一种用于碳纤维成型的气泡消除方法与流程

本发明涉及碳纤维制备的，更具体地说，它涉及一种用于碳纤维成型的气泡消除方法。

背景技术：

1、碳纤维是一种高性能材料，具有优异的强度、刚度和轻质性。它越来越多地应用于航空航天、汽车和体育用品等领域，然而，碳纤维复合材料中气泡的存在会显著降低其机械性能，使其更容易发生失效。真空脱气是去除碳纤维复合材料中气泡的常用方法，该工艺涉及对复合材料施加真空，从而降低气泡内部的压力并导致它们膨胀和破裂，有效去除复合材料中的气泡并提高其整体质量，特别是在对碳纤维的表面处理时，去除残留的气泡。

2、上述的真空脱气在施加的真空压力过大，会导致碳纤维复合材料过度收缩或变形，甚至引起内部结构的损坏。而且现有的技术当中采用的是整体式抽真空，该效率很低，而且也会影响到整块碳纤维材料，目前没有针对由于局部环境下的碳纤维抽真空去除气泡的工艺。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于数据图像采集后可以实现对局部气泡抽真空的用于碳纤维成型的气泡消除方法。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

3、一种用于碳纤维成型的气泡消除方法，包括如下步骤，

4、s1、气泡定位，通过超声波检测仪对产品进行检测后定位气泡；

5、s2、抽真空，将产品送至真空机内，通过抽真空的方式，逐级降低压力，使气泡内部的气体扩散和溢出，从而消除气泡；

6、s3、释放真空，对真空机内的真空环境释放真空，将环境压力恢复到正常水平；

7、s4、检验，对产品进行物理检测，以检测产品内部的缺陷；

8、在步骤s1中定位气泡时，通过超声波检测仪采集的数据进行处理，经过处理后的数据进行图像重建和显示，生成气泡分布的二维或三维图像，以便可以直观地显示出气泡的位置、形状和分布情况，

9、通过图像处理算法对图像进行进一步处理分析，提取气泡是位置信息，最后对于提取出的气泡位置信息，进行进一步的结果评估和验证，输出待处理气泡信息，

10、在步骤s2中，通过待处理气泡信息选择真空机对产品进行抽真空，以便根据精准定位气泡位置对产品局部抽真空。

11、本发明进一步设置为：所述图像处理算法中包括了一个神经网络模型，用于气泡的识别和定位，且在对使用预处理后的图像数据作为输入，继续训练神经网络模型。

12、本发明进一步设置为：所述图像算法的具体步骤如下：

13、s11、图像进行去噪处理，以减少噪声对后续处理的影响，而后增强对比度，以提高气泡的边缘和轮廓的清晰度；

14、s12、使用canny边缘检测算法来检测图像中的边缘，包括气泡的边缘，以便确定气泡的位置、大小和形状；

15、s13、对边缘图像进行形态学处理，经过腐蚀和膨胀，以去除噪声并连接相邻的边缘，以便清晰地定义气泡的边界；

16、s14、基于形态学处理后的图像，使用阈值分割算法将图像分成气泡区域和背景区域，以便将气泡从背景中分离出来；

17、s15、对分割后的气泡区域进行特征提取，例如计算气泡的面积、周长、形状等特征，以便进一步识别和分类气泡；

18、s16、对提取出的气泡进行后处理，去除不合理的噪声点或连接断裂的边缘，以便提高气泡定位和识别的准确性和稳定性。

19、本发明进一步设置为：所述真空机的控制包括如下步骤：

20、首先，对气泡处理的优先级确定，其包括气泡大小、形状和相邻气泡的关系，根据关系进行优先级处理排序；

21、然后，生产控制处理信号，采用递减的方式，即靠前的气泡分配较高的权重，且将气泡的优先级映射到控制信号的强度；

22、最后，将生成的控制信号传输给真空机控制系统，以调节真空机的工作状态。

23、本发明进一步设置为：当完成一轮步骤s3抽真空后对产品送至振动机进行振动，再次通过超声波检测仪来观察产品是否还有残留气泡，如是，再进行一轮抽真空，如否，进行到步骤s4。

24、本发明进一步设置为：所述振动机根据神经网络模型中与之匹配的气泡数据来控制其输出信号。

25、本发明进一步设置为：所述对气泡处理的优先级定义为：具有相邻气泡关系的集群为一级处理单位，大气泡为二级处理单位，气泡形态复杂的为三级处理单位，气泡形态简单的为四级处理单位，

26、首先优选处理一级处理单位，以此类推。

27、本发明进一步设置为：在神经网络模型中标记混合有三级处理单位和一级处理单位的集群为高亮单位，便于预警。

28、对比现有技术的不足，本发明的有益效果为：

29、通过超声波检测、图像处理和神经网络模型的应用，可以准确、快速地定位和识别气泡，从而有针对性地进行局部抽真空，提高了气泡消除的效率和准确性。

30、通过定义气泡处理的优先级，可以根据气泡的大小、形态和相邻关系等因素确定处理顺序，优先处理对产品性能影响较大的气泡，从而最大限度地提高了气泡消除的效果。

31、利用神经网络模型对气泡数据进行处理和预测，实现了对真空机的智能化控制，根据实时的气泡情况调整真空机的工作状态，提高了处理过程的自动化程度和效率

技术特征：

1.一种用于碳纤维成型的气泡消除方法，其特征在于：包括如下步骤，

2.根据权利要求1所述一种用于碳纤维成型的气泡消除方法，其特征在于：所述图像处理算法中包括了一个神经网络模型，用于气泡的识别和定位，且在对使用预处理后的图像数据作为输入，继续训练神经网络模型。

3.根据权利要求2所述一种用于碳纤维成型的气泡消除方法，其特征在于：所述图像算法的具体步骤如下：

4.根据权利要求3所述一种用于碳纤维成型的气泡消除方法，其特征在于：所述真空机的控制包括如下步骤：

5.根据权利要求4所述一种用于碳纤维成型的气泡消除方法，其特征在于：当完成一轮步骤s3抽真空后对产品送至振动机进行振动，再次通过超声波检测仪来观察产品是否还有残留气泡，如是，再进行一轮抽真空，如否，进行到步骤s4。

6.根据权利要求5所述一种用于碳纤维成型的气泡消除方法，其特征在于：所述振动机根据神经网络模型中与之匹配的气泡数据来控制其输出信号。

7.根据权利要求6所述一种用于碳纤维成型的气泡消除方法，其特征在于：所述对气泡处理的优先级定义为：具有相邻气泡关系的集群为一级处理单位，大气泡为二级处理单位，气泡形态复杂的为三级处理单位，气泡形态简单的为四级处理单位，

8.根据权利要求7所述一种用于碳纤维成型的气泡消除方法，其特征在于：在神经网络模型中标记混合有三级处理单位和一级处理单位的集群为高亮单位，便于预警。

技术总结本发明涉及碳纤维制备的技术领域，它涉及一种用于碳纤维成型的气泡消除方法，通过超声波检测仪采集的数据进行处理，经过处理后的数据进行图像重建和显示，生成气泡分布的二维或三维图像用于定位，将产品送至真空机内，通过待处理气泡信息选择真空机对产品进行抽真空，以便根据精准定位气泡位置对产品局部抽真空通过抽真空的方式，使气泡内部的气体扩散和溢出从而消除气泡，对真空机内的真空环境释放真空，将环境压力恢复到正常水平，对产品进行物理检测，以检测产品内部的缺陷，本发明可以准确、快速地定位和识别气泡，从而有针对性地进行局部抽真空，提高了气泡消除的效率和准确性。技术研发人员：路帆受保护的技术使用者：嘉兴市隆鑫碳纤维制品有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/15