姜太瓊 何小林 武樹德 周斌杰
摘要:隨著社會(huì)的不斷發(fā)展,我國冶金行業(yè)也得到了飛速成長。近些年,冶金企業(yè)的經(jīng)營規(guī)模急劇擴(kuò)張,加速了冶金技術(shù)和工藝的完善進(jìn)度。在冶金生產(chǎn)中,檢測技術(shù)的融入使整套生產(chǎn)工序越發(fā)完整。那么本文以就以冶金生產(chǎn)中的檢測技術(shù)應(yīng)用為主體,進(jìn)行研探究和分析。
關(guān)鍵詞:冶金生產(chǎn);檢測技術(shù);應(yīng)用探究
冶金生產(chǎn)流程極為周密和繁瑣,從原材料的甄選到成品的制造,每個(gè)環(huán)節(jié)都有其科學(xué)的工藝流程。所以為了保證成品的質(zhì)量和成產(chǎn)流程的嚴(yán)謹(jǐn)性,應(yīng)用各種檢測技術(shù)的必須要性就不言而喻了。隨著社會(huì)的不斷發(fā)展,冶金工藝也在不斷的創(chuàng)新中日漸成熟,而檢測技術(shù)的應(yīng)用可以最大程度的為成品質(zhì)量做出保證。
冶金生產(chǎn)流程中的檢測技術(shù)應(yīng)用
節(jié)能檢測技術(shù)
近些年,我國越發(fā)重視工業(yè)生產(chǎn)對環(huán)境造成的影響,所以國家相關(guān)部門開始號召各個(gè)行業(yè)進(jìn)行節(jié)能減排,以減少對能量的浪費(fèi)和工業(yè)生產(chǎn)對自然環(huán)境造成的污染及破壞。節(jié)能檢測技術(shù)就是在這樣的背景下而誕生的,冶金行業(yè)作為重金屬加工行業(yè),在其飛速發(fā)展的同時(shí),對環(huán)境的污染也極為嚴(yán)重。節(jié)能檢測技術(shù)可以最大程度的減少冶金生產(chǎn)過程中造成的能源浪費(fèi),利用此技術(shù)可以對冶煉過程中大型設(shè)備的應(yīng)用情況進(jìn)行監(jiān)測,并且可以將檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,反饋給操作人員,幫助操作人員對冶煉進(jìn)程進(jìn)行掌握,一方面可以節(jié)省原材料,避免資源浪費(fèi),另一方面可以規(guī)避在工作過程中,操作人員因錯(cuò)誤判斷造成的設(shè)備損壞[1]。
節(jié)能檢測技術(shù)的應(yīng)用效果。節(jié)能檢測技術(shù)的應(yīng)用,大大減輕了企業(yè)能源的消耗,實(shí)時(shí)的對冶金設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測,可以最大程度的管控設(shè)備耗能,為企業(yè)生產(chǎn)帶來了更多的經(jīng)濟(jì)效益。根據(jù)專業(yè)人士的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,每進(jìn)行50次檢測就能為冶金企業(yè)帶來將近25萬元人民幣的經(jīng)濟(jì)利潤,并且依照檢測數(shù)據(jù)避免了多次的事故發(fā)生,還能從數(shù)據(jù)信息中找到設(shè)備隱患,最大效率的完成工作任務(wù)。
體視學(xué)、圖像檢測技術(shù)
體視學(xué)是建立從組織的截面所獲得的二維測量值與描述著組織的三維參數(shù)之間的關(guān)系的數(shù)學(xué)方法的科學(xué)。隨著科技的快速發(fā)展,計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛提升,諸多工業(yè)領(lǐng)域開始正式運(yùn)用現(xiàn)代信息技術(shù)開展圖像測量。在冶金行業(yè)中,圖像檢測和處理方面對依賴于圖像測量技術(shù)。冶金生產(chǎn)中應(yīng)用的圖像分析是指對檢測到的光學(xué)圖像進(jìn)行獲取、轉(zhuǎn)換、分析,然后再進(jìn)行后期處理的技術(shù),這種技術(shù)包括光學(xué)技術(shù)、電腦軟硬件技術(shù)、模式識別及數(shù)據(jù)處理技術(shù)。通常情況下,圖像的捕捉子系統(tǒng)、圖形后期處理、數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)和圖形的輸出子系統(tǒng)四部分組成了圖像分析系統(tǒng)首先圖像被數(shù)字化,然后用電腦進(jìn)行處理,隨后對圖像信息采取增強(qiáng)、細(xì)化、切分等處理,從而達(dá)到可進(jìn)行分析的目的。同時(shí)與生產(chǎn)實(shí)際相結(jié)合,使更多先進(jìn)的檢測技術(shù)諸如:半自動(dòng)和自動(dòng)圖像分析技術(shù)更加廣泛地用于體視學(xué)當(dāng)中,從而大大提高了測量的效率和可信度,使其在工業(yè)中獲得廣泛地應(yīng)用[2]。
圖像檢測技術(shù)在冶金生產(chǎn)系統(tǒng)中的應(yīng)用。圖像檢測技術(shù)在冶金生產(chǎn)中的應(yīng)用一般分為兩個(gè)方面,冷軋帶鋼表面缺陷圖像檢測和金屬板材晶粒尺寸的X射線在線檢測。
首次,冷軋帶鋼表面缺陷圖像檢測是指在帶鋼生產(chǎn)過程中,通過拍攝設(shè)備記錄連軋帶鋼的行進(jìn)畫面,結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)的處理,在通過圖像檢測技術(shù)觀察帶鋼的表面缺陷,將生產(chǎn)過程中發(fā)生的表面“殘破”進(jìn)行探查,形成一個(gè)體系的在線探查系統(tǒng)。
其次是金屬板材晶粒尺寸的X射線在現(xiàn)檢測方法,圖像檢測技術(shù)在其中也起到了巨大的作用。晶粒的尺寸和內(nèi)部分布的參數(shù)是一項(xiàng)反映金屬內(nèi)部微觀組織的重要特征,同時(shí)可以直接影響金屬內(nèi)部的各項(xiàng)性能,如力學(xué)性能和物理性能,因此它也是冶金生產(chǎn)工藝控制中一個(gè)重要因素。因此,現(xiàn)如今的無論是實(shí)際是還是理論基礎(chǔ),晶粒尺寸的數(shù)據(jù)參數(shù)都極具參考價(jià)值。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷提升,X射線技術(shù)在冶金行業(yè)得到了一致認(rèn)可,應(yīng)用X射線可以使晶粒在無損傷的情況下進(jìn)行檢測,大大減少了中間環(huán)節(jié)。隨著X射線的應(yīng)用技術(shù)日漸成熟,其使用形式也逐漸發(fā)生了演變,照相法和線性分析法就是其演變的成果。其中前者只能將晶粒的半定量信息進(jìn)行表示,而后者的應(yīng)用范圍更是僅僅局限于納米材料的檢測應(yīng)用[3]。所以,以上檢測手段雖然各有長處,但是都很難應(yīng)用在實(shí)際生產(chǎn)中的晶粒尺寸在線檢測。綜上所述,進(jìn)一步鉆研開發(fā)金屬材料的晶粒尺寸在線檢測技術(shù),特別是可以實(shí)現(xiàn)無損、隨時(shí)以及全程地將晶粒尺寸用最迅捷的速度檢測出來同時(shí)反映到相應(yīng)的生產(chǎn)操作中,從而使操作人員可以及時(shí)調(diào)整其工藝參數(shù),實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量全程監(jiān)控,具有非同凡響的意義。
(三)冶金設(shè)備狀態(tài)檢測及維修管理信息技術(shù)
隨著信息技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用性的大幅提升,結(jié)合計(jì)算機(jī)設(shè)備運(yùn)用檢測技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對冶金設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測。首先應(yīng)用網(wǎng)絡(luò),將是冶金設(shè)備的運(yùn)作狀態(tài)實(shí)時(shí)的向服務(wù)器進(jìn)行傳輸,從而使檢測系統(tǒng)達(dá)成數(shù)據(jù)共享,同時(shí)利用服務(wù)器系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取,最后經(jīng)檢測技術(shù)的實(shí)時(shí)分析完成對不同生產(chǎn)現(xiàn)場的各個(gè)冶金設(shè)備的監(jiān)測工作。
二、結(jié)語
檢測技術(shù)的應(yīng)用為冶金行業(yè)帶來了巨大的便利,不但改變了傳統(tǒng)工藝中陳舊的冶金環(huán)節(jié),更是為冶金行業(yè)翻開了新的篇章,隨著現(xiàn)代科技的不斷發(fā)展,檢測技術(shù)會(huì)越發(fā)先進(jìn),在冶金流程中的應(yīng)用面會(huì)更加廣泛,從而大幅度提升冶金企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。
參考文獻(xiàn):
[1]伍章明,陽建宏,楊德斌.DirectShow技術(shù)在冶金企業(yè)視頻監(jiān)測中的應(yīng)用研究[J].機(jī)電產(chǎn)品開發(fā)與創(chuàng)新,2007,20(4):120-122.
[2]王雷,胡少成,胡學(xué)強(qiáng),等.冶金過程環(huán)境在線監(jiān)測系統(tǒng)的研究進(jìn)展[C].第7屆中國在線分析儀器應(yīng)用及發(fā)展國際論壇暨展覽會(huì).2014.
[3]解秀亮,陳志坤.冶金行業(yè)生產(chǎn)中自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)的應(yīng)用研究[J].山東工業(yè)技術(shù),2017(17):160.