基于MATLAB的8×××系铝箔第二相定量分析技术及应用

来源 :郑州大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zx12122111121W
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
8×××系铝合金材料制备的铝箔由于具有高强度、成形性好的优点,成为生产超薄双零铝箔的主要合金系。但8×××系铝合金Fe、Si含量高,导致第二相数量多且组成复杂,因此第二相成为影响8×××系双零铝箔成品质量的最重要因素。而对于8×××系双零铝箔第二相的变化规律等研究较少,且大部分集中在坯料上。因此对8×××系双零铝箔第二相在整个工艺流程中种类、形状、尺寸及数量的变化规律进行定量分析研究,对企业的生产指导有非常重要的意义。本文基于MATLAB的图像处理功能,对铝箔第二相图像进行处理,得到相应的试验参数,对使用OM、SEM、EDS等技术手段拍摄的图像进行统计识别,研究了三种不同Fe/Si质量比的铸轧8×××系双零铝箔在整个工艺流程中第二相的尺寸、种类、分布数量等变化规律,并探讨了Fe/Si比对铸轧8×××系双零铝箔第二相的影响。在对不同类型的铝箔第二相图像的分析过程中发现,SEM图像首先要进行裁剪,图像均采用线性灰度变换进行图像增强,采用维纳滤波去除噪声。由此,本文采用三种图像分割的方法:Sobel算子、闭运算及填充空洞法;Otsu分割、腐蚀法;混合分割法。提取图像中第二相的圆度为特征元素,识别第二相为针状、椭圆粒状或圆粒状。基于MATLAB GUI界面设计,开发出铝箔第二相定量识别系统。该系统具有人机交互友好,图像处理快捷,第二相定量准确的优点。通过铝箔第二相定量识别系统对8×××系双零铝箔组织进行观察分析后发现,8×××系双零铝箔在铸轧板至成品铝箔的12个工序中,其第二相面积比会发生一定的波动,但变化不大;Fe/Si比为1.2(AA8111)时,第二相面积比从12.46%(铸轧板)至10.03%(成品铝箔);Fe/Si质量比的增加对第二相面积比有非常大的影响;Fe/Si比为6.4(AA8079)时,第二相面积比从22.18%(铸轧板)至23.27%(成品铝箔);Fe/Si比为12.1(AA8021)时,第二相面积比从31.49%(铸轧板)至30.75%(成品铝箔);8×××系双零铝箔小颗粒(尺寸≤4μm)第二相由于轧制过程中的相破碎以及退火过程中的相溶解,其相对含量在整个工艺流程中会发生较大的变化。随着Fe/Si质量比的增加,小颗粒第二相的相对含量越来越大;Fe/Si比为1.2(AA8111)时,小颗粒相的相对含量从35.3%(铸轧板)升至39%(成品铝箔);Fe/Si比为6.4(AA8079)时,小颗粒相的相对含量从40.58%(铸轧板)升至47.2%(成品铝箔);Fe/Si比为12.1(AA8021)时,小颗粒相的相对含量从44.25%(铸轧板)升至64.83%(成品铝箔)。Fe/Si比为1.2(AA8111)时,第二相以β(AlFeSi)相为主,β(AlFeSi)相在坯料轧制中会发生一定量的破碎且小颗粒的β(AlFeSi)相会发生回溶,而β(AlFeSi)相在箔料轧制中基本不发生破碎;Fe/Si比为6.4(AA8079)时,第二相以α(AlFeSi)相为主,α(AlFeSi)相在整个工艺流程中均会发生破碎,小颗粒的α(AlFeSi)相溶解球化、回溶现象较为明显;Fe/Si比为12.1(AA8021)时,第二相以θ(Al3Fe)相为主,θ(Al3Fe)相在整个工艺流程中易发生断裂破碎,但小颗粒的θ(Al3Fe)相在轧制过程中很难发生回溶。
其他文献
产业结构的调整转型与优化升级是新时代我国加快转变经济发展方式,优化经济结构,实现国民经济高质量、内涵式、可持续发展的重要途径和主要内容。“一带一路”背景下,中国的
由于市场竞争愈来愈激烈,市场营销渠道管理及其创新成为企业发展战略的重要部分,尤其是在低压变频器领域,国内外知名公司都在对渠道管理进行完善。渠道是影响市场营销发展最重要的因素之一,也是企业最重要的资产之一。影响渠道管理与发展的内外部环境处在不断变化之中,只有根据环境的变化对营销渠道进行改革和创新才有可能保证营销渠道的活力。在信息收集与深度访谈的基础上,本文应用市场营销、渠道管理等学科的理论和方法对A
学位
电商的发展为制造商开通直销渠道提供了平台。线上直销渠道的开通,虽然提升了制造商的产品分销能力,但同时也造成了线上直销渠道与线下零售渠道之间的竞争,这种竞争主要体现
在复杂海洋环境条件下,海上目标的探测受海杂波的影响较大。海杂波影响因素众多,机理复杂,特征描述难度大,如何有效、准确地将海杂波中的微弱目标检测出来,成为雷达信号处理领域的热点之一。本文对海杂波背景下的微弱信号检测模型进行了深入的研究,为了解决传统预测模型精度不高、效率低下等问题,分别提出了基于改进教学优化算法的海杂波中检测微弱信号的贝叶斯回声状态网络方法和组合支持向量机方法,具体研究内容如下:为了
随着我国电网规模的扩大和相关技术的进步,对于电网智能化发展的需求日益增加。在众多电网数据中,电能质量数据作为监测电网运行状态重要指标项,关系着电网的安全运行和稳定
国内外的研究已经证实人巨细胞病毒(HCMV)的感染是启动动脉粥样硬化(AS)的主要危险因素,HCMV的感染还与冠心病、肥胖、2型糖尿病等糖脂代谢紊乱性的疾病有关。一些研究表明,HCMV感染通过激活甾醇调节元件结合蛋白1c(SRBP1c)的表达诱导脂质的生成。而SREBP1c在非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)肝脏脂肪变性的发展中起着关键作用。最近的研究表明,人巨细胞病毒(HCMV)感染可能在包括NA
人脸识别因其良好的非侵入性与自然存在性,已成为一种重要的认证识别技术,并得到了广泛使用。自2012年深度学习在图像识别大赛上一举夺冠,利用深度神经网络解决人脸识别问题
互联网数据给用户带来更及时、更广泛信息的同时,也面临着信息过载、质量差异的问题,例如当某用户在“美团”上搜索某个场所时,会出现数十个地方,这样用户很难做出选择,这时基于位置的兴趣点(POI)推荐显得很重要,因为它可以帮助用户导航多个候选POI并根据用户最近的登记信息提供最佳POI。然而位置推荐不同于商品推荐,位置推荐对时间和位置有严格的要求,位置不合适和时间不合理,都很容易产生系统推荐的位置用户很
在超声兰姆波的实际检测过程中,由于板件被长期使用形成的断裂、形变、裂缝等损伤改变板材特性参数,同时还有压电换能器的旁瓣效应产生谐波等影响,使得探测信号发生模式转变和谐波信号重叠,造成了兰姆波多模式信号混叠的现象,大大增加了相关应用分析的难度。所以为了获得更精准的探测信息,实现更高精度的探测结果,超声兰姆多模式信号分离的研究工作具有非常重要的研究意义。本文的研究工作主要围绕多模式超声兰姆波信号的分离