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304不锈钢管如何识别, 胶片拍摄胶片自动冲洗胶片数字化图像处理图焊缝X射线胶片数字化及缺陷自动检测系统示意图细长线缺陷检测笔者提出的基于焊缝X射线数字化图像的低对比度细长线缺陷的检测流程包括滤波降噪焊缝内外边缘检出图像逐列自适应二值化和基于改进霍夫变换的细长缺陷检出四个部分。滤波降噪对图像进行滤波降噪的目的在于滤除干扰,突出目标特征。对于射线检测,焊缝图像中的噪声大多数是高斯白噪声[],一般都采用低通滤波的方法去噪。在图像噪声的同时,同时也会图像部分有用的高频信息。zjdrzjyhzrj。
对射线探伤底片中显示的焊接缺陷评定,是保证检验焊接质量的重要环节。在有关书籍教材中对射线探伤底片中的焊接缺陷定性。是依靠焊接缺陷影像的平面影像形状的基本特点进行缺陷定性。除了与典型焊接缺陷相同或相接近焊接缺陷外,对较为复杂的焊接缺陷就难以准确的定性。为了提高对焊接缺陷评定的准确性,我们应用在焊接缺陷处建立的焊接接头三维空间模型以下简称:空间模型)。根据焊接缺陷影像和空间模型,结和相关标准对各种焊接缺陷的定义,准确地对焊接缺陷进行定性定位和定量,并根据有关标准进行评定等X,保证焊接接头的安全可靠运行。
江苏省304不锈钢管如何识别, X射线KV)前屏可以不用或mmPb后屏mmPb,我们在试验中分别采用三种方式:)前后屏均用mm铅箔增感屏。)前后均不用增感屏。)前屏不用,后屏用mm铅箔增感屏。三种方法背散射均用mm铅板防护。工艺参数:)管电压KV管电流mA曝光时间min焦距mm;)管电压KV管电流mA曝光时间min焦距mm。暗室处理条件一致,显影时间min,显影温度,定影时间min,水洗min,自然晾干。用黑白密度计采用四点测量法测量黑度见表。
未焊透缺陷根据图的焊接缺陷影像和焊接接头横剖面图进行分析:焊接接头的结构为单面V型坡口,缺陷的投影在焊接接头的中部,即焊接接头的坡口位置;焊接缺陷影像的黑度较高,有一定深度;缺陷影像边缘是较为整齐的直线形,与焊接接头坡口钝边相吻合,说明坡口钝边没有完全熔化。经过以上分析,该缺陷应定性为未焊透缺陷,位置在焊接接头的根部。气孔缺陷图气孔缺陷射线探伤底片和横断面剖面图根据图对焊接缺陷和焊接接头横剖面图分析:缺陷的形状为圆形或近似圆形),有一定的黑度,均匀分布;缺陷所在的部位是均匀分散在整道焊道影像内,应是同一焊接层中的缺陷;根据焊接接头的结构,是单面V型坡口,焊接接头外表面层熔敷金属宽,缺陷不可能产生在母材中。
江苏省304不锈钢管如何识别, 因此需要分析不锈钢车顶的各种焊接接头的应力,掌握接头残余应力分布。本研究分析不锈钢地铁车顶结构的四种典型的焊接接头形式,利用大型有限元分析软件ABAQUS对四种典型接头焊接过程中和焊后的温度及应力进行求解,模拟研究不锈钢地铁车顶典型焊接接头度场和应力场的影响。的温度场应力场的演化行为以及残余应力的分布规律,并进行相应的焊接试验。试验试验设备为EWM型MAG焊机。焊接试样为某型号不锈钢地铁车顶四种类型的典型焊接接头,依次为对接搭接T型和卷边焊四种,如图所示。
试样制备与试验方法试验材料试验用母材为H钢,板厚mm;焊条为EH,mm。焊接及试验设备试验采用松下YDSS型直流电焊机,FLUKE钳形电流电压表,以及德国产FMP型磁性铁素体仪,按照AWSA进行标定。试板制备X先对试验用母材和焊材进行力学性能及化学成分分析,结果见表~[]。再对焊材进行铁素体含量测试,然后在试板上堆焊宽mm长mm的焊缝金属共层。焊后进行了%射线探伤合格,并按要求制备试块,在进行力学试验时,虽然拉伸试验结果较为成分/%力学性能SwCr)wNi)wMo)wCu)抗拉强度b/MPa伸长率/%成分及力学性能焊道/焊层焊接方法填充材料牌号,直径焊接电流I/A,极性电弧电压U/V焊速v/cmmin///觹SMAWSMAW觹A,A,觹,DC,DC觹觹觹表HP试件的焊接工艺参数备注:觹为背面清根后。
原位TiC颗粒在母合金中分布均匀,在TiC含量较高的TiCSS强化钢的高倍显微组织中未观察到TiC颗粒团聚图d)。同时,OM观察到TiC颗粒大多呈多边形,颗粒直径为~μm。对TiCSS钢进行了TEM组织观察,结果如图所示。可见除了微米X的TiC颗粒外,还发现纳米X的TiC颗粒。其原因是,TiCSS强化钢熔铸后又进行了电渣重熔处理,在~℃的渣温下部分TiC颗粒溶于奥氏体中,在随后的水冷结晶器中有纳米X的TiC颗粒析出[,]。
文献[]针对铝铸件的X射线焊缝图像进行了缺陷识别的研究,在提取图像特征后采用模糊神经网络进行模式识别,后给出了实验的混淆矩阵。文献[]利用自适应特征提取和神经网络分类器进行缺陷识别,并且比较了BP神经网络和模糊神经网络的缺陷识别率。文献[]X先提取缺陷特征,然后利用支持向量机识别X射线底片焊缝缺陷。文献[]系统地总结了缺陷的种特征,设计了基于神经网络的分类器,并通过实验验证了神经网络支持向量机在特征和特征输入量时各类缺陷识别的正确率。
