基于超声特征扫描的轧辊在线检测系统

基于超声特征扫描的轧辊在线检测系统

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时间:2019-03-03

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1、中北大学硕士学位论文基于超声特征扫描的轧辊在线检测系统姓名:张世雄申请学位级别:硕士专业:检测技术与自动化装置指导教师:宋文爱20080526基于超声特征扫描的轧辊在线检测系统摘要对轧辊进行质量评价是轧辊生产企业和使用用户亟待解决的课题。轧制材料日益广泛地被石油工业、化学工业、汽车和锅炉制造业等领域应用,但是轧辊的离心浇铸却是一个工艺十分复杂的生产过程,因为轧辊质量与铸造工艺、化学成分、冷却速度、造型材料、球化处理、浇铸工艺、填芯工艺等很多因素有关,成型后的轧辊表面或内部可能会出现裂纹、夹杂、未熔合、疏松、折叠、分

2、层、气孔、过烧等缺陷从而形成安全隐患,因此目前面临最为主要的技术问题是轧辊工作层与芯层冶金结合质量问题。本课题设计的轧辊超声成像在线检测系统对于评价其内部质量,保证其生产质量、以及在使用过程中的安全性和可靠性有十分重要的意义。论文在分析了常规无损检测方法和现代超声波检测技术的理论和应用的基础上,将超声波特征扫描成像技术用于轧辊检测,并设计了一套六通道并行的变截面轧辊超声成像检测系统。论文主要对该系统检测原理、功能、组成和设计方案做了介绍,并分别对机械扫查系统、电气控制系统、超声信号的发射、接收及采集系统以及系统软件

3、的设计工作做了详细论述,通过原理性实验对离心复合轧辊结合层进行检测实验,对整个系统的可行性进行了初步验证。系统实现了轧辊超声在线检测的自动化、数字化、图像化。系统可在自动检测的过程中,实时记录检测数据并对数据进行处理,根据波形特征自动生成检测图像,在检测完成后自动保存所有检测数据,并直接生成打印报告。系统能实现对波形、检测图像的回显,可以供检测人员对其进行后处理。系统用图像形式表征缺陷的位置、形状及大小(当量),使缺陷检测工作一目了然。关键词:无损检测,超声成像,特征扫描,轧辊检测DesignofTheAutoma

4、ticTestingSystemofUltrasonicF—ScanforRollerProductionLineAuthor:zhangshixiong一Advisor:songwenaiAbstractThequalityevaluationtotherollerbecomesadesideratedquestiontotheproducerandtheuserofroller.Therollingproductionisappliedbythepetroleumindustry,theautomobilein

5、dustryandtheboilermanufactureetcincreasinglyandbroadly.Itisimportanttotherequirementoftechnicalcapability,ofwhichtherolleriscoresparepartontherollingmill.Rollcentrifugalcastingprocessisaverycomplexprocessandhasmanyfactors.Forexample,CastingProcess,chemicalcomp

6、osition,coolingrate,themodelingmaterial,theballtreatment、castingprocessandfillingCoreTechnologyetc.Therefore,Aftermoldingtherollerhavebadhiddentroublestotheuser,becauseofsurfaceorinternalcracks,inclusions,folded,layered,pores,theburningdefects.Itisveryimportan

7、toftechnicalproblemthattheworklayerandthecorelayeroffusionqualityproblemintheroller,therollerultrasonicimagingonlinetestingequipment.Thispaperhastheveryimportantmeaningtoevaluateitsintemalqualityandguaranteeitssecurityandreliabilityintheprocessofmanufactureand

8、usage.BaseontheanalysisoftheapplicationofconventionalNDTmethodsandmoderntheoryandapplicationofUltrasonictestingtechnology,werealizedultrasonicF—scanimagingtechnologyforrolldetectio

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