无锡鑫辉创钢业有限公司
五金通金牌会员 第6年
已通过企业工商认证
公司服务热线
18912363867
江苏省龙岗304l不锈钢管, 通过以上处理后,再进行焊缝灰度图像自适应阈值分割处理是非常必要的,所谓图像阈值分割处理技术就是把目标图像从背景图像中提取出来的技术,是把一幅原来由多种灰度值像素构成的图像,处理成只有黑白两种灰度值的图像,即目标图像是一种灰度,背景是一种灰度[]。图图像预处理由于成像条件的影响,不同的焊缝图像灰度分布可能会有很大的波动,因此采用固定的二值化阈值选取方法是不合适的,这就需要采用自适应的阈值选择方法[]。zjdrzjyhzrj。
自适应中值滤波算法工作在个层面,定义为A层和B层:A层:若Zminlt;Zmedlt;Zmax,则转向B层,否则增加窗口尺寸,若窗口尺寸lt;=Smax,重复A层,否则输出Zxy。B层:若Zminlt;Zxylt;Zmax,则输出Zxy,否则输出Zmed。经过试验选取的滑动窗口进行次自适应中值滤波,图和图分别表示了原始图像和经过自适应中值滤波后的图像。为了清楚起见,在图和图的基础上任意选取一行作为对比来体现滤波后的效果。
江苏省龙岗304l不锈钢管, 文献[]在中值滤波基础上采用基于鲁棒技术的图像处理方法分割焊缝图像中的缺陷。它通过在分割时选取不同的阈值,给出了受试者工作特性曲线receiveroperationcharacteristic,ROC),以后的研究可以借鉴其研究结果获得理想的阈值。文献[]X先分割出感兴趣区域RegionofInterest,ROI),然后通过设定一定大小的窗口扫描ROI区域。通过对扫描窗口的分割Hough变换,获得线性缺陷的特征值,然后通过支持向量机进行分类,文中对常见的分割方法进行了对比。
由于人工评定结果受多种主观因素影响,众多学者开展了大量的利用计算机自动识别对接管焊缝缺陷的研究[]。焊缝X射线图像自动识别技术中关键的一步是X评片区域的确定。对于ROIregionofinterest)区域的自动提取,是缺陷类型自动检测的重要基础。ROI区域的误提取,将极大降低缺陷类型自动判别的正确率。焊缝X射线图像ROI区域的自动提取及缺陷类型的自动判别存在较大难度,其主要原因在于X射线图像受多种因素影响,会引入多种类型的误差:)操作误差:由拍片时照射条件管电压管电流曝光时间)的设定以及遮光板的摆放位置引起;)仪器误差:前端传感器采集的图像含有大量噪声;)随机误差:生产线上钢管的移动,使得到的图像对比度较低。
江苏省龙岗304l不锈钢管, 表SUS奥氏体不锈钢的化学成分质量分数/%)TableChemicalcomitionofSUSausteniticstainlesssteelmassfraction/%)CSiMnPSCrNi表SUS奥氏体不锈钢的拉伸性能TableTensilepropertiesofSUSausteniticstainlesssteel抗拉强度/MPa屈服强度/MPa均匀伸长率/%表点焊工艺参数TableWeldingparametersofspotwelds焊接电流/kA焊接时间/ms电极压力/M。
总应变可描述为total=e+p+th)式中:epth分别表序言焊接结构一旦产生残余变形,不仅损伤结构的美观性,而且还会影响到结构使用的安全性,易引发结构在低应力下发生失稳破坏焊接残余变形包括纵向收缩变形横向收缩变形弯曲变形角变形回转变形波浪变形错边变形螺旋变形等,其中薄板的焊接残余变形控制技术是焊接X域的技术难题之一大量研究表明[],从结构设计角度控制薄板焊接变形,主要采取增加板厚和降低板宽,减小焊缝尺寸;从焊接工艺角度控制薄板焊接变形,则主要采取减小焊接热输入的方法另外,采用温差拉伸随焊激冷。
根部咬边与根部条渣当焊接电流过大和运条不当时,电弧将坡口部分钝边熔化或冲刷掉,熔融金属流于筒体与垫板的间隙中,被烧损的坡口边缘没有熔融金属的填充,会导致焊缝中基本金属收缩,形成根部边缘咬边。其底片特征是未熔合紧靠根部熔合线外侧出现,呈波浪形,黑度不均匀,轮廓不明显,形状不规则,两端无尖角,其长度一般较长。其波浪形与焊缝根部熔合线走向是一致的,并且在较宽的影像部位,明显可见中间黑度大边缘黑度小图)[]。
仪器调整和校验探头参数及性能的测定在CSKA试块奥氏体不锈钢材质)上测定探头的前沿始脉冲宽度和探头分辨力。折射角在对比试块横孔试块)上测定。DAC曲线的绘制DAC曲线应以所用仪器和探头在短槽试块实测的数据绘制。将探头置于短槽试块的上表面,分别用直射波和一次反射波检测试块上下表面的短槽,调节衰减器使直射波回波声压达仪器屏幕满幅的%。在此状态下找出一次反射波的大回波,如图所示,画两条直线即为DAC曲线。
