基于KNN算法的铝合金阳极化层打磨质量检测系统研究

基于KNN算法的铝合金阳极化层打磨质量检测系统研究摘要铝合金是一种重要的功能性材料，其表面阳极化层具有良好的防腐蚀和装饰性能。然而，阳极化层打磨质量对于铝合金制品的质量和市场竞争力具有重要的影响。本文

KNN 基于算法的铝合金阳极化层打磨质量检测系统 研究 摘要 铝合金是一种重要的功能性材料，其表面阳极化层具有良好的防腐 蚀和装饰性能。然而，阳极化层打磨质量对于铝合金制品的质量和市场 竞争力具有重要的影响。本文研究了一种基于KNN算法的铝合金阳极化 层打磨质量检测系统，该系统可以在保证精度和效率的同时减少人力成 本和产品废品率。实验结果表明，该系统可以有效地检测阳极化层的打 磨质量，并为加工过程提供良好的指导意义，为企业提高生产效率、降 低生产成本和占领市场提供了有效途径。 关键词：铝合金；阳极化层；打磨质量；KNN算法；质量检测 1.引言 随着现代工业的快速发展，铝合金作为一种重要的功能性材料已经 广泛应用于航空、汽车、电子、建筑和家居等领域。铝合金表面阳极化 层是铝合金制品的重要部分，具有良好的防腐蚀和装饰性能。然而，阳 极化层打磨质量对于铝合金制品的质量和市场竞争力具有重要的影响， 因此如何检测和提高阳极化层打磨质量已成为铝合金加工企业关注的焦 点。 目前，阳极化层打磨质量的检测主要依靠人工视觉检测，这不仅需 要大量的人力成本，而且误判率较高。因此，如何研发一种基于机器视 觉技术的阳极化层打磨质量检测系统成为了一个重要的问题。本文从机 器学习的角度出发，提出了一种基于KNN算法的铝合金阳极化层打磨质 量检测系统，在保证检测精度和效率的同时降低了人力成本和产品废品 率。 2.研究方法