本發(fā)明涉及鋼板生產(chǎn)線控制，尤其涉及一種模塊化電解鋼板生產(chǎn)線控制方法。

背景技術(shù)：

1、隨著現(xiàn)代制造業(yè)對高性能材料需求的不斷增加，鋼板表面處理技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中起著至關(guān)重要的作用。鋼板的表面質(zhì)量不僅直接影響產(chǎn)品的外觀，還關(guān)系到其防腐蝕性能、機(jī)械強(qiáng)度等重要特性。電解工藝作為一種常用的表面處理技術(shù)，能夠有效去除鋼板表面的氧化物、污染物，提高鋼板的表面光潔度。然而，傳統(tǒng)的電解工藝在控制精度、工藝參數(shù)調(diào)整以及質(zhì)量檢測方面存在諸多挑戰(zhàn)。

2、當(dāng)前的鋼板電解處理過程大多依賴于人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行參數(shù)設(shè)定，缺乏精準(zhǔn)的清潔度檢測手段和有效的工藝參數(shù)控制機(jī)制，導(dǎo)致電解過程中出現(xiàn)表面處理不均勻、厚度不一致等問題，影響產(chǎn)品質(zhì)量。此外，傳統(tǒng)的表面清潔度檢測方法多依賴于單一的視覺檢測手段，難以評估鋼板表面的污染物分布、氧化層厚度和處理后的均勻性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題，提出了一種模塊化電解鋼板生產(chǎn)線控制方法，以解決至少一個上述技術(shù)問題。

2、本技術(shù)提供了一種模塊化電解鋼板生產(chǎn)線控制方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：獲取鋼板基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及生產(chǎn)線初始數(shù)據(jù)，并根據(jù)鋼板基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及生產(chǎn)線初始數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備初始配置，得到設(shè)備初始配置數(shù)據(jù)；

4、步驟s2：獲取鋼板圖像數(shù)據(jù)，并對鋼板圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行鋼板表面清潔度檢測，得到鋼板表面清潔度數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：根據(jù)設(shè)備初始配置數(shù)據(jù)以及鋼板表面清潔度數(shù)據(jù)進(jìn)行電解過程控制作業(yè)，得到電解結(jié)果數(shù)據(jù)；

6、步驟s4：根據(jù)電解結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行電解質(zhì)量檢測，得到電解質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)。

7、本發(fā)明中通過獲取鋼板基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和生產(chǎn)線初始數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對設(shè)備的自動化、精準(zhǔn)化配置。通過自動化清潔度檢測，可以在電解處理前及時發(fā)現(xiàn)并解決鋼板表面存在的污染問題，保證鋼板進(jìn)入電解槽前表面足夠清潔，減少不合格產(chǎn)品的產(chǎn)生。根據(jù)清潔度檢測數(shù)據(jù)和設(shè)備初始配置數(shù)據(jù)，生產(chǎn)線能夠動態(tài)調(diào)整電解工藝參數(shù)（如電流、電壓等），實(shí)現(xiàn)針對不同鋼板的電解處理。通過自動化的電解質(zhì)量檢測，能夠快速、準(zhǔn)確地評估電解后的鋼板表面質(zhì)量，減少人工檢查帶來的誤差，提高檢測效率。檢測結(jié)果可反饋至前端工序，用于優(yōu)化生產(chǎn)工藝，形成閉環(huán)反饋系統(tǒng)，持續(xù)改進(jìn)生產(chǎn)流程，確保最終產(chǎn)品質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)。

8、優(yōu)選地，步驟s1具體為：

9、獲取鋼板基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及生產(chǎn)線初始數(shù)據(jù)；

10、根據(jù)鋼板基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備配置數(shù)據(jù)生成，得到設(shè)備配置數(shù)據(jù)；

11、根據(jù)設(shè)備配置數(shù)據(jù)以及生產(chǎn)線初始數(shù)據(jù)進(jìn)行生產(chǎn)線電解參數(shù)生成，得到生產(chǎn)線電解參數(shù)數(shù)據(jù)；

12、根據(jù)生產(chǎn)線電解參數(shù)數(shù)據(jù)以及生產(chǎn)線初始數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備設(shè)置初始化，得到設(shè)備初始配置數(shù)據(jù)。

13、本發(fā)明中通過獲取鋼板的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（如尺寸、厚度、材質(zhì)、表面狀態(tài)等）和生產(chǎn)線的初始數(shù)據(jù)（如設(shè)備狀態(tài)、電解液狀態(tài)、環(huán)境溫度等），確保每一批次鋼板都能夠根據(jù)其獨(dú)特特性進(jìn)行加工。根據(jù)鋼板的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動生成設(shè)備配置數(shù)據(jù)，確保設(shè)備參數(shù)（如電流、電壓、流速等）能夠準(zhǔn)確匹配鋼板的特性。通過結(jié)合設(shè)備配置數(shù)據(jù)和生產(chǎn)線初始數(shù)據(jù)，生成的生產(chǎn)線電解參數(shù)能夠精確地控制電解過程中涉及的各項(xiàng)關(guān)鍵參數(shù)，如電解液濃度、溫度、電壓和電流等，確保電解工藝能夠在最佳狀態(tài)下進(jìn)行。通過自動化的設(shè)備設(shè)置初始化，設(shè)備可以在短時間內(nèi)根據(jù)生成的電解參數(shù)和生產(chǎn)線初始數(shù)據(jù)進(jìn)行自我調(diào)整并進(jìn)入工作狀態(tài)。相比于傳統(tǒng)的手動初始化，自動化配置大大縮短了生產(chǎn)準(zhǔn)備時間，提升了生產(chǎn)線的工作效率。

14、優(yōu)選地，其中鋼板圖像數(shù)據(jù)包括第一鋼板圖像數(shù)據(jù)、第二鋼板圖像數(shù)據(jù)以及第三鋼板圖像數(shù)據(jù)，步驟s2具體為：

15、通過可見光采集設(shè)備進(jìn)行鋼板圖像采集，得到第一鋼板圖像數(shù)據(jù)；

16、通過紫外光采集設(shè)備進(jìn)行鋼板圖像采集，得到第二鋼板圖像數(shù)據(jù)；

17、通過紅外光采集設(shè)備進(jìn)行鋼板圖像采集，得到第三鋼板圖像數(shù)據(jù)；

18、對第一鋼板圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行第一鋼板表面清潔度檢測，得到第一鋼板表面清潔度數(shù)據(jù)；

19、對第二鋼板圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行第二鋼板表面清潔度檢測，得到第二鋼板表面清潔度數(shù)據(jù)；

20、對第三鋼板圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行第三鋼板表面清潔度檢測，得到第三鋼板表面清潔度數(shù)據(jù)，其中第一鋼板表面清潔度檢測、第二鋼板表面清潔度檢測以及第三鋼板表面清潔度檢測為不同的鋼板表面清潔度檢測方式；

21、根據(jù)第一鋼板表面清潔度數(shù)據(jù)、第二鋼板表面清潔度數(shù)據(jù)以及第三鋼板表面清潔度數(shù)據(jù)進(jìn)行多維清潔度檢測，得到鋼板表面清潔度數(shù)據(jù)。

22、本發(fā)明中通過可見光、紫外光和紅外光設(shè)備采集不同光譜下的鋼板圖像數(shù)據(jù)，能夠捕捉鋼板表面的不同特征?？梢姽饪梢詸z測物理缺陷和表面污漬，紫外光可以識別有機(jī)污染物和油脂殘留，紅外光可以檢測熱異常，如水分或氧化層。三種光譜的數(shù)據(jù)互補(bǔ)，可以更精確地識別鋼板表面的各種缺陷。相比只用單一光譜的檢測方法，多光譜檢測能夠減少遺漏，顯著提高檢測的全面性和精度。通過多種檢測方式并行使用，可以有效減少單一檢測方式帶來的漏檢和誤檢情況。例如，紫外光可以彌補(bǔ)可見光在檢測有機(jī)物殘留方面的不足，紅外光可以檢測溫度差異，發(fā)現(xiàn)其他光譜難以檢測的微小缺陷。

23、優(yōu)選地，其中第一鋼板表面清潔度檢測具體為：

24、對第一鋼板圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行對比度增強(qiáng)，得到鋼板可見光圖像增強(qiáng)數(shù)據(jù)；

25、對鋼板可見光圖像增強(qiáng)數(shù)據(jù)進(jìn)行鋼板區(qū)域分割，得到鋼板可見光圖像分割數(shù)據(jù)；

26、對鋼板可見光圖像分割數(shù)據(jù)進(jìn)行表面紋理特征提取、表面顏色特征提取以及局部灰度特征提取，分別得到鋼板圖像表面顏色特征數(shù)據(jù)、鋼板圖像表面顏色特征數(shù)據(jù)以及鋼板灰度特征數(shù)據(jù)；

27、對鋼板圖像表面顏色特征數(shù)據(jù)以及鋼板灰度特征數(shù)據(jù)進(jìn)行不規(guī)則表面特征提取，得到鋼板表面不規(guī)則特征數(shù)據(jù)；

28、根據(jù)鋼板表面不規(guī)則特征數(shù)據(jù)以及鋼板圖像表面顏色特征數(shù)據(jù)進(jìn)行缺陷輪廓檢測，得到第一鋼板表面清潔度數(shù)據(jù)。

29、本發(fā)明中通過對比度增強(qiáng)，能夠強(qiáng)化鋼板表面的紋理、顏色和灰度差異，突出細(xì)微的污漬、劃痕等表面缺陷。通過分割算法，將鋼板從背景中分離出來，使得后續(xù)的特征提取和檢測只集中在鋼板的表面，避免背景噪聲的干擾。準(zhǔn)確的區(qū)域分割確保了檢測算法的精度。通過提取表面紋理、顏色和灰度特征，可以全面描述鋼板表面的狀態(tài)。紋理特征能夠檢測細(xì)微的劃痕或腐蝕，顏色特征能夠識別污漬或涂層不均勻，灰度特征能夠檢測局部的光滑度或凹凸不平。通過不規(guī)則表面特征提取，可以有效識別鋼板表面存在的不規(guī)則形態(tài)，包括突起、凹陷、劃痕、銹跡等。根據(jù)不規(guī)則表面特征數(shù)據(jù)和顏色特征數(shù)據(jù)進(jìn)行缺陷輪廓檢測，能夠精準(zhǔn)勾勒出表面缺陷的輪廓，檢測表面污染、劃痕、凹坑等問題，并通過輪廓信息幫助評估缺陷的范圍和嚴(yán)重程度。通過綜合不規(guī)則特征數(shù)據(jù)和顏色特征數(shù)據(jù)，能夠生成更加全面的清潔度評估結(jié)果，確保清潔度檢測不僅局限于表面污漬，還包括形態(tài)不規(guī)則和顏色異常。

30、優(yōu)選地，其中局部灰度特征提取具體為：

31、對鋼板可見光圖像分割數(shù)據(jù)進(jìn)行像素領(lǐng)域關(guān)系處理，得到像素領(lǐng)域關(guān)系數(shù)據(jù)；

32、根據(jù)像素領(lǐng)域關(guān)系數(shù)據(jù)以及鋼板可見光圖像分割數(shù)據(jù)進(jìn)行共生矩陣計算，得到共生矩陣數(shù)據(jù)；

33、根據(jù)共生矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行梯度對比度計算，得到局部梯度對比度數(shù)據(jù)；

34、根據(jù)共生矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行亮度對比度計算，得到局部亮度對比度數(shù)據(jù)；

35、根據(jù)局部梯度對比度數(shù)據(jù)以及局部亮度對比度數(shù)據(jù)進(jìn)行特征融合，得到初步局部灰度特征數(shù)據(jù)；

36、根據(jù)像素領(lǐng)域關(guān)系數(shù)據(jù)以及鋼板可見光圖像分割數(shù)據(jù)進(jìn)行局部結(jié)構(gòu)張量計算，得到圖像結(jié)構(gòu)張量特征數(shù)據(jù)；

37、根據(jù)初步局部灰度特征數(shù)據(jù)以及圖像結(jié)構(gòu)張量特征數(shù)據(jù)進(jìn)行特征拼接，得到鋼板灰度特征數(shù)據(jù)。

38、本發(fā)明中通過分析每個像素與其鄰域像素之間的灰度關(guān)系，可以更細(xì)致地捕捉鋼板表面上的局部特征。像素鄰域關(guān)系的處理使得系統(tǒng)對局部異常和細(xì)微缺陷（如劃痕或微小的污染物）更加敏感，能夠提高檢測精度，避免遺漏。通過共生矩陣計算，能夠量化圖像中像素灰度之間的空間關(guān)系，描述鋼板表面的紋理和結(jié)構(gòu)信息。共生矩陣能夠捕捉細(xì)節(jié)紋理信息，對表面紋理變化較小或表面具有細(xì)微瑕疵的區(qū)域尤其有效。梯度對比度通過捕捉灰度變化的方向和幅度，能夠有效檢測鋼板表面的邊緣、細(xì)微凸起或凹陷，確保對表面變化的檢測更加敏銳。亮度對比度用于捕捉局部亮度變化，能夠有效檢測鋼板表面的亮度不均勻區(qū)域，如光滑與粗糙區(qū)域的過渡，或污漬和劃痕導(dǎo)致的亮度異常。通過結(jié)構(gòu)張量計算，可以捕捉鋼板表面的局部幾何結(jié)構(gòu)信息，尤其是灰度變化的主方向和強(qiáng)度，對檢測表面上存在的規(guī)則或不規(guī)則形態(tài)變化具有極大的幫助，能夠識別表面凸起、凹陷等形態(tài)缺陷。特征拼接通過結(jié)合多維特征，增強(qiáng)了對表面缺陷的分類和識別能力，尤其是在處理具有復(fù)雜表面紋理和結(jié)構(gòu)的鋼板時，能夠減少漏檢和誤檢。

39、優(yōu)選地，其中第二鋼板表面清潔度檢測具體為：

40、對第二鋼板圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行熒光反應(yīng)增強(qiáng)，得到鋼板紫外光圖像增強(qiáng)數(shù)據(jù)；

41、對鋼板紫外光圖像增強(qiáng)數(shù)據(jù)進(jìn)行熒光區(qū)域分割，得到鋼板紫外光圖像分割數(shù)據(jù)；

42、對鋼板紫外光圖像分割數(shù)據(jù)進(jìn)行污染物光譜特征提取，得到污染物光譜特征數(shù)據(jù)；

43、對污染物光譜特征數(shù)據(jù)進(jìn)行熒光強(qiáng)度分析，得到污染物熒光強(qiáng)度數(shù)據(jù)；

44、對污染物光譜特征數(shù)據(jù)進(jìn)行污染物面積計算，得到污染物面積數(shù)據(jù)；

45、根據(jù)污染物熒光強(qiáng)度數(shù)據(jù)以及污染物面積數(shù)據(jù)進(jìn)行清潔度計算，得到第二鋼板表面清潔度數(shù)據(jù)。

46、本發(fā)明中熒光反應(yīng)增強(qiáng)技術(shù)能夠強(qiáng)化紫外光照射下的有機(jī)物污染反應(yīng)，如油污、脂肪酸、化學(xué)殘留等物質(zhì)，使其在紫外光圖像中更為明顯。熒光區(qū)域分割能夠自動識別和分割鋼板表面污染物區(qū)域，將污染物與背景區(qū)域分離，確保后續(xù)特征提取專注于真正受污染的區(qū)域，減少非污染區(qū)域?qū)Ψ治龅母蓴_。通過光譜特征提取，可以進(jìn)一步分析污染物的成分和性質(zhì)。不同的有機(jī)物和化學(xué)殘留物在紫外光下會產(chǎn)生不同的光譜反應(yīng)，光譜特征提取能夠幫助識別污染物類型，提供更詳細(xì)的污染物信息。熒光強(qiáng)度與污染物的濃度相關(guān)，通過熒光強(qiáng)度分析，能夠定量評估污染物的濃度或厚度。通過計算污染物在鋼板表面的面積，能夠了解污染物的分布情況。

47、優(yōu)選地，其中第三鋼板表面清潔度檢測具體為：

48、對第三鋼板圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行熱圖像增強(qiáng)，得到鋼板紅外光圖像增強(qiáng)圖像；

49、對鋼板紅外光圖像增強(qiáng)圖像進(jìn)行鋼板熱區(qū)域分割，得到鋼板紅外光圖像分割數(shù)據(jù)；

50、對鋼板紅外光圖像分割數(shù)據(jù)進(jìn)行熱異常檢測，得到鋼板圖像熱異常數(shù)據(jù)；

51、對鋼板紅外光圖像分割數(shù)據(jù)進(jìn)行水分分布檢測，得到鋼板圖像水分分布數(shù)據(jù)；

52、根據(jù)鋼板紅外光圖像分割數(shù)據(jù)進(jìn)行氧化層檢測，得到鋼板圖像氧化層數(shù)據(jù)；

53、根據(jù)鋼板圖像熱異常數(shù)據(jù)、鋼板圖像水分分布數(shù)據(jù)以及鋼板圖像氧化層數(shù)據(jù)進(jìn)行表面污染物熱特征提取，得到鋼板表面污染物熱特征數(shù)據(jù)；

54、根據(jù)鋼板表面污染物熱特征數(shù)據(jù)進(jìn)行表面清潔度計算，得到第三鋼板表面清潔度數(shù)據(jù)。

55、本發(fā)明中通過對紅外圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，能夠提升鋼板表面熱特征的可見性，尤其是微小的熱異常、冷區(qū)或熱區(qū)。通過對紅外圖像的熱區(qū)域進(jìn)行分割，可以將熱異常區(qū)域與正常區(qū)域有效區(qū)分。熱異常檢測能夠捕捉鋼板表面存在的熱傳導(dǎo)異常，如裂紋、局部污染或表面涂層不均勻?qū)е碌臏囟炔町悺＜t外成像能夠識別鋼板表面和內(nèi)部的水分分布情況，尤其是微量水分或潮濕區(qū)域。氧化層通常在紅外成像中表現(xiàn)出特定的熱擴(kuò)散和熱反射特征，氧化層檢測能夠精確識別鋼板表面的氧化區(qū)域。不同類型的污染物（如油污、水分、氧化物）在紅外圖像中的熱特性各不相同。通過對熱特征的分析，可以區(qū)分這些污染物，并準(zhǔn)確識別其分布和性質(zhì)。熱特征提取能夠幫助系統(tǒng)精準(zhǔn)捕捉污染物的熱異常區(qū)域，使得檢測過程不僅局限于可見污染物，還能夠檢測到熱傳導(dǎo)異常導(dǎo)致的表面問題，如涂層缺陷或水分滲透。

56、優(yōu)選地，其中氧化層檢測具體為：

57、根據(jù)鋼板紅外光圖像分割數(shù)據(jù)進(jìn)行溫度梯度計算，得到鋼板紅外光溫度梯度數(shù)據(jù)；

58、對鋼板紅外光溫度梯度數(shù)據(jù)進(jìn)行熱擴(kuò)散模擬，得到鋼板熱擴(kuò)散模擬數(shù)據(jù)；

59、根據(jù)鋼板熱擴(kuò)散模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行熱擴(kuò)散系數(shù)調(diào)整，得到鋼板熱擴(kuò)散系數(shù)調(diào)整數(shù)據(jù)；

60、根據(jù)鋼板熱擴(kuò)散系數(shù)調(diào)整數(shù)據(jù)進(jìn)行溫度穩(wěn)定性特征提取，得到溫度穩(wěn)定性數(shù)據(jù)；

61、根據(jù)鋼板熱擴(kuò)散系數(shù)調(diào)整數(shù)據(jù)進(jìn)行溫度時間序列特征提取，得到溫度時間序列特征數(shù)據(jù)；

62、根據(jù)溫度穩(wěn)定性數(shù)據(jù)以及溫度時間序列特征數(shù)據(jù)進(jìn)行溫度差異計算，得到溫度差異特征數(shù)據(jù)；

63、根據(jù)溫度差異特征數(shù)據(jù)進(jìn)行熱異常區(qū)域分割，得到氧化層分割數(shù)據(jù)；

64、根據(jù)氧化層分割數(shù)據(jù)進(jìn)行氧化層區(qū)域標(biāo)注，得到氧化層區(qū)域標(biāo)注數(shù)據(jù)；

65、根據(jù)溫度穩(wěn)定性數(shù)據(jù)以及溫度時間序列特征數(shù)據(jù)對氧化層區(qū)域標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行氧化層厚度估計，得到鋼板圖像氧化層數(shù)據(jù)。

66、本發(fā)明中通過計算鋼板紅外光圖像的溫度梯度，可以有效識別表面存在溫度差異的區(qū)域，初步確定存在熱異?；蜓趸瘜拥牟课?。溫度梯度計算能夠捕捉鋼板表面溫度微小變化，特別是氧化層引起的熱傳導(dǎo)差異，有助于提高氧化層檢測的靈敏度。通過熱擴(kuò)散模擬，能夠重建鋼板表面不同區(qū)域的熱傳導(dǎo)過程，從而分析熱量在不同材料中的擴(kuò)散特性。通過自適應(yīng)調(diào)整熱擴(kuò)散系數(shù)，可以更精確地模擬不同材料的熱擴(kuò)散行為。氧化層通常具有不同的熱擴(kuò)散系數(shù)，調(diào)整后的數(shù)據(jù)有助于更加準(zhǔn)確地檢測到氧化層的存在。溫度穩(wěn)定性特征提取能夠識別鋼板表面哪些區(qū)域在熱擴(kuò)散后溫度變化較小，這些區(qū)域通常存在氧化層，因其熱傳導(dǎo)性能較差，溫度變化緩慢。通過提取溫度時間序列特征，可以分析不同區(qū)域在不同時間段的溫度變化情況。氧化層由于熱傳導(dǎo)不良，表現(xiàn)出更慢的溫度變化，從時間維度上進(jìn)一步識別氧化層。溫度差異計算通過對比不同區(qū)域的溫度變化，可以更加精確地確定氧化層與基材之間的差異。

67、優(yōu)選地，步驟s3具體為：

68、確定鋼板表面清潔度數(shù)據(jù)小于預(yù)設(shè)的清潔度閾值數(shù)據(jù)時，則發(fā)送鋼板待清潔信號至控制平臺；

69、確定鋼板表面清潔度數(shù)據(jù)大于或等于預(yù)設(shè)的清潔度閾值數(shù)據(jù)時，根據(jù)設(shè)備初始配置數(shù)據(jù)進(jìn)行工藝參數(shù)映射，得到電解設(shè)備工藝參數(shù)映射數(shù)據(jù)；

70、根據(jù)電解設(shè)備工藝參數(shù)映射數(shù)據(jù)進(jìn)行電解過程控制作業(yè)，得到電解結(jié)果數(shù)據(jù)。

71、本發(fā)明中系統(tǒng)自動檢測鋼板表面清潔度并將其與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較，無需人工干預(yù)。通過預(yù)設(shè)的清潔度閾值標(biāo)準(zhǔn)，系統(tǒng)能夠嚴(yán)格控制進(jìn)入電解工序的鋼板表面質(zhì)量，確保每一塊鋼板都達(dá)到清潔度要求，減少表面殘留對電解質(zhì)量的影響。清潔度低于閾值時，系統(tǒng)會發(fā)出鋼板待清潔信號，避免不符合清潔度標(biāo)準(zhǔn)的鋼板進(jìn)入后續(xù)工序，降低次品率和返工率。當(dāng)鋼板表面清潔度達(dá)到預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)時，系統(tǒng)能夠根據(jù)設(shè)備的初始配置數(shù)據(jù)，自動映射出適合當(dāng)前鋼板的電解工藝參數(shù)。工藝參數(shù)映射確保每塊鋼板的電解處理都基于其獨(dú)特的屬性，如材質(zhì)、厚度和清潔度等，最大化保證電解工藝的精確性。根據(jù)映射出的電解工藝參數(shù)，系統(tǒng)能夠自動進(jìn)行電解過程控制，確保鋼板表面處理工藝的精確性。自動化控制過程減少了手動干預(yù)，確保了生產(chǎn)的穩(wěn)定性和效率。

72、優(yōu)選地，步驟s4具體為：

73、根據(jù)電解結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行電解表面圖像采集，得到電解鋼板圖像數(shù)據(jù)；

74、通過非接觸式厚度測量設(shè)備進(jìn)行鋼板電解厚度數(shù)據(jù)采集，得到電解厚度數(shù)據(jù)；

75、根據(jù)電解鋼板圖像數(shù)據(jù)以及電解厚度數(shù)據(jù)進(jìn)行表面均勻性評估，得到電解質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)。

76、本發(fā)明中通過電解后的表面圖像采集，可以實(shí)時檢測電解鋼板表面的缺陷、瑕疵或不均勻性，如劃痕、色差、粗糙度等。高分辨率的圖像能夠精確捕捉微小的表面變化，提高表面質(zhì)量評估的準(zhǔn)確性。非接觸式厚度測量設(shè)備可以精確采集電解鋼板的厚度數(shù)據(jù)，避免接觸式測量設(shè)備可能引入的誤差。通過結(jié)合電解鋼板的表面圖像和厚度數(shù)據(jù)，可以對鋼板表面均勻性進(jìn)行評估，均勻性評估能夠發(fā)現(xiàn)表面涂層或電解層的厚度不均、表面凹凸不平、局部區(qū)域處理過度或不足等問題，確保電解后的鋼板質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)。

77、本發(fā)明的有益效果在于：通過獲取鋼板的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（如尺寸、厚度、材質(zhì)等）和生產(chǎn)線的初始數(shù)據(jù)（如設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)等），系統(tǒng)能夠自動生成適配當(dāng)前生產(chǎn)需求的設(shè)備初始配置數(shù)據(jù)。這種基于實(shí)時數(shù)據(jù)的配置方式，避免了傳統(tǒng)手動調(diào)整設(shè)備帶來的誤差，確保了設(shè)備的最佳運(yùn)行狀態(tài)。通過結(jié)合可見光、紫外光和紅外光三種不同光譜的圖像數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了對鋼板表面清潔度的多維度檢測?？梢姽鈭D像能夠識別表面的劃痕、污漬和銹跡；紫外光能夠識別油脂和有機(jī)物殘留；紅外光能夠檢測氧化層、熱異常及水分殘留。多光譜檢測確保了清潔度評估的全面性與精確性，減少了漏檢和誤檢。通過結(jié)合設(shè)備初始配置數(shù)據(jù)與鋼板表面清潔度數(shù)據(jù)，生成個性化的電解工藝參數(shù)。根據(jù)鋼板的清潔度狀態(tài)，系統(tǒng)能夠?qū)崟r調(diào)整電解參數(shù)（如電流、電壓、時間等），確保每一塊鋼板都能夠獲得最佳的電解處理效果。電解質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r反饋至控制系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的工藝調(diào)整機(jī)制，系統(tǒng)可以根據(jù)當(dāng)前檢測到的表面均勻性與厚度信息，對電解工藝進(jìn)行自我優(yōu)化。