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金属表面

金属表面的相关文献在1970年到2023年内共计6991篇,主要集中在金属学与金属工艺、化学工业、无线电电子学、电信技术 等领域,其中期刊论文779篇、会议论文56篇、专利文献537966篇;相关期刊453种,包括技术与市场、现代材料动态、表面工程资讯等; 相关会议54种,包括中国化工学会2017年石油化工学术年会 、《物理化学学报》创刊三十周年纪念大会暨第四届编委会会议、2014年后勤油料保障工程技术研讨会等;金属表面的相关文献由9857位作者贡献,包括不公告发明人、郑之松、石川贵等。

金属表面—发文量

期刊论文>

论文:779 占比:0.14%

会议论文>

论文:56 占比:0.01%

专利文献>

论文:537966 占比:99.85%

总计:538801篇

金属表面—发文趋势图

金属表面

-研究学者

  • 不公告发明人
  • 郑之松
  • 石川贵
  • 齐藤贵延
  • 王强
  • 曾婷婷
  • H·维特勒
  • 丁宁
  • 周玉
  • 张涛
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

作者

    • 商执亿; 王建华; 尹培丽; 杜虎兵
    • 摘要: 采用线结构光法测量金属表面形貌时,由于受到金属表面光学特性和散斑噪声的影响,条纹中心的提取误差往往较大。为此,提出了一种非相干线结构光形貌测量方法,避免了散斑噪声的影响。通过分析该方法测量金属表面形貌时的条纹图像特点,提出一种适合非相干线结构光条纹的中心提取方法。该方法首先采用结合积分图像原理的自适应阈值分割算法,对原条纹图像进行分割。采用灰度重心法粗提取原条纹中心坐标,以该坐标为基准向条纹宽度方向延伸,从而确定阈值分割后条纹图的感兴趣区和背景区,并去除背景区的噪声。经中值滤波后,采用几何中心法提取条纹中心。实验结果表明:采用该方法提取粗糙度样块表面非相干光条纹中心的平均误差为1.5μm,提取齿轮渐开线样板表面非相干光条纹中心的平均误差为0.9μm,均比其线激光条纹中心的提取误差小。所提方法能实现金属表面非相干线结构光条纹中心的精确提取。
    • 熊涛; 杨雄; 刘泽; 张玉全; 郑源; 胥千鑫; 彭绪意
    • 摘要: 针对抽水蓄能机组在运行过程中,过流金属表面往往存在结垢、腐蚀等难题,以无氟硅烷偶联剂为疏水改性剂,以环境友好的乙醇为溶剂,采用化学接枝法在304不锈钢基底上构筑疏水表面.重点考察预处理对304不锈钢基底微观形貌、粗糙度、水滴接触角等表面性质的影响,并进一步分析了304不锈钢基底粗糙度对疏水改性后水滴接触角的影响.304不锈钢基底经过“酸洗—打磨—改性”后,其表面接触角由初始的81°显著增大至约136°,表面自由能由初始的35.8 mN/m显著降低至11.8 mN/m.在连续40 h的模拟结垢试验中,疏水改性后的304不锈钢片平均增重速率仅为0.21 g/(m^(2)·h),与改性前0.68 g/(m^(2)·h)相比减缓了约69%.结果表明,采用无氟改性剂通过化学接枝法可以在304不锈钢基底上有效构筑疏水表面,并可以显著提升其抗垢性能.
    • 张博尧; 冷雁冰
    • 摘要: 金属表面划痕检测旨在实现金属划痕的分类识别和尺度精确定位。由于划痕本身形态各异且其与背景的低对比度特性,当前基于传统图像处理方法难以精确实现划痕的定位与识别。为此提出一种基于小尺度卷积核的浅层神经网络模型,模型借鉴小目标检测相关理论,在数据层面对划痕进行增强,训练网络模型,实现表面划痕的精确检测。结果表明,相对于原始的YOLOv4网络模型而言,该网络模型且能够更好地避免不明显划痕的漏检测和误检测现象的出现,也能够更精确且完整地提取出贯穿式或较长的划痕。该模型完全能够满足生产线精确检验要求。
    • 商执亿; 尹培丽
    • 摘要: 为避免线结构光测量中的干涉散斑噪声的影响,提出采用相干性低的LED光源的线结构光测量法,并搭建了测量系统。通过分析该方法在测量金属工件表面的条纹图像特点,提出了采用基于拉普拉斯金字塔的曝光图像融合方法来增强条纹图像质量。实验室环境图像的融合实验验证了该图像增强方法的可行性。最后完成了条纹图像的增强实验,结果表明,经2幅曝光图像融合后的条纹图的质量得到了提高,光条区的光强分布均匀,不存在明显的信息缺失区。
    • 王大为; 贾芳云
    • 摘要: 近年来在科学技术快速发展的过程中,传统金属表面清洗方法已经无法满足当前的高效化、高清洁度的标准要求,而随着激光技术的成熟发展,很多研究机构和科研人员都开始大力研究激光清洗技术在金属表面清洗中的应用,取得了良好的成果,为金属表面清洗工作的高水平、有效性开展带来很多新的机遇。基于此,本文研究激光清洗技术,提出在金属表面清洗中的应用建议,旨在为增强金属表面的清洗效果提供帮助。
    • 李振馨; 关贵清; 杨琪; 张俊木; 覃耀; 林建平
    • 摘要: 设计一种光电效应实验装置,该装置通过密封箱、开合盖、光阑支架、光阑孔、滤色片架、滤色片孔的配合使用可以提高测量的精准性;通过转动杆,调节光片的位置和替换不同的光片,用以提升装置使用的便捷性;通过设置支杆固定转动杆,增加转动杆的稳定性防止其掉落,得以增加装置的稳定性。当光照射到某些金属表面时,在满足一定条件下金属中的电子会吸收入射光光子的能量,获得一定动能,根据能量守恒定律,动能大到电子足以克服原子核的引力,就会在很短的时间内从金属表面脱出,所脱出的电子成为光电子,这种电子从金属表面脱出的现象称为光电效应。
    • 朱雯琪; 王刚; 邵世军
    • 摘要: 金属部件在使用过程中经常会遇到老化问题,这是金属部件在具体应用场景下难以规避的金属疲劳现象。但是为金属表面附加涂层之后,其金属耐腐蚀性、抗氧化性、韧性和强度都能大幅增强。所以在实际应用中,喷涂金属表面的工艺技术也成为重要研究课题。为此,结合以往金属加工和喷涂方面的研究成果,对金属表面老化现象进行深入分析,并进一步探讨了金属表面常用涂层材质的化学性能,最终总结了基于涂层性能优化的金属表面处理工艺。希望能通过分析涂层对金属表面的保护作用和工艺方法,全面提高金属部件的应用性能,改善金属部件在不同场景下的应用效果。
    • 马静
    • 摘要: 目标检测是计算机视觉领域一个重点研究内容,Faster R-CNN作为目标检测新秀,被越来越多的应用于缺陷检测研究。本文基于Faster R-CNN的特征提取、RPN、RC三个核心部份做了实验设计,利用旋转和随机裁剪等方法构建金属表面有麻点和划痕瑕疵缺陷的数据集,并进行了模型训练及测试,麻点的检测结果为90.56%,划痕的检测结果为91.21%,整个模型的平均检测精度为90.78%,实验结果表明Faster R-CNN模型在金属表面缺陷检测中表现优异。
    • 袁野; 谭晓阳
    • 摘要: 为了提升冰箱金属表面的缺陷检测效率,从而应对复杂的生产情况,提出了Metal-YOLOv3模型.使用随机参数变换,将缺陷数据进行了数百倍的扩充,改变原有YOLOv3模型的损失函数,引入了基于完整交并比(CIoU)所设计的CIoU损失函数,用缺陷的分布特性来降低非极大值抑制算法的阈值,并基于K均值聚类算法计算出更适合数据特点的先验框(anchors)值以提升检测精度.在一系列的实验后,发现Metal-YOLOv3模型在检测速度上远胜于主流的区域卷积神经网络(R-CNN)模型,每秒传输帧数(FPS)达到7.59,是Faster R-CNN的14倍,而且平均精确度(AP)也达到了88.96%,比Faster R-CNN高11.33个百分点,说明所提模型同时具备良好的鲁棒性与泛化性能.可见该方法具备有效性,能实际应用于金属制品的生产.
    • 刘文婷; 叶慧明
    • 摘要: 在金属表面防腐领域里,绿色前处理因其环保无害,性能优异的优势开始逐渐取代传统磷化.文中介绍了国内外申请人针对金属表面绿色前处理专利申请情况,从专利申请时间、国内外申请人分布等方面分析了国内外在此领域的专利发展情况,该领域的技术演进路线包含无机领域、有机领域及无机有机杂化体系,同时对该领域未来发展方向进行了预测.
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