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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳銥創(chuàng)科技有限公司申請(qǐng)的專利一種鈦陽極的自動(dòng)涂覆方法及相關(guān)設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119717546B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510222156.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B13/04；該發(fā)明授權(quán)一種鈦陽極的自動(dòng)涂覆方法及相關(guān)設(shè)備是由鄭列儉;賀齊群;王政設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-27向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種鈦陽極的自動(dòng)涂覆方法及相關(guān)設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及鈦陽極的技術(shù)領(lǐng)域，提供了鈦陽極的自動(dòng)涂覆方法及相關(guān)設(shè)備，包括獲取鈦陽極的目標(biāo)涂覆區(qū)域并進(jìn)行涂覆，對(duì)涂覆過程中的目標(biāo)涂覆區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，得到涂覆實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并計(jì)算出涂覆均勻性和厚度變化情況；對(duì)涂覆均勻性進(jìn)行評(píng)估，生成涂覆質(zhì)量評(píng)估結(jié)果和涂覆缺陷分布情況；基于涂覆質(zhì)量評(píng)估結(jié)果和涂覆缺陷分布情況對(duì)厚度變化情況進(jìn)行分析，得到厚度優(yōu)化參數(shù)；根據(jù)厚度優(yōu)化參數(shù)生成反饋圖譜，并基于反饋圖譜對(duì)自動(dòng)涂覆設(shè)備的涂覆參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。通過自動(dòng)涂覆設(shè)備、傳感器陣列、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集以及涂覆分析模型的應(yīng)用，改善控制涂覆過程中的均勻性和厚度時(shí)，存在著涂覆質(zhì)量的不穩(wěn)定、涂層厚度不均勻以及難以實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)整涂覆參數(shù)的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種鈦陽極的自動(dòng)涂覆方法及相關(guān)設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種鈦陽極的自動(dòng)涂覆方法，其特征在于，所述鈦陽極的自動(dòng)涂覆方法應(yīng)用于自動(dòng)涂覆設(shè)備，所述鈦陽極的自動(dòng)涂覆方法包括：獲取鈦陽極的目標(biāo)涂覆區(qū)域，利用所述自動(dòng)涂覆設(shè)備對(duì)所述目標(biāo)涂覆區(qū)域進(jìn)行涂覆；根據(jù)所述自動(dòng)涂覆設(shè)備上預(yù)設(shè)的傳感器陣列對(duì)涂覆過程中的所述目標(biāo)涂覆區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，得到涂覆實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；將所述涂覆實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)的涂覆分析模型，通過所述涂覆分析模型根據(jù)所述涂覆實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析所述自動(dòng)涂覆設(shè)備對(duì)所述目標(biāo)涂覆區(qū)域進(jìn)行涂覆過程中的涂覆均勻性和厚度變化情況；包括，對(duì)所述涂覆實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理后的涂覆實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入分析模型，在所述分析模型中利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)所述涂覆實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到特征數(shù)據(jù)，基于所述特征數(shù)據(jù)生成特征圖譜；根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)所述特征數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，得到特征聚類結(jié)果和若干個(gè)特征中心點(diǎn)；對(duì)所有的所述特征中心點(diǎn)進(jìn)行多維尺度分析，得到特征空間坐標(biāo)，利用所述特征空間坐標(biāo)對(duì)所述特征圖譜進(jìn)行分割，將所有的所述特征中心點(diǎn)作為初始分割點(diǎn)，在所述特征圖譜上標(biāo)記，計(jì)算各個(gè)所述特征中心點(diǎn)之間的距離，建立特征空間中的鄰近關(guān)系；基于所述鄰近關(guān)系和預(yù)設(shè)的距離閾值，劃分特征圖譜為若干區(qū)域，每個(gè)區(qū)域包括特征數(shù)據(jù)；對(duì)每個(gè)區(qū)域內(nèi)的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算所述區(qū)域內(nèi)特征值的標(biāo)準(zhǔn)差和均值，并根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)差和均值評(píng)估所述區(qū)域內(nèi)涂覆的均勻性，得到目標(biāo)涂覆區(qū)域整體的涂覆均勻性；根據(jù)多元回歸分析方法對(duì)所述特征聚類結(jié)果和所述涂覆均勻性進(jìn)行建模，得到厚度變化情況；利用預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)所述涂覆均勻性進(jìn)行評(píng)估，生成涂覆質(zhì)量評(píng)估結(jié)果和涂覆缺陷分布情況；包括，將所述涂覆均勻性的數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，在所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中利用局部敏感性分析法對(duì)所述涂覆均勻性進(jìn)行評(píng)估，生成評(píng)估得分和缺陷特征分布數(shù)據(jù)；對(duì)所述評(píng)估得分進(jìn)行涂覆質(zhì)量等級(jí)分類，得到涂覆質(zhì)量等級(jí)；將所述涂覆質(zhì)量等級(jí)與預(yù)設(shè)的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比對(duì)，得到涂覆質(zhì)量評(píng)估結(jié)果；對(duì)所述涂覆質(zhì)量評(píng)估結(jié)果進(jìn)行趨勢(shì)分析，得到趨勢(shì)分析結(jié)果，利用所述趨勢(shì)分析結(jié)果對(duì)所述缺陷特征分布數(shù)據(jù)進(jìn)行缺陷定位，得到涂覆缺陷分布情況；基于所述涂覆質(zhì)量評(píng)估結(jié)果和所述涂覆缺陷分布情況對(duì)所述厚度變化情況進(jìn)行融合分析，得到厚度優(yōu)化參數(shù)；根據(jù)所述厚度優(yōu)化參數(shù)生成反饋圖譜，并基于所述反饋圖譜對(duì)自動(dòng)涂覆設(shè)備的涂覆參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，通過調(diào)整涂覆參數(shù)后的自動(dòng)涂覆設(shè)備重新對(duì)所述目標(biāo)涂覆區(qū)域進(jìn)行涂覆。

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