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申请/专利权人：南通楚捷电子设备有限公司

摘要：本发明公开了应用于金属表面阳极氧化后的检测方法，涉及金属表面质量检测技术领域，本发明包括以下步骤：表面预处理：针对阳极氧化后的金属表面在检测之前进行预处理，具体步骤如下：表面检查：在阳极氧化处理完成后，首先进行表面的视觉检查，以识别可能已经存在的伪缺陷；温和清洁：使用柔软的布料或专用工具轻轻擦拭表面，去除任何可能的尘埃或碎屑；本发明通过表面预处理步骤，包括温和清洁、去除水渍、控制环境条件、干燥处理和表面保护等，有效减少了阳极氧化后金属表面的伪缺陷，从而提高了质量检测的准确性，减少了误判和漏检的可能性。

主权项：1.应用于金属表面阳极氧化后的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：表面预处理：针对阳极氧化后的金属表面在检测之前进行预处理，用于提高金属表面阳极氧化后的质量检测准确性，减少伪缺陷的产生，具体步骤如下：S101：表面检查：在阳极氧化处理完成后，首先进行表面的视觉检查，以识别存在的伪缺陷；S102：温和清洁：使用柔软的布料或专用工具轻轻擦拭表面，去除尘埃或碎屑；S103：去除水渍：当表面存在水渍或指纹，使用清洁剂和去离子水进行清洁，然后用干燥的氮气或干燥空气吹干；S104：控制环境条件：在清洁和干燥过程中，控制环境的温湿度，避免因温差或湿度变化导致表面凝结水珠；S105：干燥处理：确保金属表面完全干燥，使用干燥箱或加热板辅助干燥过程，以消除所有水分；S106：表面保护：在干燥后，使用保护膜或适当的覆盖材料覆盖金属表面，防止搬运或存储过程中的污染；S107：存储条件：将金属表面存放在干燥、清洁及无尘的环境中，避免与潮湿空气接触；S108：图像采集前的准备：在图像采集前，再次检查表面是否有新的伪缺陷产生，并去除保护膜；S109：在预处理过程中，记录每个样本的详细信息，包括表面状况、清洁方法、干燥过程及环境条件，并记录图像采集后发现的伪缺陷类型、数量和位置；S110：将发现的问题分为不同的类别，包括水滴、水渍、灰尘、指纹及表面划痕，对每个类别的问题进行计数和统计，分析问题出现的频率和分布，确定最常出现的问题类型；S111：再对不同预处理步骤与问题发生的相关性进行分析，确定哪些步骤或条件会导致特定类型的问题；对最常见的问题，进行根本原因分析，确定常见问题产生的根本原因；S112：然后根据统计分析和根本原因分析的结果，制定改进措施，包括更换清洁剂、改进干燥方法、调整环境条件及改进图像采集技术；并在后续的生成批次中实施改进措施，监控改进措施的效果，确保问题得到有效控制；S113：建立反馈循环机制，将检测过程中发现的问题及时反馈至预处理团队，并向团队人员征集改进建议，持续优化预处理步骤；S2：光照和图像采集准备：通过调整和评估光照强度、拍摄角度及光源位置和角度，确保金属表面氧化膜的图像采集质量达到既定标准，从而优化检测过程并提高结果的准确性，具体操作步骤如下：首先根据历史数据选择最常用的光源类型，并确定光源的布局，采用环形灯或同轴灯，并初始化光源的位置和照射角度，确定光线均匀的照射在金属表面上，再将初始化的光照强度对金属表面的阳极氧化膜进行照射；再根据金属表面和氧化膜的外观，确定图像采集的拍摄角度，初始化拍摄角度为垂直于金属表面九十度角；通过图像采集效果衡量参数评价当前的光照强度、拍摄角度及光源位置和角度拍摄的图像效果是否达标，具体步骤如下：首先，确定图像采集效果的评价标准，评价标准包括：亮度和对比度的最小阈值、信噪比的接受水平、色彩准确度的误差范围、反射率的最大值及图像清晰度的具体指标；并在当前光照强度、拍摄角度及光源位置和角度的条件下，收集金属表面图像样本，测量图像采集效果衡量参数：再对收集到的效果衡量参数进行综合评价，具体过程如下：对每个效果衡量参数设定权重，根据效果评价参数对图像质量的重要性进行评分，计算加权平均分，得到的图像采集效果的综合评分，并将综合评分与预设的标准进行比对，判断图像采集效果是否达到标准；当经过与预设的标准比对后判断图像采集效果未达标时，则采用控制变量法逐一调整变量：逐一调整的具体步骤如下：固定拍摄角度、光源位置和角度，调整光照强度，记录每次调整后的图像采集效果变化；固定光照强度、光源位置和角度，调整拍摄角度，记录图像采集效果变化；固定光照强度、拍摄角度和角度，调整光源位置，记录图像采集效果变化；固定光照强度、拍摄角度和位置，调整光源角度，记录图像采集效果变化；在每一步调整后，记录效果衡量参数，并进行分析：比较调整前后的参数变化，确定哪些调整对图像采集有显著改善；每次调整后验证图像采集效果是否达标，如未达标继续调整下一个变量，如达标，则进行记录，并将所有达标的图像采集效果综合评分进行比对，筛选一个最高的图像采集效果综合评分，记录对应的光照强度、拍摄角度及光源位置和角度，并将记录的参数作为最佳设置；S3：质量检测与评估：利用高分辨率成像技术和先进的图像处理算法，检测、评估并记录金属表面的氧化膜质量，确保产品符合质量标准，同时提供反馈以优化生产过程和持续改进质量控制，具体操作步骤如下：首先根据确定的最佳光照强度、拍摄角度及光源位置和角度配合相机对金属表面进行图像采集，并对采集的图像进行预处理，包括去噪、对比度调整、色彩矫正及边缘增强及提高图像质量；应用图像处理算法提取图像中的特征，包括颜色、纹理及形状，再利用图像分析软件或机器学习模型来识别图像中的缺陷，将检测到的缺陷进行分类，包括表面划痕、氧化不均及异物；再对缺陷的大小、数量及严重程度进行量化分析，配合预设的质量标准或阈值，对检测到的缺陷进行评估，判断是否在可接受范围内；然后记录检测结果，包括缺陷的类型、位置及大小详细信息，并对检测结果进行统计分析，识别缺陷发生的模式或趋势，生成检测报告，包括图像、缺陷列表、质量评估和建议的改进措施；再将检测结果和建议反馈至生成部门，用于改进阳极氧化过程和质量控制，并将图像数据和检测结果进行存档，用于历史数据分析和未来的质量控制改进。

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