publier Temps: 2021-05-28 origine: Propulsé
L'histoire decontrôle non destructifest beaucoup plus long que nous le pensions. On dit que les anciens Romains ont utilisé de la farine et de la graisse pour trouver des fissures en marbre, tandis que les forgerons après des siècles ont pu la distinguer entre eux sur la base des ondes sonores qu'ils émises lorsqu'elles trempèrent le métal. Différents anneaux métalliques. Cependant, la première application de la technologie de test non destructive à la production réelle était en 1868 lorsque Saxby au Royaume-Uni a utilisé le magnétisme d'une boussole pour détecter des fissures dans le baril.
Après avoir entré dans la société moderne, des tests non destructifs et de la technologie sont plus étroitement intégrés. Les techniques de test modernes non destructives peuvent être simplement divisées en deux catégories: essais de surface non destructifs et tests non destructifs à proximité. La technologie de test de surface non destructive est une technologie utilisée pour détecter les défauts de surface de produit, tels que des tests pénétrants fluorescents, qui peuvent localiser efficacement des fissures ou d'autres types de défauts existant sur la surface. Près de la surfacecontrôle non destructifLa technologie est utilisée pour détecter les défauts sous la surface. Y compris des méthodes telles que des tests à ultrasons, des tests laser et des tests de rayonnement.
La technologie de la CT industrielle combine de nombreuses technologies, telles que des ordinateurs, un contrôle automatique, des machines et une physique optique. Il garantit que les objets détectés sont des images tomographiques qui ne peuvent pas être obtenues par des dommages physiques et développent actuellement la technologie de la défense, la technologie de l'aviation et la grande échelle. Cette technologie est très importante et a été largement utilisée dans l'aérospatiale, l'aviation, l'armée, l'énergie nucléaire, le pétrole et d'autres domaines.
Les avantages et les inconvénients des méthodes d'essais non destructifs communs tels queradiographieet CT industriels sont les suivants:
Méthode de la photographie des rayons X: Cette méthode peut atteindre une surveillance en temps réel, une sensibilité élevée et peut détecter la structure d'assemblage de la pièce, mais en raison du chevauchement des images, l'emplacement de défaut est inexact et le taux de défaut est élevé.
Le CT industriel présente des avantages importants sur les technologies de tests non destructifs ci-dessus:
Tout d'abord, la vitesse de détection de la technologie TCC industrielle est plus rapide et la résolution des images tomographiques détectées par la détection est élevée et ne sera pas affectée par la structure géométrique.
Deuxièmement, le CT industriel peut reconstruire des images bidimensionnelles et tridimensionnelles de la pièce de la pièce et le résultat de la reconstruction peut vibrer les détails internes de l'objet à mesurer, y compris la détection de la composition interne de la pièce et s'il existe du matériel. Le défaut et la forme, la taille, l'emplacement, etc. du défaut interne de la pièce, ainsi que des informations cible à l'intérieur de la pièce à travailler et ne seront pas bloquées par d'autres interférences.
Troisièmement, leCT industrielLa technologie a une résolution de résolution spatiale et de la densité plus élevée et présente une précision de détection plus avancée, qui peut être appliquée à la détection de différents niveaux de gris.
À l'heure actuelle, le principal moyen de détecter les défauts dans les images du CT industriels consiste à un jugement manuel par des professionnels, et cette méthode de reconnaissance dépend principalement de l'expérience des inspecteurs. Le résultat du test est généralement le jugement subjectif de l'inspecteur. Ce type de méthode d'identification est faible, n'a pas d'objectivité et a une faible fiabilité. De nombreuses entreprises ont maintenant commencé à étudier les défauts des méthodes de détection intelligentes pour éliminer les résultats de détection de la conscience subjective humaine. Avec une grande quantité de données réelles en tant que défauts, amélioration de l'efficacité et garantissant la qualité de la détection sont les tendances inévitables de la technologie de détection future de défauts.
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28 mai, 2021 217Procès
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