CN103868830A - 轧辊表层晶粒度的快速检测评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种轧辊表层晶粒度的快速检测评价方法,对经表面磨削处理的轧辊被检区域采用清洗剂进行清洗;制备带有直角棱边的表面波灵敏度试块,选择检测频率为2MHz的表面波探头及超声波探伤仪,并采用灵敏度试块以表面波试块端部棱边法调节超声波探伤仪检测灵敏度;将超声波探伤仪声程设置为250mm,将探头放置于轧辊表面被检区域并良好耦合,在设定的检测灵敏度下匀速移动探头,观察示波屏波形显示变化,采集草状回波波形;在示波屏20-100%声程范围内,根据草状回波幅值判定轧辊表层晶粒度等级范围。本方法克服了传统金属晶粒度检测的缺陷,提高检测速度,简化检测工序,本方法检测部位不受限制,无需破坏试样,使得轧辊质量得到准确客观的评价。
Description
技术领域
本发明涉及一种轧辊表层晶粒度的快速检测评价方法。
背景技术
晶粒度是轧辊制造质量评价的关键指标之一。晶粒度是金属材料加工,特别是热加工工艺中需要严格控制的技术指标,晶粒大小对金属材料的性能有重要影响。目前,一般采用同工序制造的试样用破坏取样的方法进行金相检验来测试轧辊的晶粒度。对于轧辊而言上述检测方法工艺复杂、检测成本高且不能够进行全面的质量验收,采用试样测试的方法又不能准确反映轧辊的真实晶粒度。
一般金属材料晶粒度的金相检验方法常用的有比较法、面积法和截点法。用金相检验方法测量钢中金属晶粒度均需要比较复杂的准备工作,检测工序较多且检测时间较长,尤其是在工件不同部位分别取点检测时,需要更长的检验时间才能得到检测结果。
为提高晶粒度估算的速度及准确性,目前比较先进的是采用计算机辅助分析技术改进晶粒度的检测工艺,但由于金相的显微原始图像往往存在噪声,晶粒与晶界间大多数情况下不是很清晰,不便于计算机分析,因此,在采用计算机辅助分析前还要对图像进行图像二值化、噪声去除和细化等适当的预处理。因此,金相检测相比于其它无损检测技术的实施还是复杂且成本较高,且金相对于非接触部位无法实施检测的局限性一直是存在的。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种轧辊表层晶粒度的快速检测评价方法,本方法克服了传统金相检验方法检测金属晶粒度的缺陷,有效提高了检测速度,简化了检测工序,且本方法检测部位不受限制,无需破坏试样,使得轧辊质量得到准确客观的评价。
为解决上述技术问题,本发明轧辊表层晶粒度的快速检测评价方法包括如下步骤:
步骤一、采用清洗剂对经表面磨削处理的轧辊被检区域进行清洗,去除表面油脂及附着物并擦拭干净;
步骤二、制备带有直角棱边的表面波灵敏度试块,灵敏度试块表面和材质与被检轧辊表面和材质相似;
步骤三、采用超声波探伤仪,选择检测频率为2MHz的表面波探头,医用甘油或机油作为探头耦合剂,采用表面波试块端部棱边法调节超声波探伤仪检测灵敏度,在距试块直角棱边100mm的位置放置表面波探头,将试块直角棱边的反射回波调节为超声波探伤仪示波屏满屏高度的80%,在此基础上增加18-24dB,使示波屏20%-100%声程范围内草状回波最高幅值在50%f.s,以此作为检测灵敏度,其中%f.s表示草状回波高度占示波屏满屏高度的百分比;
步骤四、将超声波探伤仪声程设置为250mm,将探头放置于轧辊表面被检区域并良好耦合,在设定的检测灵敏度下匀速移动探头,观察示波屏波形显示变化,采集草状回波波形;
步骤五、根据草状回波幅值判定轧辊表层晶粒度等级范围,
A.当示波屏20-100%声程范围内草状回波幅值均超过100%f.s,判定晶粒度级别为1级,
B.当示波屏20-100%声程范围内草状回波呈现局部幅值超过100%f.s、局部幅值低于100%f.s,且超过100%f.s的区域占宽不大于1/3声程时,判定晶粒度级别为2级,
C.当示波屏20-100%声程范围内草状回波幅值在25—100%f.s,判定晶粒度级别为3级;
D.当示波屏20-100%声程范围内草状回波幅值在25—75%f.s,判定晶粒度级别为4级;
E.当示波屏20-100%声程范围内草状回波幅值在20—55%f.s,判定晶粒度级别为5级;
F.当示波屏20-100%声程范围内草状回波幅值在10—40%f.s,判定晶粒度级别为6级;
G.当示波屏20-100%声程范围内草状回波幅值在5—30%f.s,判定晶粒度级别为7级;
H.当示波屏20-100%声程范围内草状回波幅值在0—15%f.s,判定晶粒度级别为8级。
进一步,上述灵敏度试块是晶粒度级别为5级的锻钢试块。
由于本发明轧辊表层晶粒度的快速检测评价方法采用了上述技术方案,即对经表面磨削处理的轧辊被检区域采用清洗剂进行清洗;制备带有直角棱边的表面波灵敏度试块,选择检测频率为2MHz的表面波探头及超声波探伤仪,并采用灵敏度试块以表面波试块端部棱边法调节超声波探伤仪检测灵敏度;将超声波探伤仪声程设置为250mm,将探头放置于轧辊表面被检区域并良好耦合,在设定的检测灵敏度下匀速移动探头,观察示波屏波形显示变化,采集草状回波波形;在示波屏20-100%声程范围内,根据草状回波幅值判定轧辊表层晶粒度等级范围。本方法克服了传统金相检验方法检测金属晶粒度的缺陷,有效提高了检测速度,简化了检测工序,且本方法检测部位不受限制,无需破坏试样,使得轧辊质量得到准确客观的评价。
附图说明
下面结合附图和实施方式对本发明作进一步的详细说明:
图1为本方法中超声波探伤仪检测灵敏度调节示意图;
图2为本方法中超声波探伤仪示波屏草状回波波形示意图;
图3为本方法中晶粒度级别为1级的草状回波波形示意图;
图4为本方法中晶粒度级别为2级的草状回波波形示意图;
图5为本方法中晶粒度级别为3级的草状回波波形示意图;
图6为本方法中晶粒度级别为4级的草状回波波形示意图;
图7为本方法中晶粒度级别为5级的草状回波波形示意图;
图8为本方法中晶粒度级别为6级的草状回波波形示意图;
图9为本方法中晶粒度级别为7级的草状回波波形示意图;
图10为本方法中晶粒度级别为8级的草状回波波形示意图;
图11为轧辊表层晶粒度级别示意图。
具体实施方式
本发明轧辊表层晶粒度的快速检测评价方法包括如下步骤:
步骤一、采用清洗剂对经表面磨削处理的轧辊被检区域进行清洗,去除表面油脂及附着物并擦拭干净;
步骤二、制备带有直角棱边的表面波灵敏度试块,灵敏度试块表面和材质与被检轧辊表面和材质相似;
步骤三、采用超声波探伤仪,选择检测频率为2MHz的表面波探头,医用甘油或机油作为探头耦合剂,采用表面波试块端部棱边法调节超声波探伤仪检测灵敏度,如图1所示,在距试块1直角棱边100mm的位置放置表面波探头2,将试块直角棱边的反射回波调节为超声波探伤仪示波屏满屏高度的80%,在此基础上增加18-24dB,使示波屏20%-100%声程范围内草状回波最高幅值在50%f.s,以此作为检测灵敏度,其中%f.s表示草状回波高度占示波屏满屏高度的百分比;
步骤四、将超声波探伤仪声程设置为250mm,将探头放置于轧辊表面被检区域并良好耦合,在设定的检测灵敏度下匀速移动探头,观察示波屏波形显示变化,采集草状回波波形;示波屏草状回波波形如图2所示,虚线框内为20-100%声程范围内的草状回波波形;
步骤五、根据草状回波幅值判定轧辊表层晶粒度等级范围,
A.如图3所示,当示波屏20-100%声程范围内草状回波幅值均超过100%f.s,判定晶粒度级别为1级,
B. 如图4所示,当示波屏20-100%声程范围内草状回波呈现局部幅值超过100%f.s、局部幅值低于100%f.s,且超过100%f.s的区域占宽不大于1/3声程时,判定晶粒度级别为2级,
C. 如图5所示,当示波屏20-100%声程范围内草状回波幅值在25—100%f.s,判定晶粒度级别为3级;
D. 如图6所示,当示波屏20-100%声程范围内草状回波幅值在25—75%f.s,判定晶粒度级别为4级;
E. 如图7所示,当示波屏20-100%声程范围内草状回波幅值在20—55%f.s,判定晶粒度级别为5级;
F. 如图8所示,当示波屏20-100%声程范围内草状回波幅值在10—40%f.s,判定晶粒度级别为6级;
G. 如图9所示,当示波屏20-100%声程范围内草状回波幅值在5—30%f.s,判定晶粒度级别为7级;
H. 如图10所示,当示波屏20-100%声程范围内草状回波幅值在0—15%f.s,判定晶粒度级别为8级。
进一步,上述灵敏度试块是晶粒度级别为5级的锻钢试块,或材质可选用碳素钢或合金钢。
本方法基于金属组织晶粒度与超声波响应特性之间对应关系,实现晶粒度的超声波快速检测评价,超声波散射衰减与轧辊的晶粒度密切相关,当轧辊晶粒粗大时,散射衰减严重,被散射的波沿着复杂的路径传播,在示波屏上产生草状回波。超声检测频率越高散射越严重,当提高检测频率时,草状波信号随检测灵敏度的提高而增强。本方法利用表面波技术实现对轧辊表层晶粒度的检测评价,超声表面波是在金属表面传播的一种机械波,表面波的产生通过波形转换来实现,其有效的检测深度在金属表层1倍波长范围内。通过设定超声波探伤仪的检测灵敏度及声程范围,根据草状回波幅值,从而判定轧辊表层晶粒度的等级范围。
本方法在现场检测前,通过不同晶粒度轧辊实物检测与晶粒度金相检测结果的比对,经检测结果验证后建立若干个对比试样,那么通过本方法检测判定轧辊表层晶粒度的结果将更为准确。如图11所示,表示晶粒度1至8级的轧辊表层金属金相结构。
利用本方法对两根在役轧机支承辊进行表层晶粒度检测,首先对支承辊被检区域进行清洗处理,去除表面油脂及附着物并擦拭干净;制备经金相法验证晶粒度级别为5级的锻钢试块,选用数字式超声波探伤仪及检测频率为2MHz的表面波探头,利用锻钢试块采用表面波试块端部棱边法调节超声波探伤仪检测灵敏度达到一次回波80%f.s,在此基础上提高超声波探伤仪增益值,使示波屏20-100%声程范围内草状回波最高幅值在50%f.s;在辊面施加少量耦合剂,耦合剂施加在探头覆盖的辊面局部,匀速移动探头,观察波形变化,采集重复出现的具有代表性的波形;根据波形幅值特征判定晶粒度级别,1号辊组织反射回波比较均匀,草状回波幅值在10—30%f.s,晶粒度级别评定为7级;2号辊草状回波幅值基本在30-70%f.s之间,判定晶粒度级别评定为4级。为验证本方法检测结果的准确性,后续对1号辊和2号辊所检测部位采用金相检验法进行复验,金相检测结果为,1号辊金相组织为隐晶马氏体+颗粒状碳化物+残余奥氏体,晶粒细小,晶粒度级别为7级;2号辊金相组织为回火马氏体+贝氏体,晶粒粗大,晶粒度级别为4级。从而证明金相检测结果与本方法的检测结果具有较好的对应性。
本方法突破以金相检验技术抽检金属晶粒度的常规检测方法,以超声表面波技术替代金相检验方法实现对金属表层晶粒度的快速检测评价,在非破坏性取样的前提下,实现对金属表面及浅表层晶粒度的检测,能够实现工件表层相邻区域晶粒度(组织状况)的连续比较。本方法可应用于冶金行业各类冷热轧轧辊、大型传动轴类工件、表面经机加工处理的铸锻材料的晶粒度检测,与金相检验法相比,检测效率可提高10倍左右。
Claims (2)
1.一种轧辊表层晶粒度的快速检测评价方法,其特征在于本方法包括如下步骤:
步骤一、采用清洗剂对经表面磨削处理的轧辊被检区域进行清洗,去除表面油脂及附着物并擦拭干净;
步骤二、制备带有直角棱边的表面波灵敏度试块,灵敏度试块表面和材质与被检轧辊表面和材质相似;
步骤三、采用超声波探伤仪,选择检测频率为2MHz的表面波探头,医用甘油或机油作为探头耦合剂,采用表面波试块端部棱边法调节超声波探伤仪检测灵敏度,在距试块直角棱边100mm的位置放置表面波探头,将试块直角棱边的反射回波调节为超声波探伤仪示波屏满屏高度的80%,在此基础上增加18-24dB,使示波屏20%-100%声程范围内草状回波最高幅值在50%f.s,以此作为检测灵敏度,其中%f.s表示草状回波高度占示波屏满屏高度的百分比;
步骤四、将超声波探伤仪声程设置为250mm,将探头放置于轧辊表面被检区域并良好耦合,在设定的检测灵敏度下匀速移动探头,观察示波屏波形显示变化,采集草状回波波形;
步骤五、根据草状回波幅值判定轧辊表层晶粒度等级范围,
A.当示波屏20-100%声程范围内草状回波幅值均超过100%f.s,判定晶粒度级别为1级,
B.当示波屏20%-100%声程范围内草状回波呈现局部幅值超过100%f.s、局部幅值低于100%f.s,且超过100%f.s的区域占宽不大于1/3声程时,判定晶粒度级别为2级,
C.当示波屏20%-100%声程范围内草状回波幅值在25—100%f.s,判定晶粒度级别为3级;
D.当示波屏20%-100%声程范围内草状回波幅值在25—75%f.s,判定晶粒度级别为4级;
E.当示波屏20%-100%声程范围内草状回波幅值在20—55%f.s,判定晶粒度级别为5级;
F.当示波屏20%-100%声程范围内草状回波幅值在10—40%f.s,判定晶粒度级别为6级;
G.当示波屏20%-100%声程范围内草状回波幅值在5—30%f.s,判定晶粒度级别为7级;
H.当示波屏20%-100%声程范围内草状回波幅值在0—15%f.s,判定晶粒度级别为8级。
2.根据权利要求1所述的轧辊表层晶粒度的快速检测评价方法,其特征在于:所述灵敏度试块是晶粒度级别为5级的锻钢试块。
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Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104597122A (zh) * | 2013-10-30 | 2015-05-06 | 上海宝钢工业技术服务有限公司 | 用于连铸辊缺陷检测的超声相控阵自动检测系统 |
CN107271557A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-10-20 | 北京科技大学 | 一种基于超声扫描显微镜的钢洁净度评价方法 |
CN108287195A (zh) * | 2018-01-26 | 2018-07-17 | 郭京洋 | 一种超声波检验火力发电厂高温紧固件晶粒度的装置及方法 |
CN108956773A (zh) * | 2018-08-13 | 2018-12-07 | 国电科学技术研究院有限公司 | 高温紧固螺栓晶粒度测量系统及方法 |
CN108956388A (zh) * | 2016-09-12 | 2018-12-07 | 中国航空工业集团公司北京航空材料研究院 | 一种水域检验操作台 |
CN109034217A (zh) * | 2018-07-10 | 2018-12-18 | 成都先进金属材料产业技术研究院有限公司 | 基于图像识别深度学习技术的晶粒度智能评级方法 |
CN109541035A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-03-29 | 中钢集团邢台机械轧辊有限公司 | 一种钢铁铸件与钢铁锻件的甄别方法 |
CN112782287A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-11 | 西安热工研究院有限公司 | 一种用于争气钢材质螺栓粗细晶快速筛查的标准试块及方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004301632A (ja) * | 2003-03-31 | 2004-10-28 | Tdk Corp | 粉体強度判定方法、粒度測定装置 |
CN1793899A (zh) * | 2005-12-23 | 2006-06-28 | 上海宝钢工业检测公司 | 轧辊表面波检测灵敏度调节方法 |
-
2012
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004301632A (ja) * | 2003-03-31 | 2004-10-28 | Tdk Corp | 粉体強度判定方法、粒度測定装置 |
CN1793899A (zh) * | 2005-12-23 | 2006-06-28 | 上海宝钢工业检测公司 | 轧辊表面波检测灵敏度调节方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
李兴卫: ""超声无损检测评价晶粒度"", 《2009全国射线检测新技术研讨会暨西南地区第十届NDT学术交流会论文集》 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104597122A (zh) * | 2013-10-30 | 2015-05-06 | 上海宝钢工业技术服务有限公司 | 用于连铸辊缺陷检测的超声相控阵自动检测系统 |
CN108956388A (zh) * | 2016-09-12 | 2018-12-07 | 中国航空工业集团公司北京航空材料研究院 | 一种水域检验操作台 |
CN107271557A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-10-20 | 北京科技大学 | 一种基于超声扫描显微镜的钢洁净度评价方法 |
CN108287195A (zh) * | 2018-01-26 | 2018-07-17 | 郭京洋 | 一种超声波检验火力发电厂高温紧固件晶粒度的装置及方法 |
CN108287195B (zh) * | 2018-01-26 | 2020-10-09 | 郭京洋 | 一种超声波检验火力发电厂高温紧固件晶粒度的装置及方法 |
CN109034217A (zh) * | 2018-07-10 | 2018-12-18 | 成都先进金属材料产业技术研究院有限公司 | 基于图像识别深度学习技术的晶粒度智能评级方法 |
CN108956773A (zh) * | 2018-08-13 | 2018-12-07 | 国电科学技术研究院有限公司 | 高温紧固螺栓晶粒度测量系统及方法 |
CN109541035A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-03-29 | 中钢集团邢台机械轧辊有限公司 | 一种钢铁铸件与钢铁锻件的甄别方法 |
CN112782287A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-11 | 西安热工研究院有限公司 | 一种用于争气钢材质螺栓粗细晶快速筛查的标准试块及方法 |
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