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摘要：本发明公开了一种测试扁线附着力的方法，旨在通过标准化测试流程、图像分析技术和机器学习算法，实现扁线附着力的高效、精准检测。首先进行标准化准备，通过创建网格状切割和使用测试胶带，采集扁线附着力等级的图像数据，运用图像预处理和计算机视觉算法，提取与附着力相关的图像特征，基于大量已标注数据，训练机器学习模型，构建附着力预测模型，预测扁线的附着力等级。分析测试数据，识别影响附着力的关键因素，持续优化生产工艺和测试算法，提升扁线质量和测试效率。该方法不仅提高了检测效率和精度，还促进了生产过程的优化和产品质量的提升，展现了在扁线制造领域的广泛应用潜力和显著的经济效益。

主权项：1.一种测试扁线附着力的方法，其特征在于，包括以下步骤，S1.标准化准备：准备各种附着力等级的扁线样本图片，测试环境的温度、湿度和光照条件，定期校准测试设备：切割工具、相机和光源，以保证测试的精确度，在扁线的非测试区域做好唯一标识；S2.测试步骤：选取一系列扁线作为测试样本，进行清洁和预处理，使用划格工具在扁线表面创建网格状的切割，确保切割深度达到要求，将测试胶带贴在切割区域上，确保胶带与扁线表面充分接触，按标准测试方法快速撕下胶带并使用高分辨率相机拍摄撕除胶带后的扁线表面图像，采集各种附着力等级的扁线样本图片，并标注附着力等级；S3.图像分析：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、灰度化、边缘检测，以增强图像特征，利用计算机视觉算法从图像中提取特征：网格区域内涂层的缺失率、边缘清晰度，并整合得到数据集；S4.附着力预测模型建立：基于已标注的扁线附着力等级数据，训练机器学习模型来识别和分类不同等级的附着力，将提取的特征输入训练好的模型，并整合得到预测模型，其中A表示扁线的附着力性能指数，𝛾表示表面能，反映材料表面吸附外来物质的能力，θ表示接触角，评估液体在固体表面的润湿性，𝐻是硬度，影响涂层的附着，E是弹性模量，反映材料的刚性，C1,C2,...,Cn是材料的化学成分，其中Ci表示第𝑖种化学元素的含量，表示通过实验确定的参数，根据模型公式预测扁线的附着力等级，输出一个附着力等级的预测值；S5.结果验证与调整：将算法预测的附着力等级与人工评估的结果进行比较，以验证算法的准确性，根据验证结果调整算法参数，必要时重新训练模型，以提高预测的准确性；S6.数据分析与持续改进：收集并分析测试结果，识别影响附着力的关键因素，包括涂层厚度、环境条件，根据数据分析结果，不断优化生产过程和测试算法，提高扁线质量和测试效率；S7.自动化与集成：自动化测试流程：将图像采集、预处理、特征提取、模型预测步骤集成到自动化测试系统中，实现扁线附着力的快速、精准测试，测试系统实时监控扁线生产过程，一旦发现附着力低于标准，立即发出警报，便于及时调整生产参数。

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