一种新开发的方法可根据 DIN EN ISO 21227-2 标准，在抗石击性测试中自动识别主要剥离层。该方法基于共焦色差测量技术，将统计学分析与可视化分析相结合。
在汽车行业的涂料附着力测试中，自动化分析正变得日益重要。最新研究项目提出了一种创新方法，用于自动评估多层涂料在石击冲击下的损伤演变过程。该方法利用共焦色差传感器生成被测表面的详细形貌数据，这些深度测量值被解读为统计分布，并通过直方图可视化呈现，从而为确定主要剥离层提供了依据。
方法核心：两步法定义峰值面积计算区间
该技术的核心是通过两步法界定峰值面积计算的区间：首先确定在设定相对高度处的峰值宽度，随后基于斜率确定外围边界点，以此区分核心损伤区与边缘损伤区，实现更精细的涂层失效表征。
规范评估与视觉评估的融合
研究还引入了包含视觉感知的附加评估标准。分析结果既可输出数学定义的主要剥离层，也能生成视觉推导的剥离层级，在满足DIN EN ISO 21227-2标准要求的同时，复现传统人工视觉评估效果。这种方法不仅提供了客观、可重复的结果，还提升了与历史手动测量数据的可比性。
应用前景与扩展潜力
该方法能可靠地自动识别剥离区域，且可能推广至其他类型的附着力测试。未来，还可能进一步扩展以描述涂层内部的损伤发展过程。此外，该方法可简化数字化文档流程，并支持抗石击涂料的定向开发。
来源：Wefels, Franziska (2025): 汽车行业多层涂料抗石击测试中损伤进程自动化分析的方法开发。
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