浅谈冷轧带钢热处理表面保护

本文介绍了冷轧钢带在热处理中的表面保护，研究了热处理过程中各种炉中气氛与带钢之间的关系，着重分析了影响钢带表面质量的众多因素，指出钢带在热处理过程中的表面保护方法。     

65Mn 冷轧带钢表面缺陷分析

对65Mn冷轧带钢的表面缺陷进行了金相检测，电镜点扫描和面扫描，确定了来杂物的形态，成分，由此分析了夹杂物的来源。     

神经网络预报冷轧带钢表面粗糙度

分析了影响鞍钢冷轧厂冷轧带钢表面粗糙度的主要因素,采用BP神经网络算法建立了预报冷轧带钢表面粗糙度的数学模型,利用鞍钢冷轧厂数据对模型离线应用表明,该数学模型的计算误差率在0~±3%范围内的比例为100%。     

不锈冷轧带钢表面光洁度的控制

不锈冷轧带钢表面光洁度是重要的产品质量指标，讨论了热轧带钢的表面粗糙度和冷轧工艺对成品表面光洁度的影响及控制方法。     

冷轧带钢表面缺陷检测现状

在综述国内外冷轧带钢表面缺陷检测现状的同时,介绍了频闪法检测、激光检测和ＣＣＤ检测原理。     

冷轧带钢表面缺陷识别与控制

针对冷轧带钢常见表面缺陷的种类、识别以及产生原因进行详细的论述,提出了主要预防和控制措施,对冷轧带钢表面缺陷有了进一步的认识,对提高带钢表面质量极其重要。     

冷轧脱脂带钢表面硅的测定

介绍了脱脂带钢表面硅的制样方法,研究了ICP-OES法测定脱脂带钢表面硅含量的分析方法,选择了仪器的最佳测定条件和参数设定,对方法的精密度、检出限和准确度进行了试验,本方法的相对标准偏差小于2%,检出限为0.005 1mg/m2,加标回收率为98%~102%,可应用于生产检验。     

冷轧带钢表面缺陷在线监测系统

介绍一套目前已在实验室中开发成功的冷轧带钢表面缺陷在线监测系统,该系统用于在线检测和识别冷轧带钢的表面缺陷.系统采用多个面阵CCD摄像头同步采集带钢表面的图像,并通过并行计算系统对图像进行分析和处理,以得到钢板表面的缺陷情况.系统在软件流程上进行了特殊的设计,以保证实时数据处理功能.经试验,系统对\     

冷轧带钢表面异物压入缺陷分析

采用扫描电镜对冷轧带钢表面异物压入缺陷的形貌和成分进行了分析,并对冷轧各生产工序对异物压入缺陷的影响进行了分析。结果表明,冷轧带钢异物压入缺陷与辊系材料产生的磨屑或胶辊表面的粘附物以及乳液过滤系统有关。通过控制原料上料温度,提高酸洗区域大辊径S辊及控制辊辊面硬度,机架间乳液胶管更换为铁管,改进乳液系统等,使异物压入缺陷率大大降低,提高了产品质量。     

冷轧带钢板形和表面粗糙度协同控制

为了解决某冷连轧机组在生产实践中对板形和表面粗糙度协同控制的问题,在大量现场实测与实验的基础上,通过研究板形生成规律及带钢表面粗糙度形成规律,揭示了板形与表面粗糙度控制中产生矛盾的根源及本质,提出了合理的解决方案,取得了良好的现场应用效果.     

冷轧带钢表面自动监测系统的研究

介绍一种新的基于图像处理的冷轧带钢表面自动监测系统。该系统采用面阵ＣＣＤ摄像头来采集带钢表面的图像,并且配备两种不同的照明方式,以检测不同类型的缺陷。系统在硬件结构和软件流程上进行了特殊的设计,以保证能够对带钢表面进行实时在线监测。同时,讨论了系统中采用的图像处理和模式识别方面的一些有效算法。用实际的样本对该系统进行试验,结果表明：该系统能识别六种常见的表面缺陷,识别率接近９０％。     

还原冷轧过程中带钢表面形貌演变规律

 利用四辊轧机对氢还原后的热轧带钢试样进行了5道次冷轧试验,采用扫描电镜对试样冷轧前后的表面形貌进行了跟踪观察,采用TR200型粗糙度测量仪测量了轧制前后试样的表面粗糙度轮廓,研究了不同轧辊表面粗糙度和润滑条件下试样表面形貌的演变规律。结果表明：还原后的热轧带钢试样再经过5道次冷轧,试样表面的大部分缺陷被压平,未被压平的缺陷转变为显微凹坑残留在轧件表面;随着轧制道次增多,轧件表面光洁度提高;干摩擦条件下,试样表面裂纹的压平程度比油润滑条件下更好,表面残留的显微凹坑少且浅,但辊痕相对较多。     

冷轧带钢表面缺陷智能检测技术的发展

介绍了冷轧带钢表面缺陷检测技术的现状、开发新检测装置的目的和要求及最近开发成功的在线智能检测仪表的原理、装置构成等。地缺陷的自动分类方法、神经网络分类器和用于地风质量进行自动分级的专家系统做了简要介绍。     

采用连续退火法生产高强度冷轧带钢的技术

为带钢提供辊式淬火和水淬火的连续退火线已于１９８２年３月在神户钢铁公司加古川厂投产，由于采用水淬火的方法可以达到非常快的冷却速度，因此这种方法被用于高强度钢的淬火，与普通高强度钢相比，经此法处理的钢板具有合金元素含量较少，可拉拔性好的优点，本文介绍了设备和操作条件改进后的连续退火线的生产技术。