【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种金属表面处理，尤其涉及一种基于机器学习的零件表面硬化装置和复原补偿方法。
技术介绍
1、在当今社会中，工业的迅速发展离不开性能不断提高的金属零件，其中，为了提高金属零件的耐磨性、耐腐蚀性和抗疲劳性能，对金属零件的表面进行硬化处理是重要的技术手段。然而，在金属零件的硬化处理过程中，经常会出现复原现象，即硬化层在后续加工或使用过程中发生退化；复原现象的发生往往难以预测和控制，会导致零件的表面硬度下降，从而减少零件的使用寿命。、
2、现有技术中，针对复原现象的处理，通常采取事后补救措施，如再处理或性能增强；但目前的技术大多基于固定的工艺参数，对金属零件的表面性能与复原处理参数之间的复杂关系缺乏深入研究，使得处理过程缺乏理论支持，难以实现精确控制，往往会导致对金属零件的复原补偿处理不到位或过度处理，从而影响金属零件的性能稳定性；也容易造成资源浪费和额外开支，缺乏经济效益。
技术实现思路
1、本专利技术克服了现有技术的不足，提供一种基于机器学习的零件表面硬化装置和复原补
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的零件表面硬化装置，包括：硬化处理模块，与所述硬化处理模块连接的复原处理平台，与所述复原处理平台连接的统计分析模块，以及与所述统计分析模块连接的复原补偿数据库，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的零件表面硬化装置，其特征在于：所述硬化处理模块与所述补偿处理模块采取相同或相似的硬化处理方法。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的零件表面硬化装置，其特征在于：所述检测评估模块内设置有零件标准硬度表，所述零件标准硬度表包括若干规格的零件的标准硬度区间。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的零件表面硬化装置，包括：硬化处理模块，与所述硬化处理模块连接的复原处理平台，与所述复原处理平台连接的统计分析模块，以及与所述统计分析模块连接的复原补偿数据库，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的零件表面硬化装置，其特征在于：所述硬化处理模块与所述补偿处理模块采取相同或相似的硬化处理方法。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的零件表面硬化装置，其特征在于：所述检测评估模块内设置有零件标准硬度表，所述零件标准硬度表包括若干规格的零件的标准硬度区间。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的零件表面硬化装置，其特征在于：所述视觉检测单元包括：若干视觉传感器，以及图像处理器；所述硬度检测单元包括：若干硬度计。
5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的零件表面硬化装置，其特征在于：所述补偿处理模块内设置有安全检测单元；所述安全检测单元包括：若干温度检测器，以及若干压力检测器。
6.基于权利要求1-5中任一...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋晓玲，张苏，许加明，吴卫成，莫逊，高丽，章慧，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。