高压溶出结疤成因初探

对拜尔法高压溶出过程中加热器壁结疤形成较快的成因及结疤组成进行了分析与探讨，提出了抑制结疤生成的相应措施。     

钢中残余元素在连铸坯和热轧板中的富集行为

通过扫描电镜和X射线能谱分析仪(X-EDS)分析,对低合金钢种连铸板坯和热轧板中Cu、As和Sn的富集行为进行了研究.实验结果表明:连铸坯中氧化层和氧化层/基体层界面存在Cu、As和Sn元素同时富集现象;热轧板氧化层/基体层界面存在Cu、As和Sn元素富集相,基体层中Cu、As和Sn含量高于氧化层;热轧板晶界处Cu、As和Sn含量明显高于热轧板晶内;Cu、As和Sn在γ晶界偏聚和Fe的优先氧化造成连铸坯中Cu、As和Sn富集,加热炉的二次加热加剧Cu、As和Sn的富集程度,引起Cu、As和Sn向钢材基体渗透扩散,使钢的塑性恶化,导致中板大量表面微裂纹缺陷.分析了Cu、As和Sn富集相对表面微裂纹的影响机理.     

基于结构谱的中厚板表面缺陷识别方法

为克服传统纹理分析的缺陷识别结果易受光照变化和氧化铁皮不利影响的缺点,提出了结构谱纹理分析方法,并将其应用于中厚板表面麻点、夹杂、结疤等缺陷的识别.实验结果表明,结构谱方法具有较好的光照不变性,对麻点、夹杂、结疤等缺陷的识别率要高于灰度共生矩阵、Laws纹理能量、傅里叶功率谱等其他纹理分析方法.     

热轧板带表面缺陷检测系统设计与研究

针对热轧板带生产线相对恶劣的生产环境及表面缺陷检测精度低的问题,设计了一套热轧板带表面缺陷在线检测系统,深入研究了系统构成、图像去噪处理、缺陷的检测和分类、特征提取和缺陷识别。本文首先对图像进行形态滤波去噪处理,提出了一种基于融入熵的BING检测算法,采用P-relief特征检测和多分离器集成识别算法对热轧板带多种缺陷图像进行处理。实验证明本文算法能够有效地实现缺陷图像的检测和精确的分类。     

CSP热轧板卷边部裂纹成因

用光学显微镜、扫描电镜、透射电镜和能谱分析等方法研究了涟钢CSP热轧板卷边部裂纹的成因.结果表明:连铸坯表面的深振痕是热轧板卷边部裂纹的起源,连铸坯角部过冷导致奥氏体晶界AlN的细小析出,加剧了连铸坯对裂纹的敏感性.连铸坯经过精轧机组的轧制后,连铸坯表面的横裂纹扩展成为热轧板卷的锯齿状裂纹,严重时会造成烂边或掉块.     

CSP生产SPHC热轧板表面结疤成因探讨

某厂CSP生产的SPHC在热轧板边部30mm内有少量的结疤现象。利用SEM、EDS分析发现：疤皮与基体相连,边部有翘起;在疤皮下面发现有大量含Na、K、C的夹杂物,认为结疤主要是由融化不好的保护渣卷入造成的;另外还发现少量的未完全钙化的Al2O3夹杂物和SiO2夹杂物。     

天然气加热炉管安全状态分析及寿命预测

目的 研究天然气加热炉管的安全状态评价方法.方法 在全面检测的基础上,对加热炉管的腐蚀机理进行分析;根据ASME-B31G规范,对加热炉管的腐蚀缺陷剩余强度进行计算;采用有限元优化设计方法,对天然气加热炉管的剩余寿命进行预测.结果 得到炉管的腐蚀机理、剩余强度和剩余寿命.结论 炉管的腐蚀主要是由氧、钙镁离子引起的垢下腐蚀和CO2、H2S引起的化学及电化学腐蚀;强度评定计算结果表明:剩余强度满足使用要求,剩余寿命为116 727 h.     

小波包-BP神经网络结合的热轧带钢缺陷识别

基于热轧带钢的表面往往存在着很多缺陷,目前的识别方法存在着误识率高的问题,提出一种基于小波包分解的提取图像特征的方法,将提取的图像的能量特征向量输入BP神经网络分类器,对麻点、夹杂和结疤3种缺陷进行识别,仿真结果表明这种方法有着较高的识别率,并具有稳健的抗噪性和良好的扩展性.     

高斯差分空间的多尺度改进CLBP对带钢表面缺陷的分类

提出一种引入高斯差分空间的改进多尺度完全局部二值模式对带钢表面进行分类,解决由于带钢表面缺陷纹理存在复杂性和多样性,导致对带钢表面缺陷进行分类难度大的问题.首先,根据人类的视觉注意机制,采用高斯差分空间对带钢表面缺陷进行预处理.然后,采用多尺度改进的完全局部二值模式对预处理之后的图片进行特征提取.最后,采用非线性流行学习的方式对特征进行降维,并导入分类器中进行分类.实验结果表明:该方法具有较好的区分性;针对常见的冲孔、污渍、刮边、黑氧化条、结疤等带钢表面缺陷,其最终的分类精度能达到95.7%,优于目前传统的方式.     

集成电路铜制程常见缺陷的分析

概述了集成电路晶圆加工过程缺陷的基本常识,介绍了铜制程主要工艺流程及电镀过程步骤,对电镀过程相关的缺陷如漩涡缺陷、弹坑缺陷和鼠咬缺陷及其成因进行了分析,并对沟槽通孔内部空洞的形成原因进行了探讨.通过对缺陷的分析,结合实际生产经验,提出了相应的解决方法.