等离子弧焊接时有哪些常见的焊接缺陷?

<正>等离子弧焊常见的焊接缺陷有咬边和气孔。咬边是指由于焊接参数选择不当或操作方式不正确,沿着焊缝表面与母材交界处的母材部位产生的沟槽或凹陷。气孔是焊接时熔池中的气体在金属凝固之前未能来得及逸出,而在焊缝金属中(内     

等离子弧焊接工艺参数对焊缝成形的控制

通过对等离子弧焊接对熔池的受力情况分析，阐明了液体金属剧烈运动是由于多种力共同作用的结果。通过试验证明，严格控制焊接电流和离子气流量，可以对焊缝成形进行有效控制。     

脉冲变极性等离子弧焊接信号的检测与分析

为了分析脉冲变极性等离子弧(variable polarity plasma arc, VPPA)焊接过程信号,通过数据采集卡与高速摄像机对脉冲VPPA焊接过程焊接电流、电弧电压、电弧形态及焊缝熔透状态进行了检测与分析。分析发现,系统输出电流均按给定变化,电弧形态也随脉冲电流变化而变化,系统运行稳定可靠。并对固定点焊接熔池振荡进行了分析,研究发现在焊点未熔透时,熔池振荡频率在75～90 Hz,而完全熔透时,振荡频率仅为15～25 Hz。因此,当熔池从未熔透转变为完全熔透时,熔池振荡频率发生突变。该现象可以应用于焊接质量在线控制,从而实现实时熔透控制。     

X射线焊缝图像中缺陷的实时检测方法

为了检测X射线探伤图像中螺旋钢管焊缝缺陷,提出了一种新的实时自动检测算法。它是一种基于图像空间特性(空间对比度与空间方差)的模糊识别算法,与人眼视觉识别特性相近,与其它传统缺陷检测算法相比,有较低的漏判率和误判率,并能满足生产线上实时检测的要求。     

射线检测图像中焊缝和缺陷的提取方法

针对射线检测图像中焊缝和缺陷难于准确检测提取问题,基于逐级局部化处理,提出了一种实用的检测方法.方法充分利用了图像本身已包含的信息,首先通过条带区域特征检测确定焊缝区域在原始图像中的大致位置,然后通过列灰度波形分析确定焊缝边界和缺陷所在的局部区域,并粗分标记区域类型为非裂纹类和裂纹类,最后分别采用基于分水岭变换和Bea...     

不锈钢管焊接弧口成形工艺与模具设计

分析了薄壁管焊接弧口的成形工艺特点,介绍了模具设计的要点。模具结构简单,生产效率高,成形质量好,是1副实用性很强的模具。     

等离子弧焊接小孔行为检测方法概述

阐述了小孔型等离子弧焊接的工艺特点,解释了检测小孔行为的原因;详细介绍了目前小孔型等离子弧焊接过程中检测小孔行为的主要方法,并分析了各种方法的利弊;最后对这种先进的材料加工技术作出了展望。     

基于数字射线成像的焊缝缺陷检测

提出了一种基于数字射线成像（DR)的焊缝图像的处理方法。依据射线衰减的指数规律和体现缺陷特征的处理原理,建立了提取、放大焊缝中缺陷信息的数学模型,在这些数学模型的指导下改进获取的焊缝图像,便可清晰准确地辨别出缺陷,达到检测目的。     

奥氏体不锈钢管的焊接缺陷分析及预防

针对在场站、罐区等不锈钢管道工程施工中常出现的焊接缺陷,分析了其形成原因。根据焊接缺陷产生的原因,并结合施工情况给出了相应的预防措施。     

射线与超声波对小径管焊缝缺陷检测的差异分析

对具有典型缺陷的小径管对接接头,采用射线和超声波分别对其内部质量进行检测,对检测结果进行了对比;通过对不同类型缺陷检出率的影响因素分析,为两种方法对小径管检测时可能存在的差异提供参考。     

X射线焊缝图像的缺陷检测与识别技术

针对目前无损检测主要采用人工方式存在的主观不一致、检测效率低、操作复杂等问题,设计了一套焊缝缺陷自动检测系统。提出基于Otsu双阈值分割的缺陷区域自动提取、图像的降噪和灰度增强的图像预处理方法;通过SUSAN算法检测焊缝缺陷目标,并结合形态学孔洞填充算法修正缺陷目标;计算焊缝缺陷目标特征参数,并结合所设计的深度为4的二叉树分类识别逻辑流程,实现了较好的焊缝缺陷的检测结果。     

焊缝射线检测图像的缺陷搜寻与算法优化

基于X射线成像的焊缝缺陷自动检测技术对提高工业射线检测的自动化水平具有重要意义。在通过图像处理算法进行焊接缺陷提取的过程中,存在各种干扰,要求算法有很强的抗干扰能力。尝试了均值滤波背景相减和底帽变换两种缺陷提取算法,并分析存在的主要问题。针对这些问题,提出相应的解决办法,即模板优化算法和多特征再筛选算法,有效地解决了缺陷误检和漏检之间的矛盾。     

等离子弧焊接焊炬的改进

为了保证在火箭等飞行器上的铬镍铁合金、铝合金的焊接质量 ,美国航空航天局 (ＮＡＳＡ)对等离子弧焊接方法进行了深入的研究 ,经多次试验 ,在焊炬的改进上获得了成功。其方法为 :在焊炬上原有的一个中心喷孔周围 ,打出 8个直径为 0 381的辅助喷孔 ,均布在距离主喷孔1 5 2 5ｍｍ处 ,并与主喷孔中心线呈 5°角。焊接时 ,等离子气体通过主喷孔和辅助喷孔流出 ,利用通过 8个辅助喷孔的反作用力 ,使火焰高度集中 ,直线前进 ,不发生弯曲和旋转 ,在火焰散开之前 ,先对被焊接材料施行切断作用 ,造成新鲜的接触表面 ,紧接着火焰在焊接侧变弱 ,使焊…     

铸钢件安装焊接工艺与焊缝缺陷分析

体育馆钢屋盖主结构采用Q345B焊接钢管,在主结构的交汇节点采用大量的GS-20Mn5N铸钢件,钢屋盖安装采用高空定点拼装、累积旋转滑移施工工艺。结合工程实践,介绍了铸钢件与钢管异种钢材高空安装焊接的特点与难点,分析了异种钢焊接难度,采取了合理的接头装配工艺和焊接工艺。并对焊缝产生的缺陷进行详细的分析,实施了针对性的改进方法,取得了较好的效果。     

穿孔等离子弧焊接弧与熔池的耦合模拟及正交分析

针对穿孔等离子弧焊接工艺,建立了定点焊的二维轴对称非稳态数理模型,描述高温流动的电弧与工件熔池的耦合输运过程,通过数值模拟获得了电场、磁场、流场与温度场的演变规律.模拟焊缝熔合线与实验结果吻合较好,验证了数学模型的合理性.研究结果表明:W阴极尖端附近的电流密度与温度是最高的;等离子弧在工件上部呈现出钟形,而在中心轴线处因进入小孔呈细长的锥形;高速Ar气等离子体冲击到小孔壁面时速度急剧降低,小孔内出现高压区和Ar气等离子体的返流现象;熔池内流动与传热的综合作用使焊缝熔合线呈倒喇叭形.进一步对焊接的操作参数及焊枪结构参数进行了影响因素的正交试验模拟.极差分析表明,焊枪的结构因素比焊接操作参数更重要,即对电极间距、电极内缩量、喷嘴孔径需予以重点考虑,以获得良好的焊缝形状.     

焊缝射线照相底片的评判规律

一、探伤人员要评片 ,四项指标放在先*,底片标记齐又正 ,铅字压缝为废片。二、评片开始第一件 ,先找四条熔合线 ,小口径管照椭圆 ,根部都在圈里面。三、气孔形象最明显 ,中心浓黑边缘浅 ,夹渣属于非金属 ,杂乱无章有棱边。四、咬边成线亦成点 ,似断似续常相见 ,这个缺陷最好定 ,位置就在熔合线。五、未焊透是大缺陷 ,典型图像成直线 ,间隙太小钝边厚 ,投影部位靠中间。六、内凹只在仰焊面 ,间隙太大是关键 ,内凹未透要分清 ,内凹透度成弧线。七、未熔合它斜又扁 ,常规透照难发现 ,它的位置有规律 ,都在坡口与层间。八、横裂纵裂都危险 ,横裂…     

等离子弧焊接中“双弧”形成机理的探讨

本文论述了等离子弧焊接时双弧的形成机理,提出了喷咀带电和作用在喷咀端面的电位差,是形成双弧的主要原因。根据这种看法,提出了一种实际测定临界电位差的方法,并推荐了一些防止产生双弧的具体措施。     

基于卷积神经网络X射线环焊缝缺陷检测

针对工业X射线焊缝图像对比度低、缺陷模糊且相对面积较小及难以识别的问题,设计了结合卷积神经网络的识别框架。根据缺陷图像特点,设计了对应的神经网络结构、卷积模板及池化模板的大小。在分析确定神经网络结构的基础上,卷积神经网络的灵敏度和训练算法也在文中一并给出。通过实例对神经网络结构进行了有效性的验证,缺陷检测准确率达97%,误报率仅为3%。同时,对适用于卷积神经网络进行识别的X射线焊缝图像进行了分析,发现灰度直方图有效信息跨度范围在50之上的卷积神经网络可以有效识别。文中所设计的神经络对X射线焊缝缺陷图像的识别可行、有效。创新点：(1)卷积神经网络结构设定为4级6层,卷积核大小尺寸为3×3,原始图像深度为1。经过第一次卷积操作后,有4个通道;经过3×3卷积核卷积后,有3个通道能够识别缺陷,则可以初步确认疑似缺陷区域。经过第二次卷积操作后,有16个通道;再次经过3×3卷积核卷积后,可以识别出缺陷图像。(2)通过对识别成功和识别失败图像灰度直方图进行分析,当灰度图跨度低于50时,图像检测目标与背景之间的对比度相对较低,卷积神经网络中卷积层难以提取目标特征,此时神经网络的识别失效,无法判定缺陷。当局部图像灰度直方图跨度高于50时,识别目标较背景突出,图像整体对比度较高,卷积层可以提取识别目标的特征,此时的卷积神经网络对焊缝图像有较好的识别效果。     

等离子弧焊接时双弧的形成过程

本文试验分析了双弧的形成过程。指出,在喷咀孔壁与等离子弧柱之间的电位差作用下,在产生双弧之前,钨极—喷咀—工件间就存在着小于5安的“喷咀电流”Is。双弧形成时喷咀孔道外部有明显的击穿并形成阴极斑点的过程,这时,Is突然增至20安以上。双弧的形成一般要经历弧柱变粗、出现虚弧、形成斑点三个阶段。     

焊缝X射线检测及其结果的评判方法综述

分析了焊缝X射线检测方法的现状,指出了目前存在的主要问题;介绍了焊缝X射线检测结果的人工评定和计算机辅助评定方法,论述了国内外焊缝X射线检测结果计算机辅助识别的研究现状,研究结果表明,X射线数字实时成像技术是焊缝射线检测的发展方向,焊缝射线数字图像的计算机自动分析与识别技术是射线实时成像技术成功应用的基础。