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金属腐蚀图像数字处理技术发展综述

来源:必威体育882019-04-11 16:52

摘要:

摘要:本文综述了数字图像处理技术在金属腐蚀领域中的发展应用,具体探讨了数字图像处理技术在金属局部腐蚀过程和金属腐蚀形貌分类识别方面的研究进展,并结合自身课题提出了金属腐蚀图像数字处理技术在喷气燃料银片腐蚀等级自动识别中的应用。  关键词:金属腐蚀腐蚀形貌数字图像处理  中图分类号:TP39文献标识码:A文章编号:1007-9416(2010)11-0045-02  1前言  金属腐蚀图像数字处...

摘要:本文综述了数字图像处理技术在金属腐蚀领域中的发展应用,具体探讨了数字图像处理技术在金属局部腐蚀过程和金属腐蚀形貌分类识别方面的研究进展,并结合自身课题提出了金属腐蚀图像数字处理技术在喷气燃料银片腐蚀等级自动识别中的应用。


关键词:金属腐蚀腐蚀形貌数字图像处理


中图分类号:TP39文献标识码:A文章编号:1007-9416(2010)11-0045-02


1前言


金属腐蚀图像数字处理就是将金属腐蚀的图像信号转换成数字信号,并利用计算机对其进行处理。最初判别金属腐蚀情况主要依靠经验人员的肉眼观察,效率低下且主观性较强,人为误差较大,所以后来有学者把数字图像处理技术应用于金属腐蚀图像的识别。最早把数字图像处理技术应用于金属腐蚀领域是在上世纪80年代初期,计算机数字图像处理技术的迅速发展与提高,促进了腐蚀与防护领域的研究方法与控制手段不断地更新换代,显示出了强大的应用潜力[1]。虽然数字图像处理技术在金属腐蚀科学中的应用尚处于初级阶段,许多方面还在不断地探索之中,但也取得了不少的研究成果。


2金属局部腐蚀过程研究


在金属腐蚀科学中,数字图像处理技术最早应用于对金属点蚀的描述和评价。1981年,D.Itzhak等[2]用扫描仪直接扫描AISI304不锈钢在10%Fecl3中50℃时浸泡20分钟产生的腐蚀图像见图1,然后将上述图像进行二值化处理,统计给出了整个试样表面不同大小的蚀孔数量(如图2)。由图2可以直观地看出金属表面蚀孔面积与数量基本成反比,并定量计算出了试样的点蚀率为9.73%,从而清晰地表明了不锈钢的腐蚀程度。


Frantziskonis等[3,4]用光干涉显微镜研究了2024铝合金试样点蚀,并用小波分析的方法研究了蚀孔的几何特征。J.M.Costa等[5]用分形几何概念研究了316不锈钢在人工海水环境中阳极极化后的试样,使用光学显微境采集试样的腐蚀图像,然后通过专用图像软件分析了蚀孔的轮廓结构,并计算得到了蚀孔剖面的分形维数,结果显示:随着计算步长的逐渐减小,蚀孔轮廓周长逐渐增大。


Codaro等[6]在总结大量文献的基础上,采用显微镜获得了铝合金和钛合金在不同腐蚀条件下蚀孔剖面的腐蚀形貌图像,给出了描述点蚀断面形状的测试图(见图3),有助于定义点蚀形状的分类参数AB=(蚀孔的面积)/(包围蚀孔的最小矩形的面积)用于对不同形状的蚀孔进行分类和定量描述。该方法也可以用于表征点蚀的发展过程。


Quin等[7]将图像分析技术用于研究金属的局部腐蚀,采用金相分析和图像处理相结合的方法得到了确定点蚀深度和几何形状的方法,并通过对孔深分布与腐蚀区域之间关系的定量分析得到了蚀孔的三维分布图,能够更直观地显示金属点蚀的特点。


苏润西、宋诗哲[8]建立了基于恒电位的原位图像采集系统和测试方法,设计了适合于长焦距显微镜的电解池系统并进行图像采集,对得到的304不锈钢恒电位过程图像进行分析,结果表明:在蚀孔出现过程中的图像灰度变化与蚀孔产生与发展有直接关系,当发生点蚀时,灰度值向小的方向移动,灰度统计直方图上出现双峰;并通过分析电化学原理,从测试参数与图像信息发现,点蚀发生率η与反应消耗的电量Q之间存在一定的相关性。王守琰等[12]在此基础上进一步研究了电化学参量的变化和点蚀形貌图像特征之间的关系,发现在恒电位过程中,蚀孔面积随时间的延长线性增加,而腐蚀消耗的电量则按幂函数的方式增长。


图像分析是定性定量表征腐蚀破坏初始阶段的有效工具[9],分形分析也是一种有效的估计轻微腐蚀的方法[10]。Kurose等[11]通过CCD相机观察纯铜应力腐蚀开裂过程,采用图像分析技术分析了腐蚀裂纹的分布与发展,认为分形维数是一种评价纯铜腐蚀开裂阶段的有效方法。Jin等[12]求取了铝合金试样表面SEM图像的分形维数,认为分形维数与由腐蚀导致的破坏和疲劳有关。Sabine等[13]运用自行设计的原位图像采集装置,采用具有离子选择功能的光纤图像传感技术研究了Al-Cu电偶对在0.1mol/LNacl缓冲溶液(pH=7.0)中的腐蚀过程。


孔德英,宋诗哲等[14]用图像扫描方法采集了模拟海洋环境条件下的碳钢、低合金钢试片的腐蚀形貌图像,并通过灰色关联及试片的腐蚀颜色、表面轮廓等相关特征,分析了图像灰度值分布与试样单位面积平均腐蚀失重相关系数为99.76%、与局部腐蚀深度的相关系数为98.42%。另外,他们还采用线性拟合方法建立了扫描灰度值典型加权与试样单位面积平均腐蚀失重间的关系模型,较好地预测了金属材料单位面积平均腐蚀失重,为控制金属腐蚀提供了良好的借鉴作用。许述剑、翁永基[15]在此基础上具体研究了高原环境等恶劣条件下的腐蚀图像灰度和实际腐蚀深度的相关性,获得的实验结果清晰地显示出:不同环境下金属腐蚀图像的灰度值与实际金属腐蚀深度、腐蚀速率均具有良好的线性关系。


3金属腐蚀形貌分类识别研究


Stefan等[16]用小波分析技术对带有金属蚀孔和裂缝的腐蚀形貌图像进行了分析,然后把图像进行二维小波变换后将原始图像分解为各个子图像,分别提取他们的图像特征,计算出有关表面特征参数,并应用神经网络方法对腐蚀形貌进行了分类,取得了较好的分类结果。


张晓庆等[17]应用不确定性纹理谱,使用最小距离分类器,对等轴韧窝、拉长韧窝、解理、疲劳和沿晶等典型金属腐蚀断口形貌进行了识别,识别正确率达91%。不确定性纹理谱具有计算量小、方向无关性等优点,只需对某一方向的断口形貌进行训练,就能正确识别其他走向的金属腐蚀断口形貌。


颜云辉等[18]提出了基于标准金字塔结构的小波变换技术,对金属腐蚀断口图像进行了识别和分类。随后,在此基础上,又利用神经网络基本原理设计了一种断口图像模式识别的非线性分类器[19],对几种典型的金属腐蚀断口图像进行了计算机实验研究,结果表明,其平均识别正确率达93.75%,若单独以能量作为特征值,其平均识别正确率高达95%。这种识别方法能对纹理变化复杂、规律性不强的金属腐蚀断口图像进行有效识别,具有更好的适应性。


张莉等[20]提出了一种基于树形小波变换的金属断口图像识别技术,该技术采用树形小波对金属断口图像进行二级小波变换,剔除近似分量,对其余的各个频带输出的标准差作为断口识别的特征,并采用最小距离分类法进行分类,将实验结果与颜云辉提出的塔式小波方法分类结果进行了对比(见表2)。表2的结果清晰地显示,利用树形小波识别金属断口图像,准确率明显提高,特别是对疲劳腐蚀形貌的识别率提高了30%,此方法明显优于塔式小波识别。


4结语


从数字图像处理技术在腐蚀科学领域中的发展应用来看,图像处理技术在腐蚀研究中还有很广阔的发展空间,所以,在今后的研究工作中将把该技术应用于喷气燃料银片腐蚀等级自动识别技术中,对在喷气燃料中发生银片腐蚀的各种图像进行自动识别,科学地给出它们的腐蚀等级,从而提高航空油料技术保障水平。


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