CN106770298A - 一种基于火花密度测量钢铁中碳含量的装置和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于火花密度测量钢铁中碳含量的装置和方法。该装置包括砂轮机、样品夹具、照相机和计算机。该方法分为建模和计算两个模块。建模模块是采集已知含碳量的标准样品的火花,进行图像处理,从中提取火花密度,建立碳含量与火花密度的关系模型;计算模块是采集待测样品的火花,进行图像预处理,从中提取火花密度,根据模型计算出含碳量。本发明设备简单,操作方便,对钢铁材料中碳含量鉴定速度快,准确性强,在现场分析中不必破坏试件,基本能满足金属材料生产和热处理工艺要求,尤其对大批量金属材料的鉴别和分析更发挥了它的优点,这是化学分析法和其它物理分析法所不能比拟的。

Description

一种基于火花密度测量钢铁中碳含量的装置和方法
技术领域
本发明涉及钢铁材料分析技术领域,具体涉及一种基于火花密度测量钢铁中碳含量的装置和方法。
背景技术
碳是钢铁中的主要成分之一,是钢铁中的重要元素,它直接影响着钢铁的性能。碳是区别钢与铁,决定钢号、品级的主要标志。碳含量增加,钢铁的硬度和强度都会增加,而韧性和塑形却变差。因此,碳含量测定有非常重要的意义。目前测量钢铁碳含量的方法主要有气体容量法、滴定法、仪器分析法等,但这些方法都需要进行较为复杂的样品预处理,不能直接对钢铁样品进行检测,无法满足现场在线快速测量的要求。
火花试验法是钢材在高速运转的砂轮上研磨时所发生火花,凭借各种钢材具有独特的火花形态、流线、色泽和发光点的不同来鉴别钢的化学成分的方法。长期以来,火花分析都是依靠人工观察火花,对其进行分析和判断。这种判断结果带有主观性,依赖分析人员的知识和经验。随着科学技术的不断发展,特别是火花理论和数字图像处理技术的发展,使人们从传统的定性火花分析向定量火花分析转变。火花定量分析是通过记录测定火花的各种特征参数,在钢铁材料的类别或成分和它的火花参数之间建立起定量关系的一种分析测试方法。
发明内容:
针对目前现有的测量方法无法满足现场在线快速测量的问题,本发明提出了使用火花试验法测量钢铁中的碳含量;为了克服火花试验法在碳含量检测中主观性、经验性和不稳定的问题,本发明提出了火花密度的概念,并建立火花密度与碳含量的关系,大大提高了碳含量测量的精度、准确度和稳定性问题。
本发明的技术方案是:
一种基于火花密度测量钢铁中碳含量的方法,包括如下步骤:
1)选定碳含量已知的n种(若干种)钢铁样品作为标准样品,碳含量用字母X表示,各标准样品中碳的含量分别记为X1、X2、…、Xn;
2)对于步骤1)中的每种标准样品,照相机拍摄样品通过夹具与砂轮摩擦产生的火花,得到对应的一幅火花图,n种定标样品共得到n幅火花图;
3)对于步骤2)中得到的每一幅火花图,经过图像处理,求出其火花密度,火花密度用字母Y表示;分别记为Y1、Y2、……、Yn;
4)建立关系模型,即以X1、X2、…、Xn为因变量,以Y1、Y2、…、Yn为自变量,用拟合的方法建立碳含量X与火花密度Y之间的函数关系;该函数关系记为X=f(Y),其中f表示函数关系;
5)对于碳含量未知的待测钢铁样品,照相机拍摄样品通过夹具与砂轮摩擦产生的火花,得到待测钢铁样品的火花图,经过图像处理,求出火花密度,待测钢铁样品的火花密度记为Y0;根据步骤4)中的函数关系X=f(Y)可以求出X0=f(Y0),X0即为测量得到的待测钢铁样品中的碳含量。
进一步地,步骤2)及步骤5)中,利用照相机拍摄火花之前,使用砂轮机对样品表面进行打磨,去除样品表面的污染物和氧化物。
进一步地,步骤2)及步骤5)中,利用照相机拍摄火花时,样品3必须用样品夹具2夹持。
进一步地,步骤3)及步骤5)中,图像处理包括原始图像读入、图像预处理、图像二值化、二值图像形态学处理和图像分割及火花密度的提取;所述的图像预处理包括直方图均衡化、图像增强和平滑滤波;所述的二值图像形态学处理包括腐蚀、膨胀、开运算及其闭运算。
进一步地,步骤4)中的拟合方法优选单变量非线性最小二乘法。
所述的碳含量测量装置,包括砂轮机、样品夹具、照相机和计算机,所述的砂轮机连接样品夹具,所述的照相机与样品夹具相对设置,照相机连接计算机,照相机用于拍摄钢铁样品通过样品夹具与砂轮摩擦下产生的火花。
本发明的有益效果在于:
本发明利用火花密度测量碳含量设备简单,操作方便,对钢铁材料中碳含量鉴定速度快,准确性强,在现场分析中不必破坏试件,基本能满足金属材料生产和热处理工艺要求,尤其对大批量金属材料的鉴别和分析更发挥了它的优点,这是化学分析法和其它物理分析法所不能比拟的。
附图说明
通过参照附图更详细地描述本发明的示例实施例,本发明的以上和其它方面及优点将变得更加易于清楚,在附图中:
图1是本发明的碳含量测量装置的示意图。
图中,1-砂轮机,2-样品夹具,3-样品,4-钢铁样品通过夹具与砂轮摩擦下产生的火花,5-照相机,6-计算机。
图2是本发明方法的流程框图。
图3为实施例#1样品的火花图。
图4为实施例#1样品的火花灰度图。
图5为实施例#1样品的火花二值图。
图6为实施例#1样品的求火花密度局部火花图。
图7为实施例中碳含量与火花密度的关系图。
图8为实施例#12样品的火花图。
图9为实施例#12样品的求火花密度局部火花图。
图10为实施例中火花密度与碳含量的关系图。
值得说明的是,由于不能采用彩色图片,图3的火花图原为带有明显的金色火光的图片,由于灰度处理,造成与图4一致。
具体实施方式
为了更具体地说明本发明,以下以实施例加以说明,但本发明并不限于实施例的解释。
如图1、2所示,一种基于火花密度测量钢铁中碳含量的方法,包括如下步骤:
1)选定碳含量已知的n种钢铁样品作为标准样品,碳含量用字母X表示,各标准样品中碳的含量分别记为X1、X2、…、Xn;
2)对于步骤1)中的每种标准样品,火花产生、拍摄和导入计算机如图1所示,样品3通过样品夹具2与砂轮机1摩擦下产生火花4,照相机5对火花4进行采集,并保存为图像,并将图像传入计算机6,在计算机6上即可得到火花图,每种标准样品得到一幅火花图,n种标准样品共得到n幅火花图;
3)对于步骤2)中得到的每一幅火花图,经过图像处理,求出其火花密度,火花密度用字母Y表示;分别记为Y1、Y2、……、Yn;
4)建立关系模型,即以X1、X2、…、Xn为因变量,以Y1、Y2、…、Yn为自变量,用拟合的方法建立碳含量X与火花密度Y之间的函数关系;该函数关系记为X=f(Y),其中f表示函数关系;
5)对于碳含量未知的待测钢铁样品,照相机拍摄样品通过夹具与砂轮摩擦产生的火花,得到待测钢铁样品的火花图,经过图像处理,求出火花密度,待测钢铁样品的火花密度记为Y0;根据步骤4)中的函数关系X=f(Y)可以求出X0=f(Y0),X0即为测量得到的待测钢铁样品中的碳含量。
步骤2)及步骤5)中,利用照相机拍摄火花之前,使用砂轮1对样品3的表面进行打磨,去除样品表面的污染物和氧化物。
步骤2)及步骤5)中,利用照相机拍摄火花时,样品3必须用样品夹具2夹持。
步骤3)及步骤5)中,图像处理包括原始图像读入、图像预处理(包括直方图均衡化、图像增强、平滑滤波)、图像二值化、二值图像形态学处理(包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算)和图像分割及火花密度的提取。
步骤4)中所述的建立关系模型的拟合方法为单变量非线性最小二乘法。得到的关系模型的函数关系形式为X=b1ln(b2-Y)/b3,其中b3、b2、b1为拟合得到的系数。
实施例
1)表1中列出了8种碳含量X已知的钢铁样品为标准样品。火花产生、拍摄和导入计算机如图1所示,样品3通过夹具2与砂轮机1摩擦下产生火花4,照相机5对火花4进行采集,并保存为图像,并将图像传入计算机6,在计算机6上即可得到火花图,每种标准样品得到一幅火花图,8种标准样品共得到8幅火花图。
表1 钢铁样品的碳含量
2)对于8幅标准样品火花图,分别进行图像处理,求出火花密度。具体讲述样品#1号的过程,如图3至6,火花图像读入→彩色火花图像灰度化→灰度图像二值化→剪切图像→计算火花密度,图6的火花密度为32.74%。取不同部位计算火花密度,最后取平均值。其它7个样品重复同样的操作,最后结果如表2。
表2 钢铁样品的火花密度与含碳量对应表
3)建立关系模型,即以碳含量X1、X2、…、X8为因变量,以Y1、Y2、…、Y8为自变量,用拟合的方法建立碳含量X与火花密度Y之间的函数关系;此例中采用单变量非线性最小二乘方法,拟合得到的函数关系为X=-0.39043ln(89.78395-Y)/57.1888,函数关系和标准样品的火花密度如图7所示。
4)验证模型,表3列出了4种碳含量X已知的钢铁样品为待测样品,作为待测样品的#9、#10、#11和#12号样品,从其火花图中求出火花密度Y9、Y10、Y11、Y12,待入公式X=-0.39043ln(89.78395-Y)/57.1888中即可得到碳含量的计算值,见表3。图8和图9分别给出样品#12的火花图和求火花密度的局部图,图10为根据碳含量的计算值和实际值之间的误差基本在钢材所允许的范围内,说明此方法是可靠的。
表3 钢铁样品的碳含量
以上所述仅为本发明的实施例而已,并不用于限制本发明。本发明可以有各种合适的更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于火花密度测量钢铁中碳含量的方法,其特征在于包括如下步骤:
1)选定碳含量已知的n种钢铁样品作为标准样品,碳含量用字母X表示,各标准样品中碳的含量分别记为X1、X2、…、Xn;
2)对于步骤1)中的每种标准样品,照相机拍摄样品通过夹具与砂轮摩擦产生的火花,得到对应的一幅火花图,n种标准样品共得到n幅火花图;
3)对于步骤2)中得到的每一幅火花图,经过图像处理,求出其火花密度,火花密度用字母Y表示,分别记为Y1、Y2、……、Yn;
4)建立关系模型,即以X1、X2、…、Xn为因变量,以Y1、Y2、…、Yn为自变量,用拟合的方法建立碳含量X与火花密度Y之间的函数关系;该函数关系记为X=f(Y),其中f表示函数关系;
5)对于碳含量未知的待测钢铁样品,照相机拍摄样品通过夹具与砂轮摩擦产生的火花,得到待测钢铁样品的火花图,经过图像处理,求出火花密度,待测钢铁样品的火花密度记为Y0;根据步骤4)中的函数关系X=f(Y)可以求出X0=f(Y0),X0即为测量得到的待测钢铁样品中的碳含量。
2.根据权利要求1所述的基于火花密度测量钢铁中碳含量的方法,其特征在于:步骤2)及步骤5)中,照相机拍摄样品火花之前,使用砂轮机对样品的表面进行打磨,去除样品表面的污染物和氧化物。
3.根据权利要求1所述的基于火花密度测量钢铁中碳含量的方法,其特征在于:步骤2)及步骤5)中,利用照相机拍摄样品火花时,样品必须用样品夹具夹持。
4.根据权利要求1所述的基于火花密度测量钢铁中碳含量的方法,其特征在于:步骤3)及步骤5)中的图像处理包括原始图像读入、图像预处理、图像二值化、二值图像形态学处理和图像分割及火花密度的提取。
5.根据权利要求4所述的基于火花密度测量钢铁中碳含量的方法,其特征在于:所述的图像预处理包括直方图均衡化、图像增强和平滑滤波。
6.根据权利要求4所述的基于火花密度测量钢铁中碳含量的方法,其特征在于:所述的二值图像形态学处理包括腐蚀、膨胀、开运算及闭运算。
7.根据权利要求1所述的基于火花密度测量钢铁中碳含量的方法,其特征在于:步骤4)的拟合方法为单变量非线性最小二乘法。
8.根据权利要求1所述的基于火花密度测量钢铁中碳含量的方法,其特征在于:拟合得到的函数关系为X=-0.39043ln(89.78395-Y)/57.1888。
9.一种用于权利要求1至8任一项所述的方法的碳含量测量装置,包括砂轮机、样品夹具、照相机和计算机,所述的砂轮机连接样品夹具,所述的照相机与样品夹具相对设置,照相机连接计算机,照相机用于拍摄钢铁样品通过样品夹具与砂轮摩擦下产生的火花。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108830404A (zh) * 2018-05-24 2018-11-16 苏州襄行新材料有限公司 一种冷拉拔钢丝原料碳含量预测方法、装置、设备及可读取介质
CN111562213A (zh) * 2020-06-18 2020-08-21 大连理工大学 一种惰性氛围可变压力下金属摩擦火花能量评估装置及评估方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07294438A (ja) * 1994-04-22 1995-11-10 Toshiba Eng Co Ltd 炭素含有量判定装置
CN101162202A (zh) * 2007-11-28 2008-04-16 重庆大学 矿相成份的机器测量方法
JP2010243189A (ja) * 2009-04-01 2010-10-28 Sanyo Special Steel Co Ltd 火花試験の画像処理による鋼の炭素成分分析装置及びその方法
CN103792214A (zh) * 2014-01-24 2014-05-14 国电科学技术研究院 一种提高钢铁中碳元素含量测量精度的方法
CN105373811A (zh) * 2015-11-25 2016-03-02 王少鲲 材料牌号鉴别方法及装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07294438A (ja) * 1994-04-22 1995-11-10 Toshiba Eng Co Ltd 炭素含有量判定装置
CN101162202A (zh) * 2007-11-28 2008-04-16 重庆大学 矿相成份的机器测量方法
JP2010243189A (ja) * 2009-04-01 2010-10-28 Sanyo Special Steel Co Ltd 火花試験の画像処理による鋼の炭素成分分析装置及びその方法
CN103792214A (zh) * 2014-01-24 2014-05-14 国电科学技术研究院 一种提高钢铁中碳元素含量测量精度的方法
CN105373811A (zh) * 2015-11-25 2016-03-02 王少鲲 材料牌号鉴别方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
文良起: "利用钢花特征快速甄别钢材的研究", 《农机化研究》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108830404A (zh) * 2018-05-24 2018-11-16 苏州襄行新材料有限公司 一种冷拉拔钢丝原料碳含量预测方法、装置、设备及可读取介质
CN111562213A (zh) * 2020-06-18 2020-08-21 大连理工大学 一种惰性氛围可变压力下金属摩擦火花能量评估装置及评估方法
CN111562213B (zh) * 2020-06-18 2021-07-09 大连理工大学 一种惰性氛围可变压力下金属摩擦火花能量的评估方法

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