【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机械工件检测，具体为基于大数据处理的工件热缺陷检测方法及系统。
技术介绍
1、热缺陷是指在机械零件或工件在加工、使用或服务过程中，由于热量的作用或影响而导致的一类缺陷或问题，这些缺陷通常涉及材料的结构、性能或形状的变化，通常包括裂纹、疲劳、变形等问题。这些热缺陷可能对机械零件的性能、寿命和安全性造成严重影响。因此，在制造和使用过程中，需要通过适当的检测技术和方法及时发现并修复这些热缺陷，以确保产品的质量和可靠性。机械工件的热缺陷检测是指通过不同的方法和技术，对机械零部件在加工或使用过程中可能产生的热缺陷进行检测和评估的过程，是为了确保产品质量、安全性和可靠性，降低制造和维修成本，并延长零件的使用寿命而进行的重要步骤。
2、目前对机械工件进行热缺陷检测的研究方面还存在一些不足，具体体现在传统的机械工件热缺陷检测方法通常只能检测工件的表面缺陷，对于内部缺陷的识别能力较弱，检测设备的精度和稳定性受到多种因素的影响，如环境变化、温度和工件材料，导致检测结果可能存在误差和不一致性，依赖人工分析，数据处理和解释复杂且费时，...
【技术保护点】
1.基于大数据处理的工件热缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于大数据处理的工件热缺陷检测方法，其特征在于：所述工件表面情况特征数据集，具体包括工件表面粗糙度、工件表面反射率、工件表面涂层厚度、工件表面污染面积。
3.根据权利要求2所述基于大数据处理的工件热缺陷检测方法，其特征在于：所述基于获取的工件表面情况特征数据集，比对得到工件热缺陷检测第一偏差值，具体分析过程为：
4.根据权利要求1所述基于大数据处理的工件热缺陷检测方法，其特征在于：所述工件材料特征数据集，具体包括工件密度、工件熔点、工件热导率、
【技术特征摘要】
1.基于大数据处理的工件热缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于大数据处理的工件热缺陷检测方法，其特征在于：所述工件表面情况特征数据集，具体包括工件表面粗糙度、工件表面反射率、工件表面涂层厚度、工件表面污染面积。
3.根据权利要求2所述基于大数据处理的工件热缺陷检测方法，其特征在于：所述基于获取的工件表面情况特征数据集，比对得到工件热缺陷检测第一偏差值，具体分析过程为：
4.根据权利要求1所述基于大数据处理的工件热缺陷检测方法，其特征在于：所述工件材料特征数据集，具体包括工件密度、工件熔点、工件热导率、工件热膨胀系数。
5.根据权利要求4所述基于大数据处理的工件热缺陷检测方法，其特征在于：所述基于获取的工件材料特征数据集，比对得到工件热缺陷检测第二偏差值，具体分析过程为：
6.根据权利要求1所述基于大数据处理的工件热缺陷检测方法，其特征在于：所述工件外表面热缺陷检测数...
【专利技术属性】
技术研发人员：施建保，
申请(专利权)人：南通进宝机械制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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