(19)國家知識產(chǎn)權(quán)局(71)申請人深圳亞太航空技術(shù)股份有限公司地址518000廣東省深圳市龍崗區(qū)平湖街道輔城坳社區(qū)鳳岐路22號A棟101整(72)發(fā)明人孫朝(74)專利代理機構(gòu)深圳卓瀚知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司441109專利代理師徐立寧(54)發(fā)明名稱一種緊固件的抗拉伸性能檢測方法及裝置本發(fā)明公開了一種緊固件的抗拉伸性能檢測方法及裝置，包括獲取待測緊固件的屬性參數(shù)，將待測試緊固件安裝于抗拉伸性能檢測裝置的夾持機構(gòu)中；啟動抗拉伸性能檢測裝置，按預(yù)設(shè)的拉伸速率對待測試緊固件進行受力拉伸，對采集到的拉伸受力數(shù)據(jù)和形變圖像數(shù)據(jù)將進行同步處理，之后對受力數(shù)據(jù)進行噪聲去除和數(shù)據(jù)平滑處理，對形變圖像數(shù)據(jù)進行圖像預(yù)處理；通過對形變圖像數(shù)據(jù)進行分析，提取出關(guān)鍵形變特征，構(gòu)建受力-形變模型，分析獲得臨界形變點，并判斷拉伸測試過程中的異常形變點，通過臨界形變點運算獲得最大受力值，采用異常形變點對最大受力值進行修正，獲得緊固件的抗拉伸性能獲取待測緊固件的屬性參數(shù)，將待測試緊固件安獲取待測緊固件的屬性參數(shù)，將待測試緊固件安裝于抗拉伸性能檢測裝置的夾持機構(gòu)中啟動抗拉伸性能檢測裝置，按預(yù)設(shè)的拉伸速率對待測試緊固件進行受力拉伸，在拉伸過程中，力學(xué)傳感器持續(xù)記錄樣品受力數(shù)據(jù),同時，深度相機捕捉樣品表面的形變圖像數(shù)據(jù)在測試過程中，對采集到的拉伸受力數(shù)據(jù)和形變圖像數(shù)據(jù)將進行同步處理，之后對受力數(shù)據(jù)進行噪聲去除和數(shù)據(jù)平滑處理，對形變圖像數(shù)據(jù)進行圖像預(yù)處理通過對形變圖像數(shù)據(jù)進行分析，提取出關(guān)鍵形變特征，結(jié)合拉伸過程中受力數(shù)據(jù)，構(gòu)建受力一形變模型基于所迷受力-形變模型分析獲得臨界形變點，并判斷拉伸測試過程中的異常形變點，通過臨界形變點運算獲得最大受力值，采用異常形變點對所述最大受力值進行修正，以獲得修正的最大受力值基于修正的最大受力值，獲得緊固件的抗拉伸性能指標S62獲取待測緊固件的屬性參數(shù)，將待測試緊固件安裝于抗拉伸性能檢測裝置的夾持機構(gòu)中；所述抗拉伸性能檢測裝置配置有深度相機和力學(xué)傳感器；啟動抗拉伸性能檢測裝置，按預(yù)設(shè)的拉伸速率對待測試緊固件進行受力拉伸，在拉伸過程中，力學(xué)傳感器持續(xù)記錄樣品受力數(shù)據(jù)，同時，深度相機捕捉樣品表面的形變圖像數(shù)在測試過程中，對采集到的拉伸受力數(shù)據(jù)和形變圖像數(shù)據(jù)將進行同步處理，之后對受力數(shù)據(jù)進行噪聲去除和數(shù)據(jù)平滑處理，對形變圖像數(shù)據(jù)進行圖像預(yù)處理；通過對形變圖像數(shù)據(jù)進行分析，提取出關(guān)鍵形變特征，結(jié)合拉伸過程中受力數(shù)據(jù)，構(gòu)建受力-形變模型；基于所述受力-形變模型分析獲得臨界形變點，并判斷拉伸測試過程中的異常形變點，通過臨界形變點運算獲得最大受力值，采用異常形變點對所述最大受力值進行修正，以獲得修正的最大受力值；基于修正的最大受力值，獲得緊固件的抗拉伸性能指標。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的緊固件的抗拉伸性能檢測方法，其特征在于，所述力學(xué)傳感器與所述深度相機均附有由統(tǒng)一系統(tǒng)時鐘生成的時間戳；所述在測試過程中，對采集到的拉伸受力數(shù)據(jù)和形變圖像數(shù)據(jù)將進行同步處理，具體包括：依據(jù)各數(shù)據(jù)點附帶的時間戳，將力學(xué)數(shù)據(jù)與圖像數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)采樣周期進行初步匹對于采樣頻率存在差異的情況，采用線性插值或樣條插值算法調(diào)整數(shù)據(jù)序列，使得在同一時間刻度上形成一一對應(yīng)的數(shù)據(jù)對；形成的同步數(shù)據(jù)對存儲于緩存模塊中，提供統(tǒng)一的時序緩存數(shù)據(jù)。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的緊固件的抗拉伸性能檢測方法，其特征在于，所述之后對受力數(shù)據(jù)進行噪聲去除和數(shù)據(jù)平滑處理，對形變圖像數(shù)據(jù)進行圖像預(yù)處理，具體包括：采用低通濾波器對原始的受力數(shù)據(jù)進行初步降噪，抑制高頻噪聲成分；應(yīng)用移動平均濾波或中位數(shù)濾波算法對受力數(shù)據(jù)進行二次平滑處理，以消除瞬時異常利用預(yù)先進行相機標定時獲得的內(nèi)外參數(shù)對所述形變圖像數(shù)據(jù)進行幾何畸變校正；針對形變圖像數(shù)據(jù)中的原始圖像噪聲，采用高斯濾波，濾波核尺寸為5×5,標準差設(shè)定為1.0,進行噪聲抑制；通過直方圖均衡化技術(shù)對圖像進行亮度歸一化處理，以增強圖像中形變區(qū)域的對比度和細節(jié)表現(xiàn)；根據(jù)測試要求預(yù)設(shè)區(qū)域感興趣度，對圖像進行裁剪，保留緊固件關(guān)鍵表面區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的緊固件的抗拉伸性能檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)測試要求預(yù)設(shè)區(qū)域感興趣度，對圖像進行裁剪，保留緊固件關(guān)鍵表面區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，之后還包將處理后獲得的受力數(shù)據(jù)及形變圖像數(shù)據(jù)，按時間序列進行統(tǒng)一存儲，并構(gòu)建對應(yīng)的數(shù)據(jù)索引數(shù)據(jù)庫。35.根據(jù)權(quán)利要求1所述的緊固件的抗拉伸性能檢測方法，其特征在于，所述通過對形變圖像數(shù)據(jù)進行分析，提取出關(guān)鍵形變特征，結(jié)合拉伸過程中受力數(shù)據(jù)，構(gòu)建受力-形變模型，具體包括：對預(yù)處理后的形變圖像數(shù)據(jù)進行包括腐蝕和膨脹的形態(tài)學(xué)操作，操作尺寸可設(shè)定為3×3或5×5的卷積核；應(yīng)用圖像分割算法，如基于閾值的分割將圖像分割為多個區(qū)域，以突出顯示樣品表面發(fā)生形變的區(qū)域；從分割后的形變區(qū)域提取關(guān)鍵形變特征，關(guān)鍵形變特征包括形變區(qū)域的面積、形變率和變形模式；通過多尺度分析，對不同拉伸階段的形變進行跟蹤，形成形變序列數(shù)據(jù)。6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的緊固件的抗拉伸性能檢測方法，其特征在于，所述通過多尺度將同步處理后的受力數(shù)據(jù)與關(guān)鍵形變特征按時間戳進行一一匹配，使每個受力數(shù)據(jù)點對應(yīng)一個形變狀態(tài)；采用回歸分析法分析受力與形變特征之間的定量關(guān)系，識別力與形變之間的非線性關(guān)對拉伸過程中的關(guān)鍵點進行提取，關(guān)鍵點包括起始受力、彈性階段、屈服點和最大受力采用有限元分析方法建立應(yīng)力-形變模型，以模擬緊固件在不同受力條件下的變形模式和應(yīng)力分布；通過實際測試數(shù)據(jù)和構(gòu)建的力學(xué)模型對應(yīng)力-形變模型進行驗證和修正。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的緊固件的抗拉伸性能檢測方法，其特征在于，所述基于所述受力-形變模型分析獲得臨界形變點，并判斷拉伸測試過程中的異常形變點，具體包括：根據(jù)受力-形變模型，首先計算出緊固件樣品在整個拉伸過程中各個階段的形變速率和受力變化；通過局部平滑算法對力-形變曲線進行平滑處理；使用力-形變曲線，結(jié)合二階導(dǎo)數(shù)法識別臨界點，即通過計算曲線的二階導(dǎo)數(shù)，找到曲線的拐點；將受力-形變模型中所有計算得出的形變點與實際測試數(shù)據(jù)進行比較，通過計算形變的標準差或基于最大差異法識別出與大多數(shù)數(shù)據(jù)顯著不同的異常形變點；對于識別出的異常形變點，使用離群點檢測算法進一步驗證該點是否屬于測試過程中由于外部干擾或設(shè)備故障等因素導(dǎo)致的異常數(shù)據(jù)；如果異常形變點為有效數(shù)據(jù)，則保留，否則該異常點將被標記為無效數(shù)據(jù)并從計算中剔除。8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的緊固件的抗拉伸性能檢測方法，其特征在于，所述通過臨界形變點運算獲得最大受力值，采用異常形變點對所述最大受力值進行修正，以獲得修正的最基于受力-形變模型，首先確定在臨界形變點處的最大受力值；根據(jù)已識別的異常形變點，通過數(shù)據(jù)修正算法，調(diào)整最大受力值；4通過加權(quán)平均算法結(jié)合臨界點和去除異常點后的數(shù)據(jù)，對臨界形變點所計算的最大受力值進行修正，以獲得修正的最大受力值。9.一種緊固件的抗拉伸性能檢測裝置，其特征在于，應(yīng)用于實現(xiàn)如權(quán)利要求1至8任一項所述的緊固件的抗拉伸性能檢測方法，所述抗拉伸性能檢測裝置包括：夾持機構(gòu)，用于精確固定待測緊固件；拉伸試驗機，用于提供拉伸力；力學(xué)傳感器，用于實時記錄緊固件在拉伸過程中所受的拉力和應(yīng)變數(shù)據(jù)；深度相機，用于實時捕捉緊固件表面的形變圖像，提供形變數(shù)據(jù)。5一種緊固件的抗拉伸性能檢測方法及裝置技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及性能檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種緊固件的抗拉伸性能檢測方法及裝背景技術(shù)[0002]航空航天領(lǐng)域?qū)Y(jié)構(gòu)件及連接部件的要求極為嚴格，其中緊固件作為連接和固定關(guān)鍵部件的重要元件，其抗拉伸性能直接關(guān)系到整體結(jié)構(gòu)的安全性和可靠性。在飛機、衛(wèi)星、火箭等航空航天器中，緊固件不僅需要承受高強度的拉伸載荷，還必須適應(yīng)極端溫度、振動和沖擊等復(fù)雜環(huán)境。因此，航空航天領(lǐng)域?qū)o固件的材料、工藝及性能檢測標準提出了更高的要求，迫切需要開發(fā)出既能準確捕捉緊固件受力狀態(tài)又能實時監(jiān)控形變細節(jié)的高精度檢測技術(shù)。[0003]目前常用的緊固件抗拉伸測試技術(shù)主要依賴傳統(tǒng)的力學(xué)傳感器或應(yīng)變儀，通過施加拉伸載荷并記錄受力與形變量曲線來評估緊固件性能。雖然這種方法能在宏觀上反映緊固件的抗拉伸能力，但僅依靠單一的力學(xué)數(shù)據(jù)，往往無法精確捕捉緊固件表面及內(nèi)部在拉伸過程中的微小形變和局部損傷情況，尤其是在航空航天領(lǐng)域這種對精度要求極高的應(yīng)用場景下，傳統(tǒng)技術(shù)在識別關(guān)鍵臨界形變點和異常形變信號方面存在明顯不足。[0004]鑒于此，需要對現(xiàn)有技術(shù)中的緊固件抗拉伸測試技術(shù)加以改進，以解決其難以滿足高精度的測試需求的技術(shù)問題。發(fā)明內(nèi)容[0005]本發(fā)明的目的在于提供一種緊固件的抗拉伸性能檢測方法及裝置，解決以上的技術(shù)問題。一種緊固件的抗拉伸性能檢測裝置，包括：獲取待測緊固件的屬性參數(shù)，將待測試緊固件安裝于抗拉伸性能檢測裝置的夾持機構(gòu)中；所述抗拉伸性能檢測裝置配置有深度相機和力學(xué)傳感器；啟動抗拉伸性能檢測裝置，按預(yù)設(shè)的拉伸速率對待測試緊固件進行受力拉伸，在拉伸過程中，力學(xué)傳感器持續(xù)記錄樣品受力數(shù)據(jù)，同時，深度相機捕捉樣品表面的形變圖像在測試過程中，對采集到的拉伸受力數(shù)據(jù)和形變圖像數(shù)據(jù)將進行同步處理，之后對受力數(shù)據(jù)進行噪聲去除和數(shù)據(jù)平滑處理，對形變圖像數(shù)據(jù)進行圖像預(yù)處理；通過對形變圖像數(shù)據(jù)進行分析，提取出關(guān)鍵形變特征，結(jié)合拉伸過程中受力數(shù)據(jù)，構(gòu)建受力-形變模型；基于所述受力-形變模型分析獲得臨界形變點，并判斷拉伸測試過程中的異常形變點，通過臨界形變點運算獲得最大受力值，采用異常形變點對所述最大受力值進行修正，以獲得修正的最大受力值；6基于修正的最大受力值，獲得緊固件的抗拉伸性能指標。[0007]可選的，所述力學(xué)傳感器與所述深度相機均附有由統(tǒng)一系統(tǒng)時鐘生成的時間戳；所述在測試過程中，對采集到的拉伸受力數(shù)據(jù)和形變圖像數(shù)據(jù)將進行同步處理，具體包括：依據(jù)各數(shù)據(jù)點附帶的時間戳，將力學(xué)數(shù)據(jù)與圖像數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)采樣周期進行初步對于采樣頻率存在差異的情況，采用線性插值或樣條插值算法調(diào)整數(shù)據(jù)序列，使得在同一時間刻度上形成一一對應(yīng)的數(shù)據(jù)對；形成的同步數(shù)據(jù)對存儲于緩存模塊中，提供統(tǒng)一的時序緩存數(shù)據(jù)。[0008]可選的，所述之后對受力數(shù)據(jù)進行噪聲去除和數(shù)據(jù)平滑處理，對形變圖像數(shù)據(jù)進采用低通濾波器對原始的受力數(shù)據(jù)進行初步降噪，抑制高頻噪聲成分；應(yīng)用移動平均濾波或中位數(shù)濾波算法對受力數(shù)據(jù)進行二次平滑處理，以消除瞬時異常波動；利用預(yù)先進行相機標定時獲得的內(nèi)外參數(shù)對所述形變圖像數(shù)據(jù)進行幾何畸變校針對形變圖像數(shù)據(jù)中的原始圖像噪聲，采用高斯濾波，濾波核尺寸為5×5,標準差設(shè)定為1.0,進行噪聲抑制；通過直方圖均衡化技術(shù)對圖像進行亮度歸一化處理，以增強圖像中形變區(qū)域的對比度和細節(jié)表現(xiàn)；根據(jù)測試要求預(yù)設(shè)區(qū)域感興趣度，對圖像進行裁剪，保留緊固件關(guān)鍵表面區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)。[0009]可選的，所述根據(jù)測試要求預(yù)設(shè)區(qū)域感興趣度，對圖像進行裁剪，保留緊固件關(guān)鍵將處理后獲得的受力數(shù)據(jù)及形變圖像數(shù)據(jù)，按時間序列進行統(tǒng)一存儲，并構(gòu)建對應(yīng)的數(shù)據(jù)索引數(shù)據(jù)庫。[0010]可選的，所述通過對形變圖像數(shù)據(jù)進行分析，提取出關(guān)鍵形變特征，結(jié)合拉伸過程對預(yù)處理后的形變圖像數(shù)據(jù)進行包括腐蝕和膨脹的形態(tài)學(xué)操作，操作尺寸可設(shè)定為3×3或5×5的卷積核；應(yīng)用圖像分割算法，如基于閾值的分割將圖像分割為多個區(qū)域，以突出顯示樣品表面發(fā)生形變的區(qū)域；從分割后的形變區(qū)域提取關(guān)鍵形變特征，關(guān)鍵形變特征包括形變區(qū)域的面積、形通過多尺度分析，對不同拉伸階段的形變進行跟蹤，形成形變序列數(shù)據(jù)。[0011]可選的，所述通過多尺度分析，對不同拉伸階段的形變進行跟蹤，形成形變序列數(shù)將同步處理后的受力數(shù)據(jù)與關(guān)鍵形變特征按時間戳進行一一匹配，使每個受力數(shù)據(jù)點對應(yīng)一個形變狀態(tài)；采用回歸分析法分析受力與形變特征之間的定量關(guān)系，識別力與形變之間的非線7性關(guān)系；對拉伸過程中的關(guān)鍵點進行提取，關(guān)鍵點包括起始受力、彈性階段、屈服點和最大受力點，結(jié)合形變的轉(zhuǎn)折點，構(gòu)建出描述抗拉伸性能的力學(xué)模型；采用有限元分析方法建立應(yīng)力-形變模型，以模擬緊固件在不同受力條件下的變形模式和應(yīng)力分布；通過實際測試數(shù)據(jù)和構(gòu)建的力學(xué)模型對應(yīng)力-形變模型進行驗證和修正。[0012]可選的，所述基于所述受力-形變模型分析獲得臨界形變點，并判斷拉伸測試過程根據(jù)受力-形變模型，首先計算出緊固件樣品在整個拉伸過程中各個階段的形變速率和受力變化；通過局部平滑算法對力-形變曲線進行平滑處理；使用力-形變曲線，結(jié)合二階導(dǎo)數(shù)法識別臨界點，即通過計算曲線的二階導(dǎo)數(shù)，找到曲線的拐點；將受力-形變模型中所有計算得出的形變點與實際測試數(shù)據(jù)進行比較，通過計算形變的標準差或基于最大差異法識別出與大多數(shù)數(shù)據(jù)顯著不同的異常形變點；對于識別出的異常形變點，使用離群點檢測算法進一步驗證該點是否屬于測試過程中由于外部干擾或設(shè)備故障等因素導(dǎo)致的異常數(shù)據(jù)；如果異常形變點為有效數(shù)據(jù)，則保留，否則該異常點將被標記為無效數(shù)據(jù)并從計算中剔除。[0013]可選的，所述通過臨界形變點運算獲得最大受力值，采用異常形變點對所述最大基于受力-形變模型，首先確定在臨界形變點處的最大受力值；根據(jù)已識別的異常形變點，通過數(shù)據(jù)修正算法，調(diào)整最大受力值；通過加權(quán)平均算法結(jié)合臨界點和去除異常點后的數(shù)據(jù)，對臨界形變點所計算的最大受力值進行修正，以獲得修正的最大受力值。[0014]本發(fā)明還提供了一種緊固件的抗拉伸性能檢測裝置，其特征在于，應(yīng)用于實現(xiàn)如上所述的緊固件的抗拉伸性能檢測方法，所述抗拉伸性能檢測裝置包括：夾持機構(gòu)，用于精確固定待測緊固件；力學(xué)傳感器，用于實時記錄緊固件在拉伸過程中所受的拉力和應(yīng)變數(shù)據(jù)；深度相機，用于實時捕捉緊固件表面的形變圖像，提供形變數(shù)據(jù)。[0015]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：首先，首先采集待測緊固件的屬性參數(shù)，并將其安裝于具備深度相機和力學(xué)傳感器的檢測裝置中，按照預(yù)設(shè)拉伸速率啟動檢測裝置，對樣品進行拉伸加載，并實時采集力學(xué)傳感器記錄的受力數(shù)據(jù)及深度相機捕捉的樣品表面形變圖像，對所采集的受力數(shù)據(jù)進行噪聲去除和數(shù)據(jù)平滑處理，同時對形變圖像進行預(yù)處理，通過對預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)進行分析，提取出關(guān)鍵形變特征，并結(jié)合受力數(shù)據(jù)構(gòu)建出受力-形變模型，揭示樣品在拉伸過程中的物理行為；利用所構(gòu)建的模型確定臨界形變點并識別異常形變，通過該臨界點計算出樣品的最大受力值，并進一步對該值進行異常修正；依據(jù)修正后的最大受力值確定緊固件的抗拉伸性能指標，完成整個檢測流程；本方案通8過將深度相機與力學(xué)傳感器相結(jié)合，實現(xiàn)了受力數(shù)據(jù)與形變圖像的實時同步采集和處理，并通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、噪聲過濾、受力-形變建模及臨界點識別的步驟，有效地解決了現(xiàn)有技術(shù)中數(shù)據(jù)捕捉不全、異常形變難以識別以及最大受力值計算不準確的問題，從而大幅提升了緊固件抗拉伸性能檢測的準確性和可靠性。附圖說明[0016]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它的附圖。[0017]本說明書附圖所繪示的結(jié)構(gòu)、比例、大小等，均僅用以配合說明書所揭示的內(nèi)容，以供熟悉此技術(shù)的人士了解與閱讀，并非用以限定本發(fā)明可實施的限定條件，故不具技術(shù)上的實質(zhì)意義，任何結(jié)構(gòu)的修飾、比例關(guān)系的改變或大小的調(diào)整，在不影響本發(fā)明所能產(chǎn)生的功效及所能達成的目的下，均應(yīng)仍落在本發(fā)明所揭示的技術(shù)內(nèi)容得能涵蓋的范圍內(nèi)。[0018]圖1為實施例一的緊固件的抗拉伸性能檢測方法的流程示意圖；圖2為實施例二的緊固件的抗拉伸性能檢測裝置的結(jié)構(gòu)布局示意圖。具體實施方式[0019]為使得本發(fā)明的發(fā)明目的、特征、優(yōu)點能夠更加的明顯和易懂，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，下面所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而非全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。的方位或位置關(guān)系為基于附圖所示的方位或位置關(guān)系，僅是為了便于描述本發(fā)明和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構(gòu)造和操作，它可以是直接連接到另一個組件或者可能同時存在居中設(shè)置的組件。[0021]下面結(jié)合附圖并通過具體實施方式來進一步說明本發(fā)明的技術(shù)方案。[0022]實施例一：結(jié)合圖1所示，本發(fā)明實施例提供了一種緊固件的抗拉伸性能檢測方法，包括：S1,獲取待測緊固件的屬性參數(shù)，將待測試緊固件安裝于抗拉伸性能檢測裝置的夾持機構(gòu)中；所述抗拉伸性能檢測裝置配置有深度相機和力學(xué)傳感器。[0023]屬性參數(shù)包括材質(zhì)、尺寸、形狀、以及使用環(huán)境，屬性參數(shù)將幫助確定適用的拉伸測試參數(shù)，例如最大受力、試驗加載速率等。并確保夾持機構(gòu)能夠適應(yīng)樣品的具體尺寸和形狀。[0024]S2,啟動抗拉伸性能檢測裝置，按預(yù)設(shè)的拉伸速率對待測試緊固件進行受力拉伸，在拉伸過程中，力學(xué)傳感器持續(xù)記錄樣品受力數(shù)據(jù)，同時，深度相機捕捉樣品表面的形變圖像數(shù)據(jù)。9[0025]這一過程中的形變圖像數(shù)據(jù)將成為后續(xù)分析的關(guān)鍵，確保能夠全面監(jiān)測樣品在受力過程中的微小變化。實時監(jiān)測的數(shù)據(jù)包括拉力、形變、樣品表面裂紋或斷裂的初期征兆[0026]S3,在測試過程中，對采集到的拉伸受力數(shù)據(jù)和形變圖像數(shù)據(jù)將進行同步處理，之后對受力數(shù)據(jù)進行噪聲去除和數(shù)據(jù)平滑處理，對形變圖像數(shù)據(jù)進行圖像預(yù)處理。[0027]圖像預(yù)處理如去除背景噪音、校正圖像失真、標準化圖像尺寸等。預(yù)處理后的數(shù)據(jù)將作為后續(xù)分析的基礎(chǔ)，確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。[0028]S4,通過對形變圖像數(shù)據(jù)進行分析，提取出關(guān)鍵形變特征，結(jié)合拉伸過程中受力數(shù)[0029]受力-形變模型能夠揭示緊固件在特定受力條件下的形變規(guī)律，特別是關(guān)鍵的臨界形變點。通過這些數(shù)據(jù)，判定樣品是否出現(xiàn)異常形變，是否達到了臨界受力點，并預(yù)測其最終抗拉伸性能(如拉伸斷裂點、最大形變量等)。[0030]S5,基于所述受力-形變模型分析獲得臨界形變點，并判斷拉伸測試過程中的異常形變點，通過臨界形變點運算獲得最大受力值，采用異常形變點對所述最大受力值進行修[0031]S6,基于修正的最大受力值，獲得緊固件的抗拉伸性能指標。[0032]本發(fā)明的工作原理為：首先，首先采集待測緊固件的屬性參數(shù)，并將其安裝于具備深度相機和力學(xué)傳感器的檢測裝置中，按照預(yù)設(shè)拉伸速率啟動檢測裝置，對樣品進行拉伸加載，并實時采集力學(xué)傳感器記錄的受力數(shù)據(jù)及深度相機捕捉的樣品表面形變圖像，對所采集的受力數(shù)據(jù)進行噪聲去除和數(shù)據(jù)平滑處理，同時對形變圖像進行預(yù)處理，通過對預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)進行分析，提取出關(guān)鍵形變特征，并結(jié)合受力數(shù)據(jù)構(gòu)建出受力-形變模型，揭示樣品在拉伸過程中的物理行為；利用所構(gòu)建的模型確定臨界形變點并識別異常形變，通過該臨界點計算出樣品的最大受力值，并進一步對該值進行異常修正；依據(jù)修正后的最大受力值確定緊固件的抗拉伸性能指標，完成整個檢測流程；本方案通過將深度相機與力學(xué)傳感器相結(jié)合，實現(xiàn)了受力數(shù)據(jù)與形變圖像的實時同步采集和處理，并通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、噪聲過濾、受力-形變建模及臨界點識別的步驟，有效地解決了現(xiàn)有技術(shù)中數(shù)據(jù)捕捉不全、異常形變難以識別以及最大受力值計算不準確的問題，從而大幅提升了緊固件抗拉伸性能檢測的準確性和可靠性。[0033]在本實施例中，所述力學(xué)傳感器與所述深度相機均附有由統(tǒng)一系統(tǒng)時鐘生成的時S301,依據(jù)各數(shù)據(jù)點附帶的時間戳，將力學(xué)數(shù)據(jù)與圖像數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)采樣周期(例如10ms)進行初步匹配。[0034]S302,對于采樣頻率存在差異的情況，采用線性插值或樣條插值算法調(diào)整數(shù)據(jù)序列，使得在同一時間刻度上形成一一對應(yīng)的數(shù)據(jù)對。[0035]S303,形成的同步數(shù)據(jù)對存儲于緩存模塊中，提供統(tǒng)一的時序緩存數(shù)據(jù)。[0036]S304,采用低通濾波器(例如截止頻率可設(shè)定為50Hz,根據(jù)實際檢測儀器特性及測試需求進行微調(diào))對原始的受力數(shù)據(jù)進行初步降噪，抑制高頻噪聲成分。[0037]S305,應(yīng)用移動平均濾波(如采用10點窗口)或中位數(shù)濾波算法對受力數(shù)據(jù)進行二次平滑處理，以消除瞬時異常波動；同時保持受力變化趨勢和關(guān)鍵特征。[0038]S306,利用預(yù)先進行相機標定時獲得的內(nèi)外參數(shù)對所述形變圖像數(shù)據(jù)進行幾何畸變校正；確保圖像尺寸和比例的準確性。[0039]S307,針對形變圖像數(shù)據(jù)中的原始圖像噪聲，采用高斯濾波，濾波核尺寸為5×5,標準差設(shè)定為1.0,進行噪聲抑制；提升圖像質(zhì)量。[0040]S308,通過直方圖均衡化技術(shù)對圖像進行亮度歸一化處理，以增強圖像中形變區(qū)域的對比度和細節(jié)表現(xiàn)。[0041]S309,根據(jù)測試要求預(yù)設(shè)區(qū)域感興趣度(ROI),對圖像進行裁剪，保留緊固件關(guān)鍵表面區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)；以便于后續(xù)的形變特征提取和分析。[0042]S310,將處理后獲得的受力數(shù)據(jù)及形變圖像數(shù)據(jù)，按時間序列進行統(tǒng)一存儲，并構(gòu)建對應(yīng)的數(shù)據(jù)索引數(shù)據(jù)庫。S41,對預(yù)處理后的形變圖像數(shù)據(jù)進行包括腐蝕和膨脹的形態(tài)學(xué)操作，操作尺寸可設(shè)定為3×3或5×5的卷積核；用于提取圖像中的邊緣和細節(jié)，確保對形變區(qū)域的精確識別。[0044]S42,應(yīng)用圖像分割算法，如基于閾值的分割將圖像分割為多個區(qū)域，以突出顯示樣品表面發(fā)生形變的區(qū)域。[0045]S43,從分割后的形變區(qū)域提取關(guān)鍵形變特征，關(guān)鍵形變特征包括形變區(qū)域的面[0046]S44,通過多尺度分析，對不同拉伸階段的形變進行跟蹤，形成形變序列數(shù)據(jù)；確保從微小變形到大規(guī)模形變的全過程都能被準確捕捉。[0047]S45,將同步處理后的受力數(shù)據(jù)與關(guān)鍵形變特征按時間戳進行一一匹配，使每個受力數(shù)據(jù)點對應(yīng)一個形變狀態(tài)。[0048]S46,采用回歸分析法分析受力與形變特征之間的定量關(guān)系，識別力與形變之間的非線性關(guān)系。[0049]S47,對拉伸過程中的關(guān)鍵點進行提取，關(guān)鍵點包括起始受力、彈性階段、屈服點和最大受力點，結(jié)合形變的轉(zhuǎn)折點，構(gòu)建出描述抗拉伸性能的力學(xué)模型。[0050]S48,采用有限元分析方法建立應(yīng)力-形變模型，以模擬緊固件在不同受力條件下的變形模式和應(yīng)力分布。[0051]S49,通過實際測試數(shù)據(jù)和構(gòu)建的力學(xué)模型對應(yīng)力-形變模型進行驗證和修正；確保模型的準確性，并預(yù)測不同工作條件下緊固件的可靠性和耐久性。根據(jù)受力-形變模型，首先計算出緊固件樣品在整個拉伸過程中各個階段的形變速率和受力變化。[0053]特別關(guān)注形變加速階段。在形變加速階段，樣品的應(yīng)力和形變發(fā)生急劇變化，此時為臨界形變點的候選區(qū)間。[0054]