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摘要：本申请公开了一种用于钕铁硼薄片生产的在线监测系统及方法，其在对钕铁硼薄片进行表面电镀、喷涂和氧化处理后，通过摄像头采集表面处理后钕铁硼薄片的表面状态图像，并在后端引入基于机器视觉和人工智能的图像处理和分析算法来进行该表面状态图像的分析，以此来对钕铁硼薄片进行质量检测，从而判断钕铁硼薄片的外观质量是否符合预定标准。这样，能够实现钕铁硼薄片生产过程的质量自动监测，从而避免人工检查的主观性和不稳定性，提高表面质量的检测效率和准确度，并提高钕铁硼薄片的生产效率和产品质量。
主权项：1.一种用于钕铁硼薄片生产的在线监测方法，包括：将钕、铁、硼、钴、铝金属元素与添加剂进行混合后放入真空感应炉中，在高温下熔炼形成合金；将所述合金粉碎成合金细粉末；将所述合金细粉末压制成片状或其他所需的形状以得到压制后制品；将所述压制后制品在高温下进行烧结处理，使粉末颗粒相互结合形成致密的材料以得到烧结后制品；将所述烧结后制品进行磁化处理以得到钕铁硼薄片；对所述钕铁硼薄片进行电镀、喷涂和氧化处理以得到表面处理后钕铁硼薄片；对所述表面处理后钕铁硼薄片进行表面质量检测以得到钕铁硼薄片成品，其中，对所述表面处理后钕铁硼薄片进行表面质量检测以得到钕铁硼薄片成品，其特征在于，包括：获取由摄像头采集的所述表面处理后钕铁硼薄片的表面状态图像；基于快速傅里叶变换从所述表面状态图像提取高频成分以得到表面状态高频状态图像；通过基于深度神经网络模型的表面状态特征提取器对所述表面状态高频状态图像进行特征提取以得到表面状态高频语义特征图；将所述表面状态高频语义特征图通过包含空间感知特征融合模块和自适应注意力模块的双重协同注意力机制层以得到多维度强化表面状态高频语义特征图作为多维度强化表面状态高频语义特征；基于所述多维度强化表面状态高频语义特征，确定所述表面处理后钕铁硼薄片的外观质量是否符合预定标准。
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