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Aplicación de la tecnología de imágenes de tomografía 3D de rayos X en la inspección de defectos de fundición de aluminio

Vistas:0     Autor:davia     Hora de publicación: 2022-12-30      Origen:Unicomp

Imágenes de tomografía 3D de rayos X está estrechamente relacionado con la tecnología informática.Es una técnica de inspección para remodelar el mapa de distribución de fundición a presión automotriz características físicas del defecto basadas en datos de rayos X.Esta tecnología puede representar visualmente la forma tridimensional de la cavidad en la fundición y puede realizar simultáneamente la medición de dimensiones y el control de calidad de defectos de la fundición en un solo proceso de inspección y mejorar la eficiencia de inspección de fundiciones de aluminio complejas.


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La tomografía microcomputarizada de rayos X se utiliza para detectar una vista clara del interior del colado y para clasificar la coloración de acuerdo con la forma volumétrica del defecto del orificio.La tecnología permite un análisis no destructivo rápido, lo que reduce en gran medida el tiempo y el costo de la inspección.La tecnología de tomografía computarizada de rayos X (tomografía computarizada, CT) puede medir y modelar con precisión los defectos de los agujeros de aire y las grietas por fatiga.En la imagen de inspección, la superficie exterior de la fundición es transparente y la parte del defecto del poro es granular.

Los resultados experimentales de CT muestran que el número de proyecciones juega un papel importante en la precisión del tamaño.El método de medición de precisión dimensional de las piezas fundidas en anillo expresa principalmente la información previa de los puntos de coordenadas clave a través de la longitud y el ángulo, e introduce las coordenadas polares en el algoritmo de análisis de desviación de posicionamiento determinista CT para reconstruir el tamaño de la apariencia y el grosor de la pared de las piezas fundidas.Se reducen los pasos de procesamiento de información y descomposición de errores, simplificando el proceso de cálculo.


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El método de reconocimiento automático de defectos de aprendizaje 3D adopta la operación cerrada formal y el método de comparación de plantillas para extraer el área candidata a defecto, y luego genera un código de segmentación de defecto preciso basado en el método de comparación local, y finalmente calcula 29 características, incluidas características geométricas y grises. textura de matriz de co-ocurrencia de nivel, utilizando aleatorio rápido, el clasificador de bosque clasifica las regiones candidatas como libres de defectos o libres de defectos.El sistema probó 49 defectos de porosidad en imágenes de tomografía computarizada en 31 fundiciones industriales, con una precisión de hasta el 94 %.Asigne razonablemente recursos de hardware, mejore la eficiencia general de la línea de producción e integre la reconstrucción de tomografía computarizada de rayos X y el procesamiento de imágenes.Después del paso de procesamiento de imágenes, se realizan imágenes tomográficas de alta resolución de posibles áreas defectuosas en la fundición de aluminio automotriz y reconstrucción de baja resolución de otras áreas de fundición.Este método puede completar rápidamente la inspección de defectos de toda la fundición y cumplir con los requisitos del ciclo de producción de fundición.La tecnología de inspección CT está cerca de la realidad industrial.


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En la tecnología de imágenes 3D de rayos X, el tiempo de exploración se optimiza principalmente para la TC, porque la fundición solo necesita saber si la fundición tiene defectos fatales, lo cual es suficiente para la detección, por lo que la calidad de la reconstrucción del defecto es secundaria.Sin embargo, con la popularización de las piezas fundidas de precisión, las tolerancias dimensionales de las piezas fundidas tienen criterios de aceptación más estrictos, por lo que las futuras imágenes 3D de rayos X se desarrollarán en tres aspectos: tamaño completo, alta precisión y alta puntualidad.


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