摘要
本发明属于航空零部件模具生产技术领域,尤其涉及一种航空零部件模具PIID涂层检测方法,步骤如下:对航空零部件模具表面进行全覆盖扫描检测;根据不同涂层缺陷类型对检测灵敏度和分辨率的不同要求,对各类缺陷的全面检测;对大量合格和不合格涂层样本数据进行训练,得到涂层性能的判别模型,将检测获得的涂层数据输入判别模型,快速、准确地识别出不合格涂层。本发明采用机器视觉获取三维点云数据并重构模型,确定最优检测路径,实现全覆盖扫描;利用机器学习训练判别模型,实现对涂层质量的快速准确识别,有效解决了模具涂层检测中的盲区消除、缺陷全面检出和性能评估等关键问题,显著提高检测效率和准确性。
技术关键词
航空零部件
涂层检测方法
三维点云数据
模具
数据融合算法
三维模型
检测盲区
超声无损检测方法
机器视觉技术
样本
全覆盖
分辨率
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