论飞机钢零件表面处理过程的质量控制

本文着眼于飞机钢零件表面处理过程的质量控制要点展开研究,主要介绍了钢零件特点,然后从加工过程、设备管理、保护层检测三个角度出发,论述了各角度上的质量控制要点及相关内容。通过研究,可帮助把控飞机钢零件表面处理工程质量,尽可能避免质量问题发生。

CFRP薄壁件超声波检测中延迟块与零件表面状态影响研究

超声波检测是碳纤维增强复合材料(CFRP)缺陷检测的主要方法之一,在实际检测过程中,通常采用带延迟块的直探头来避免盲区的存在。然而,操作者在工作过程中会造成探头延迟块磨损及被检测零件表面状态不同。通过试验,证明了延迟块磨损及被检零件表面状态都会对检测结果造成影响,并总结出相关经验。

改进的精密机械加工零件表面缺陷检测算法

对加工表面纹理缺陷进行可靠的检测分析可以有效提高机械加工零件表面精加工的水平。基于计算机视觉技术对机械加工零件表面实现自动缺陷检测,由于机械加工零件表面纹理的特殊性,常用的灰度图像分割方法对机械加工零件表面缺陷的检测不适用;且其表面的缺陷信息无法预先得知,其图像分割是一个非监督纹理分割问题,对此提出了一种改进的模糊聚类缺陷检测算法,实现了对机械加工零件表面缺陷的自动化检测,实验结果证明了该算法的可行性。

车削零件表面粗糙度图像法检测优选方法

为实现对车削零件表面粗糙度检测,提出一种基于机器视觉表面粗糙度检测图像处理的新方法。该方法先按相应算法对所采集图像剔出受光衍射影响严重区域,然后再按其灰度分布情况进行区域优化,获得的图像灰度特征参数能反映表面粗糙度量值的有效特征区域。用该方法对表面粗糙度Ra标称值为0.8μm^12.5μm的五种车削样件测试,处理后图像灰度的均值、方差、能量和熵等特征参数与Ra标称值单调关系显著,各特征曲线的非线性误差均在1.5%以内。对比实验显示,这种特征提取和区域优化方法可应用于表面粗糙度的区分与检测。

金属零件表面改性的喷丸强化技术

传统的机械喷丸工艺在工业界已经得到广泛的应用。随着激光技术的发展,出现了一种新的加工工艺———激光喷丸。它们都能改善金属零件表面的机械性能,尤其是在表面产生压缩应力,使零件的抗应力腐蚀等能力大为提高,从而延长零件的疲劳寿命。由于激光喷丸具有形成的残余压应力比机械喷丸深等优势,因而强化效果更佳。

零件表面混合维建模理论、方法及其在产品装配质量预测中的应用

零件表面的质量是产品性能分析与预测中不可或缺的重要因素，其几何形貌特征极大地影响了产品和零件的各种性能指标。在产品的设计和制造阶段，根据实际零件表面的局部测量数据评定其表面特征参数，模拟出该零件的表面形貌，体现真实零件的表面微观结构的特点和表面几何结构参数，

机械加工零件表面磨损区域图像检测方法

由于对机械加工零件表面进行磨损图像检测的过程中存在噪声,影响了检测精度,为此以模糊神经网络为技术支持,结合人工智能技术,设计一种机械加工零件表面磨损图像检测方法。选取某锻造加工厂一台金属切削机械车床,就其加工零件表面展开检测分析。将模糊化概念与模糊推理融入神经元,构建五层结构的模糊神经网络,通过数控车床控制系统运行与训练,明确各网络层相关参数。利用灰度增强、中值滤波、阈值分割等预处理手段,对车床加工零件表面图像进行预处理。基于模糊神经网络结构,将预处理后零件表面图像输入网络输入层,经模糊化层、规则层、求和层的处理,由反模糊化层输出最终的磨损图像检测结果。实验结果表明,所提方法的车床加工零件表面磨损图像检测精度较高,对加工现场复杂的光照环境,具备较强的抗干扰能力,可行性与可靠性优势显著。

小角度纵波探头检测轴类零件表面横向缺陷的应用

特种设备监督检验中轴类零件的无损检测是一重要项目，其目的是为了尽早发现安全隐患，而轴表面的横向裂纹是严重危害设备安全运行的因素之一。限于目前的检测设备与工艺，对这些轴销的无损检测一般需要将被检测的零件从设备上拆卸下来，然后对其表面进行磁粉检测．以期发现表面裂纹缺陷。

影响机械零件表面加工质量的因素及改善表面质量对策

金属零件的表面质量关系着金属零件的性能、使用寿命,是影响零件质量的关键因素,因此关注零件的表面质量,寻找出零件表面加工对零件表面质量的影响因素,从而改变加工方法,提高零件表面加工质量,进而提高零件的质量。

浅议零件表面结构的表示法及国家标准系列值

零件的表面结构是零件表面的微观几何特性,它是由获得表面的工艺方法形成的,对零件的表面功能特性、使用寿命以及外观质量都有直接影响。因此,对零件表面结构的要求必须在图样或其他技术产品文件中标注清楚有重要的意义。本文对在工程图学教学中贯彻"零件表面结构的表示法"最新国家标准,了解优先数系与标准值的设置关系,以及零件表面粗糙度参数值的选择进行了探讨。

基于概率神经网络的CAPP系统中零件表面加工方法选择的研究

零件表面加工方法的选择是CAPP系统的重要组成部分,利用概率神经网络以逐步分解的方式来实现零件表面加工方法的选择,并给出了网络的构造、训练和组织训练数据的方法。结果表明,利用人工神经网络可以很好地选择零件表面的加工方法,克服了CAPP专家系统存在的工艺知识获取“瓶颈”问题和“无穷递归”、“推理薄弱”等推理过程中出现的问题。

零件表面激光直接标刻二维条码的工艺参数优化研究

针对零件表面激光直接标刻二维条码工艺参数选择中存在的盲目性进行了试验研究,主要分析了有效矢量步长、有效矢量步间延时、电流及Q-Switch频率这4个激光标刻工艺参数及其交互作用对激光标刻二维条码质量的影响。优化了零件表面激光标刻二维条码的工艺参数,并建立了优化模型,为标刻高质量二维条码提供了保障。

DXZHL-59车辆零件表面修复方法探究

DXZHL-59车辆平衡肘与两轴承内圈接合面严重磨损，不能保证车辆正常使用。本文利用电刷镀技术将纳米级碳化钨(含Co10％)颗粒与镍镀液复合后，制备成含纳米级碳化钨的复合镀液，并对其性能进行了试验研究。结果表明，含纳米级碳化钨颗粒的镀层的显微硬度比镍镀层有明显提高，在修复平衡肘时取得了良好的效果。

图像处理技术在零件表面破损检测中的应用

破损面积检测是通过图像处理中的优化算法将破损影像独立出来,将破损部分的影像二值化为黑色,其它部分为白色,通过对黑色像素点的统计计算和单位转换,得到破损部分的面积,进而作出合格与否的判断。对破损最大线性长度的检测是利用“边界扫描法”,通过沿x轴和y轴方向的扫描,找到破损边界,再根据对2组平行线所围成的矩形对角线进行计算,来确定破损部分的最大线性长度。

液体喷丸在汽轮机零件表面强化上的应用

介绍了液体喷丸技术中的参数选择及在汽轮机零件表面强化中的应用。

基于激光数字全息技术的机械零件表面质量检测研究

机械零件表面的微小变形对于其表面检测至关重要,干涉条纹在检测微小变形领域存在重要意义。为此研究基于激光数字全息技术的机械零件表面质量检测方法,提升检测能力。利用分光镜划分激光器发射的光束,形成参考光与物光;通过CCD接收两种光束,得到干涉条纹激光数字全息图;利用衍射球面波理论获取两种不同机械零件表面和CCD间距离的干涉条纹激光数字全息图的再现像;叠加干涉两幅再现像,得到干涉条纹,根据干涉条纹的变化判断表面是否存在缺陷;通过构建物光场相位和机械零件表面缺陷形貌的关系模型,获取缺陷形貌,完成质量检测。实验证明:该方法可检测机械零件的干涉条纹图像,检测零件微小划痕宽度的准确率高于96%,且当微小划痕宽度较小时,该方法的检测准确率依旧较高,具备较高的检测能力。

涂料在金属零件表面处理上的特殊应用

涂料是一种有机混合物，一般由成膜物质、颜料、溶剂和助剂组成，常用来保护、装饰零件表面。如果选择的涂料适当，还可使金属零件表面得到优良的机械性能，如防锈抗蚀、坚硬耐磨等，而其喷涂工艺和成本远比电镀、化学镀简单低廉。

轴类零件表面划痕深度测量系统设计

针对某些轴类零件表面上划痕深度的测量,提出了基于直射式激光三角法的测量系统。利用激光三角法测距的基本原理,设计了以单轴十字滑台为移动元件,激光发射接受装置和高精度CCD为测量元件的零件表面划痕深度测量方案。试验结果表明,该测量仪器能够实现轴类零件表面划痕深度测量的快速性和准确性,响应迅速,测量精度可达0.001mm。

机械加工零件表面纹理缺陷检测

在我国现代工业生产中,为了提高机械加工零件的质量,就必须对机械加工零件表面纹理缺陷进行一定的检测,这已经成为产品质量检测与控制的一种重要的手段。随着现代工业机构要求的不断提高,精密仪器表面加工要求也在不断的提高,作为一种对机械加工零件质量控制的重要手段,机械加工零件表面纹理缺陷检测已经较为广泛的应用到机械表面加工过程中。由于在对机械零件加工过程中,对机械零件的本身特性以及振动的原因,在机械零件加工表面形成不同的缺陷[1],存在的缺陷需要有着一定的检测算法,这就需要通过利用计算机进行有效的识别,从而对机械零件加工表面缺陷进行检测。

论机械加工零件表面纹理缺陷的检测

机械加工零件的质量成为衡量企业发展水平的重要指标。但是在实际的机械加工零件表面纹理缺陷检测中仍然存在很多的问题,因此本文先详细分析了机械加工零件表面产生纹理缺陷的原因,然后从4个方面提出了如何进行机械加工零件的检测,以提高企业的核心竞争力。