一种防水薄膜胶带耐热强度缺陷检测方法及系统与流程

1.本发明涉及数字数据处理技术领域，具体涉及一种防水薄膜胶带耐热强度缺陷检测方法及系统。


背景技术：

2.薄膜广泛应用于机械、微电子、光学以及医疗等领域。在基体上制备薄膜有利于延长基体的使用寿命，改善基体的硬度、耐磨性和摩擦性能，增强基体的耐腐蚀和抗氧化性能。胶带就是薄膜的一种存在形式，在防水工程中，薄膜的存在能够有效改善流动液体侵入的问题，但在建筑建材中，由于长期处于恶劣环境中，薄膜的性能会受到影响，从而影响最终的防水效果。
3.目前，在生产领域中，常见的对薄膜进行缺陷检测的方法为，对薄膜进行温度变化检测，但进行温度变化检测会对薄膜造成性能上的破坏，导致检测后的薄膜不能够继续使用，如果进行大批量的温度变化检测，则对应的检测成本就会很高。


技术实现要素：

4.为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种防水薄膜胶带耐热强度缺陷检测方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
5.第一方面，本发明一个实施例提供了一种防水薄膜胶带耐热强度缺陷检测方法，该方法包括以下步骤：
6.获取薄膜压头的初始卸载刚度，根据所述初始卸载刚度得到薄膜的弹性模量；获取薄膜应力、薄膜厚度和薄膜均匀程度；
7.拉伸所述薄膜，获取拉伸后薄膜边缘的翘曲程度；根据所述翘曲程度、所述弹性模量和所述薄膜应力得到薄膜的实用性能；
8.基于所述实用性能，对多个薄膜进行聚类得到异常簇群；获取异常簇群内第一异常薄膜的第一占比；
9.基于所述第一异常薄膜，根据薄膜的实用性能的变化情况和所述薄膜均匀程度的变化情况确定薄膜的耐热性能；比较所述薄膜的耐热性能和预设标准耐热性能的大小，得到多个第二异常薄膜；第一异常薄膜的数量和第二异常薄膜的数量的比值为第二占比；
10.根据所述第一占比和所述第二占比得到耐热性能可信度，根据所述第一占比、所述第二占比和所述耐热性能可信度的大小对薄膜的生产流程进行评估。
11.优选的，所述一种防水薄膜胶带耐热强度缺陷检测方法还包括：根据对薄膜的生产流程进行评估的评估结果生成并输出评估报告文件，用于计算机可视化。
12.优选的，所述获取拉伸后薄膜边缘的翘曲程度，包括：
13.采用两种拉伸方式拉伸薄膜，包括宽边固定点拉伸薄膜和宽边整体拉伸薄膜；
14.基于宽边固定点拉伸薄膜，将拉伸后的薄膜放置于平面上，计算薄膜边缘各像素点与平面的第一翘曲距离，构建第一翘曲序列；获取所述第一翘曲序列的标准差、最大极差
和序列均值；
15.基于宽边整体拉伸薄膜，将拉伸后的薄膜放置于平面上，计算薄膜边缘各像素点与平面的第二翘曲距离，构建第二翘曲序列；获取所述第二翘曲序列的方差；
16.所述翘曲程度的计算公式为：
[0017][0018]
其中，q为所述翘曲程度；std(d)为所述第一翘曲序列的标准差；range(d)为所述第一翘曲序列的最大极差；mean(d)为所述第一翘曲序列的序列均值；tanh(mean(d))为以所述第一翘曲序列的序列均值为自变量的双曲正切函数；var(d
′
)为所述第二翘曲序列的方差。
[0019]
优选的，所述根据所述翘曲程度、所述弹性模量和所述薄膜应力得到薄膜的实用性能，包括：
[0020]
获取以自然常数为底，以负的所述翘曲程度为指数的指数函数；所述指数函数、所述弹性模量和所述薄膜应力的乘积为薄膜的实用性能。
[0021]
优选的，所述基于所述实用性能，对多个薄膜进行聚类得到异常簇群，包括：
[0022]
基于所述实用性能，利用k-means聚类算法对多个薄膜进行聚类得到多个簇群；
[0023]
获取各所述簇群的簇质心，计算簇群内各点到所述簇质心的平均距离；最大平均距离对应的簇群为所述异常簇群。
[0024]
优选的，所述根据薄膜的实用性能的变化情况和所述薄膜均匀程度的变化情况确定薄膜的耐热性能，包括：
[0025]
获取薄膜的薄膜温度；
[0026]
所述耐热性能的计算公式为：
[0027][0028]
其中，u为所述耐热性能；e为自然常数；为薄膜的实用性能关于薄膜温度的导数；h为所述实用性能；t为所述薄膜温度；km为所述薄膜厚度；min(km)为最小薄膜厚度；max(km)为最大薄膜厚度；为的绝对值函数；为自定义激活窗函数。
[0029]
优选的，所述比较所述薄膜的耐热性能和预设标准耐热性能的大小，得到多个第二异常薄膜，包括：
[0030]
所述薄膜的耐热性能减去所述预设标准耐热性能得到第一差值；小于预设差值阈值的第一差值对应的薄膜为第二异常薄膜。
[0031]
优选的，所述根据所述第一占比和所述第二占比得到耐热性能可信度，包括：
[0032]
所述耐热性能可信度的计算公式为：
[0033]
c＝(1-ytp1)2*(1-ytp2)
[0034]
其中，c为所述耐热性能可信度；ytp1为所述第一占比；ytp2为所述第二占比。
[0035]
优选的，所述根据所述第一占比、所述第二占比和所述耐热性能可信度的大小对薄膜的生产流程进行评估，包括：
[0036]
当所述耐热性能可信度小于预设可信度阈值时，对各个生产流程进行检测；当所述耐热性能可信度大于预设可信度阈值时，对生产流程进行评估；
[0037]
当第一占比大于预设第一阈值，第二占比小于预设第二阈值时，对各个生产流程进行检测；当第一占比大于预设第一阈值，第二占比大于预设第二阈值时，对各个生产流程进行检测；当第一占比小于预设第一阈值，第二占比大于预设第二阈值时，各个生产流程正常。
[0038]
第二方面，本发明一个实施例提供了一种防水薄膜胶带耐热强度缺陷检测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种防水薄膜胶带耐热强度缺陷检测方法。
[0039]
本发明实施例至少具有如下有益效果：
[0040]
本发明实施例利用数字数据处理技术，该方法利用新兴软件和新型信息技术服务完成对薄膜缺陷检测和生产流程的评估。首先采用计算机辅助、传感器方式获取获取薄膜压头的初始卸载刚度，根据所述初始卸载刚度得到薄膜的弹性模量；获取薄膜应力、薄膜厚度和薄膜均匀程度；拉伸薄膜，获取拉伸后薄膜边缘的翘曲程度；根据翘曲程度、弹性模量和薄膜应力得到薄膜的实用性能；基于实用性能，对多个薄膜进行聚类得到异常簇群；获取异常簇群内第一异常薄膜的第一占比；基于第一异常薄膜，根据薄膜的实用性能的变化情况和薄膜均匀程度的变化情况确定薄膜的耐热性能；比较薄膜的耐热性能和预设标准耐热性能的大小，得到多个第二异常薄膜；第一异常薄膜的数量和第二异常薄膜的数量的比值为第二占比；根据第一占比和第二占比得到耐热性能可信度，根据第一占比、第二占比和耐热性能可信度的大小对薄膜胶带的缺陷检测过程和生产流程进行评估。本发明实施例通过对薄膜的各项常规数据进行测量，来确定当前薄膜的实用性能，根据实用性能的差异，对批次内的薄膜进行分类区分出正常和疑似有缺陷的薄膜，得到第一异常薄膜的第一占比，对第一异常薄膜进行温度检测，进一步的确定薄膜的耐热性能，如果耐热性能不符合标准则为第二异常薄膜，同时得到第二次的第二占比，通过比较第一占比和第二占比确定当前生产或者检测流程的问题。达到了确定薄膜异常且对生产流程是否出现问题进行判断的目的，而且，还可以采用计算机辅助设计的方式将评估结果生成评估报告文件，用于计算机可视化。
附图说明
[0041]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0042]
图1为本发明一个实施例所提供的一种防水薄膜胶带耐热强度缺陷检测方法的方法流程图。
具体实施方式
[0043]
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种防水薄膜胶带耐热强度缺陷检测方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0044]
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
[0045]
本发明实施例提供了一种防水薄膜胶带耐热强度缺陷检测方法及系统的具体实施方法，该方法适用于薄膜异常检测和薄膜生产场景。该场景下在防水薄膜放置在正方体基体上，在正方体基体两侧放置相机用于测量拉伸后薄膜的翘曲程度。为了解决直接对大批量薄膜进行温度变化检测会对薄膜造成性能破坏，导致检测成本过高的问题。本发明实施例利用新兴软件和新型信息技术服务完成对薄膜缺陷检测和生产流程的评估，采用计算机辅助、传感器方式获取薄膜的各项常规数据进行测量，来确定当前薄膜的实用性能，根据实用性能的差异，对批次内的薄膜进行分类区分出正常和疑似有缺陷的薄膜，得到第一异常薄膜的第一占比，对第一异常薄膜进行温度检测，进一步的确定薄膜的耐热性能，如果耐热性能不符合标准则为第二异常薄膜，同时得到第二次的第二占比，通过比较第一占比和第二占比确定当前生产或者检测流程的问题。达到了确定薄膜异常且对生产流程是否出现问题进行判断的目的，而且，还可以采用计算机辅助设计的方式将评估结果生成评估报告文件，用于计算机可视化。。
[0046]
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种防水薄膜胶带耐热强度缺陷检测方法及系统的具体方案。
[0047]
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种防水薄膜胶带耐热强度缺陷检测方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：
[0048]
步骤s100，获取薄膜压头的初始卸载刚度，根据初始卸载刚度得到薄膜的弹性模量；获取薄膜应力、薄膜厚度和薄膜均匀程度。
[0049]
采用计算机辅助、传感器方式获取薄膜的弹性模量、薄膜应力、薄膜厚度和薄膜均匀程度。首先，对生产批次内的防水薄膜胶带进行抽样检测，确定该批次内薄膜的薄膜应力、弹性模量和薄膜拉伸后的翘曲程度。具体的：
[0050]
使用基体、薄膜和薄膜压头进行压痕实验，以确定当前薄膜的弹性模量。
[0051]
任意选取一段薄膜，将薄膜裁成矩形块。在本发明实施例中矩形块为100mm*30mm的矩形块，在其他实施例中实施者可根据实际情况调整该矩形块的大小。
[0052]
将薄膜放置在一个正方体的基体上，选择一个圆柱体压头作为负荷，圆柱体的底面圆作为压接面，对薄膜进行压痕载荷。获取压痕深度，其中，压痕深度为压痕实验中薄膜压头压入薄膜的距离。在利用薄膜压头对薄膜施加压痕载荷的过程中，对压痕深度进行实时检测并记录，确定薄膜压头的压痕载荷和压痕深度的卸载曲线。需要说明的是，为了减少测量误差，可以设计多个测量组，确定该卸载曲线。进一步的，根据薄膜对应于每个薄膜压头的压痕载荷与压痕深度的关系曲线确定薄膜对应于每个薄膜压头的初始卸载刚度。初始卸载刚度为卸载曲线在压痕载荷为最大值时的斜率。
[0053]
该初始卸载刚度s的计算公式为：
[0054][0055]
其中，f
max
为薄膜压头的最大压痕载荷；h
max
为薄膜的最大压痕深度；hc为卸载曲线的切线和横轴的交点处的压痕深度。
[0056]
进一步的，根据初始卸载刚度和压头压接面的半径计算薄膜的弹性模量。
[0057]
薄膜的弹性模量、薄膜压头的初始卸载刚度和压头压接面的半径之间的关系式为：
[0058][0059]
其中，e为薄膜的弹性模量；s为薄膜压头的初始卸载刚度；r为压头压接面的半径。
[0060]
利用薄膜应力检测仪获取薄膜应力。需要说明的是，使用该仪器确定应力大小为本领域技术人员的公知技术。利用薄膜厚度检测仪获取薄膜厚度。需要说明的是，使用该仪器确定薄膜厚度为本领域技术人员的公知技术。
[0061]
确定当前薄膜的均匀程度，具体的：对取样的薄膜进行多点测量得到多点的薄膜厚度，构成多点数据集，并对得到的多点数据集内的薄膜厚度数据计算其对应的标准差，该标准差为薄膜的均匀程度。在本发明实施例中多点测量时得到的多点数据集中的数据数量为25，在其他实施例中实施者可实际情况确定数据数量。
[0062]
步骤s200，拉伸薄膜，获取拉伸后薄膜边缘的翘曲程度；根据翘曲程度、弹性模量和薄膜应力得到薄膜的实用性能。
[0063]
对选取的矩形的薄膜进行拉伸测试，进一步得到拉伸后薄膜边缘的翘曲程度。薄膜边缘的翘曲程度会影响薄膜的实用性能。
[0064]
采用两种拉伸方式拉伸薄膜，包括宽边固定点拉伸薄膜和宽边整体拉伸薄膜。
[0065]
基于宽边固定点拉伸薄膜，拉伸方向为长边方向，两个宽边固定点在宽边的中心上，拉伸长度为当前薄膜长度的10％，在本发明实施例中薄膜的原始的长边为100mm，故即拉伸后长边变成110mm。将拉伸后的薄膜放置于平面上，从侧面确定薄膜边缘上的各像素点与平面的第一翘曲距离，构建第一翘曲序列。需要说明的是，确定第一翘曲距离的过程是通过图像视觉完成的，为本领域人员公知技术。
[0066]
获取第一翘曲序列的标准差、最大极差和序列均值。
[0067]
基于宽边整体拉伸薄膜，同样的，拉伸方向为长边，但不再以宽边固定点进行拉伸，而是以整个宽边进行拉伸，拉伸长度为当前薄膜长度的的3％，即拉伸后长边变成了103mm。同样的，将拉伸后的薄膜放置于平面上，从侧面确定薄膜边缘上的各像素点与平面的第二翘曲距离，构建第二翘曲序列。需要说明的是，采用两种拉伸方式拉伸时，是对选取同一整块薄膜上切割出来的两小块薄膜分别采用两种方式进行拉伸，也即两块薄膜的性能和各参数完全一致。
[0068]
获取第二翘曲序列的方差。
[0069]
进一步的，计算薄膜的翘曲程度。该翘曲程度q的计算公式为：
[0070]
[0071]
其中，std(d)为第一翘曲序列的标准差；range(d)为第一翘曲序列的最大极差；mean(d)为第一翘曲序列的序列均值；tanh(mean(d))为以第一翘曲序列的序列均值为自变量的双曲正切函数；var(d
′
)为第二翘曲序列的方差。
[0072]
薄膜边缘上的各像素点与平面的第一翘曲距离和第二翘曲距离越大，则对应的薄膜的翘曲程度越大。
[0073]
进一步的，确定当前的环境温度和薄膜本身的薄膜温度，以确定当前的环境和薄膜状态。其中，环境温度用以确定实验的外在影响因素，薄膜温度大小影响着薄膜的性质。环境温度可直接用温度计测量，薄膜温度使用温枪确定。
[0074]
当薄膜温度和标准温度接近时，根据翘曲程度、弹性模量和薄膜应力得到薄膜的实用性能。具体的：获取以自然常数为底，以负的翘曲程度为指数的指数函数。该指数函数、弹性模量和薄膜应力的乘积为薄膜的实用性能。在本发明实施例中标准温度为15
°
，在其他实施例中实施者可根据实际情况调整该取值。
[0075]
即一个薄膜的翘曲程度越小，则薄膜的实用性能越好。也即在受到一定力的作用下，翘曲程度比较小时，薄膜不易产生变形，即在实际使用中遇到外力作用不卷曲不脱落，此时该薄膜的实用性能比较高。
[0076]
薄膜应力和弹性模量越高，表示当前的薄膜承受力的范围更大，能够应对更多的复杂力学环境。
[0077]
在建材领域中，为了安全考虑，对薄膜的性能要求比较高，一般来说薄膜的表面张力标准越高越好；同时，也对薄膜的卷曲性能做出要求，在受到承载力以下的力时不发生形变，在受到承载力以上的力时不发生卷曲、翘边等情况。
[0078]
步骤s300，基于实用性能，对多个薄膜进行聚类得到异常簇群；获取异常簇群内第一异常薄膜的第一占比。
[0079]
基于获取到的实用性能，对不同批次生产的薄膜进一步讨论。
[0080]
对于同一类型同一种生产工艺的薄膜进行分析，由于生产车间中不止存在一处同一时间的产出设备，对每个设备产出的薄膜均进行抽样检测，以确定当前薄膜的差异程度。
[0081]
由于直接确定耐热性能需要对薄膜进行破坏性的检测，改变温度大小会影响薄膜的质量，使得薄膜不可再利用，因此首先进行初步筛选，确定出可能有缺陷的第一异常薄膜。
[0082]
对生产出的多个薄膜两两进行比较，以确认当前薄膜实用性能的差异。
[0083]
基于实用性能，利用k-means聚类算法对多个薄膜进行聚类得到多个簇群。具体的：获取任意两个薄膜对应的实用性能的绝对差值。以获得两个薄膜的实用性能的差异，对生产出来的所有薄膜两两进行比较，确定两两薄膜之间的绝对差值。根据获得的绝对差值，利用k-means聚类算法对多个薄膜进行聚类得到多个簇群。在本发明实施例中k的取值为2，在其他实施例中实施者根据实际情况调整该取值。
[0084]
利用k-means聚类算法对多个薄膜进行聚类得到多个簇群，具体的：
[0085]
步骤一，随机选择第一个初始簇质心。
[0086]
步骤二，计算每个点到最近已选出的簇质心的距离。
[0087]
步骤三，选择距离最大的点作为下一个簇质心。
[0088]
步骤四，若已选出k个簇质心，则进行步骤五；否则，重复步骤二。
[0089]
步骤五，测量剩余样本点其到每个簇质心的距离，并把它归到最近的簇质心所在的簇。
[0090]
步骤六，重新计算已经得到的各个簇的簇质心。
[0091]
步骤七，重复步骤一至步骤六，直至k个簇质心不再发生变化。
[0092]
即完成了将当前多个样本分成了两类，每个点之间的距离即为两个样本间的绝对差值。
[0093]
完成分类后，获取各簇群的簇质心，计算簇群内各点到簇质心的平均距离，最大平均距离对应的簇群为异常簇群。统计异常簇群内的第一异常薄膜数量，即得到了当前疑似异常样本数量。获取异常簇群内第一异常薄膜的第一占比，该第一占比也为不合格率，不合格率能够表征当前车间的整体生产状态和检测状态，如果合格率过低，则说明当前生产出现异常状态，或者检测方式出现了误差。
[0094]
步骤s400，基于第一异常薄膜，根据薄膜的实用性能的变化情况和薄膜均匀程度的变化情况确定薄膜的耐热性能；比较薄膜的耐热性能和预设标准耐热性能的大小，得到多个第二异常薄膜；第一异常薄膜的数量和第二异常薄膜的数量的比值为第二占比。
[0095]
在经过比较两个薄膜之间的实用性能之后，将任意两者的异常作为k-means内的样本距离，通过无监督学习，将判断为耐热性能良好的薄膜进行过滤，进一步确定当前生产出可能有耐热强度缺陷的薄膜，将其进行标记，进行后续判断。
[0096]
在薄膜温度改变时，进一步确定薄膜的耐热性能。薄膜的基本属性与温度挂钩，温度越高，则薄膜的性能越会受到影响。确定温度变化过程中薄膜的各项属性的变化程度，其会对薄膜的耐热性产生影响。
[0097]
设置薄膜温度变化参数，参数范围为[15,60]，步长为5，采集薄膜的各项维度数据。也即对范围内每个温度对应的薄膜进行分析，每个温度下均有一份对应样本薄膜，能够更好的控制单一变量，排除受之前测试温度的影响出现的数据差异。一般状况下，薄膜在温度比较高的情况下更容易发生结构上的变化，低温环境对薄膜内部结构影响比较小，所以本发明中的温度范围为从常温状态向高温累进的。
[0098]
基于第一异常薄膜，根据薄膜的实用性能的变化情况和薄膜均匀程度的变化情况确定薄膜的耐热性能。
[0099]
该耐热性能u的计算公式为：
[0100][0101]
其中，e为自然常数；为薄膜的实用性能关于薄膜温度的导数；h为实用性能；t为薄膜温度；km为薄膜厚度；min(km)为最小薄膜厚度；max(km)为最大薄膜厚度；)为最大薄膜厚度；为的绝对值函数；为自定义激活窗函数。
[0102]
该自定义激活窗的作用是在获得的值位于0的附近时，其大小接近于1，越远离0则大小向零接近，该激活窗会在0.5和-0.5左右取得0值。
[0103]
其中，该耐热性能公式中为薄膜的实用性能关于薄膜温度的导数，即实用性能h随着薄膜温度t变化的斜率大小，当斜率为0时说明当前的实用性能不再随着薄膜温度的变化而变化。当实用性能h与温度变化不相关时说明此时薄膜的实用性能不受温度影响，进一步说明薄膜耐热性比较优秀。使用薄膜的均匀程度的最小值和最大值的比，判断当前所有温度变化过程中是否出现薄膜产生流动，出现薄膜厚度的均匀程度发生改变的情况。
[0104]
进一步的，比较薄膜的耐热性能和预设标准耐热性能的大小，得到多个第二异常薄膜。
[0105]
具体的：
[0106]
薄膜的耐热性能减去预设标准耐热性能得到第一差值；小于预设差值阈值的第一差值对应的薄膜为第二异常薄膜，得到多个第二异常薄膜。在本发明实施例中预设差值阈值为0.8，在其他实施例中实施者可根据实际情况调整该取值。第二异常薄膜为残次品，存在耐热缺陷，考虑降级处理该第二异常薄膜，或者回炉重新制造。
[0107]
统计在经过耐热测试后的第二异常薄膜的数量，确定第二次检测的不合格率。即第一异常薄膜的数量和第二异常薄膜的数量的比值为第二占比，该第二占比即为第二次检测的不合格率。第二占比能够反映第一次检测时检测的精度和误差。
[0108]
步骤s500，根据第一占比和第二占比得到耐热性能可信度，根据第一占比、第二占比和耐热性能可信度的大小对薄膜的生产流程进行评估。
[0109]
根据第一占比和第二占比得到整个批次薄膜耐热性能检测的可靠度。
[0110]
该耐热性能可信度c的计算公式为：
[0111]
c＝(1-ytp1)2*(1-ytp2)
[0112]
其中，ytp1为第一占比；ytp2为第二占比。
[0113]
将两次检测的合格率相乘，对于第一次检测的合格率加强权重是为了再次强化第一次检测的误差因素，因此第二次出现误差的可能性更低，所以分配不同的权重。当可靠性越高，则说明当前的检测更可信，即前后两次的检测误差比较小，并且受认为影响比较小。
[0114]
根据当前检测的可靠度大小确定当前检测的可信程度，当该可信度小于预设可信度阈值时，则对各个生产流程或者检测流程进行检测；当该可信度大于预设可信度阈值时，对检测流程进行进一步的判断。在本发明实施例中预设可信度阈值为0.7。
[0115]
对检测流程进行进一步的判断，具体的：
[0116]
情况一，如果误差过大，会造成第一次检测到的不合格率过高，也即第一占比大于预设第一阈值。进而第二次检测时第二占比过低，也即第二占比小于预设第二阈值时，即第一次检测时出现大量的误判，这种情况下会加大生产方的检测成本，进而影响最终的生产效益，故对缺陷检测过程和生产流程进行检测。在本发明实施例中预设第一阈值的取值为0.8，预设第二阈值的取值为0.2，在其他实施例中实施者可根据实际情况调整该取值。
[0117]
情况二，如果第一次检测到的不合格率比较大，即第一占比大于预设第一阈值。同时，第二次检测到的不合格率也很大，也即第二占比大于预设第二阈值，认为是实施者在选择薄膜的耐热下限时选择错误，或者生产流程和缺陷检测过程有问题。
[0118]
情况三，如果第一次检测到的不合格率比较小，即第一占比小于预设第一阈值，同
时，第二次检测到的不合格率比较大，也即第二占比大于预设第二阈值，则当前的检测比较正常，不需要对生产流程和缺陷检测过程进行检查评估。
[0119]
根据对薄膜的生产流程进行评估的评估结果生成并输出评估报告文件，用于计算机可视化。
[0120]
综上所述，本发明实施例利用数字数据处理技术，该方法利用新兴软件和新型信息技术服务完成对薄膜缺陷检测和生产流程的评估。首先采用计算机辅助、传感器方式获取薄膜压头的初始卸载刚度，根据初始卸载刚度得到薄膜的弹性模量；获取薄膜应力、薄膜厚度和薄膜均匀程度；拉伸薄膜，获取拉伸后薄膜边缘的翘曲程度；根据翘曲程度、弹性模量和薄膜应力得到薄膜的实用性能；基于实用性能，对多个薄膜进行聚类得到异常簇群；获取异常簇群内第一异常薄膜的第一占比；基于第一异常薄膜，根据薄膜的实用性能的变化情况和薄膜均匀程度的变化情况确定薄膜的耐热性能；比较薄膜的耐热性能和预设标准耐热性能的大小，得到多个第二异常薄膜；第一异常薄膜的数量和第二异常薄膜的数量的比值为第二占比；根据第一占比和第二占比得到耐热性能可信度，根据第一占比、第二占比和耐热性能可信度的大小对薄膜胶带的缺陷检测过程和生产流程进行评估。本发明实施例通过对薄膜的各项常规数据进行测量，来确定当前薄膜的实用性能，根据实用性能的差异，对批次内的薄膜进行分类区分出正常和疑似有缺陷的薄膜，得到第一异常薄膜的第一占比，对第一异常薄膜进行温度检测，进一步的确定薄膜的耐热性能，如果耐热性能不符合标准则为第二异常薄膜，同时得到第二次的第二占比，通过比较第一占比和第二占比确定当前生产或者检测流程的问题。达到了确定薄膜异常且对生产流程是否出现问题进行判断的目的，而且，还可以采用计算机辅助设计的方式将评估结果生成评估报告文件，用于计算机可视化。
[0121]
本发明实施例还提出了一种防水薄膜胶带耐热强度缺陷检测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。由于一种防水薄膜胶带耐热强度缺陷检测方法在上述给出了详细描述，不再赘述。
[0122]
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0123]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
[0124]
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。