针对废旧有色金属碎料来源复杂、分选难度大、识别准确率低等问题,提出一种基于机器视觉的有色金属碎料分选方法。通过颜色矩与Tamura纹理特征,建立基于主成分分析(PCA)的支持向量机(SVM)优化分选算法,从机器视觉角度上提出了新的高精度自动化分选思路。结果表明,基于颜色、纹理特征的SVM算法能够有效地对金属碎料进行快速识别和分类,准确率达93.89%,并且提高了识别速度,满足对废金属进行大规模高效分选的要求。

针对大厚度材料内部缺陷的检测问题,利用缺陷对激光超声的衍射作用实现了内部缺陷的定位定量检测。首先利用Comsol软件研究了激光超声与内部缺陷的作用过程,建立了激光超声接收信号计算模型。通过激光超声检测系统,对45钢试块内部缺陷进行定位定量检测实验。实验结果表明:缺陷检测的定位相对误差在5%以内,定量相对误差在10%以内。该实验证明了利用激光超声缺陷衍射体波法检测内部缺陷位置和大小的可行性,实现了真正意义上的激光激发和接收的非接触检测技术。

为了研究汽车发动机连杆激光3-D打印制造工艺, 采用理论分析和实验验证的方法, 建立了连杆3-D数据模型, 进行了分层切片处理, 通过S型扫描和轮廓偏移扫描, 规划两种连杆加工路径。选用铁基合金粉末以及相应的工艺参量, 在激光3-D打印系统中进行连杆打印试验。扫描单层轨迹用时4min30s~4min56s, 总用时4h20min。结果表明, 连杆成形区底部的金相组织主要是柱状晶和树枝晶, 中上部是细小的等轴晶, 层间致密搭接, 形成良好的冶金结合;成形连杆显微硬度为450HV~490HV, 屈服强度为754MPa, 抗拉强度为1189MPa, 延伸率为9%。连杆激光3-D打印成形制坯性能相比于锻造、粉锻制造工艺, 减少了工装成本支出并缩短了生产准备工时, 其屈服强度、抗拉强度等力学性能超过钢锻连杆, 与国外粉锻连杆相比, 差别不大, 能满足连杆制坯要求。