焊缝成形线结构光视觉检测方法研究

针对焊缝尺寸测量和表面成形质量评估问题,研究一种基于线结构光的焊缝视觉成形检测系统。在详细论述结构光视觉传感器的组成结构以及标定过程的基础上,优化图像预处理流程,提出了基于边界限定的灰度重心法来提取激光条纹中心线。以单像素的激光条纹为信息源表征焊缝轮廓,融合多特征点提取算法实现激光条纹轮廓特征点的检测并基于特征点建立角焊缝的尺寸计算模型,最终实现焊缝尺寸测量。结果表明：该焊缝成形视觉检测系统能满足焊缝检测性能的要求。     

环冷机挡料墙受力分析及改造

首秦龙汇矿业有限公司球团厂自投产以来,环冷机挡料墙陆续出现了一些问题,包括耐材脱落、后侧壁板烧坏、挡料墙损坏、脱落等,严重影响了正常生产。为此,我们通过计算、分析,提出了一系列改造措施并予以实施。改造后,挡料墙使用寿命由三个月延长到至少一年半,取得了很好的效果。     

小波分析在焊缝检测图像处理中的应用

简述了子波分析在焊缝视觉跟踪过程中检测焊缝方面的应用,从实验结果可以看出,采用多尺度小波变换能够获得清晰的焊缝边缘,可以大大简化硬件设备。     

杆式单螺杆泵装置的应用

螺杆泵在开采稠油、含砂原油和中深低原油方面有明显的优越性.随着油井不断向深层发展,在泵挂深度愈来愈大的情况下,管式螺杆泵的检泵工作势必费时费工,采油成本相对较高.介绍一种地面驱动杆式螺杆泵,论述了其基本结构和工作原理.这种杆式螺杆泵可以缩短检泵作业时间,从而降低油田的作业成本.     

用于可编程器件的MTM反熔丝特性研究

基于ONO（Oxide-Nitride-Oxide）和MTM（Metal-to—Metal）反熔丝技术的可编程存储及逻辑器件已经广泛应用于空间技术中。MTM反熔丝以其单元面积小、集成度高、反熔丝电容小和编程后电阻小等优势,更加适合深亚微米集成电路。文章通过制备MTM反熔丝单元,对单元的击穿特性和漏电性能展开研究,给出了反熔丝单元漏电流与单元尺寸的关系,对单元的编程电流和编程后的电阻值关系进行了研究,与文献[1]给出的Ron=Vf/Ip的关系基本一致。     

基于视觉传感的焊缝中心检测技术研究

通过视觉传感器获取焊缝图像，采用多种去噪技术对焊缝图像中的噪声进行滤波试验。针对焯缝图像中的干扰噪声特性，对各种滤波方法进行了分析和比较，并对滤波效果较好的焊缝图像进行边缘检测计算。提出3种识别焊缝特征的组合图像处理方法，并研究提取焊缝中心特征信息的效果和精度。试验结果表明，对焊缝图像采用Wiener滤波与Robert边缘检测算法能较好地提取焊缝中心位置的特征信息。     

机器人焊缝跟踪神经网络控制的研究

研究神经网络技术在弧焊机器人焊缝跟踪过程中的应用,通过神经网络在笛卡尔空间轨迹的补偿作用,确定出基于笛卡尔空间参考轨迹控制的机器人焊缝跟踪神经网络控制器。与传统的关节计算力矩法相比,所设计的神经网络控制器具有良好的控制特性及较强的鲁棒性,焊缝跟踪精度得到了显著的提高。     

微间隙焊缝磁光检测神经网络修正

针对激光焊接微间隙焊缝（间隙小于0.1 mm）,研究提高磁光传感检测焊缝精度的BP神经网络修正方法.以碳钢平板对接激光焊为试验对象,利用磁光传感器检测焊缝区域磁场分布并成像.通过分析焊缝处磁场成像并应用BP神经网络修正磁光传感器得到焊缝中心数据,有效避免焊缝磁光图像低对比度和强噪声干扰问题.经过在不同焊接速度试验下的测试,四组神经网络试验的焊缝位置误差的绝对平均值都在0.015 mm左右,BP神经网络测量误差比磁光成像直接测量平均减少约28%.BP神经网络修正磁光成像测量技术可有效识别微间隙焊缝,为解决激光焊接微间隙焊缝过程自动识别和跟踪焊缝的难题提供了一种新方法.     

灰度形态学在焊缝图像处理中的应用

寻求一种快速、有效的焊缝图像处理方法，是基于视觉传感的焊缝跟踪系统的关键技术之一。在分析灰度形态学膨胀、腐蚀、开和闭四种基本运算对图像的处理效果的基础上，将灰度形态学引入焊缝图像处理中。研究一种焊缝图像处理新方法，根据视觉传感器获取的焊缝图像的形态特征，选择合适的结构元素，对焊缝图像进行多种形态学运算，提取出焊缝、检测出焊缝边缘和焊缝中心位置，作为焊缝跟踪系统的控制量。试验结果表明，该方法效果良好，完全满足焊缝跟踪系统实时性要求，能有效地提高焊缝跟踪精度。     

加工高硫原油对储罐的影响

加工含硫原油油品储罐存在严重腐蚀问题.油罐的腐蚀主要为氢的浓差腐蚀、H2S引起的腐蚀和细菌腐蚀;加强设备管理、采用电化学保护、涂料和罐内表面喷铝等是其主要防护措施.