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江苏省304不锈钢管材检验证书, 焊缝采集图像处理方法焊缝缺陷一般有几种类型:裂纹缺陷横向裂纹与纵向裂纹)气孔未熔合与未焊透等。图像特征提取受焊缝缺陷类型大小位置等因素的影响,按照一般方式对原始图像进行处理,存在丢失关键信息的可能性。以气孔缺陷为例,图所示的提取方式,由于气孔所在的几何位置的不确定性及原始图像大小的差异,使得图像提取出现了偏差,遗漏了焊缝缺陷信息。为避免出现以上情况,本文在图像预处理阶段对长宽较长的一边变换成,较短的一边进行等比变换[,]。zjdrzjyhzrj。
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304不锈钢管材检验证书, 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。
磨开深度都X过板厚的二分之一,采用边磨边着色逐步检测法,自始至终未发现任何线状焊接缺陷。焊缝补焊后再拍片,仍有上述影象见打磨补焊后的底片)。用定向射线机对和两台产品的封头拼缝重新拍片,结果显示:影象局部有所改变,但仍然存在。这可能是由于同一部位用周相机和定向机拍片,其射线入射角的变化引起影象的局部改变。AS试板底片上有此影象,在焊缝磨平后再拍片,仍有黑白相间的线条。一般来说,焊工在焊接产品试板时,是严格执行焊工艺,理论上讲应不应该或很少出现如此严重的线性缺陷。
江苏省304不锈钢管材检验证书, 图断口低倍形貌)图剪切唇区微观形貌)图断口中部微观形貌)通过试验可知,热影响区的铁素体在焊接过程中产生了马氏体的转变,并且晶粒粗大现象较为明显。解决措施针对问题产生原因制作了X组焊接试板,并在以下几方面进行了相应调整,以改善接头热影响区组织发生脆性转变现象。焊接工艺参数如表所示。力学性能弯曲性能抗拉强度Rm/MPa拉伸试样断裂位置母材母材面弯d=a合格合格背弯d=a合格合格弯轴直径D/mm能试验结果如表所示,试验结果完全合格。
目前,焊缝图像缺陷特征主要包括几何形状灰度特征结构信息颜色信息等。本文研究缺陷图像的几何特征作为锅炉焊管焊缝缺陷标识性特征。图像采集X射线成像技术的基本原理是:因为X射线具有很强的透射能力,因此当射线照射并透过被检测的焊接物体时,焊接物体中焊接处有缺陷的部位和没有缺陷的部位因为对X射线的吸收能力不同,就会使透射过焊接物体后X射线的射线强度产生差异,因此通过对透过工件的X射线的强度差别来对工件中的缺陷进行分析就可以很好地对焊接物体中的缺陷进行检测和识别[]。
通常X射线焊缝底片的评定是由有经验的X评片人员在观片灯下进行,评定人员工作量大,眼睛易受强光损伤,效率比较低,而且评定结果受评定人员的技术素质经验以及外界条件的影响,结果往往因人而异[]。采用计算机辅助评定可以提高工作效率,X克服人工评定中由于评判人员技术素质和经验差异以及外界条件的不同而引起的误判或漏判,使评判过程客观化科学化和规范化。X射线胶片数字化图像缺陷自动检测技术是实现计算机辅助评片的核心。
探头仪器及组合性能探头采用WSY型高阻尼窄脉冲纵波单斜探头,其折射角为,探头频率为MHz,探头晶片尺寸mm。始脉冲宽度:使用的探头与探伤仪应有良好的匹配性能,在扫查灵敏度的条件下,探头的始脉冲宽度应尽可能小,一般不大于mm相当于钢中深度)。探头分辨力应不小于dB。组合性能选择的探伤仪应与选用的探头相匹配,以便获得佳灵敏度和信噪比。试块对比试块的材料应与被检材料相同,为S,不得存在大于或等于mm平底孔当量直径的缺陷。
