本发明涉及表面粗糙度测量，尤其涉及一种机械板表面粗糙度检测系统。
背景技术：
1、表面粗糙度测量技术是精密工程和制造业中的一个关键领域，涉及评估和量化材料表面的微观结构和纹理。表面粗糙度直接影响机械零件的性能、寿命和可靠性，包括减小磨损、提高疲劳强度、减少摩擦和改善密封效果。在现代制造业中，随着对产品质量和性能要求的提高，对表面粗糙度的控制变得尤为重要，因此开发高精度、高效率的表面粗糙度检测系统成为该领域的研究热点。
2、其中，机械板表面粗糙度检测系统，是专门设计用于评估和测量机械板材表面微观结构和粗糙度的装置，主要目的是通过精确测量表面粗糙度，以保证材料和产品满足特定的质量标准和性能要求。通过实现对表面粗糙度的准确评估，有助于提升产品的使用性能、延长使用寿命，并确保制造过程的稳定性和可靠性，还可以用于质量控制，识别和纠正生产过程中的缺陷。
3、传统的表面粗糙度测量技术集中于直接测量或者基于单一数据源的分析，限制了检测的精度和全面性，缺乏对材料微观力学性能变化的直接测量和分析，导致无法准确识别影响表面粗糙度的微观因素，单一的数据处理方法无法充分利用所有可用的信息，限制检测系统对复杂表面状态的适应能力，导致在高精度要求的应用场景中，传统技术无法提供足够的检测准确性和效率，影响了产品质量的控制和优化。
技术实现思路
1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种机械板表面粗糙度检测系统。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种机械板表面粗糙度检测系统包括应力分布分析模块、微电子力信号采集模块、数据预处理模块、特征提取与分析模块、磨损实验控制模块、光谱数据处理模块、综合评估与输出模块；
3、所述应力分布分析模块模拟机械板在受力时的形态，评估差异区域受力情况，揭示应力集中区域与表面粗糙度的潜在关系，获取应力分布图谱；
4、所述微电子力信号采集模块利用压电传感器，测量表面应力，通过压电效应将机械应力转换为电信号，准确量化微小力量和表面层应力变化，得到应力电信号数据；
5、所述数据预处理模块基于应力分布图谱与应力电信号数据，进行噪声滤除、信号归一化处理，优化数据质量，得到预处理后的数据；
6、所述特征提取与分析模块基于预处理后的数据，结合机器学习算法，进行特征提取与分析，根据分析结果识别微观尺度上的表面粗糙度变化，得到特征分析结果；
7、所述磨损实验控制模块模拟微小磨损过程，通过测量材料表面对压痕载荷的响应，评估表面硬度和耐磨性，得到磨损响应数据；
8、所述光谱数据处理模块应用拉曼光谱技术，分析表面分子振动模式的变化，揭示材料表面化学组成和结构信息，分析表面粗糙度，生成化学结构信息；
9、所述综合评估与输出模块基于特征分析结果、磨损测试数据与化学结构信息，采用多变量回归分析方法，进行机械板表面粗糙度的量化评估，输出综合评估记录。
10、作为本发明的进一步方案，所述应力分布图谱包括力的方向、影响范围和最大应力点，所述应力电信号数据包括信号幅值、频率和变化趋势，所述预处理后的数据包括幅值调整后的信号、去除异常值后的数据集，所述特征分析结果包括识别出的表面纹理特征、应力响应特性和物理变化指标，所述磨损响应数据包括实验中测得的压痕直径、深度和磨损速率，所述化学结构信息包括表面元素成分、化学键类型和分子振动频率，所述综合评估记录包括综合预测粗糙度值、信心区间和优化建议。
11、作为本发明的进一步方案，所述应力分布分析模块包括形态模拟子模块、区域评估子模块、关系揭示子模块；
12、所述形态模拟子模块基于机械板的几何和材料属性，进行力学模拟，模拟受力时的形态变化，生成形态变化数据；
13、所述区域评估子模块基于形态变化数据，评估机械板差异区域的受力情况，标识出受力大区域，得到受力区域评估结果；
14、所述关系揭示子模块基于受力区域评估结果，分析受力区域与表面粗糙度的潜在关系，揭示两者之间的相互作用，获取应力分布图谱。
15、作为本发明的进一步方案，所述微电子力信号采集模块包括信号转换子模块、信号记录子模块、信号量化子模块；
16、所述信号转换子模块利用压电传感器测量表面受力产生的机械应力，通过压电效应转换为电信号，得到初步电信号；
17、所述信号记录子模块基于初步电信号，记录电信号的变化过程，包括电压、电流的波形和频率，获取电信号记录；
18、所述信号量化子模块基于电信号记录，对电信号进行分析和量化处理，计算微小力量和表面层应力变化的实际数值，得到应力电信号数据。
19、作为本发明的进一步方案，所述数据预处理模块包括噪声滤除子模块、信号归一化子模块、数据优化子模块；
20、所述噪声滤除子模块基于应力分布图谱与应力电信号数据，采用数字滤波技术去除背景噪声和干扰，生成去噪数据；
21、所述信号归一化子模块基于去噪数据，进行最大最小归一化处理，将数据范围统一到特定区间内，得到归一化数据；
22、所述数据优化子模块基于归一化数据，进行数据质量评估与优化处理，保证数据的一致性和可靠性，获取预处理后的数据。
23、作为本发明的进一步方案，所述特征提取与分析模块包括数据准备子模块、特征提取子模块、粗糙度识别子模块；
24、所述数据准备子模块对预处理后的数据进行格式化处理，包括数据类型转换和数值范围调整，匹配分析工具的输入要求，得到分析适配数据；
25、所述特征提取子模块从分析适配数据中提取关键信息，包括数据的峰值、均值和方差，将参数进行整合，构建统计特征集；
26、所述粗糙度识别子模块利用统计特征集中的数据，采用机器学习算法对特征数据进行深度分析，通过设定阈值和比较标准对表面粗糙度的微观变化进行判断和分类，得到特征分析结果；
27、所述机器学习算法，按照公式：
28、
29、计算最优化问题，得到粗糙度的分类结果，其中，为超平面的法向量，为偏置项，为法向量的范数的平方，为正则化参数，为松弛变量，n为训练样本的数量，，，，为权重系数，为表面波长比，为峰值密度，为表面倾斜度，为形态复杂度。
30、作为本发明的进一步方案，所述磨损实验控制模块包括磨损模拟子模块、压痕响应测量子模块、硬度耐磨性评估子模块；
31、所述磨损模拟子模块模拟微小磨损过程，采用控制力量对材料表面进行压痕实验，模拟实际使用中的磨损情况，得到磨损模拟数据；
32、所述压痕响应测量子模块基于磨损模拟数据，测量材料表面对压痕载荷的响应，记录压痕深度和宽度数据，获取压痕响应数据；
33、所述硬度耐磨性评估子模块基于压痕响应数据，评估材料表面硬度和耐磨性，分析材料的磨损抵抗能力，得到磨损响应数据。
34、作为本发明的进一步方案，所述光谱数据处理模块包括拉曼光谱采集子模块、分子振动分析子模块、化学结构解析子模块；
35、所述拉曼光谱采集子模块对材料表面进行拉曼光谱扫描，收集表面分子振动引起的散射光谱数据，得到散射光谱数据集；
36、所述分子振动分析子模块基于散射光谱数据集，分析差异分子振动模式对应的拉曼散射峰，识别材料表面的关键化学成分，生成振动模式分析结果；
37、所述化学结构解析子模块利用振动模式分析结果，综合化化学键的类型和分子结构，揭示材料表面的化学组成和结构信息，分析表面粗糙度，获取化学结构信息。
38、作为本发明的进一步方案，所述综合评估与输出模块包括数据整合子模块、回归分析子模块、评估结果输出子模块；
39、所述数据整合子模块整合特征分析结果、磨损测试数据与化学结构信息，统一数据格式和尺度，包括测试的结果和分析所需的所有参数，构建综合分析数据集；
40、所述回归分析子模块对综合分析数据集中的数据进行多变量回归分析，根据因素对表面粗糙度的贡献度进行权重分配，设定参数，执行回归分析过程，揭示影响粗糙度的关键因素，生成粗糙度影响因素分析结果；
41、所述多变量回归分析，按照公式：
42、
43、进行权重分配，设定参数，执行回归分析过程，生成粗糙度影响因素分析结果，其中，为表面粗糙度，为截距项，，，......，为传统自变量的系数，，，......，为影响的传统预测变量，为材料硬度系数的权重，为材料硬度系数，为切削速度影响系数的权重，为切削速度影响系数，为冷却液使用情况的权重，为冷却液使用情况，为工具磨损程度的权重，为工具磨损程度，为误差项；
44、所述评估结果输出子模块利用粗糙度影响因素分析结果，量化每个因素对机械板表面粗糙度的影响，将量化结果进行整合，得到综合评估记录。
45、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
46、本发明中，通过应用微电子力信号采集模块，可以精准量化微小力量和表面层应力变化，能够在更微观的层面上探测表面粗糙度的细微变化，采用机器学习算法对特征数据进行深度分析，允许系统自动识别影响表面粗糙度的关键因素，提高检测的智能化水平和适应性，综合评估与输出模块采用多变量回归分析方法，不仅量化了机械板表面粗糙度，而且提供了一种全面评估材料表面性能的新途径，进一步提高了检测效果。
1.一种机械板表面粗糙度检测系统，其特征在于：所述机械板表面粗糙度检测系统包括应力分布分析模块、微电子力信号采集模块、数据预处理模块、特征提取与分析模块、磨损实验控制模块、光谱数据处理模块、综合评估与输出模块；
2.根据权利要求1所述的机械板表面粗糙度检测系统，其特征在于：所述应力分布图谱包括力的方向、影响范围和最大应力点，所述应力电信号数据包括信号幅值、频率和变化趋势，所述预处理后的数据包括幅值调整后的信号、去除异常值后的数据集，所述特征分析结果包括识别出的表面纹理特征、应力响应特性和物理变化指标，所述磨损响应数据包括实验中测得的压痕直径、深度和磨损速率，所述化学结构信息包括表面元素成分、化学键类型和分子振动频率，所述综合评估记录包括综合预测粗糙度值、信心区间和优化建议。
3.根据权利要求1所述的机械板表面粗糙度检测系统，其特征在于：所述应力分布分析模块包括形态模拟子模块、区域评估子模块、关系揭示子模块；
4.根据权利要求1所述的机械板表面粗糙度检测系统，其特征在于：所述微电子力信号采集模块包括信号转换子模块、信号记录子模块、信号量化子模块；
5.根据权利要求1所述的机械板表面粗糙度检测系统，其特征在于：所述数据预处理模块包括噪声滤除子模块、信号归一化子模块、数据优化子模块；
6.根据权利要求1所述的机械板表面粗糙度检测系统，其特征在于：所述特征提取与分析模块包括数据准备子模块、特征提取子模块、粗糙度识别子模块；
7.根据权利要求1所述的机械板表面粗糙度检测系统，其特征在于：所述磨损实验控制模块包括磨损模拟子模块、压痕响应测量子模块、硬度耐磨性评估子模块；
8.根据权利要求1所述的机械板表面粗糙度检测系统，其特征在于：所述光谱数据处理模块包括拉曼光谱采集子模块、分子振动分析子模块、化学结构解析子模块；
9.根据权利要求1所述的机械板表面粗糙度检测系统，其特征在于：所述综合评估与输出模块包括数据整合子模块、回归分析子模块、评估结果输出子模块；
