本数据集围绕义齿表面缺陷识别、表面完整度评价和质量分级构建，包括检测日期、班次、工单编号、修复体类型、材料类型、采图数量、针孔缺陷数、裂纹总长度、污点面积、釉面均匀度分、边缘崩缺值、色差、反光偏差值、微划痕数量、人工复判通过率和返工标记等，并基于缺陷密度、表面完整度和人工复判结果，生成缺陷密度指数、表面完整度分、质量分级标签、复检优先级和工艺修正建议，可用于分析温度曲线参数对收缩率的影响规律、验证烧结补偿方案的有效性，助力表面处理工序的工艺优化，有效降低表面缺陷导致的返工率。

数据加工和算法： 1、缺陷密度指数=MAX(0,MIN(100,100−(针孔缺陷数÷采图数量)×45−裂纹总长度mm×6−污点面积mm²×3.5−微划痕数量×2.2))。 2、表面完整度分=MAX(0,MIN(100,缺陷密度指数×0.35+釉面均匀度分×0.20+(100−边缘崩缺值mm÷2.8×100)×0.10+(100−色差ΔE÷4.2×100)×0.15+(100−反光偏差值÷9.5×100)×0.10+人工复判通过率%×0.10))。 3、质量分级标签按等级从高到低依次判定，同时满足表面完整度分≥88、缺陷密度指数≥85 且人工复判通过率≥97 的判定为 “A 级”，未触发 A 级判定且同时满足表面完整度分≥72、缺陷密度指数≥70 且人工复判通过率≥92 的判定为 “B 级”，其余则判定为 “C 级”。

本特征库适用于义齿表面缺陷识别、表面质量分级、复检资源分配和工艺优化。在视觉识别场景中，可通过缺陷密度指数识别针孔、裂纹、污点和划痕异常；在质量分级场景中，可通过表面完整度分和质量分级标签识别高风险表面件；在工艺优化场景中，可依据工艺修正建议调整釉面处理、抛光、边缘修整和色差控制参数。

记录序号 检测日期 班次 车间编号 工单编号 修复体编码 修复体类型 材料类型 采图数量 针孔缺陷数 裂纹总长度mm 污点面积mm² 釉面均匀度分 边缘崩缺值mm 色差ΔE 反光偏差值 微划痕数量 人工复判通过率% 返工标记 缺陷密度指数 表面完整度分 质量分级标签 1 2025-10-01 白班 SURF-03 SF20251001白01 IN-SURF 嵌体表面件 PEEK 17 16 1.66 0.61 81.61 2.55 4.07 6.91 8 88.35 0 27.95 39.02 C级 2 2025-10-01 白班 SURF-03 SF20251001白02 FR-SURF 活动支架表面件 树脂 8 5 3.53 4.02 86.9 0.22 2.01 8.12 12 99.57 0 10.22 49.4 C级 3 2025-10-01 白班 SURF-04 SF20251001白03 IN-SURF 嵌体表面件 氧化锆 14 14 3.84 5.55 91.82 2.76 1.58 2.24 13 95.72 0 0 45.08 C级

记录序号 检测日期 班次 车间编号 工单编号 修复体编码 修复体类型 材料类型 采图数量 针孔缺陷数 裂纹总长度mm 污点面积mm² 釉面均匀度分 边缘崩缺值mm 色差ΔE 反光偏差值 微划痕数量 人工复判通过率% 返工标记 缺陷密度指数 表面完整度分 质量分级标签