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江苏省304不锈钢管及管座, 根部内咬边同根部条渣要仔细分辨,根部条渣通常偏离焊缝根部边缘,即便靠近根部熔合线,也是在根部熔合线内侧。形状不规则,两端有棱角,宽窄不一,轮廓分明,长度较小图和)。基于X射线焊缝图像的检测算法大都是通过滤波图像增强图像分割和缺陷识别这个步骤来完成缺陷的自动识别任务,也有学者将图像增强和图像分割部分合并处理。文献[]对各种滤波算法进行了比对,研究表明,中值滤波无论是在视觉效果还是图像指标上都具有较大的X势。zjdrzjyhzrj。
系统特征测量效果参数如图试验对象试板厚度为mm,母材材料为As双相不锈钢,采用X型坡口进行CO气体保护焊焊接,焊缝经过打磨后焊缝余高小为mm,大为mm,在射线检测时采用焦距F=分别采取八组组合电压和照射时间进行试验,每组电压组对应的具体数据见表所示:表对比试验原始数据参数电压试验组合管电压kV)曝光时间min试验过程分别采用表中对应的管电压和曝光时间,用同一台XXGT射线机采用相同的焦距F=)相同的射线胶片C)进行检测,终将八组试验底片按照AWSD标准要求进行洗片烘干后进行黑度测定,结果如。
江苏省304不锈钢管及管座, 因此对于点焊的焊接质量控制研究变得越来越重要。C扫描X声成像技术能够探测到被检件特定深度扫描层的结构图像,在特定检测面上具有直观全面的X点。尽管已经有一些关于点焊X声成像检测的报道,但是由于高强度镀锌钢板的点焊焊点凹痕较深凹痕位置塑性环以及熔融位置相重叠导致了焊核边缘不好区分,因此直径测量依然存在一定困难,而且对采用C扫描检测焊核内部缺陷种类的研究也不够充分[]。本文针对高强度镀锌钢板焊核的结构特点,通过分析C扫描图的特征颜域及其对应的A扫描特征信号来测定焊核直径焊核外观以及焊核中存在的飞溅气孔和裂纹等内部缺陷,并且本研究还能够对内部缺陷的种类进行分类。
基板CrMoR是一种珠光体耐热钢,具有较高的持久强度和较好的抗蠕能,化学成分及力学性能见表;覆板L属于X低碳奥氏体不锈钢,热传导性能好,化学成分及力学性能见表。表基板CrMoR的化学成分及力学性能化学成分/%力学性能CSiMnCrNiMoRm/MPaRel/MPaA/%表覆板L的化学成分及力学性能化学成分/%力学性能CSiMnCrNiMoRm/MPaRp/MPaA/%该试验材料分别符合GB《不锈钢热轧钢板和钢带》以及GB《压力容器用钢板》的规定。
江苏省304不锈钢管及管座, 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。
系统特征测量效果参数如图试验对象试板厚度为mm,母材材料为As双相不锈钢,采用X型坡口进行CO气体保护焊焊接,焊缝经过打磨后焊缝余高小为mm,大为mm,在射线检测时采用焦距F=分别采取八组组合电压和照射时间进行试验,每组电压组对应的具体数据见表所示:表对比试验原始数据参数电压试验组合管电压kV)曝光时间min试验过程分别采用表中对应的管电压和曝光时间,用同一台XXGT射线机采用相同的焦距F=)相同的射线胶片C)进行检测,终将八组试验底片按照AWSD标准要求进行洗片烘干后进行黑度测定,结果如。
可以看出:在不同坯料初始温度下,流出模孔的坯料金属均发生了不同程度的动态再结晶并且动态再结晶体积分数分布规律大致相同;在不同坯料初始温度下,动态再结晶体积分数均沿轴向成阶梯状分布,由上而下不断增大;动态再结晶体积分数整体上随着坯料初始温度的增大而增大,这是因为这是因为其它条件相同的情况下,随着坯料初始温度的升高,挤压过程中坯料变形区金属温度相对升高,热激活作用逐步增强,动态再结晶形核率增大,形核位置增多。
因此,仅仅依靠图像的灰度特征进行阈值分割并不能很好地得到X评片区域。Felisberto等[]提出基于模板匹配和遗传算法提取焊缝的方案,并能够对全景单壁单投影双壁双投影得到的数字图像得到较好的匹配结果,但是这种方案依赖于从检测图像中建立的模板,并不适用所有焊缝几何特性。Kroetz等[]将Felisberto提出的方案进行了方面的改进应用到双壁双投影工业X射线焊缝图像:)针对环形焊缝重新建立了匹配模板;)显性和隐性特性,改善了遗传算法中的选择函数。
