摘要
本发明公开了一种基于光谱法的涂料质量检测方法及装置,涉及质量检测的技术领域。通过对涂料的样本制品进行加速老化,并进行光谱采集,得到第一光谱数据集;采用神经网络对第一光谱数据集进行基线校正,得到第二光谱数据集;采用模态分解和小波阈值算法对第二光谱数据集中的进行去噪处理,得到第三光谱数据集;根据第三光谱数据集,进行质量评估。通过引入神经网络自动基线校正,结合模态分解与小波阈值去噪技术,实现了涂料光谱数据的高效、精准处理。该方法显著减少了传统人工校正的时间和误差,提高了检测自动化水平和效率。同时,多重去噪手段有效保留信号细节,增强了老化特征的提取准确性,提升了质量评估的可靠性。
技术关键词
信号
变分模态分解算法
涂料
数据
K均值聚类算法
基线
小波阈值去噪
阈值算法
粒子群优化算法
样本
噪声
因子
频率
去噪技术
老化特征
重构模块
速度
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