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摘要：本申请提供了一种用于优化软管外膜耐磨性的处理系统，涉及数据处理技术领域，该系统包括：涂层数据获取模块；轮廓提取模块，用于基于轮廓分析通道进行轮廓提取；点云拟合模块，用于根据软管轮廓对软管点云数据进行拟合，生成初始软管三维模型；软管三维模型得到模块；喷涂评价系数生成模块，用于对初始软管三维模型和软管三维模型进行网格遍历比对，利用喷涂质量评价函数生成喷涂评价系数；喷涂参数寻优模块。通过本申请可以解决由于无法对软管表面耐磨材料的喷涂质量进行准确评估，导致喷涂工艺优化的目标性不明确且优化难度较大的技术问题，可以提高软管表面耐磨材料喷涂质量评估的精细度和准确性，达到优化软管喷涂工艺的效果。

主权项：1.一种用于优化软管外膜耐磨性的处理系统，其特征在于，所述系统包括：目标涂层数据获取模块，用于获取待喷涂软管的属性信息和场景信息，以所述属性信息和场景信息为约束，以预期使用时长为限制，联网检索获取目标涂层数据，其中，所述目标涂层数据包括目标涂层类型和目标涂层厚度；轮廓提取模块，用于执行所述待喷涂软管的多角度图像采集，基于预定轮廓分析通道对多角度软管图像进行轮廓提取，输出初始软管轮廓；点云拟合模块，用于对所述待喷涂软管进行激光扫描，获取软管点云数据集，并根据所述初始软管轮廓对所述软管点云数据集进行拟合，得到点云拟合结果，生成初始软管三维模型；软管三维模型得到模块，用于基于所述目标涂层类型和目标涂层厚度设置预定喷涂参数，利用喷涂设备对所述待喷涂软管进行喷涂作业，并执行已喷涂软管的多角度图像采集和激光扫描，拟合得到软管三维模型；喷涂评价系数生成模块，用于在三维可视化平台内，对所述初始软管三维模型和所述软管三维模型进行网格遍历比对，利用喷涂质量评价函数对遍历比对结果进行评价，生成喷涂评价系数；喷涂参数寻优模块，用于若所述喷涂评价系数不满足预期质量系数，基于所述喷涂质量评价函数，执行喷涂参数的模拟寻优，得到优化喷涂参数执行所述待喷涂软管的喷涂作业；其中，所述喷涂评价系数生成模块用于：在三维可视化平台内，将所述初始软管三维模型和所述软管三维模型进行融合，并对融合结果中的偏差区域进行颜色标识，得到标识偏差三维模型；按照预定网格尺寸对所述标识偏差三维模型进行划分，基于网格划分结果，根据预设偏差指标进行偏差遍历比对，得到网格偏差数据集；利用喷涂质量评价函数对所述网格偏差数据集进行评价，得到所述喷涂评价系数；其中，所述喷涂评价系数生成模块还用于：获取预期厚度宽容阈值，将涂层厚度大于所述预期厚度宽容阈值上限的区域作为涂层重叠区域，将涂层厚度小于所述预期厚度宽容阈值下限的区域作为涂层缺失区域；所述预设偏差指标包括涂层厚度偏差均值、涂层缺失占比和涂层重叠占比，其中，所述涂层厚度偏差均值、涂层缺失占比和涂层重叠占比具有第一权重、第二权重和第三权重标识，且所述第二权重大于所述第一权重大于所述第三权重；其中，所述喷涂质量评价函数的表达式为： ；其中，表征整体喷涂评价系数，N为比对网格数量，为第i网格的重要度，为第一权重，为第二权重，为第三权重，为第i网格的涂层厚度偏差均值，为第i网格的涂层缺失占比，为第i网格的涂层重叠占比，其中，所述预期厚度宽容阈值包括预期厚度下限和预期厚度上限，并将涂层厚度大于所述预期厚度宽容阈值上限的区域作为涂层重叠区域，所述涂层缺失占比是指网格内涂层缺失区域的面积占比；其中，所述喷涂参数寻优模块用于：以所述属性信息和场景信息为约束条件，联网检索获取模型训练数据集，其中，模型训练数据包括样本喷涂参数和样本喷涂评价系数，所述样本喷涂评价系数通过所述喷涂质量评价函数对历史样本数据进行评价获得；通过所述模型训练数据集对基于前馈神经网络搭建的喷涂评价模型进行监督训练，得到处于收敛的喷涂评价模型，其中，所述喷涂评价模型为机器学习中进行迭代优化的BP神经网络模型，通过训练数据集进行监督训练获得，所述喷涂评价模型的输入数据为喷涂参数，输出数据为喷涂评价系数；基于所述收敛的喷涂评价模型，以喷涂参数的调整范围为寻优空间，对所述喷涂参数进行模拟寻优，输出所述优化喷涂参数；其中，所述喷涂参数寻优模块还用于：所述喷涂参数的调整范围包括喷涂速度阈值、喷涂压力阈值以及喷涂距离阈值；基于所述喷涂速度阈值、喷涂压力阈值以及喷涂距离阈值随机生成多个喷涂参数组合，设定为多个初解；通过所述喷涂评价模型对所述多个初解进行评价，得到多个喷涂评价系数，设定为多个适应度；按照适应度由大到小对所述多个初解进行排列，生成初解序列，并选取所述初解序列的前K个初解设为头解，后J个初解设为尾解；基于K个头解对J个尾解进行随机聚类，生成K个领域，并在K个领域内，以头解为寻优方向，根据预设三维步长对领域内的尾解进行一次更新，得到K个更新领域，其中，在K个更新领域内，若更新后的尾解不满足所述喷涂参数的调整范围，则不进行尾解的更新，若存在尾解适应度大于头解适应度的情况，则利用尾解替换领域内的头解；继续进行迭代寻优，直至满足预设迭代次数，输出当前K个领域，并选取最优领域中的头解设定为所述优化喷涂参数，所述最优领域为当前K个领域中适应度均值最大的领域。

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