【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及金属/塑料复合件性能测试，尤其涉及复合件结合强度的预测方法、预测装置以及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、塑料凭借其质量轻、易于成型、性价比高等优点一直备受制造领域的青睐，但是单凭塑料材料在一些需要高强度等特殊要求场合中的应用却显得捉襟见肘。为此，复合材料及其相应的复合成型技术成为近年来备受关注的研究热点。
2、复合件的结合强度是其投入使用时需要特别关注的一个指标，现有的测试方式主要基于随机抽样进行破坏式测量，用抽样测试结果代表整批产品的性能。但由于复合件制样的工序复杂，且对金属基体进行微结构制备时，加工工艺的稳定性很大程度上受设备工作环境、使用年限等因素的干扰。随着环境的变化以及生产时间的延长，采用随机抽样的破坏式测量数据来反映整批产品的结合强度水平其置信水平将会受到很大影响。
3、因此，现有技术还有待于进一步的提升和改进。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题在于，目前缺少与复合件大批量生产模式匹配的检测方法。
2、本专利技术解决该技术问题所采用的技术方案是：提供一种复合件结合强度的预测方法，所述复合件包括金属基体和通过所述金属基体表面的微结构沟槽与所述金属基体相结合的塑料基体，其中，所述预测方法包括如下步骤：
3、获取所述沟槽宽度与所述塑料基体进入所述金属基体深度的比值h、所述微结构沟槽的完整度β以及所述微结构沟槽的表面高度方差均值
4、根据所述h、β、以及预先确定的复合件结合强度预测模型，计
5、作为优选技术方案，所述的复合件结合强度的预测方法，其中，所述预先确定的复合件结合强度预测模型由根据若干样本相应的所述h、β、及拉力，经过多元函数拟合得到。
6、作为优选技术方案，所述的复合件结合强度的预测方法，其中，获取所述微结构沟槽的表面高度方差均值的步骤包括：
7、在所述金属基体的具有微结构的表面选取若干个区域，获取所述若干个区域内的相应采样点的高度信息；
8、对所获取若干区域内采样点的高度信息进行降噪处理，得到各区域相应的点云数据；
9、分别对所述各区域点云数据进行同列所有采样点的高度方差运算，并进行每列的方差统计，得到各区域列方差的平均值；
10、对所获得的各区域列方差取平均值，得到所述微结构沟槽的表面高度方差均值
11、作为优选技术方案，所述的复合件结合强度的预测方法，其中，在所述步骤分别对所述各区域点云数据进行同列所有采样点的高度方差运算，并进行每列的方差统计，得各区域列方差的平均值，之前还包括：
12、根据所述塑料与所述金属基体表面微结构结合效果的分析，选取得到高度筛选阈值；所述高度筛选阈值为30微米；
13、将所述点云数据的ply文件输入基于高度阈值的筛选代码对所述点云数据进行简化。
14、作为优选技术方案，所述的复合件结合强度的预测方法，其中，获取所述微结构沟槽的完整度β的步骤包括：
15、获取所述金属基体表面所具有的微结构的形貌图像；根据微结构沟槽的分布情况，将所述形貌图形分成第一区域、第二区域和第三区域；对所述形貌图像进行灰度值读取，获得相应区域的灰度矩阵；
16、设定灰度阈值，基于所述灰度阈值筛选出不同区域内的沟槽分布；对所述沟槽分布进行特征统计，按列统计相应灰度矩阵中低于所述灰度阈值的采样点占整列采样点数目的比例，得到所述第一区域、第二区域以及第三区域的统计曲线图；
17、分别对所述第一区域、第二区域以及第三区域的统计曲线图中的各个峰面积进行积分计算，得到统计平均值分别记为β1、β2、β3；
18、对所述第一区域、第二区域以及第三区域的面积进行计算，分别记为s1、s2、s3；
19、根据公式计算得到所述微结构沟槽的完整度β；所述公式如下：
20、
21、作为优选技术方案，所述的复合件结合强度的预测方法，其中，所述灰度阈值为60。
22、获取沟槽宽度与塑料基体进入所述金属基体深度的比值h的步骤如下：
23、通过获取所述金属基体表面所具有的微结构的形貌图像，结合图像的放大倍数以及相应的图形比例，获取微结构沟槽的宽度数据a，通过金相显微镜或者ct扫描获取塑料进入金属基体的深度b；
24、将数据代入公式：h＝a/b获得对应的沟槽宽度与塑料基体进入所述金属基体深度的比值h。
25、作为优选技术方案，所述的复合件结合强度的预测方法，其中，所述复合件结合强度预测模型为相关系数为0.98。
26、第二方面，一种复合件结合强度的预测装置，包括：
27、获取模块，用于获取所述沟槽宽度与所述塑料基体进入所述金属基体深度的比值h、所述微结构沟槽的完整度β以及所述微结构沟槽的表面高度方差均值
28、计算模块，用于根据所述h、β、以及预先确定的复合件结合强度预测模型，得到所述复合件结合强度。
29、作为优选技术方案，所述复合件结合强度的预测装置，其中，所述预先确定的复合件结合强度预测模型由根据若干样本相应的所述h、β、及拉力，经过多元回归拟合得到。
30、第三方面，一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质包括存储的可执行程序，其中，在所述可执行程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述任意一项所述的预测方法。
31、有益效果：与现有技术相比，本专利技术提供的复合件结合强度的预测方法可用于批量化生产过程中复合件的质量校核，且该预测方法精度高、检测过程简便，避免了用随机抽样的破坏式测量数据代替整批产品结合强度的置信水平受到损害的问题。
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1.一种复合件结合强度的预测方法，所述复合件包括金属基体和通过所述金属基体表面的微结构沟槽与所述金属基体相结合的塑料基体，其特征在于，所述预测方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的复合件结合强度的预测方法，其特征在于，所述预先确定的复合件结合强度预测模型由根据若干样本相应的所述h、β、及拉力，经过多元函数回归拟合得到。
3.根据权利要求1所述的复合件结合强度的预测方法，其特征在于，获取所述微结构沟槽的表面高度方差均值的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的复合件结合强度的预测方法，其特征在于，在所述步骤分别对所述各区域点云数据进行同列所有采样点的高度方差运算，并进行每列的方差统计，得到各区域列方差的平均值，之前还包括：
5.根据权利要求1所述的复合件结合强度的预测方法，其特征在于，获取所述微结构沟槽的完整度β的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的复合件结合强度的预测方法，其特征在于，所述灰度阈值为60。
7.根据权利要求1所述的复合件结合强度的预测方法，其特征在于，获取所述获取沟槽宽度与塑料基体进入所述金
8.根据权利要求2所述的复合件结合强度的预测方法，其特征在于，所述复合件结合强度预测模型为模型相关系数为0.98。
9.一种复合件结合强度的预测装置，其特征在于包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的可执行程序，其中，在所述可执行程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至8中任意一项所述的预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种复合件结合强度的预测方法，所述复合件包括金属基体和通过所述金属基体表面的微结构沟槽与所述金属基体相结合的塑料基体，其特征在于，所述预测方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的复合件结合强度的预测方法，其特征在于，所述预先确定的复合件结合强度预测模型由根据若干样本相应的所述h、β、及拉力，经过多元函数回归拟合得到。
3.根据权利要求1所述的复合件结合强度的预测方法，其特征在于，获取所述微结构沟槽的表面高度方差均值的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的复合件结合强度的预测方法，其特征在于，在所述步骤分别对所述各区域点云数据进行同列所有采样点的高度方差运算，并进行每列的方差统计，得到各区域列方差的平均值，之前还包括：
5.根据权利要求1所述的复...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨灿，曾罗喜，刘勇，舒阳，张磊，陈华，尹晓红，胡邓平，
申请(专利权)人：深圳技术大学，
类型：发明
国别省市：
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