&D 및 품질 관리의 새로운 가능성을 열었습니다. 표준화된 분석 기법은 더 빠른 의사결정을 가능하게 하여 궁극적으로 생산성 향상과 불량률 감소에 기여할 것입니다.

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저작권 정보

  • 이 콘텐츠는 Maria Diana David의 논문 “Microstructural Analysis of Aluminum High Pressure Die Castings”를 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
  • 출처: https://digitalcommons.library.uab.edu/etd-collection/1478

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