CN117740797A - 一种铝合金的缺陷探伤方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及铝合金缺陷探伤技术领域，尤其涉及一种铝合金的缺陷探伤方法。所述方法包括以下步骤：对铝合金表面进行激光散射数据收集并进行反射路径分析，得到反射路径数据；对铝合金表面进行反射点映射处理，得到反射角度数据集；基于反射角度数据集构建光学缺陷三维识别器；通过光学缺陷三维识别器进行铝合金表面缺陷识别建模处理，得到缺陷三维模型；对缺陷三维模型进行缺陷损伤评估，得到缺陷损伤值；对铝合金进行修复处理，生成缺陷修复数据；根据缺陷修复数据对铝合金进行稳定性校验，得到稳定性校验数据；根据稳定性校验数据进行修复效果评估，得到修复效果评估数据。本发明通过对铝合金缺陷探伤优化处理使得缺陷探伤修复过程更加精确。

Description

一种铝合金的缺陷探伤方法

技术领域

本发明涉及铝合金缺陷探伤技术领域，尤其涉及一种铝合金的缺陷探伤方法。

背景技术

铝合金是一种由铝和其他元素(如铜、镁、锌等)组成的合金材料。它具有较低的密度和良好的机械性能，同时具备良好的导热性和电导性能，这些特点使得铝合金在航空航天、汽车制造、建筑和电子设备等领域得到广泛应用。然而，传统的铝合金的缺陷探伤方法存在着对缺陷进行精确分析，以及对表面镀层修复准确度低的问题。

发明内容

基于此，有必要提供一种铝合金的缺陷探伤方法，以解决至少一个上述技术问题。

为实现上述目的，一种铝合金的缺陷探伤方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：对铝合金表面进行激光散射数据收集，得到激光反射数据；对激光反射数据进行反射路径分析，得到反射路径数据；根据反射路径数据对铝合金表面进行反射点映射处理，得到反射角度数据集；基于反射角度数据集构建光学缺陷三维识别器；利用光学缺陷三维识别器进行铝合金表面缺陷识别建模处理，得到缺陷三维模型；

步骤S2：对缺陷三维模型进行缺陷损伤评估，得到缺陷损伤值；对铝合金进行修复处理，生成缺陷修复数据；

步骤S3：根据缺陷修复数据对铝合金进行稳定性校验，得到稳定性校验数据；根据稳定性校验数据进行修复效果评估，得到修复效果评估数据。

本发明通过对铝合金表面进行激光散射数据收集和反射路径分析，可以检测和识别表面的光学缺陷，这些缺陷可能包括裂纹、凹陷、气泡表面缺陷，其检测可以帮助及早发现潜在的问题，并采取相应的措施进行修复或处理；通过对激光反射数据进行反射路径分析和反射点映射处理，可以得到反射角度数据集，这些数据记录了不同点位上的光线反射角度，提供了关于表面几何形状和缺陷位置的信息，这有助于进一步的分析和建模处理；基于反射角度数据集构建光学缺陷三维识别器，可以利用机器学习、图像处理或其他相关技术，对铝合金表面的缺陷进行识别和分类，这样的识别器可以自动化地检测和分析大量的数据，提高识别的准确性和效率；利用光学缺陷三维识别器对铝合金表面进行缺陷识别建模处理，可以生成缺陷三维模型，该模型提供了对缺陷的空间位置、形状和尺寸详细信息的表示，这有助于进一步的分析、评估和修复过程。通过对缺陷三维模型进行评估，可以量化缺陷的损伤程度，这有助于判断缺陷对铝合金的影响程度，确定是否需要修复以及修复的优先级，缺陷损伤值提供了一个指标，可以帮助决策者做出明智的决策，以确保产品质量和可靠性，根据缺陷三维模型，生成缺陷修复数据，这些数据描述了修复过程中需要采取的具体措施，包括修复的位置、方法和材料，生成缺陷修复数据有助于指导修复过程，确保修复的准确性和可靠性，提高修复效率。根据缺陷修复数据对铝合金进行稳定性校验，得到稳定性校验数据，这些数据用于验证修复后的铝合金结构的稳定性和强度，稳定性校验数据提供了对修复效果的定量评估，以确保修复后的铝合金具有足够的结构稳定性，能够满足设计要求和使用条件；根据稳定性校验数据进行修复效果评估，得到修复效果评估数据，这些数据用于评估修复过程的效果和质量，包括修复的准确性、强度和可靠性方面，修复效果评估数据可以用来判断修复是否成功，是否满足预期要求，并提供进一步改进和优化的指导。因此本发明一种铝合金的缺陷探伤方法是对传统的缺陷探伤方法做出的优化处理，解决了传统的铝合金的缺陷探伤方法存在着对缺陷进行精确分析，以及对表面镀层修复准确度低的问题，提高了缺陷分析的精确度，以及提高了对表面镀层修复的准确度。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：对铝合金表面进行激光散射数据收集，得到激光反射数据；

步骤S12：对激光反射数据进行反射路径分析，得到反射路径数据；

步骤S13：根据反射路径数据对铝合金表面进行反射点映射处理，得到反射点数据；

步骤S14：根据反射路径数据对反射点数据进行反射水平角度提取，得到反射角度数据集；

步骤S15：对反射角度数据集进行反射光线交错率计算，得到反射交错率数据；

步骤S16：基于反射角度数据集以及反射交错率数据构建光学缺陷三维识别器；

步骤S17：通过光学缺陷三维识别器对反射点数据进行铝合金表面缺陷识别建模处理，得到缺陷三维模型。

本发明通过激光散射数据收集，获取了关于铝合金表面的反射数据，这些数据记录了激光在铝合金表面的反射情况，提供了表面特征的相关信息，通过对激光反射数据进行分析，识别出光线的反射路径，这有助于了解铝合金表面的几何形状和特征，为后续分析提供基础数据，通过反射路径数据的处理，确定了铝合金表面上的反射点位置，这有助于在后续步骤中准确地分析和处理反射点数据，通过反射路径数据，提取了反射点的水平角度信息，这提供了关于铝合金表面缺陷的角度特征，有助于进一步分析和识别缺陷，通过计算反射角度数据集中的光线交错率，可以得到表面缺陷的交错程度，这有助于判断缺陷的严重程度，并为后续步骤提供参考，基于反射角度数据集和反射交错率数据构建光学缺陷三维识别器，可以自动化地对铝合金表面的缺陷进行识别，这提高了识别的准确性和效率，并节省了人力资源，通过光学缺陷三维识别器对反射点数据进行建模处理，生成了详细的缺陷三维模型，该模型提供了缺陷的空间位置、形状和尺寸信息，为后续的分析、评估和修复工作提供了基础数据。

优选地，其中光学缺陷三维识别器的构建步骤包括以下步骤：

利用预设的光学反射角度范围阈值对反射角度数据集进行反射角度筛选，分别得到标准反射角度数据和异常反射角度数据；

根据反射交错率数据对异常反射角度数据进行交错概率分布计算，得到异常反射交错数据；

对异常反射交错数据进行交错点标签映射，得到异常交错点数据；

根据异常交错点数据对异常反射交错数据进行交错密度计算，得到异常交错密度数据；

利用Scikit-learn机器学习库对标准反射角度数据进行机器学习，得到标准反射记忆数据；

基于标准反射记忆数据进行初始识别器构建，得到初始缺陷三维识别器；

根据异常交错密度数据以及异常反射交错数据对初始缺陷三维模型进行异常复原模拟处理，得到光学缺陷三维识别器。

本发明通过利用预设的光学反射角度范围阈值，对反射角度数据集进行筛选，得到标准反射角度数据和异常反射角度数据，这有助于区分正常反射和异常反射，并提取出异常情况下的角度数据，为后续处理提供准确的数据集；根据反射交错率数据，对异常反射角度数据进行交错概率分布计算，得到异常反射交错数据，这提供了异常反射的交错程度信息，有助于识别和分析铝合金表面的异常交错情况；对异常反射交错数据进行交错点标签映射，得到异常交错点数据，通过标记异常交错点，可以更准确地表示铝合金表面的缺陷位置和形态，为后续处理提供更详细的信息；根据异常交错点数据，对异常反射交错数据进行交错密度计算，得到异常交错密度数据，这提供了异常交错点的密度分布情况，有助于判断缺陷的严重程度和分布情况；利用Scikit-learn机器学习库对标准反射角度数据进行机器学习，得到标准反射记忆数据，这通过机器学习算法从标准反射角度数据中提取出模式和特征，为后续的识别器构建提供基础数据；基于标准反射记忆数据，进行初始识别器构建，这利用标准反射角度数据和机器学习算法构建了一个初始的缺陷三维识别器，可以用于初步的缺陷识别；根据异常交错密度数据和异常反射交错数据，对初始缺陷三维模型进行异常复原模拟处理，得到光学缺陷三维识别器，这通过模拟异常情况下的交错点和交错密度，提高了识别器的准确性和可靠性，使其能够更好地识别铝合金表面的缺陷。

优选地，步骤S2具体为：

步骤S21：对缺陷三维模型进行缺陷半径计算，得到缺陷半径数据；

步骤S22：对缺陷三维模型进行纵向深度计算，得到缺陷纵向深度数据；

步骤S23：根据缺陷半径数据以及缺陷纵向深度数据进行缺陷损伤评估，得到缺陷损伤值；

步骤S24：当缺陷损伤值大于或等于预设的缺陷损伤阈值时，则对铝合金进行第一修复处理，生成缺陷修复数据；

步骤S25：当缺陷损伤值小于预设的缺陷损伤阈值时，则对铝合金镀层进行第二修复处理，生成缺陷修复数据。

本发明通过对缺陷三维模型进行缺陷半径计算，得到缺陷半径数据，这提供了缺陷的尺寸信息，有助于评估缺陷的大小和形态；通过对缺陷三维模型进行纵向深度计算，得到缺陷纵向深度数据，这提供了缺陷的深度信息，有助于评估缺陷对铝合金结构的穿透程度；根据缺陷半径数据和缺陷纵向深度数据，进行缺陷损伤评估，得到缺陷损伤值，这提供了缺陷的损伤程度信息，有助于判断缺陷对铝合金结构的影响程度；当缺陷损伤值大于或等于预设的缺陷损伤阈值时，进行第一修复处理，这可以快速修复具有较大损伤的缺陷，避免进一步的结构破坏和损失；当缺陷损伤值小于预设的缺陷损伤阈值时，进行第二修复处理，主要针对铝合金镀层，这有助于修复缺陷对铝合金表面的影响，提高表面的光洁度和外观质量。

优选地，步骤S23中的缺陷修复难度计算是通过缺陷损伤评估算法进行的，其中缺陷损伤评估算法如下所示：

其中，F表示缺陷损伤值，T表示缺陷半径数据，m表示缺失物体质量预估值，v表示缺失物体体积系数，x表示铝合金硬度系数，k表示铝合金的应力系数，α表示铝合金的形变系数，β表示铝合金的结构密度，ω表示缺陷损伤评估算法的误差调整值。

本发明构建了一个缺陷损伤评估算法，该算法综合考虑了多个参数和因素，包括缺陷半径数据、缺失物体质量预估值、缺失物体体积系数、铝合金硬度系数、铝合金的应力系数、铝合金的形变系数、铝合金的结构密度以及误差调整值，通过综合考量这些因素，能够更全面地评估缺陷的损伤程度，提供更准确的损伤值。该算法充分考虑了缺陷半径数据T，该参数表示缺陷的尺寸，有助于评估缺陷对铝合金结构的影响程度，较大的缺陷半径通常意味着更大的损伤值，因为缺陷的影响范围更广；缺失物体质量预估值m，该参数表示缺失物体的质量，用于评估动能和应力能的影响，较大的质量值表示缺失物体对铝合金结构的影响更大；缺失物体体积系数v，该参数表示缺失物体的体积与缺陷半径之间的关系，通过考虑体积系数，可以更准确地估计缺失物体对铝合金结构的动能影响；铝合金硬度系数x，该参数表示铝合金的硬度，用于评估应力能的影响，较高的硬度值表示铝合金对应力的抵抗能力更强；铝合金的应力系数k，该参数表示铝合金的应力特性，用于评估应力能的影响，较大的应力系数值表示铝合金的应力响应更敏感；铝合金的形变系数α，该参数表示铝合金的形变特性，考虑了铝合金在缺陷作用下的形变情况，较大的形变系数值表示铝合金更容易发生形变；铝合金的结构密度β，该参数表示铝合金的结构紧密程度，用于评估热力学因素的影响，较大的结构密度值表示铝合金的结构更紧密；缺陷损伤评估算法的误差调整值ω，该参数用于对评估结果进行修正和调整，以提高算法的准确性和可靠性。

优选地，其中第一修复处理步骤具体为：

根据缺陷三维模型进行缺陷斜面网格化划分，得到斜面网格化数据；

对斜面网格化数据进行斜面坡度计算，得到斜面坡度数据集；

对斜面坡度数据集进行方差计算，得到斜面坡度方差数据；

根据斜面坡度方差数据对缺陷纵向深度数据进行纵向坡度关联，得到斜面垂直坡度数据；

对斜面垂直坡度数据进行坡面表征结构检测，得到斜面表征结构数据；

对斜面表征结构数据进行方位匹配延展分析，得到表征方位延展数据；

根据斜面垂直坡度数据对表征方位延展数据进行结构走向分析，得到表征结构走向数据；

根据表征结构走向数据以及斜面垂直坡度数据进行工艺流程适配处理，得到修复工艺流程数据；

基于修复工艺流程数据对铝合金进行缺陷模拟修复，从而生成缺陷修复数据。

本发明通过将缺陷三维模型进行斜面网格化划分，可以将缺陷表面分割成小块网格，提供了更精细的缺陷表面数据，有助于后续步骤中的坡度计算和分析；通过对斜面网格化数据进行坡度计算，可以得到每个斜面的坡度信息，这有助于了解缺陷表面的平整程度和斜率情况，为后续步骤提供基础数据；通过计算斜面坡度数据的方差，可以评估缺陷表面的坡度变化情况，方差较大的区域表示表面坡度的变化较大，可能存在较明显的凹凸不平区域；根据斜面坡度方差数据对缺陷纵向深度数据进行纵向坡度关联，得到斜面垂直坡度数据，这有助于了解缺陷表面的垂直坡度情况，即表面凹凸度的变化程度；对斜面垂直坡度数据进行坡面表征结构检测，可以识别出缺陷表面的结构特征。这有助于进一步分析缺陷表面的结构情况，例如凹陷走向、凸起走向、平整，对坡面表征结构数据进行方位匹配延展分析，可以确定缺陷表面结构的方向和延展范围。这有助于进一步了解缺陷的形态和尺寸特征，根据斜面垂直坡度数据对表征方位延展数据进行结构走向分析，可以确定缺陷表面结构的走向。这有助于了解缺陷的走向特征，指导后续的工艺流程适配处理；根据表征结构走向数据以及斜面垂直坡度数据，进行工艺流程适配处理，这意味着根据缺陷的表征特征和走向，选择合适的修复工艺流程，以确保修复的有效性和准确性；基于修复工艺流程数据对铝合金进行缺陷模拟修复，生成缺陷修复数据，这有助于模拟修复过程，评估修复效果，并为实际修复提供指导和参考。

优选地，其中第二修复处理步骤具体为：

根据缺陷半径数据对铝合金镀层进行损伤面积计算，得到镀层损伤面积数据；

基于反射角度数据集以及缺陷三维模型对铝合金镀层进行镀层结构提取，得到镀层结构数据；

对镀层结构数据进行结构分层，得到镀层结构分层数据；

基于反射角度数据集对镀层结构分层数据进行材料结构分析，得到分层材料数据集；

基于反射角度数据集对分层材料数据集进行材料镀层方式评估，得到镀层方式数据；

根据镀层结构分层数据对分层材料数据集进行分层厚度计算，得到分层厚度数据；

根据镀层方式数据、分层厚度数据对分层材料数据集进行分层镀化间隔时间评估，得到镀化时间间隔数据；

根据镀层损伤面积数据以及分层材料数据集进行修复材料配比计算，得到材料配比数据；

基于镀层方式数据以及分层厚度数据对镀层结构分层数据进行结构流程确立，得到结构流程修复数据；

基于材料配比数据、结构流程修复数据以及镀化时间间隔数据对铝合金表面镀层进行模拟修复处理，生成缺陷修复数据。

本发明通过根据缺陷半径数据对铝合金镀层进行损伤面积计算，可以准确评估镀层受损的程度，这有助于了解缺陷对镀层的影响范围和程度，为后续步骤提供基础数据；基于反射角度数据集以及缺陷三维模型，对铝合金镀层进行结构提取，这可以识别出镀层的特征和形态，为后续步骤提供镀层结构数据；对镀层结构数据进行结构分层，将镀层分成不同的层次，这有助于进一步分析镀层的组成和结构特征，为后续步骤提供分层材料数据；基于反射角度数据集对镀层结构分层数据进行材料结构分析，得到分层材料数据集，这可以确定每个镀层分层的材料组成，为后续步骤提供材料信息；基于反射角度数据集对分层材料数据集进行材料镀层方式评估，这有助于确定适合每个分层材料的镀层方式，以确保修复效果和附着力；根据镀层结构分层数据对分层材料数据集进行分层厚度计算，这可以确定每个镀层分层的厚度，为后续步骤提供镀层厚度数据；根据镀层方式数据和分层厚度数据对分层材料数据集进行分层镀化间隔时间评估，这有助于确定不同分层之间的镀化时间间隔，以确保修复过程的完整性和质量；根据镀层损伤面积数据以及分层材料数据集进行修复材料配比计算，这可以确定每个分层需要使用的修复材料的比例和配比，以实现修复效果的一致性和匹配性；基于镀层方式数据和分层厚度数据对镀层结构分层数据进行结构流程确立，得到结构流程修复数据，这有助于确定每个分层的修复流程和顺序，提供修复操作的指导和参考；基于材料配比数据、结构流程修复数据以及镀化时间间隔数据对铝合金表面镀层进行模拟修复处理，生成缺陷修复数据，这可以模拟修复过程，评估修复效果，并为实际修复提供指导和参考。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：根据缺陷修复数据对铝合金表面进行三维角度图像采集，得到修复图像数据集；

步骤S32：对修复图像数据集进行特征关联，得到图像关联数据集；

步骤S33：根据图像关联数据集进行模糊化处理，得到图像模糊化数据集；

步骤S34：根据图像模糊化数据集进行色差校验，得到色差校验数据；

步骤S35：根据缺陷修复数据对铝合金进行稳定性校验，得到稳定性校验数据；

步骤S36：根据色差校验数据以及稳定性校验数据进行修复效果评估，得到修复效果评估数据。

本发明根据缺陷修复数据对铝合金表面进行三维角度图像采集，得到修复图像数据集，通过采集修复后的铝合金表面图像，可以获取实际修复结果的可视化数据，为后续步骤提供基础数据；对修复图像数据集进行特征关联，得到图像关联数据集，通过特征关联分析修复图像数据集，可以识别出不同修复特征之间的关联关系，为后续步骤提供图像关联数据；根据图像关联数据集进行模糊化处理，得到图像模糊化数据集，通过模糊化处理修复图像数据，可以减少图像中的细节信息，突出修复效果的整体观感，为后续步骤提供图像模糊化数据；据图像模糊化数据集进行色差校验，得到色差校验数据，通过对图像模糊化数据进行色差校验，可以评估修复后图像的颜色差异程度，判断修复效果的色彩一致性，为后续步骤提供色差校验数据；根据缺陷修复数据对铝合金进行稳定性校验，得到稳定性校验数据，通过对修复后的铝合金进行稳定性校验，可以评估修复结果的耐久性和稳定性，判断修复效果在长期使用中的表现，为后续步骤提供稳定性校验数据；根据色差校验数据以及稳定性校验数据进行修复效果评估，得到修复效果评估数据，通过综合考虑色差校验和稳定性校验的数据，可以对修复效果进行综合评估，判断修复结果的质量和可接受程度。

优选地，步骤S34包括以下步骤：

步骤S341：对图像模糊化数据集进行分辨率筛选，得到图像优化数据集；

步骤S342：对图像优化数据集进行像素差计算，得到图像像素差数据；

步骤S343：根据图像像素差数据进行标准颜色值转换，得到标准图像颜色数据；

步骤S344：对标准图像颜色数据进行二值化处理，得到二值化图像数据；

步骤S345：对二值化图像数据进行连通区域分析，得到连通区域数据；

步骤S346：对连通区域数据边缘色彩检测，得到边缘色彩数据；

步骤S347：根据边缘色彩数据以及连通区域数据进行数学形态学处理，得到数学形态图像数据；

步骤S348：根据数学形态图像数据进行色差校验，得到色差校验数据。

本发明对图像模糊化数据集进行分辨率筛选，得到图像优化数据集，通过对图像模糊化数据集进行分辨率筛选，可以选择在模糊化过后还具有较高清晰度和清晰度的图像，提高后续步骤的处理效果，为修复效果评估提供更准确的数据基础；对图像优化数据集进行像素差计算，得到图像像素差数据，通过像素差计算，可以分析图像中像素之间的差异程度，进一步评估修复效果的色差程度，为后续步骤提供更具量化的色差数据；根据图像像素差数据进行标准颜色值转换，得到标准图像颜色数据，通过将图像像素差转换为标准颜色值，可以将色差数据与标准颜色范围进行比较，进一步评估修复结果的颜色一致性，提供更具标准化的颜色数据；对标准图像颜色数据进行二值化处理，得到二值化图像数据，通过将标准图像颜色数据进行二值化处理，可以将复杂的颜色信息转化为简化的黑白图像，突出边缘特征，为后续步骤的连通区域分析提供更清晰的图像数据；对二值化图像数据进行连通区域分析，得到连通区域数据，通过连通区域分析，可以识别出图像中的连通区域，即相邻像素相同的区域，用于进一步分析边缘特征和形态学处理；对连通区域数据进行边缘色彩检测，得到边缘色彩数据，通过边缘色彩检测，可以识别出连通区域的边缘部分的颜色信息，用于后续步骤的数学形态学处理和色差校验；根据边缘色彩数据以及连通区域数据进行数学形态学处理，得到数学形态图像数据，通过数学形态学处理，可以对连通区域进行形态学变换，如膨胀、腐蚀，进一步提取边缘特征和优化图像结构，为后续步骤的色差校验提供更准确的数据基础，根据数学形态图像数据进行色差校验，得到色差校验数据，通过对数学形态图像数据进行色差校验，可以评估修复结果的色差程度，判断修复效果的颜色一致性，提供更具量化的色差数据供评估和比较。

附图说明

图1为一种铝合金的缺陷探伤方法的步骤流程示意图；

图2为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图；

图3为图2中步骤S34的详细实施步骤流程示意图；

图4为图2中步骤S35的详细实施步骤流程示意图；

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。

应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。

为实现上述目的，请参阅图1至图4，一种铝合金的缺陷探伤方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：对铝合金表面进行激光散射数据收集，得到激光反射数据；对激光反射数据进行反射路径分析，得到反射路径数据；根据反射路径数据对铝合金表面进行反射点映射处理，得到反射角度数据集；基于反射角度数据集构建光学缺陷三维识别器；利用光学缺陷三维识别器进行铝合金表面缺陷识别建模处理，得到缺陷三维模型；

步骤S2：对缺陷三维模型进行缺陷损伤评估，得到缺陷损伤值；对铝合金进行修复处理，生成缺陷修复数据；

步骤S3：根据缺陷修复数据对铝合金进行稳定性校验，得到稳定性校验数据；根据稳定性校验数据进行修复效果评估，得到修复效果评估数据。

本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种铝合金的缺陷探伤方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述一种铝合金的缺陷探伤方法包括以下步骤：

步骤S1：对铝合金表面进行激光散射数据收集，得到激光反射数据；对激光反射数据进行反射路径分析，得到反射路径数据；根据反射路径数据对铝合金表面进行反射点映射处理，得到反射角度数据集；基于反射角度数据集构建光学缺陷三维识别器；利用光学缺陷三维识别器进行铝合金表面缺陷识别建模处理，得到缺陷三维模型；

本发明实施例中，使用适当的激光散射设备，对铝合金表面进行扫描，记录下激光在不同位置的反射数据，对激光反射数据进行分析，确定光线的反射路径。这可以通过计算光线的入射角度、入射位置和反射角度信息来实现，根据反射路径数据，将激光反射数据映射到铝合金表面的对应点上，得到反射角度数据集，这一步可以将激光反射数据在空间中的位置和角度信息与铝合金表面上的对应位置进行关联，基于反射角度数据集，构建光学缺陷三维识别器，这可以采用各种算法和技术，如机器学习、图像处理和模式识别，来训练模型或设计算法，使其能够准确地识别铝合金表面的缺陷，利用构建的光学缺陷三维识别器，对铝合金表面进行缺陷识别建模处理，将铝合金表面的激光反射数据输入识别器，通过模型的识别和分析，得到缺陷三维模型，这个模型可以表示铝合金表面的缺陷情况，包括类型、位置和形状信息。

步骤S2：对缺陷三维模型进行缺陷损伤评估，得到缺陷损伤值；对铝合金进行修复处理，生成缺陷修复数据；

本发明实施例中，使用计算机辅助设计(CAD)软件或类似工具打开三维模型，这个模型应包含有关铝合金零件或表面的所有细节，包括缺陷，对模型进行可视化，以查看缺陷的位置、类型和大小，使用适当的软件工具，如有限元分析(FEA)或计算流体动力学(CFD)软件，对模型进行数值分析以评估缺陷的影响，在分析中，确定缺陷的性质，如裂纹、凹陷、腐蚀，使用适当的工程原理和数学模型，计算缺陷对零件或表面的影响，这可以包括计算应力集中、强度降低以及可能的疲劳寿命减少因素，根据评估结果，计算缺陷损伤值，通常以某种定量指标或百分比来表示缺陷对部件性能的减损，根据缺陷的类型和评估结果，选择适当的修复方法，例如焊接、磨削、涂层或其他修复工艺，遵循制造标准和最佳实践来执行修复工艺，确保修复后的零件或表面符合规范，跟踪修复过程中的所有参数，如温度、压力、焊接材料等，以确保质量和可靠性，记录修复工艺的详细信息，包括使用的材料、工艺参数和所采用的工具，创建修复的三维模型或文档，以显示修复后的状态，存档所有相关数据，以备将来的参考和质量控制。

步骤S3：根据缺陷修复数据对铝合金进行稳定性校验，得到稳定性校验数据；根据稳定性校验数据进行修复效果评估，得到修复效果评估数据。

本发明实施例中，使用适当的测试设备和方法对修复后的铝合金部件进行测试，这些测试可以包括机械测试、非破坏性测试、化学分析，测量稳定性参数，如强度、硬度、表面平整度，基于数据收集，生成稳定性校验数据，这些数据包括部件的物理性质和性能参数，如强度、硬度、材料组成，将稳定性校验数据与规范或设计要求进行比较，这可以涉及与原始部件的性能进行比较，以确保修复后的部件不仅符合要求，还不会出现不稳定的情况，根据稳定性校验数据，评估修复的效果，这包括确定修复后部件的性能是否满足原始设计要求，以及是否能够安全使用。

本发明通过对铝合金表面进行激光散射数据收集和反射路径分析，可以检测和识别表面的光学缺陷，这些缺陷可能包括裂纹、凹陷、气泡表面缺陷，其检测可以帮助及早发现潜在的问题，并采取相应的措施进行修复或处理；通过对激光反射数据进行反射路径分析和反射点映射处理，可以得到反射角度数据集，这些数据记录了不同点位上的光线反射角度，提供了关于表面几何形状和缺陷位置的信息，这有助于进一步的分析和建模处理；基于反射角度数据集构建光学缺陷三维识别器，可以利用机器学习、图像处理或其他相关技术，对铝合金表面的缺陷进行识别和分类，这样的识别器可以自动化地检测和分析大量的数据，提高识别的准确性和效率；利用光学缺陷三维识别器对铝合金表面进行缺陷识别建模处理，可以生成缺陷三维模型，该模型提供了对缺陷的空间位置、形状和尺寸详细信息的表示，这有助于进一步的分析、评估和修复过程。通过对缺陷三维模型进行评估，可以量化缺陷的损伤程度，这有助于判断缺陷对铝合金的影响程度，确定是否需要修复以及修复的优先级，缺陷损伤值提供了一个指标，可以帮助决策者做出明智的决策，以确保产品质量和可靠性，根据缺陷三维模型，生成缺陷修复数据，这些数据描述了修复过程中需要采取的具体措施，包括修复的位置、方法和材料，生成缺陷修复数据有助于指导修复过程，确保修复的准确性和可靠性，提高修复效率。根据缺陷修复数据对铝合金进行稳定性校验，得到稳定性校验数据，这些数据用于验证修复后的铝合金结构的稳定性和强度，稳定性校验数据提供了对修复效果的定量评估，以确保修复后的铝合金具有足够的结构稳定性，能够满足设计要求和使用条件；根据稳定性校验数据进行修复效果评估，得到修复效果评估数据，这些数据用于评估修复过程的效果和质量，包括修复的准确性、强度和可靠性方面，修复效果评估数据可以用来判断修复是否成功，是否满足预期要求，并提供进一步改进和优化的指导。因此本发明一种铝合金的缺陷探伤方法是对传统的缺陷探伤方法做出的优化处理，解决了传统的铝合金的缺陷探伤方法存在着对缺陷进行精确分析，以及对表面镀层修复准确度低的问题，提高了缺陷分析的精确度，以及提高了对表面镀层修复的准确度。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：对铝合金表面进行激光散射数据收集，得到激光反射数据；

步骤S12：对激光反射数据进行反射路径分析，得到反射路径数据；

步骤S13：根据反射路径数据对铝合金表面进行反射点映射处理，得到反射点数据；

步骤S14：根据反射路径数据对反射点数据进行反射水平角度提取，得到反射角度数据集；

步骤S15：对反射角度数据集进行反射光线交错率计算，得到反射交错率数据；

步骤S16：基于反射角度数据集以及反射交错率数据构建光学缺陷三维识别器；

步骤S17：通过光学缺陷三维识别器对反射点数据进行铝合金表面缺陷识别建模处理，得到缺陷三维模型。

本发明实施例中，准备激光散射数据收集设备，包括激光发射器和接收器，将激光器对准铝合金表面，启动激光器来产生激光束，使用接收器捕获从铝合金表面反射回来的激光数据，将收集到的数据进行存储和处理，以得到激光反射数据；分析数据以识别激光束的反射路径，包括入射角度、反射点位置信息，生成反射路径数据，描述每个反射事件的参数，基于反射路径数据，将反射点的位置映射到铝合金表面的三维坐标系，得到反射点数据，其中包含每个反射点的坐标信息，使用反射路径数据计算每个反射点的水平角度，即反射点在水平平面上的方向，生成反射角度数据集，其中包含每个反射点的水平角度信息，基于反射角度数据集，计算反射光线的交错率，这可以涉及确定反射点之间的距离和角度差异，生成反射交错率数据，描述光线的交错程度，使用反射角度数据集和反射交错率数据，构建一个光学缺陷三维识别器的计算模型，这个模型可以用来分析铝合金表面的特定光学特征，并检测可能的缺陷，将反射点数据输入光学缺陷三维识别器，识别器会分析数据并检测铝合金表面的潜在缺陷，如裂纹、坑洞或其他不规则性，生成缺陷三维模型，其中包含了检测到的缺陷的位置和特征。

本发明通过激光散射数据收集，获取了关于铝合金表面的反射数据，这些数据记录了激光在铝合金表面的反射情况，提供了表面特征的相关信息，通过对激光反射数据进行分析，识别出光线的反射路径，这有助于了解铝合金表面的几何形状和特征，为后续分析提供基础数据，通过反射路径数据的处理，确定了铝合金表面上的反射点位置，这有助于在后续步骤中准确地分析和处理反射点数据，通过反射路径数据，提取了反射点的水平角度信息，这提供了关于铝合金表面缺陷的角度特征，有助于进一步分析和识别缺陷，通过计算反射角度数据集中的光线交错率，可以得到表面缺陷的交错程度，这有助于判断缺陷的严重程度，并为后续步骤提供参考，基于反射角度数据集和反射交错率数据构建光学缺陷三维识别器，可以自动化地对铝合金表面的缺陷进行识别，这提高了识别的准确性和效率，并节省了人力资源，通过光学缺陷三维识别器对反射点数据进行建模处理，生成了详细的缺陷三维模型，该模型提供了缺陷的空间位置、形状和尺寸信息，为后续的分析、评估和修复工作提供了基础数据。

优选地，其中光学缺陷三维识别器的构建步骤包括以下步骤：

利用预设的光学反射角度范围阈值对反射角度数据集进行反射角度筛选，分别得到标准反射角度数据和异常反射角度数据；

根据反射交错率数据对异常反射角度数据进行交错概率分布计算，得到异常反射交错数据；

对异常反射交错数据进行交错点标签映射，得到异常交错点数据；

根据异常交错点数据对异常反射交错数据进行交错密度计算，得到异常交错密度数据；

利用Scikit-learn机器学习库对标准反射角度数据进行机器学习，得到标准反射记忆数据；

基于标准反射记忆数据进行初始识别器构建，得到初始缺陷三维识别器；

根据异常交错密度数据以及异常反射交错数据对初始缺陷三维模型进行异常复原模拟处理，得到光学缺陷三维识别器。

本发明实施例中，确定预设的反射角度范围阈值，以区分标准和异常反射角度，对反射角度数据集进行筛选，将角度数据分为两组：标准反射角度数据和异常反射角度数据，使用反射交错率数据，对异常反射角度数据进行分布计算，这可以包括统计分析、概率密度估计方法，得到异常反射交错数据，描述异常角度反射的交错程度，根据异常反射交错数据，将交错点进行标签映射，以区分不同类型的异常交错点，得到异常交错点数据，其中包含有关交错点的标签信息，基于异常交错点数据，计算异常反射交错数据的密度，以了解异常交错点的分布情况，得到异常交错密度数据，描述异常交错点的密度特征，利用Scikit-learn机器学习库，使用标准反射角度数据进行训练，训练机器学习模型，以建立标准反射角度数据的记忆模型；利用标准反射记忆数据，构建一个初始的光学缺陷三维识别器，这个初始识别器可以用来识别和分类标准反射角度数据，结合异常交错密度数据和异常反射交错数据，对初始缺陷三维模型进行复原和修正，得到最终的光学缺陷三维识别器，该识别器可以用于检测、识别和分析铝合金表面的光学缺陷。

本发明通过利用预设的光学反射角度范围阈值，对反射角度数据集进行筛选，得到标准反射角度数据和异常反射角度数据，这有助于区分正常反射和异常反射，并提取出异常情况下的角度数据，为后续处理提供准确的数据集；根据反射交错率数据，对异常反射角度数据进行交错概率分布计算，得到异常反射交错数据，这提供了异常反射的交错程度信息，有助于识别和分析铝合金表面的异常交错情况；对异常反射交错数据进行交错点标签映射，得到异常交错点数据，通过标记异常交错点，可以更准确地表示铝合金表面的缺陷位置和形态，为后续处理提供更详细的信息；根据异常交错点数据，对异常反射交错数据进行交错密度计算，得到异常交错密度数据，这提供了异常交错点的密度分布情况，有助于判断缺陷的严重程度和分布情况；利用Scikit-learn机器学习库对标准反射角度数据进行机器学习，得到标准反射记忆数据，这通过机器学习算法从标准反射角度数据中提取出模式和特征，为后续的识别器构建提供基础数据；基于标准反射记忆数据，进行初始识别器构建，这利用标准反射角度数据和机器学习算法构建了一个初始的缺陷三维识别器，可以用于初步的缺陷识别；根据异常交错密度数据和异常反射交错数据，对初始缺陷三维模型进行异常复原模拟处理，得到光学缺陷三维识别器，这通过模拟异常情况下的交错点和交错密度，提高了识别器的准确性和可靠性，使其能够更好地识别铝合金表面的缺陷。

优选地，步骤S2具体为：

步骤S21：对缺陷三维模型进行缺陷半径计算，得到缺陷半径数据；

步骤S22：对缺陷三维模型进行纵向深度计算，得到缺陷纵向深度数据；

步骤S23：根据缺陷半径数据以及缺陷纵向深度数据进行缺陷损伤评估，得到缺陷损伤值；

步骤S24：当缺陷损伤值大于或等于预设的缺陷损伤阈值时，则对铝合金进行第一修复处理，生成缺陷修复数据；

步骤S25：当缺陷损伤值小于预设的缺陷损伤阈值时，则对铝合金镀层进行第二修复处理，生成缺陷修复数据。

本发明实施例中，对每个检测到的缺陷进行半径计算，使用三维模型数据，计算每个检测到的缺陷的纵向深度，这可以涉及到在三维模型中测量缺陷的深度或者使用传感器测量技术，综合考虑缺陷的半径和纵向深度数据，计算每个缺陷的损伤值，损伤值可能是一个综合指标，反映了缺陷的大小和深度对材料性能的潜在影响，比较每个缺陷的损伤值与预设的损伤阈值，如果损伤值大于或等于阈值，意味着缺陷可能对材料性能有显著影响，需要进行第一修复处理，如果损伤值小于预设的损伤阈值，表明缺陷对材料性能的影响较小，但可能会影响外观或其他方面，在这种情况下，可以选择进行第二修复处理，通常是对铝合金的表面涂层进行修复。

本发明通过对缺陷三维模型进行缺陷半径计算，得到缺陷半径数据，这提供了缺陷的尺寸信息，有助于评估缺陷的大小和形态；通过对缺陷三维模型进行纵向深度计算，得到缺陷纵向深度数据，这提供了缺陷的深度信息，有助于评估缺陷对铝合金结构的穿透程度；根据缺陷半径数据和缺陷纵向深度数据，进行缺陷损伤评估，得到缺陷损伤值，这提供了缺陷的损伤程度信息，有助于判断缺陷对铝合金结构的影响程度；当缺陷损伤值大于或等于预设的缺陷损伤阈值时，进行第一修复处理，这可以快速修复具有较大损伤的缺陷，避免进一步的结构破坏和损失；当缺陷损伤值小于预设的缺陷损伤阈值时，进行第二修复处理，主要针对铝合金镀层，这有助于修复缺陷对铝合金表面的影响，提高表面的光洁度和外观质量。

优选地，步骤S23中的缺陷修复难度计算是通过缺陷损伤评估算法进行的，其中缺陷损伤评估算法如下所示：

其中，F表示缺陷损伤值，T表示缺陷半径数据，m表示缺失物体质量预估值，v表示缺失物体体积系数，x表示铝合金硬度系数，k表示铝合金的应力系数，α表示铝合金的形变系数，β表示铝合金的结构密度，ω表示缺陷损伤评估算法的误差调整值。

本发明构建了一个缺陷损伤评估算法，该算法综合考虑了多个参数和因素，包括缺陷半径数据、缺失物体质量预估值、缺失物体体积系数、铝合金硬度系数、铝合金的应力系数、铝合金的形变系数、铝合金的结构密度以及误差调整值，通过综合考量这些因素，能够更全面地评估缺陷的损伤程度，提供更准确的损伤值。该算法充分考虑了缺陷半径数据T，该参数表示缺陷的尺寸，有助于评估缺陷对铝合金结构的影响程度，较大的缺陷半径通常意味着更大的损伤值，因为缺陷的影响范围更广；缺失物体质量预估值m，该参数表示缺失物体的质量，用于评估动能和应力能的影响，较大的质量值表示缺失物体对铝合金结构的影响更大；缺失物体体积系数v，该参数表示缺失物体的体积与缺陷半径之间的关系，通过考虑体积系数，可以更准确地估计缺失物体对铝合金结构的动能影响；铝合金硬度系数x，该参数表示铝合金的硬度，用于评估应力能的影响，较高的硬度值表示铝合金对应力的抵抗能力更强；铝合金的应力系数k，该参数表示铝合金的应力特性，用于评估应力能的影响，较大的应力系数值表示铝合金的应力响应更敏感；铝合金的形变系数α，该参数表示铝合金的形变特性，考虑了铝合金在缺陷作用下的形变情况，较大的形变系数值表示铝合金更容易发生形变；铝合金的结构密度β，该参数表示铝合金的结构紧密程度，用于评估热力学因素的影响，较大的结构密度值表示铝合金的结构更紧密；缺陷损伤评估算法的误差调整值ω，该参数用于对评估结果进行修正和调整，以提高算法的准确性和可靠性。

优选地，其中第一修复处理步骤具体为：

根据缺陷三维模型进行缺陷斜面网格化划分，得到斜面网格化数据；

对斜面网格化数据进行斜面坡度计算，得到斜面坡度数据集；

对斜面坡度数据集进行方差计算，得到斜面坡度方差数据；

根据斜面坡度方差数据对缺陷纵向深度数据进行纵向坡度关联，得到斜面垂直坡度数据；

对斜面垂直坡度数据进行坡面表征结构检测，得到斜面表征结构数据；

对斜面表征结构数据进行方位匹配延展分析，得到表征方位延展数据；

根据斜面垂直坡度数据对表征方位延展数据进行结构走向分析，得到表征结构走向数据；

根据表征结构走向数据以及斜面垂直坡度数据进行工艺流程适配处理，得到修复工艺流程数据；

基于修复工艺流程数据对铝合金进行缺陷模拟修复，从而生成缺陷修复数据。

本发明实施例中，将缺陷三维模型进行分割，将其转化为网格数据，特别关注缺陷的斜面部分，对每个网格元素的斜面进行坡度计算，以了解斜面的陡峭程度，可以使用几何或数值方法来计算斜面的坡度，对斜面坡度数据集进行统计分析，计算坡度的方差，方差可以提供有关坡面平整度的信息，使用斜面坡度方差数据与缺陷纵向深度数据进行相关分析，以确定坡度和深度之间的关系，这有助于理解斜面坡度如何与深度变化相关，对斜面垂直坡度数据进行分析，以检测可能存在的表征结构或模式，这些结构可以是凹槽、凸起或其他斜面特征，识别表征结构的方向和延展性，这有助于理解斜面上不同结构的排列和分布，分析表征结构的走向，即它们在斜面上的定向，这有助于理解斜面上结构的定向性，基于前述分析结果，确定适合的修复工艺流程，这可能包括选择修复工具、修复方法和材料，使用所选择的修复工艺流程对缺陷进行模拟修复，这将产生缺陷修复的具体数据，可以包括修复后的几何模型、材料信息。

本发明通过将缺陷三维模型进行斜面网格化划分，可以将缺陷表面分割成小块网格，提供了更精细的缺陷表面数据，有助于后续步骤中的坡度计算和分析；通过对斜面网格化数据进行坡度计算，可以得到每个斜面的坡度信息，这有助于了解缺陷表面的平整程度和斜率情况，为后续步骤提供基础数据；通过计算斜面坡度数据的方差，可以评估缺陷表面的坡度变化情况，方差较大的区域表示表面坡度的变化较大，可能存在较明显的凹凸不平区域；根据斜面坡度方差数据对缺陷纵向深度数据进行纵向坡度关联，得到斜面垂直坡度数据，这有助于了解缺陷表面的垂直坡度情况，即表面凹凸度的变化程度；对斜面垂直坡度数据进行坡面表征结构检测，可以识别出缺陷表面的结构特征。这有助于进一步分析缺陷表面的结构情况，例如凹陷走向、凸起走向、平整，对坡面表征结构数据进行方位匹配延展分析，可以确定缺陷表面结构的方向和延展范围。这有助于进一步了解缺陷的形态和尺寸特征，根据斜面垂直坡度数据对表征方位延展数据进行结构走向分析，可以确定缺陷表面结构的走向。这有助于了解缺陷的走向特征，指导后续的工艺流程适配处理；根据表征结构走向数据以及斜面垂直坡度数据，进行工艺流程适配处理，这意味着根据缺陷的表征特征和走向，选择合适的修复工艺流程，以确保修复的有效性和准确性；基于修复工艺流程数据对铝合金进行缺陷模拟修复，生成缺陷修复数据，这有助于模拟修复过程，评估修复效果，并为实际修复提供指导和参考。

优选地，其中第二修复处理步骤具体为：

根据缺陷半径数据对铝合金镀层进行损伤面积计算，得到镀层损伤面积数据；

基于反射角度数据集以及缺陷三维模型对铝合金镀层进行镀层结构提取，得到镀层结构数据；

对镀层结构数据进行结构分层，得到镀层结构分层数据；

基于反射角度数据集对镀层结构分层数据进行材料结构分析，得到分层材料数据集；

基于反射角度数据集对分层材料数据集进行材料镀层方式评估，得到镀层方式数据；

根据镀层结构分层数据对分层材料数据集进行分层厚度计算，得到分层厚度数据；

根据镀层方式数据、分层厚度数据对分层材料数据集进行分层镀化间隔时间评估，得到镀化时间间隔数据；

根据镀层损伤面积数据以及分层材料数据集进行修复材料配比计算，得到材料配比数据；

基于镀层方式数据以及分层厚度数据对镀层结构分层数据进行结构流程确立，得到结构流程修复数据；

基于材料配比数据、结构流程修复数据以及镀化时间间隔数据对铝合金表面镀层进行模拟修复处理，生成缺陷修复数据。

本发明实施例中，使用缺陷半径数据来计算缺陷对镀层的损伤面积，这涉及到几何计算，如圆形缺陷的面积计算；使用反射角度数据集和缺陷的三维模型来提取铝合金镀层的结构信息，这可以包括表面的纹理、凹凸、纹理方向，将镀层结构数据进行分层，以便进一步分析，这有助于理解镀层的不同层次和特性，使用反射角度数据来分析镀层结构分层的材料特性，这可以涉及材料的组成、密度、厚度，根据反射角度数据和分层材料数据，评估适合的镀层方式，这可能包括涂覆、喷涂、电镀，使用镀层结构分层数据来计算每个层次的镀层厚度，这有助于了解镀层的厚度分布，基于镀层方式、分层厚度数据，评估不同层次之间的镀化时间间隔，这可以确保不同层次的镀层形成相互兼容的结构，使用镀层损伤面积数据和分层材料数据来计算适合的修复材料配比，这可以包括修复材料的成分、比例，基于镀层方式和分层厚度等数据，确定修复的结构流程，这包括修复的步骤、顺序和方法，使用前述的数据和结构流程，对铝合金表面进行模拟修复处理，这将生成缺陷修复的具体数据，包括修复后的结构和性质。

本发明通过根据缺陷半径数据对铝合金镀层进行损伤面积计算，可以准确评估镀层受损的程度，这有助于了解缺陷对镀层的影响范围和程度，为后续步骤提供基础数据；基于反射角度数据集以及缺陷三维模型，对铝合金镀层进行结构提取，这可以识别出镀层的特征和形态，为后续步骤提供镀层结构数据；对镀层结构数据进行结构分层，将镀层分成不同的层次，这有助于进一步分析镀层的组成和结构特征，为后续步骤提供分层材料数据；基于反射角度数据集对镀层结构分层数据进行材料结构分析，得到分层材料数据集，这可以确定每个镀层分层的材料组成，为后续步骤提供材料信息；基于反射角度数据集对分层材料数据集进行材料镀层方式评估，这有助于确定适合每个分层材料的镀层方式，以确保修复效果和附着力；根据镀层结构分层数据对分层材料数据集进行分层厚度计算，这可以确定每个镀层分层的厚度，为后续步骤提供镀层厚度数据；根据镀层方式数据和分层厚度数据对分层材料数据集进行分层镀化间隔时间评估，这有助于确定不同分层之间的镀化时间间隔，以确保修复过程的完整性和质量；根据镀层损伤面积数据以及分层材料数据集进行修复材料配比计算，这可以确定每个分层需要使用的修复材料的比例和配比，以实现修复效果的一致性和匹配性；基于镀层方式数据和分层厚度数据对镀层结构分层数据进行结构流程确立，得到结构流程修复数据，这有助于确定每个分层的修复流程和顺序，提供修复操作的指导和参考；基于材料配比数据、结构流程修复数据以及镀化时间间隔数据对铝合金表面镀层进行模拟修复处理，生成缺陷修复数据，这可以模拟修复过程，评估修复效果，并为实际修复提供指导和参考。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：根据缺陷修复数据对铝合金表面进行三维角度图像采集，得到修复图像数据集；

步骤S32：对修复图像数据集进行特征关联，得到图像关联数据集；

步骤S33：根据图像关联数据集进行模糊化处理，得到图像模糊化数据集；

步骤S34：根据图像模糊化数据集进行色差校验，得到色差校验数据；

步骤S35：根据缺陷修复数据对铝合金进行稳定性校验，得到稳定性校验数据；

步骤S36：根据色差校验数据以及稳定性校验数据进行修复效果评估，得到修复效果评估数据。

作为本发明的一个实例，参考图2所示，在本实例中所述步骤S3包括：

步骤S31：根据缺陷修复数据对铝合金表面进行三维角度图像采集，得到修复图像数据集；

本发明实施例中，使用图像采集设备对铝合金表面进行三维角度图像采集，采集图像时应确保涵盖了修复区域，并获得高质量、清晰的图像数据。

步骤S32：对修复图像数据集进行特征关联，得到图像关联数据集；

本发明实施例中，使用计算机视觉或图像处理技术，从修复前后的图像中提取特征。这些特征可以是视觉、结构或其他与修复相关的信息，常用的特征包括颜色、纹理、形状、边缘、角点，选择的特征应与问题领域和具体修复任务，将提取的特征进行描述，通常是将特征值进行标准化或规范化，以便进行后续的数据分析，将修复前后的图像特征进行关联，以建立它们之间的联系，这可以采用各种方法，包括特征匹配、对应点的建立、特征对齐，创建一个数据集，其中包含修复前后图像及其特征之间的关联，这个数据集将作为后续处理的基础。

步骤S33：根据图像关联数据集进行模糊化处理，得到图像模糊化数据集；

本发明实施例中，对图像关联数据集进行模糊化处理，以减少细节并模糊图像特征，这可以采用图像处理技术中的模糊滤镜或其他模糊化方法来模拟现实场景中的一些模糊情况。

步骤S34：根据图像模糊化数据集进行色差校验，得到色差校验数据；

本发明实施例中，基于模糊化后的图像数据集，进行色彩差异分析，评估修复前后的色彩差异，可以使用色彩分析工具或图像处理算法来量化和分析颜色差异。

步骤S35：根据缺陷修复数据对铝合金进行稳定性校验，得到稳定性校验数据；

本发明实施例中，根据缺陷修复数据，对铝合金进行稳定性校验，以确保修复区域的结构和物理特性符合要求，这可能包括材料的力学性能、耐腐蚀性方面的评估

步骤S36：根据色差校验数据以及稳定性校验数据进行修复效果评估，得到修复效果评估数据。

本发明实施例中，基于色差校验数据和稳定性校验数据，对修复效果进行评估，结合色彩差异和稳定性的评估结果，得出综合的修复效果评估数据，以评价修复工作的效果和质量。

本发明根据缺陷修复数据对铝合金表面进行三维角度图像采集，得到修复图像数据集，通过采集修复后的铝合金表面图像，可以获取实际修复结果的可视化数据，为后续步骤提供基础数据；对修复图像数据集进行特征关联，得到图像关联数据集，通过特征关联分析修复图像数据集，可以识别出不同修复特征之间的关联关系，为后续步骤提供图像关联数据；根据图像关联数据集进行模糊化处理，得到图像模糊化数据集，通过模糊化处理修复图像数据，可以减少图像中的细节信息，突出修复效果的整体观感，为后续步骤提供图像模糊化数据；据图像模糊化数据集进行色差校验，得到色差校验数据，通过对图像模糊化数据进行色差校验，可以评估修复后图像的颜色差异程度，判断修复效果的色彩一致性，为后续步骤提供色差校验数据；根据缺陷修复数据对铝合金进行稳定性校验，得到稳定性校验数据，通过对修复后的铝合金进行稳定性校验，可以评估修复结果的耐久性和稳定性，判断修复效果在长期使用中的表现，为后续步骤提供稳定性校验数据；根据色差校验数据以及稳定性校验数据进行修复效果评估，得到修复效果评估数据，通过综合考虑色差校验和稳定性校验的数据，可以对修复效果进行综合评估，判断修复结果的质量和可接受程度。

优选地，步骤S34包括以下步骤：

步骤S341：对图像模糊化数据集进行分辨率筛选，得到图像优化数据集；

步骤S342：对图像优化数据集进行像素差计算，得到图像像素差数据；

步骤S343：根据图像像素差数据进行标准颜色值转换，得到标准图像颜色数据；

步骤S344：对标准图像颜色数据进行二值化处理，得到二值化图像数据；

步骤S345：对二值化图像数据进行连通区域分析，得到连通区域数据；

步骤S346：对连通区域数据边缘色彩检测，得到边缘色彩数据；

步骤S347：根据边缘色彩数据以及连通区域数据进行数学形态学处理，得到数学形态图像数据；

步骤S348：根据数学形态图像数据进行色差校验，得到色差校验数据。

作为本发明的一个实例，参考图3所示，在本实例中所述步骤S34包括：

步骤S341：对图像模糊化数据集进行分辨率筛选，得到图像优化数据集；

本发明实施例中，加载图像模糊化数据集，使用适当的算法或指标来评估图像的分辨率。常用的指标包括像素密度、边缘清晰度、细节丰富度，根据分辨率评估结果，选择具有较高分辨率和丰富细节的图像部分，可以设定一个阈值，只保留分辨率高于该阈值的图像区域，将经过分辨率筛选的图像部分保存到图像优化数据集中，得到优化后的图像数据集。

步骤S342：对图像优化数据集进行像素差计算，得到图像像素差数据；

本发明实施例中，将经过分辨率筛选的图像优化数据集加载到程序或工具中，对每个图像进行像素差计算，比较相邻像素的亮度差异，计算当前像素与相邻像素的亮度差值，计算当前像素的亮度梯度值，表示颜色变化的强度，通过比较像素的亮度、对比度和结构信息，计算像素之间的相似性。

步骤S343：根据图像像素差数据进行标准颜色值转换，得到标准图像颜色数据；

本发明实施例中，准备一个颜色映射表，将像素差值映射到标准颜色值。这个映射表可以根据具体需求进行定义，可以是固定的映射表，也可以根据像素差值动态生成，从图像像素差数据集中获取当前像素的像素差值，根据颜色映射表，将像素差值映射到对应的标准颜色值。可以通过线性映射、阈值映射或自定义映射函数来实现，将转换后的标准颜色值保存到标准图像颜色数据集中，可以使用矩阵或数组的形式存储，每个元素表示一个像素点的标准颜色值。

步骤S344：对标准图像颜色数据进行二值化处理，得到二值化图像数据；

本发明实施例中，编写程序或脚本以加载标准图像颜色数据中的图像，这通常涉及使用图像处理库(如OpenCV、PIL等)来加载图像文件，从每个标准彩色图像中提取颜色信息，这可以包括RGB颜色通道的值或其他颜色空间(如HSV、Lab)的值，定义一个二值化处理条件，以确定哪些颜色将被视为前景(白色)和哪些颜色将被视为背景(黑色)，这个条件可以基于颜色阈值、亮度、对比度因素，对颜色数据应用二值化处理条件，将图像转换为二值化图像，这通常涉及将颜色值与阈值进行比较，并根据比较结果将像素设置为前景或背景，对于每个图像，根据二值化处理的结果，生成一个新的二值化图像，在这些图像中，只有前景和背景两种颜色，将生成的二值化图像保存到一个新的文件夹或数据库中，以创建二值化图像数据集，确保在保存图像时保持图像的质量和分辨率。

步骤S345：对二值化图像数据进行连通区域分析，得到连通区域数据；

本发明实施例中，使用图像处理库或算法来执行连通区域分析。这将有助于识别和标记图像中的不同连通区域，其中相邻像素被视为属于同一区域，从连通区域分析的结果中提取有关连通区域的数据，例如区域的位置、大小、形状。

步骤S346：对连通区域数据边缘色彩检测，得到边缘色彩数据；

本发明实施例中，定义边缘色彩检测的条件。这可以包括颜色差异、颜色梯度、边缘检测算法，需要明确定义哪些颜色被视为边缘色彩，针对每个连通区域，应用定义的边缘色彩检测条件，以确定哪些区域包含边缘色彩，这通常涉及比较区域内像素的颜色值，以检测颜色变化，对于每个连通区域，根据边缘色彩检测的结果，生成一个新的数据结构，用于存储包含边缘色彩的信息，这可以是一个列表、表格或其他数据结构。

步骤S347：根据边缘色彩数据以及连通区域数据进行数学形态学处理，得到数学形态图像数据；

本发明实施例中，确定要应用的数学形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算，对每个连通区域，应用定义的数学形态学操作，这将在边缘色彩数据上进行操作，以获得新的形态学特征，为每个连通区域生成包含数学形态学操作结果的新数据结构，用于存储数学形态学图像数据，整合所有区域的数学形态图像数据以创建最终的数学形态图像。

步骤S348：根据数学形态图像数据进行色差校验，得到色差校验数据。

本发明实施例中，根据需求选择适当的色差校验方法，色差校验是用于测量颜色之间的差异的过程，通常涉及到计算不同颜色之间的色差值，比如Delta E值，CIE Lab颜色空间的差异，对数学形态图像数据中的颜色进行校验，这可能涉及计算每个像素或区域之间的色差，或者与特定参考颜色进行比较，取决于所选的色差校验方法，根据所选的色差校验方法，生成色差校验数据，记录颜色之间的差异度，这通常会生成一个包含差异度值的新数据结构，该结构可能是图像、数据数组或其他适合需求的格式，整合所有区域的色差校验数据以创建最终的色差校验结果。

本发明对图像模糊化数据集进行分辨率筛选，得到图像优化数据集，通过对图像模糊化数据集进行分辨率筛选，可以选择在模糊化过后还具有较高清晰度和清晰度的图像，提高后续步骤的处理效果，为修复效果评估提供更准确的数据基础；对图像优化数据集进行像素差计算，得到图像像素差数据，通过像素差计算，可以分析图像中像素之间的差异程度，进一步评估修复效果的色差程度，为后续步骤提供更具量化的色差数据；根据图像像素差数据进行标准颜色值转换，得到标准图像颜色数据，通过将图像像素差转换为标准颜色值，可以将色差数据与标准颜色范围进行比较，进一步评估修复结果的颜色一致性，提供更具标准化的颜色数据；对标准图像颜色数据进行二值化处理，得到二值化图像数据，通过将标准图像颜色数据进行二值化处理，可以将复杂的颜色信息转化为简化的黑白图像，突出边缘特征，为后续步骤的连通区域分析提供更清晰的图像数据；对二值化图像数据进行连通区域分析，得到连通区域数据，通过连通区域分析，可以识别出图像中的连通区域，即相邻像素相同的区域，用于进一步分析边缘特征和形态学处理；对连通区域数据进行边缘色彩检测，得到边缘色彩数据，通过边缘色彩检测，可以识别出连通区域的边缘部分的颜色信息，用于后续步骤的数学形态学处理和色差校验；根据边缘色彩数据以及连通区域数据进行数学形态学处理，得到数学形态图像数据，通过数学形态学处理，可以对连通区域进行形态学变换，如膨胀、腐蚀，进一步提取边缘特征和优化图像结构，为后续步骤的色差校验提供更准确的数据基础，根据数学形态图像数据进行色差校验，得到色差校验数据，通过对数学形态图像数据进行色差校验，可以评估修复结果的色差程度，判断修复效果的颜色一致性，提供更具量化的色差数据供评估和比较。

优选地，步骤S35包括以下步骤：

步骤S351：根据缺陷修复数据进行测试参数提取，得到缺陷测试参数数据；

步骤S352：根据缺陷测试参数数据进行测试环境搭建，得到测试环境数据；

步骤S353：根据缺陷测试参数数据以及测试环境数据进行振动频率设定，得到振动频率数据，其中振动频率数据包括高频振动数据以及超高频振动数据；

步骤S354：对高频振动数据以及超高频振动数据进行蒙特卡洛积分处理，得到振动频率权重数据；

步骤S355：基于振动频率权重数据对铝合金进行振动模拟测试，得到振动模拟结果数据；

步骤S356：根据振动模拟结果数据进行弹性参数提取，得到弹性参数数据；

步骤S357：根据弹性参数数据进行应力拉伸测试，得到拉力耐受测试数据；

步骤S358：根据振动模拟结果数据以及拉力耐受测试数据对铝合金进行稳定性校验，得到稳定性校验数据。

作为本发明的一个实例，参考图4所示，在本实例中所述步骤S35包括：

步骤S351：根据缺陷修复数据进行测试参数提取，得到缺陷测试参数数据；

本发明实施例中，收集或准备缺陷修复数据，这可能包括修复前的缺陷描述、修复过程的记录和相关文档，确定如何从缺陷修复数据中提取测试参数，这可能涉及文本分析、图像处理或其他技术，使用所选的方法从缺陷修复数据中提取测试参数，生成缺陷测试参数数据。

步骤S352：根据缺陷测试参数数据进行测试环境搭建，得到测试环境数据；

本发明实施例中，确保有所需的测试设备、工具和环境，以便进行下一步的测试，使用缺陷测试参数数据来配置测试环境，确保测试环境满足测试的需求，进行所需的设置和配置，以创建适当的测试环境，并记录相关的测试环境数据。

步骤S353：根据缺陷测试参数数据以及测试环境数据进行振动频率设定，得到振动频率数据，其中振动频率数据包括高频振动数据以及超高频振动数据；

本发明实施例中，确保振动设备处于工作状态，以便进行振动频率设定，使用提供的数据来配置振动设备，以设置所需的振动频率，这可能需要根据不同的测试参数进行不同的振动频率设置，记录已设置的振动频率，包括高频振动数据和超高频振动数据。

步骤S354：对高频振动数据以及超高频振动数据进行蒙特卡洛积分处理，得到振动频率权重数据；

本发明实施例中，使用蒙特卡洛方法对高频振动数据和超高频振动数据进行处理，以计算振动频率权重数据，根据蒙特卡洛积分处理的结果，生成振动频率权重数据，这些数据可能表示振动频率的相对权重或其他相关信息。

步骤S355：基于振动频率权重数据对铝合金进行振动模拟测试，得到振动模拟结果数据；

本发明实施例中，准备需要进行振动模拟测试的铝合金样品，使用振动频率权重数据配置振动测试设备，并执行振动模拟测试，记录振动模拟测试的结果数据，这些数据可能包括应力、变形参数。

步骤S356：根据振动模拟结果数据进行弹性参数提取，得到弹性参数数据；

本发明实施例中，使用振动模拟结果数据进行分析，以提取有关铝合金的弹性参数，如杨氏模量，提取的弹性参数数据可以包括弹性模量、剪切模量。

步骤S357：根据弹性参数数据进行应力拉伸测试，得到拉力耐受测试数据；

本发明实施例中，确保有适当的设备和工具进行应力拉伸测试，使用提取的弹性参数数据配置拉伸测试设备，并执行拉力耐受测试，记录拉力耐受测试的结果数据，包括拉伸应力、应变参数。

步骤S358：根据振动模拟结果数据以及拉力耐受测试数据对铝合金进行稳定性校验，得到稳定性校验数据。

本发明实施例中，收集振动模拟结果数据和拉力耐受测试数据，这些数据应包括有关铝合金在不同条件下的振动响应和拉力耐受性能的信息，检查数据以确保其准确性和完整性。删除或修复任何损坏或不准确的数据点，使用适当的数据分析工具和方法，对振动模拟结果数据和拉力耐受测试数据进行分析。这可以包括统计分析、频谱分析和振动模态分析，以了解铝合金的性能和稳定性，基于分析结果，建立一个稳定性校验模型，这个模型可以基于统计学、工程学原理或机器学习方法，使用稳定性校验模型，生成稳定性校验数据，这些数据将根据模型的输入条件和所需的输出参数生成，将生成的稳定性校验数据与实际观测数据进行比较，这有助于确定模型的准确性和可靠性。

本发明根据缺陷修复数据进行测试参数提取，得到缺陷测试参数数据，通过提取缺陷修复数据中的关键参数，可以确定测试过程中需要关注和监测的测试参数，为后续步骤提供准确的测试参数数据；根据缺陷测试参数数据进行测试环境搭建，得到测试环境数据，通过根据缺陷测试参数数据搭建合适的测试环境，可以模拟实际使用条件，创造接近真实情况的测试环境，为后续步骤的振动模拟测试提供准确的数据基础；根据缺陷测试参数数据以及测试环境数据进行振动频率设定，得到振动频率数据，其中振动频率数据包括高频振动数据以及超高频振动数据，通过设定合适的振动频率，可以模拟铝合金在实际使用中受到的振动条件，为后续步骤的振动模拟测试提供准确的振动频率数据；对高频振动数据以及超高频振动数据进行蒙特卡洛积分处理，得到振动频率权重数据，通过蒙特卡洛积分处理，可以对振动数据进行统计分析和加权计算，得到振动频率的权重数据，用于后续步骤的振动模拟测试和稳定性校验；基于振动频率权重数据对铝合金进行振动模拟测试，得到振动模拟结果数据，通过进行振动模拟测试，可以评估铝合金在实际振动条件下的性能和稳定性，为后续步骤的弹性参数提取和稳定性校验提供准确的数据基础；根据振动模拟结果数据进行弹性参数提取，得到弹性参数数据，通过分析振动模拟结果数据，可以提取铝合金的弹性参数，如弹性模量、刚度，用于后续步骤的应力拉伸测试和稳定性校验；根据弹性参数数据进行应力拉伸测试，得到拉力耐受测试数据，通过应力拉伸测试，可以评估铝合金在不同应力条件下的拉伸性能和耐受能力，为后续步骤的稳定性校验提供准确的数据基础；根据振动模拟结果数据以及拉力耐受测试数据对铝合金进行稳定性校验，得到稳定性校验数据，通过将振动模拟结果数据和拉力耐受测试数据进行综合分析，可以评估铝合金的稳定性和可靠性，为进行进一步的优化和改进提供准确的稳定性校验数据。

本发明通过对铝合金表面进行激光散射数据收集和反射路径分析，可以检测和识别表面的光学缺陷，这些缺陷可能包括裂纹、凹陷、气泡表面缺陷，其检测可以帮助及早发现潜在的问题，并采取相应的措施进行修复或处理；通过对激光反射数据进行反射路径分析和反射点映射处理，可以得到反射角度数据集，这些数据记录了不同点位上的光线反射角度，提供了关于表面几何形状和缺陷位置的信息，这有助于进一步的分析和建模处理；基于反射角度数据集构建光学缺陷三维识别器，可以利用机器学习、图像处理或其他相关技术，对铝合金表面的缺陷进行识别和分类，这样的识别器可以自动化地检测和分析大量的数据，提高识别的准确性和效率；利用光学缺陷三维识别器对铝合金表面进行缺陷识别建模处理，可以生成缺陷三维模型，该模型提供了对缺陷的空间位置、形状和尺寸详细信息的表示，这有助于进一步的分析、评估和修复过程。通过对缺陷三维模型进行评估，可以量化缺陷的损伤程度，这有助于判断缺陷对铝合金的影响程度，确定是否需要修复以及修复的优先级，缺陷损伤值提供了一个指标，可以帮助决策者做出明智的决策，以确保产品质量和可靠性，根据缺陷三维模型，生成缺陷修复数据，这些数据描述了修复过程中需要采取的具体措施，包括修复的位置、方法和材料，生成缺陷修复数据有助于指导修复过程，确保修复的准确性和可靠性，提高修复效率。根据缺陷修复数据对铝合金进行稳定性校验，得到稳定性校验数据，这些数据用于验证修复后的铝合金结构的稳定性和强度，稳定性校验数据提供了对修复效果的定量评估，以确保修复后的铝合金具有足够的结构稳定性，能够满足设计要求和使用条件；根据稳定性校验数据进行修复效果评估，得到修复效果评估数据，这些数据用于评估修复过程的效果和质量，包括修复的准确性、强度和可靠性方面，修复效果评估数据可以用来判断修复是否成功，是否满足预期要求，并提供进一步改进和优化的指导。因此本发明一种铝合金的缺陷探伤方法是对传统的缺陷探伤方法做出的优化处理，解决了传统的铝合金的缺陷探伤方法存在着对缺陷进行精确分析，以及对表面镀层修复准确度低的问题，提高了缺陷分析的精确度，以及提高了对表面镀层修复的准确度。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种铝合金的缺陷探伤方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：对铝合金表面进行激光散射数据收集，得到激光反射数据；对激光反射数据进行反射路径分析，得到反射路径数据；根据反射路径数据对铝合金表面进行反射点映射处理，得到反射角度数据集；基于反射角度数据集构建光学缺陷三维识别器；利用光学缺陷三维识别器进行铝合金表面缺陷识别建模处理，得到缺陷三维模型；

步骤S2：对缺陷三维模型进行缺陷损伤评估，得到缺陷损伤值；对铝合金进行修复处理，生成缺陷修复数据；

步骤S3：根据缺陷修复数据对铝合金进行稳定性校验，得到稳定性校验数据；根据稳定性校验数据进行修复效果评估，得到修复效果评估数据。

2.根据权利要求1所述的铝合金的缺陷探伤方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：对铝合金表面进行激光散射数据收集，得到激光反射数据；

步骤S12：对激光反射数据进行反射路径分析，得到反射路径数据；

步骤S13：根据反射路径数据对铝合金表面进行反射点映射处理，得到反射点数据；

步骤S14：根据反射路径数据对反射点数据进行反射水平角度提取，得到反射角度数据集；

步骤S15：对反射角度数据集进行反射光线交错率计算，得到反射交错率数据；

步骤S16：基于反射角度数据集以及反射交错率数据构建光学缺陷三维识别器；

步骤S17：通过光学缺陷三维识别器对反射点数据进行铝合金表面缺陷识别建模处理，得到缺陷三维模型。

3.根据权利要求2所述的铝合金的缺陷探伤方法，其特征在于，其中光学缺陷三维识别器的构建步骤包括以下步骤：

利用预设的光学反射角度范围阈值对反射角度数据集进行反射角度筛选，分别得到标准反射角度数据和异常反射角度数据；

根据反射交错率数据对异常反射角度数据进行交错概率分布计算，得到异常反射交错数据；

对异常反射交错数据进行交错点标签映射，得到异常交错点数据；

根据异常交错点数据对异常反射交错数据进行交错密度计算，得到异常交错密度数据；

利用Scikit-leam机器学习库对标准反射角度数据进行机器学习，得到标准反射记忆数据；

基于标准反射记忆数据进行初始识别器构建，得到初始缺陷三维识别器；

根据异常交错密度数据以及异常反射交错数据对初始缺陷三维模型进行异常复原模拟处理，得到光学缺陷三维识别器。

4.根据权利要求3所述的铝合金的缺陷探伤方法，其特征在于，步骤S2具体为：

步骤S21：对缺陷三维模型进行缺陷半径计算，得到缺陷半径数据；

步骤S22：对缺陷三维模型进行纵向深度计算，得到缺陷纵向深度数据；

步骤S23：根据缺陷半径数据以及缺陷纵向深度数据进行缺陷损伤评估，得到缺陷损伤值；

步骤S24：当缺陷损伤值大于或等于预设的缺陷损伤阈值时，则对铝合金进行第一修复处理，生成缺陷修复数据；

步骤S25：当缺陷损伤值小于预设的缺陷损伤阈值时，则对铝合金镀层进行第二修复处理，生成缺陷修复数据。

5.根据权利要求4所述的铝合金的缺陷探伤方法，其特征在于，步骤S23中的缺陷修复难度计算是通过缺陷损伤评估算法进行的，其中缺陷损伤评估算法如下所示：

其中，F表示缺陷损伤值，T表示缺陷半径数据，m表示缺失物体质量预估值，v表示缺失物体体积系数，x表示铝合金硬度系数，k表示铝合金的应力系数，α表示铝合金的形变系数，β表示铝合金的结构密度，ω表示缺陷损伤评估算法的误差调整值。

6.根据权利要求4所述的铝合金的缺陷探伤方法，其特征在于，其中第一修复处理步骤具体为：

根据缺陷三维模型进行缺陷斜面网格化划分，得到斜面网格化数据；

对斜面网格化数据进行斜面坡度计算，得到斜面坡度数据集；

对斜面坡度数据集进行方差计算，得到斜面坡度方差数据；

根据斜面坡度方差数据对缺陷纵向深度数据进行纵向坡度关联，得到斜面垂直坡度数据；

对斜面垂直坡度数据进行坡面表征结构检测，得到斜面表征结构数据；

对斜面表征结构数据进行方位匹配延展分析，得到表征方位延展数据；

根据斜面垂直坡度数据对表征方位延展数据进行结构走向分析，得到表征结构走向数据；

根据表征结构走向数据以及斜面垂直坡度数据进行工艺流程适配处理，得到修复工艺流程数据；

基于修复工艺流程数据对铝合金进行缺陷模拟修复，从而生成缺陷修复数据。

7.根据权利要求4所述的铝合金的缺陷探伤方法，其特征在于，其中第二修复处理步骤具体为：

根据缺陷半径数据对铝合金镀层进行损伤面积计算，得到镀层损伤面积数据；

基于反射角度数据集以及缺陷三维模型对铝合金镀层进行镀层结构提取，得到镀层结构数据；

对镀层结构数据进行结构分层，得到镀层结构分层数据；

基于反射角度数据集对镀层结构分层数据进行材料结构分析，得到分层材料数据集；

基于反射角度数据集对分层材料数据集进行材料镀层方式评估，得到镀层方式数据；

根据镀层结构分层数据对分层材料数据集进行分层厚度计算，得到分层厚度数据；

根据镀层方式数据、分层厚度数据对分层材料数据集进行分层镀化间隔时间评估，得到镀化时间间隔数据；

根据镀层损伤面积数据以及分层材料数据集进行修复材料配比计算，得到材料配比数据；

基于镀层方式数据以及分层厚度数据对镀层结构分层数据进行结构流程确立，得到结构流程修复数据；

基于材料配比数据、结构流程修复数据以及镀化时间间隔数据对铝合金表面镀层进行模拟修复处理，生成缺陷修复数据。

8.根据权利要求4所述的铝合金的缺陷探伤方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：根据缺陷修复数据对铝合金表面进行三维角度图像采集，得到修复图像数据集；

步骤S32：对修复图像数据集进行特征关联，得到图像关联数据集；

步骤S33：根据图像关联数据集进行模糊化处理，得到图像模糊化数据集；

步骤S34：根据图像模糊化数据集进行色差校验，得到色差校验数据；

步骤S35：根据缺陷修复数据对铝合金进行稳定性校验，得到稳定性校验数据；

步骤S36：根据色差校验数据以及稳定性校验数据进行修复效果评估，得到修复效果评估数据。

9.根据权利要求8所述的铝合金的缺陷探伤方法，其特征在于，步骤S34包括以下步骤：

步骤S341：对图像模糊化数据集进行分辨率筛选，得到图像优化数据集；

步骤S342：对图像优化数据集进行像素差计算，得到图像像素差数据；

步骤S343：根据图像像素差数据进行标准颜色值转换，得到标准图像颜色数据；

步骤S344：对标准图像颜色数据进行二值化处理，得到二值化图像数据；

步骤S345：对二值化图像数据进行连通区域分析，得到连通区域数据；

步骤S346：对连通区域数据边缘色彩检测，得到边缘色彩数据；

步骤S347：根据边缘色彩数据以及连通区域数据进行数学形态学处理，得到数学形态图像数据；

步骤S348：根据数学形态图像数据进行色差校验，得到色差校验数据。

10.根据权利要求8所述的铝合金的缺陷探伤方法，其特征在于，步骤S35包括以下步骤：

步骤S351：根据缺陷修复数据进行测试参数提取，得到缺陷测试参数数据；

步骤S352：根据缺陷测试参数数据进行测试环境搭建，得到测试环境数据；

步骤S353：根据缺陷测试参数数据以及测试环境数据进行振动频率设定，得到振动频率数据，其中振动频率数据包括高频振动数据以及超高频振动数据；

步骤S354：对高频振动数据以及超高频振动数据进行蒙特卡洛积分处理，得到振动频率权重数据；

步骤S355：基于振动频率权重数据对铝合金进行振动模拟测试，得到振动模拟结果数据；

步骤S356：根据振动模拟结果数据进行弹性参数提取，得到弹性参数数据；

步骤S357：根据弹性参数数据进行应力拉伸测试，得到拉力耐受测试数据；

步骤S358：根据振动模拟结果数据以及拉力耐受测试数据对铝合金进行稳定性校验，得到稳定性校验数据。