一种扩散板的结构性能评估方法及系统与流程

本发明涉及扩散板数据测试，尤其涉及一种扩散板的结构性能评估方法及系统。

背景技术：

1、扩散板的性能评估始于流体力学和气动学领域的研究。早期研究主要集中在理论模型和实验室试验上，以理解扩散板的流动行为、压力分布和流速分布。随着计算机技术的进步，数值模拟方法如有限元分析（fea）和计算流体力学（cfd）成为了评估扩散板性能的重要工具。这些方法允许工程师和研究人员模拟不同形状和尺寸的扩散板，以研究其在各种条件下的流动行为和性能。扩散板常用于调节流体流速，因此自动化和控制技术在其性能评估中发挥着关键作用。现代控制系统使用传感器和反馈回路来实时监测扩散板的性能，并进行必要的调整，以确保流体的正确分布和流速。目前对于扩散板的评估测试通常基于雾度和透光度检测，不能很好的对内部结构进行更细致的了解，从而导致扩散板的结构性能评估不够精准。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供一种扩散板的结构性能评估方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种扩散板的结构性能评估方法，所述方法包括以下步骤：

3、步骤s1：获取扩散板原始图像；对扩散板原始图像进行图像校正，生成畸变矫正图像；对畸变矫正图像进行扩散板表面特征增强，生成扩散板增强图像；

4、步骤s2：对扩散板增强图像进行图像预处理，得到标准扩散板特征增强图像；对标准扩散板特征增强图像进行扩散板缺陷定位，生成扩散板弱缺陷定位数据；对扩散板弱缺陷定位数据进行缺陷热图绘制，从而生成扩散板弱缺陷分布热图；

5、步骤s3：根据扩散板弱缺陷分布热图进行超声波传感器配置，并利用超声波传感器对扩散板弱缺陷定位数据进行差异声波特性提取，生成差异声波数据；对差异声波数据进行内部缺陷裂缝分析，生成强缺陷定位结果数据；

6、步骤s4：对强缺陷定位结果数据进行缺陷指数量化，生成声学缺陷指数；基于机器学习算法对声学缺陷指数进行声学异常预测，得到声学异常预测数据；对声学异常预测数据进行异常分析，从而生成异常声学性质数据；

7、步骤s5：根据异常声学性质数据对扩散板进行雾度检测，从而得到异常雾度检测数据；利用异常雾度检测数据和异常声学性质数据进行异常结构三维模型构建，生成扩散板异常结构三维模型；对扩散板异常结构三维模型进行透光率分析，生成扩散板异常透光数据；

8、步骤s6：将扩散板异常透光数据、异常声学性质数据和异常雾度检测数据进行数据融合，生成结构综合异常数据；对结构综合异常数据进行扩散板综合性能评估，生成扩散板综合性能评估数据；将扩散板综合性能评估数据和预设的综合性能评估指标进行对比，生成高质量性能评估报告或低质量性能评估报告。

9、本发明通过对扩散板原始图像进行图像校正是为了校正图像中的畸变或失真，这有助于确保图像中的对象与其实际位置和形状一致。这对于测量和分析扩散板的特征非常重要，因为它可以减少由摄像头或光学系统引入的畸变的影响。扩散板表面特征增强是指通过增强图像的对比度、亮度或其他属性，以突出扩散板的表面特征，使其更易于观察和分析。这可以有助于检测或分析扩散板上的缺陷、纹理、结构等信息。通过增强特征、缺陷定位和热图绘制，可以更精确地检测和定位扩散板上的缺陷，生成的热图和数据可用于可视化缺陷分布，并用于质量报告和分析。强化缺陷检测有助于确保扩散板的质量，减少次品率。通过使用超声波传感器，可以更准确地检测和定位扩散板上的缺陷，包括弱缺陷和强缺陷。通过分析差异声波数据，可以更深入地了解缺陷的性质和特征，从而更好地评估其对扩散板的影响。通过更精确的缺陷检测和定位，可以减少次品率，提高产品质量，同时确保扩散板的安全性和性能。通过机器学习算法，可以自动识别可能导致声学问题的缺陷，减少了人工检查的需求。通过识别潜在的声学问题源，可以改进产品的质量，降低声学缺陷的风险。异常声学性质数据可用于制定决策，改进生产流程，或制定维护计划。通过构建三维模型和进行透光率分析，可以更深入地了解扩散板的材料性质和性能，检测到的异常结构信息可以用于识别制造过程中的问题或材料缺陷。通过比较实际性能与预期性能标准，可以识别可能的问题或缺陷，基于综合性能评估数据生成的报告可以为产品改进、制造流程优化和决策提供有价值的信息。因此，本发明通过对扩散板数据进行图像处理、声学分析和多数据融合，提高了评估的全面性和准确性。

10、本发明的有益效果在于通过图像校正、特征增强、缺陷定位、声学缺陷指数和其他评估步骤，可以及早发现并纠正制造中的问题，从而提高产品质量。通过缺陷定位和热图分析，可以确定扩散板上的弱缺陷和强缺陷的位置，这对于及时修复缺陷非常重要。使用声学缺陷指数和机器学习算法进行声学异常预测，这有助于识别与声学性能相关的问题。这对于确保扩散板的声学性能达到要求非常重要，尤其是在声学敏感应用中。结合了多个数据源，包括透光性、声学性能、雾度检测等，以生成结构综合异常数据。这有助于全面评估扩散板的整体性能，而不仅仅是单一特性。通过检测和分析强缺陷，可以预测扩散板的寿命和性能退化情况，从而更好地进行维护和替换计划。通过各个步骤生成大量的数据，这些数据可以用于制定决策，例如产品改进、制造流程优化和质量改进。因此，本发明通过对扩散板数据进行图像处理、声学分析和多数据融合，提高了评估的全面性和准确性。

技术特征：

1.一种扩散板的结构性能评估方法，其特征在于，作用于扩散板，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的扩散板的结构性能评估方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的扩散板的结构性能评估方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的扩散板的结构性能评估方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的扩散板的结构性能评估方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：

6.根据权利要求4所述的扩散板的结构性能评估方法，其特征在于，步骤s41中的声学缺陷指数计算公式如下所示：

7.根据权利要求6所述的扩散板的结构性能评估方法，其特征在于，步骤s5包括以下步骤：

8.根据权利要求7所述的扩散板的结构性能评估方法，其特征在于，步骤s6包括以下步骤：

9.根据权利要求7所述的扩散板的结构性能评估方法，其特征在于，步骤s62中的综合性能评估公式如下所示：

10.一种扩散板的结构性能评估系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的扩散板的结构性能评估方法，该扩散板的结构性能评估系统包括：

技术总结
本发明涉及扩散板数据测试技术领域，尤其涉及一种扩散板的结构性能评估方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取扩散板原始图像；对扩散板原始图像进行图像校正，生成畸变矫正图像；对畸变矫正图像进行扩散板表面特征增强，生成扩散板增强图像；对扩散板增强图像进行图像预处理，得到标准扩散板特征增强图像；对标准扩散板特征增强图像进行扩散板缺陷定位，生成扩散板弱缺陷定位数据；对扩散板弱缺陷定位数据进行缺陷热图绘制，从而生成扩散板弱缺陷分布热图；本发明通过对扩散板数据进行图像处理、声学分析和多数据融合，提高了评估的全面性和准确性。

技术研发人员：吕忠,吴鸿哲,陈海军
受保护的技术使用者：深圳市诚誉兴光电有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/19