1.一种涂布机控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取涂布表面图像；对涂布表面图像进行表面拓扑分析，生成表面拓扑分析数据；对表面拓扑分析数据进行曲面逼近优化，生成涂布曲面三维模型；对涂布曲面三维模型进行参数化表示，从而得到涂布表面参数数据；

步骤S2：根据涂布表面参数数据对涂布进行平坦度分析，生成涂布表面平坦数据；将涂布表面平坦数据和预设的平坦阈值进行对比，生成第一平坦区域数据、第二平坦区域数据和第三平坦区域数据；对第一平坦区域数据、第二平坦区域数据和第三平坦区域数据进行干燥裂痕分析，生成涂布干燥裂痕分析数据；根据涂布干燥裂痕分析数据进行涂布补偿，生成涂布补偿数据；

步骤S3：基于涂布表面参数数据进行表面传感器部署并进行数据采集，从而获得表面实时形变数据；根据表面实时形变数据和涂布补偿数据对涂布机喷嘴进行涂布喷射调节，生成涂布机喷嘴数据；利用表面实时形变数据和涂布机喷嘴数据进行实时路径优化，从而生成实时涂布厚度调整数据；步骤S3包括以下步骤：步骤S31：基于涂布表面参数数据进行表面传感器部署并进行数据采集，从而获得表面实时形变数据；

步骤S32：根据表面实时形变数据和涂布补偿数据对涂布机喷嘴进行涂布喷射调节，生成涂布机喷嘴数据；

步骤S33：通过涂布区域动态规划公式对涂布机喷嘴数据进行涂布路径规划，生成涂布区域路径规划数据；步骤S33中的涂布区域动态规划公式如下所示：式中， 表示为涂布路径规划的性能指标，表示为涂布路径规划的控制变量向量，它包含了涂布机喷嘴在不同时间和位置的控制参数，表示为涂布过程的总时间， 表示为涂布路径规划中的局部成本函数，它是涂布过程中与位置 、速度 和控制变量  相关的局部成本项，表示为涂布区域的空间域， 表示为涂布路径规划中的全局成本函数，它是涂布过程中与位置 、控制变量 和涂布剂在涂布区域上的梯度 相关的全局成本项，表示为涂布区域动态规划异常修正量；

步骤S34：利用涂布区域路径规划数据和表面实时形变数据对低优先涂布区域、中优先涂布区域和高优先涂布区域进行涂布设备参数控制，生成区域涂布厚度调整数据；步骤S34包括以下步骤：步骤S341：基于涂布机喷嘴数据获取初始涂布运动数据，其中初始涂布运动数据包括涂布压力数据和涂布速度数据；利用涂布区域路径规划数据对低优先涂布区域、中优先涂布区域和高优先涂布区域进行区域中心点确认，生成涂布区域中心点数据；

步骤S342：通过红外光谱技术对涂布区域中心点数据进行区域确认，确定涂布区域中心点数据为低优先涂布区域时，则根据表面实时形变数据对涂布压力数据和涂布速度数据进行减少处理，得到低优先级涂布数据；

步骤S343：确定涂布区域中心点数据为中优先涂布区域时，则根据表面实时形变数据对涂布压力数据和涂布速度数据进行维稳处理，得到中优先级涂布数据；确定涂布区域中心点数据为高优先涂布区域时，则根据表面实时形变数据对涂布压力数据和涂布速度数据进行增加处理，得到高优先级涂布数据；

步骤S344：将低优先级涂布数据、中优先级涂布数据和高优先级涂布数据进行数据整合，生成优先级区域涂布数据；对优先级区域涂布数据和涂布流变特性分析数据进行涂布吸附均匀性分析，得到涂布吸附均匀数据；

步骤S345：根据涂布吸附均匀数据对涂布机喷嘴进行涂布设备参数控制，生成区域涂布厚度调整数据；

步骤S35：通过涂布厚度调整数据和涂布区域路径规划数据进行实时路径优化，从而生成实时涂布厚度调整数据；

步骤S4：对实时涂布厚度调整数据进行模型训练，从而生成涂布厚度预测模型；将实时涂布厚度调整数据导入至涂布厚度预测模型中进行厚度预测，生成涂布厚度预测数据；将涂布厚度预测数据和实时涂布厚度预测数据进行差值计算，得到涂布厚度偏差数据；将涂布厚度偏差数据和预设的涂布厚度偏差阈值进行数据对比，生成涂布机控制报告。

2.根据权利要求1所述的涂布机控制方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：利用激光扫描获取涂布表面图像；

步骤S12：对涂布表面图像进行图像点云滤波，生成涂布点云图像；对涂布点云图像进行图像预处理，生成标准涂布点云图像，其中图像预处理包括图像亮度增强、图像几何像素变化、图像边缘识别；

步骤S13：对涂布点云图像进行表面特征提取，生成表面特征描述数据；基于表面特征描述数据进行表面拓扑分析，生成表面拓扑分析数据；根据网格化建模技术对表面拓扑分析数据进行三角网格转换，生成涂布表面三角网格模型；

步骤S14：对涂布表面三角网格模型进行曲面逼近优化，生成涂布曲面三维模型；对涂布曲面三维模型进行参数化表示，从而得到涂布表面参数数据。

3.根据权利要求1所述的涂布机控制方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：根据涂布表面参数数据对涂布进行平坦度分析，生成涂布表面平坦数据；将涂布表面平坦数据和预设的平坦阈值进行对比，当涂布表面平坦数据大于预设的平坦阈值时，则基于涂布表面平坦数据进行第一平坦区域划分，得到第一平坦区域数据；当涂布表面平坦数据等于预设的平坦阈值时，则基于涂布表面平坦数据进行第二平坦区域划分，得到第二平坦区域数据；当涂布表面平坦数据小于预设的平坦阈值时，则基于涂布表面平坦数据进行第三平坦区域划分，得到第三平坦区域数据；

步骤S22：对第三平坦区域数据进行高涂布优先级标记，生成高优先涂布区域；对第二平坦区域数据进行中优先级标记，生成中优先涂布区域；对第一平坦区域数据进行低优先级标记，生成低优先涂布区域；

步骤S23：通过低优先涂布区域、中优先涂布区域和高优先涂布区域对涂布曲面三维模型进行相邻区域涂布流变特性分析，生成涂布流变特性分析数据；基于涂布流变特性分析数据对低优先涂布区域、中优先涂布区域和高优先涂布区域进行干燥裂痕分析，生成涂布干燥裂痕分析数据；

步骤S24：基于涂布干燥裂痕分析数据对低优先涂布区域、中优先涂布区域和高优先涂布区域进行涂布补偿，生成涂布补偿数据。

4.根据权利要求3所述的涂布机控制方法，其特征在于，步骤S23包括以下步骤：

步骤S231：对高优先级涂布区域进行第一优先级均匀涂布模拟，得到第一优先级涂布区域数据；对中优先涂布区域进行第二优先级均匀涂布模拟，得到第二优先级涂布区域数据；对第一优先级涂布区域数据进行区域曲率分析，生成凹陷区域曲率数据；基于凹陷区域曲率数据对第一优先级涂布区域数据和第二优先级涂布区域数据进行相邻区域涂布流变特性分析，生成第一流动速率数据；

步骤S232：对低优先级涂布区域进行第三优先级均匀涂布模拟，得到第三优先级涂布区域数据；对第三优先级涂布区域数据进行区域曲率分析，生成凸起区域曲率数据；基于凸起区域曲率数据对第三优先级涂布区域数据和第二优先级涂布区域数据进行相邻区域涂布流变特性分析，生成第二流动速率数据；

步骤S233：基于凹陷区域曲率数据和凸起区域曲率数据对低优先级涂布区域和高优先级涂布区域进行相邻区域涂布流变特性分析，生成第三流动速率数据；

步骤S234：将第一流动速率数据、第二流动速率数据和第三流动速率数据进行数据整合，生成涂布流变特性分析数据；根据涂布流变特性分析数据对低优先涂布区域和中优先涂布区域和高优先涂布区域进行模拟干燥定型处理，得到涂布区域干燥数据；

步骤S235：通过涂布干燥裂痕分析公式对涂布区域干燥数据进行涂布裂痕分析，生成涂布干燥裂痕分析数据。

5.根据权利要求4所述的涂布机控制方法，其特征在于，步骤S235中的涂布干燥裂痕分析公式如下所示：式中， 表示为涂布干燥裂痕分析数据，表示在涂布区域的特定位置 处的裂痕程度，表示为涂布区域的水平位置坐标，表示为涂布区域的垂直位置坐标，表示为干燥过程的时间，表示为涂布层的厚度， 表示为涂布层厚度函数相对于水平位置 的二阶偏导数，表示涂布层在水平方向上的曲率， 表示为涂布层厚度函数相对于垂直位置   的二阶偏导数，表示涂布层在垂直方向上的曲率， 表示为涂布层厚度函数相对于  、和的三阶混合偏导数，表示涂布层在不同位置和时间点上的变化率，表示为涂布干燥裂痕分析异常调整值。

6.根据权利要求1所述的涂布机控制方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：对实时涂布厚度调整数据进行历史数据收集，得到历史涂布效果数据；对历史涂布效果数据进行数据预处理，生成标准历史涂布效果数据，其中数据预处理包括数据清洗、数据缺失值填充和数据标准化；

步骤S42：将标准历史涂布效果数据进行数据集划分，生成模型训练集和模型测试集；

利用神经网络模型对模型训练集进行模型训练，从而生成涂布厚度预模型；通过模型测试集对涂布厚度预模型进行模型优化，生成涂布厚度预测模型；

步骤S43：将实时涂布厚度调整数据导入至涂布厚度预测模型中进行厚度预测，生成涂布厚度预测数据；将涂布厚度预测数据和实时涂布厚度预测数据进行差值计算，得到涂布厚度偏差数据；

步骤S44：将涂布厚度偏差数据和预设的涂布厚度偏差阈值进行数据对比，当涂布厚度偏差数据大于涂布厚度偏差阈值时，则对涂布机喷嘴进行控制优化处理；当涂布厚度偏差数据小于或等于涂布厚度偏差阈值时，则基于可视化技术生成涂布机控制报告。

7.一种涂布机控制系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的涂布机控制方法，该涂布机控制系统包括：三维重构模块，用于获取涂布表面图像；对涂布表面图像进行表面拓扑分析，生成表面拓扑分析数据；对表面拓扑分析数据进行曲面逼近优化，生成涂布曲面三维模型；对涂布曲面三维模型进行参数化表示，从而得到涂布表面参数数据；

涂布补偿模块，用于根据涂布表面参数数据对涂布进行平坦度分析，生成涂布表面平坦数据；将涂布表面平坦数据和预设的平坦阈值进行对比，生成第一平坦区域数据、第二平坦区域数据和第三平坦区域数据；对第一平坦区域数据、第二平坦区域数据和第三平坦区域数据进行干燥裂痕分析，生成涂布干燥裂痕分析数据；根据涂布干燥裂痕分析数据进行涂布补偿，生成涂布补偿数据；

路径优化模块，用于基于涂布表面参数数据进行表面传感器部署并进行数据采集，从而获得表面实时形变数据；根据表面实时形变数据和涂布补偿数据对涂布机喷嘴进行涂布喷射调节，生成涂布机喷嘴数据；利用表面实时形变数据和涂布机喷嘴数据进行实时路径优化，从而生成实时涂布厚度调整数据；

偏差对比模块，用于对实时涂布厚度调整数据进行模型训练，从而生成涂布厚度预测模型；将实时涂布厚度调整数据导入至涂布厚度预测模型中进行厚度预测，生成涂布厚度预测数据；将涂布厚度预测数据和实时涂布厚度预测数据进行差值计算，得到涂布厚度偏差数据；将涂布厚度偏差数据和预设的涂布厚度偏差阈值进行数据对比，生成涂布机控制报告。