基于X射线照相检测的石墨电极内部缺陷识别研究
发布时间：2021-11-13 13:47
石墨电极凭借优良的导电导热性、可加工性及耐高温性,在电炉炼钢和电火花加工等领域被广泛使用。电极的使用寿命直接影响整体生产过程的运行。检测是把控电极质量的有力手段,但由于石墨电极自身材质的特性,为电极内部质量的检测增添了不小的难度。目前,石墨电极的检测多采用传统的敲击法和切断切片法,但这些方法都存在一定的不足。X射线照相检测法能较直观地显示材料内部缺陷的大小和形状,易于判定缺陷的性质,在材料质量检测中已大范围应用。但传统的射线底片人工质量评定存在主观影响大,工作量多等不足。因此,本文根据石墨电极及其内部缺陷的特点,提出了采用X射线照相检测结合图像处理和缺陷自动识别的方式对石墨电极进行质量检测。首先,制作了石墨电极曝光曲线,并应用自制的电极曝光曲线参数,对预制气孔、裂纹和自带夹杂缺陷的石墨电极试块进行了X射线照相检测工艺的制定,将质量合格的石墨电极射线底片转换为数字图像。分析了石墨电极射线检测图像的特点,结合各类图像预处理算法的适用性,研究了电极射线图像的预处理方法。采用不同的去噪和增强算法对电极射线图像进行处理,对照分析处理结果,选定将中值滤波和拉普拉斯锐化算子作为电极射线图像的预处理方...
【文章来源】：兰州理工大学甘肃省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
石墨电极
会出现致密度不均、疏松、气孔、裂纹和夹杂缺陷。（2）焙烧：常出现气孔和裂纹，但裂纹尺寸细小不容易发现，严重时会出现层状裂纹或形成裂纹组。（3）石墨化：电极石墨化的时间较长，期间易出现气孔和裂纹，严重的情形下，电极表面会明显开裂，几何尺寸产生改变。从以上的总结来看，石墨电极在生产过程中主要会产生气孔、裂纹和夹杂三种缺陷，这些缺陷的存在会导致电极的体密度下降，减弱电极的整体强度。此外，电极在使用过程中易受到氧化，震动等作用的影响，这些缺陷会不断地延伸和扩大，最终导致整根电极的断裂，如图1.2所示。因此，本文着重对这三种缺陷进行检测和识别。图1.2石墨电极断裂
硕士学位论文3传统的石墨电极检测方法主要有敲击法和切段切片法[3]，如图1.3所示。敲击法主要依靠操作者对电极不同部位进行敲打，依据缺陷部位与其他位置声音的差异来判断电极质量的好坏。这种方法只有少数经验丰富的人员能操作，结果由操作人员主观决定，科学理论依据不充分，容易造成漏检和误检；切段切片法是将电极局部切开，观察其内部质量，这种方法浪费严重，且局部的切段切片并不能反应整体的电极质量。无损检测可以在不破坏工件外观和使用性能的前提下借助仪器设备对材料内部质量进行检测，判断其内部的整体性和完好性等安全指标[4],为产品质量保驾护航，成为航空航天、道路工程、石油化工和汽车制造等领域不可或缺的枢纽。a）敲击法b）切断切片法图1.3传统的石墨电极检测方法常用的无损检测方法主要有：射线检测、超声检测、声发射检测、渗透检测及磁粉检测等，但不是每一种方法都适合石墨电极的检测。石墨电极由于原料和制造工艺等因素的影响，其内部晶粒粗大，疏松多孔，超声波在其中的反射和折射会引起严重且复杂的衰减，有时甚至无法穿透电极厚度。另外进行波形采集时，石墨电极的结构会导致干扰波，这些干扰波混在有效波形当中增添了分离的难度。研究证实，采用超声波检测石墨电极材料，很难获得有效的缺陷波，且高频率不适用，使用低频率进行检测又不利于检测的灵敏度。声发射技术几乎对材料类别没有要求，但声发射检测的前提是对被检工件作用外力或内应力，故声发射对非工作状态的石墨电极无能为力。磁粉检测重在铁磁性材料的检验，并且有效性只体现在表层或近表层的缺陷上。渗透检测只适合非多孔材料的表面开口缺陷，对内部缺陷没有办法，且石墨电极可视为多孔材料。因此，绝大部分的无损检测方法对石墨电极的检测
【参考文献】：
期刊论文
[1]石墨电极市场研究分析[J]. 王明. 化工管理. 2018(25)
[2]基于主成分分析-支持向量机模型的激光钎焊接头质量诊断[J]. 程力勇,米高阳,黎硕,胡席远,王春明. 中国激光. 2017(03)
[3]一种石墨电极缺损音频检测系统设计[J]. 李文可,凌振宝,王君,李东时,张笑彰. 中国测试. 2016(04)
[4]浅析X、γ射线探伤无损检测原理及防护[J]. 常亮. 品牌与标准化. 2016(04)
[5]国外近十年深度学习的研究现状与发展趋势——基于引文分析及共词矩阵的知识图谱分析[J]. 张思琦,张文兰,李宝. 远程教育杂志. 2016(02)
[6]基于改进的深度信念网络的人脸识别算法研究[J]. 王飞,李强. 兰州交通大学学报. 2016(01)
[7]射线检测技术在无损检测中的应用[J]. 黄爱民. 山东工业技术. 2015(14)
[8]基于改进Canny算子的铁轨边缘检测方法[J]. 李丹丹,侯涛,魏世鹏. 电视技术. 2015(08)
[9]受限波尔兹曼机[J]. 张春霞,姬楠楠,王冠伟. 工程数学学报. 2015(02)
[10]基于Fourier拟合曲面的X射线焊缝缺陷检测[J]. 李雪琴,刘培勇,殷国富,蒋红海. 焊接学报. 2014(10)
博士论文
[1]基于图像的焊接缺陷提取与识别方法研究[D]. 孙正.中国矿业大学 2010
硕士论文
[1]基于人工智能的管道漏磁内检测缺陷识别方法研究[D]. 岳明星.沈阳工业大学 2018
[2]基于深度信念网络的滚动轴承寿命预测方法研究[D]. 张娜.湖南大学 2018
[3]基于深度信念网络的滚动轴承故障类型识别方法研究[D]. 廖湘湘.天津工业大学 2018
[4]图像分类中的卷积神经网络方法研究[D]. 李明威.南京邮电大学 2016
[5]基于深度信念网络的网络水军识别研究[D]. 孙卫强.湘潭大学 2015
[6]X射线钢管焊缝缺陷的图像处理与识别技术研究[D]. 张明星.电子科技大学 2015
[7]基于模糊集和神经网络的焊缝缺陷识别技术研究[D]. 巩淼.东北石油大学 2014
[8]基于神经网络的焊缝缺陷自动识别技术研究[D]. 王婧.西安工业大学 2014
[9]X射线焊缝数字图像的缺陷提取技术研究[D]. 邵中华.中北大学 2011
[10]荧光磁粉探伤缺陷识别系统图像处理技术研究[D]. 高山青.南京理工大学 2011
本文编号：3493131
【文章来源】：兰州理工大学甘肃省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
石墨电极
会出现致密度不均、疏松、气孔、裂纹和夹杂缺陷。（2）焙烧：常出现气孔和裂纹，但裂纹尺寸细小不容易发现，严重时会出现层状裂纹或形成裂纹组。（3）石墨化：电极石墨化的时间较长，期间易出现气孔和裂纹，严重的情形下，电极表面会明显开裂，几何尺寸产生改变。从以上的总结来看，石墨电极在生产过程中主要会产生气孔、裂纹和夹杂三种缺陷，这些缺陷的存在会导致电极的体密度下降，减弱电极的整体强度。此外，电极在使用过程中易受到氧化，震动等作用的影响，这些缺陷会不断地延伸和扩大，最终导致整根电极的断裂，如图1.2所示。因此，本文着重对这三种缺陷进行检测和识别。图1.2石墨电极断裂
硕士学位论文3传统的石墨电极检测方法主要有敲击法和切段切片法[3]，如图1.3所示。敲击法主要依靠操作者对电极不同部位进行敲打，依据缺陷部位与其他位置声音的差异来判断电极质量的好坏。这种方法只有少数经验丰富的人员能操作，结果由操作人员主观决定，科学理论依据不充分，容易造成漏检和误检；切段切片法是将电极局部切开，观察其内部质量，这种方法浪费严重，且局部的切段切片并不能反应整体的电极质量。无损检测可以在不破坏工件外观和使用性能的前提下借助仪器设备对材料内部质量进行检测，判断其内部的整体性和完好性等安全指标[4],为产品质量保驾护航，成为航空航天、道路工程、石油化工和汽车制造等领域不可或缺的枢纽。a）敲击法b）切断切片法图1.3传统的石墨电极检测方法常用的无损检测方法主要有：射线检测、超声检测、声发射检测、渗透检测及磁粉检测等，但不是每一种方法都适合石墨电极的检测。石墨电极由于原料和制造工艺等因素的影响，其内部晶粒粗大，疏松多孔，超声波在其中的反射和折射会引起严重且复杂的衰减，有时甚至无法穿透电极厚度。另外进行波形采集时，石墨电极的结构会导致干扰波，这些干扰波混在有效波形当中增添了分离的难度。研究证实，采用超声波检测石墨电极材料，很难获得有效的缺陷波，且高频率不适用，使用低频率进行检测又不利于检测的灵敏度。声发射技术几乎对材料类别没有要求，但声发射检测的前提是对被检工件作用外力或内应力，故声发射对非工作状态的石墨电极无能为力。磁粉检测重在铁磁性材料的检验，并且有效性只体现在表层或近表层的缺陷上。渗透检测只适合非多孔材料的表面开口缺陷，对内部缺陷没有办法，且石墨电极可视为多孔材料。因此，绝大部分的无损检测方法对石墨电极的检测
【参考文献】：
期刊论文
[1]石墨电极市场研究分析[J]. 王明. 化工管理. 2018(25)
[2]基于主成分分析-支持向量机模型的激光钎焊接头质量诊断[J]. 程力勇,米高阳,黎硕,胡席远,王春明. 中国激光. 2017(03)
[3]一种石墨电极缺损音频检测系统设计[J]. 李文可,凌振宝,王君,李东时,张笑彰. 中国测试. 2016(04)
[4]浅析X、γ射线探伤无损检测原理及防护[J]. 常亮. 品牌与标准化. 2016(04)
[5]国外近十年深度学习的研究现状与发展趋势——基于引文分析及共词矩阵的知识图谱分析[J]. 张思琦,张文兰,李宝. 远程教育杂志. 2016(02)
[6]基于改进的深度信念网络的人脸识别算法研究[J]. 王飞,李强. 兰州交通大学学报. 2016(01)
[7]射线检测技术在无损检测中的应用[J]. 黄爱民. 山东工业技术. 2015(14)
[8]基于改进Canny算子的铁轨边缘检测方法[J]. 李丹丹,侯涛,魏世鹏. 电视技术. 2015(08)
[9]受限波尔兹曼机[J]. 张春霞,姬楠楠,王冠伟. 工程数学学报. 2015(02)
[10]基于Fourier拟合曲面的X射线焊缝缺陷检测[J]. 李雪琴,刘培勇,殷国富,蒋红海. 焊接学报. 2014(10)
博士论文
[1]基于图像的焊接缺陷提取与识别方法研究[D]. 孙正.中国矿业大学 2010
硕士论文
[1]基于人工智能的管道漏磁内检测缺陷识别方法研究[D]. 岳明星.沈阳工业大学 2018
[2]基于深度信念网络的滚动轴承寿命预测方法研究[D]. 张娜.湖南大学 2018
[3]基于深度信念网络的滚动轴承故障类型识别方法研究[D]. 廖湘湘.天津工业大学 2018
[4]图像分类中的卷积神经网络方法研究[D]. 李明威.南京邮电大学 2016
[5]基于深度信念网络的网络水军识别研究[D]. 孙卫强.湘潭大学 2015
[6]X射线钢管焊缝缺陷的图像处理与识别技术研究[D]. 张明星.电子科技大学 2015
[7]基于模糊集和神经网络的焊缝缺陷识别技术研究[D]. 巩淼.东北石油大学 2014
[8]基于神经网络的焊缝缺陷自动识别技术研究[D]. 王婧.西安工业大学 2014
[9]X射线焊缝数字图像的缺陷提取技术研究[D]. 邵中华.中北大学 2011
[10]荧光磁粉探伤缺陷识别系统图像处理技术研究[D]. 高山青.南京理工大学 2011
本文编号：3493131
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