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      基于數(shù)字圖像分析的碳鋼腐蝕等級(jí)評(píng)定方法

      2013-09-27 02:54:14薛建軍張小軍封榮光
      腐蝕與防護(hù) 2013年11期
      關(guān)鍵詞:二值試片照度

      劉 淼,薛建軍,王 玲,張小軍,封榮光

      (南京航空航天大學(xué) 材料科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,南京211100)

      碳鋼的腐蝕是不斷發(fā)展的過(guò)程,腐蝕發(fā)展程度取決于發(fā)展的時(shí)間和腐蝕環(huán)境,研究腐蝕發(fā)展程度對(duì)預(yù)測(cè)腐蝕行為和了解腐蝕機(jī)理有重要意義。而在一系列描述腐蝕程度的參數(shù)中,腐蝕等級(jí)是一個(gè)重要參數(shù),用來(lái)對(duì)腐蝕作定性或粗略描述。目前,碳鋼腐蝕等級(jí)的評(píng)定主要根據(jù)GB/T 6461-2002《金屬基體上金屬和其他無(wú)機(jī)覆蓋層經(jīng)腐蝕試驗(yàn)后的試樣和試件的評(píng)級(jí)》,采用人工目測(cè)的方法進(jìn)行評(píng)定。這種方法檢測(cè)速率慢,檢測(cè)人員工作強(qiáng)度大,而且由于存在人為因素,因此檢測(cè)結(jié)果的一致性較差,不同人員檢測(cè)的結(jié)果不同,置信度較低。

      近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)飛速發(fā)展,基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的檢測(cè)技術(shù)由于其方便性、快捷性及準(zhǔn)確性,在金屬腐蝕檢測(cè)中受到越來(lái)越多的關(guān)注,并逐漸顯示出了強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。Sabine等[1]運(yùn)用自行設(shè)計(jì)的原位圖像采集裝置,采用具有離子選擇功能的光纖圖像傳感技術(shù)研究了 Al-Cu電偶對(duì)在0.1mol/L NaCl緩沖溶液(pH=7.0)中的腐蝕過(guò)程。M.R.Pidaparti等[2]采用小波變換和分形方法研究了鎳鋁青銅在不同腐蝕環(huán)境和不同應(yīng)力狀態(tài)下的腐蝕形態(tài)。結(jié)果表明,通過(guò)圖像處理區(qū)分腐蝕圖像中的凹坑和裂紋是完全可行的。實(shí)踐表明,利用計(jì)算機(jī)圖像和視覺(jué)技術(shù)對(duì)金屬腐蝕特征進(jìn)行圖像采集、處理、評(píng)價(jià),實(shí)現(xiàn)對(duì)腐蝕特征進(jìn)行定量或定性分析,不僅可以加快檢測(cè)速率,保證檢測(cè)質(zhì)量一致性,還可以避免人因疲勞、注意力不集中等帶來(lái)的誤判[3]。D.Itzhak等[4]用掃描儀直接掃描304不銹鋼在10%FeCl3中50℃時(shí)浸泡20min產(chǎn)生的腐蝕圖像,然后將上述圖像進(jìn)行二值化處理,統(tǒng)計(jì)出了整個(gè)試樣表面不同大小的蝕孔數(shù)量。K.Y.Choi和S.S.Kim[5]采用數(shù)字圖像處理的方法對(duì)表面腐蝕進(jìn)行了分析,結(jié)果表明,利用圖像的顏色、紋理和形狀對(duì)腐蝕形態(tài)進(jìn)行描述是可行的。

      本工作采用C語(yǔ)言編程對(duì)碳鋼腐蝕圖像進(jìn)行處理,對(duì)碳鋼的腐蝕等級(jí)自動(dòng)評(píng)定進(jìn)行探討,其流程圖如圖1所示。

      圖1 腐蝕等級(jí)評(píng)定流程

      1 圖像預(yù)處理

      由于圖像的傳送和轉(zhuǎn)換總會(huì)造成圖像的某些質(zhì)量下降,這些造成圖像降質(zhì)的因素稱為圖像的噪聲。在產(chǎn)品腐蝕檢測(cè)時(shí),很可能將噪聲誤認(rèn)為是產(chǎn)品的腐蝕,造成整個(gè)系統(tǒng)性能下降。圖像預(yù)處理的作用是對(duì)采集到的圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)處理,減少噪聲對(duì)后續(xù)處理的影響。

      1.1 對(duì)比度增強(qiáng)

      由于光照及拍攝角度等方面的原因常常造成采集的腐蝕圖像照度不均勻,甚至有些圖片出現(xiàn)大面積的陰影,背景或目標(biāo)出現(xiàn)全黑。為了清晰地還原真實(shí)場(chǎng)景,需對(duì)圖片進(jìn)行修正,消除照度影響?,F(xiàn)有的處理不均勻光照,提高圖片對(duì)比度的主要方法有直方圖均衡、灰度變換、同態(tài)濾波、Gamma校正等。

      直方圖均衡化是使圖像灰度分布趨于均勻,它對(duì)于一些灰度分布比較密集或者對(duì)比度比較低的圖像能取得比較滿意的增強(qiáng)結(jié)果。但是由于直方圖均衡化實(shí)際上降低了圖像的灰度級(jí),往往會(huì)在圖像中形成一些不連續(xù)的斑塊,特別是在圖像中高光區(qū)域和陰影區(qū)域?qū)Ρ认鄬?duì)明顯的情況下,表現(xiàn)更為突出[6]。圖2為經(jīng)過(guò)腐蝕的試片圖像,圖3為原圖經(jīng)過(guò)直方圖均衡化后的圖像。由圖3可見(jiàn),直方圖均衡化后的圖像右下角由于照度不均勻產(chǎn)生大片陰影。

      圖2 腐蝕原圖

      圖3 直方圖均衡后圖像

      對(duì)照度不均勻的圖像通過(guò)全局變換并不能保證所關(guān)心的局部區(qū)域得到所需要的增強(qiáng)效果,為解決這類問(wèn)題,需要根據(jù)關(guān)系的局部區(qū)域特性來(lái)進(jìn)行局部變換,達(dá)到對(duì)局部區(qū)域的增強(qiáng)效果[7]。圖4為圖像經(jīng)過(guò)局部增強(qiáng)后的效果,通過(guò)局部增強(qiáng)后,圖像對(duì)比度有所增強(qiáng),而且并未出現(xiàn)大片陰影。

      Gamma校正也是一種灰度變換,它是為了克服人類視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)于亮度感覺(jué)的非線性關(guān)系而引入的一種傳輸函數(shù)[6]。圖5為局部增強(qiáng)后進(jìn)行Gamma校正后的效果,對(duì)比圖4和圖5可見(jiàn),經(jīng)過(guò)Gamma校正后的圖像亮度明顯增大,右下角未出現(xiàn)圖4的大片陰影。

      圖4 局部增強(qiáng)后圖像

      圖5 Gamma校正后圖像

      1.2 去噪平滑

      圖像去噪平滑是用于突出圖像的寬大區(qū)域和主干部分(低頻部分)或抑制圖像噪聲和干擾(高頻部分),使圖像亮度平緩漸變,減小突變梯度,改善圖像質(zhì)量的圖像處理方法。包括均值濾波、中值濾波、灰度形態(tài)學(xué)濾波等多種方法。

      通常的中值濾波采用3×3矩陣模版(8點(diǎn)鄰域模版)進(jìn)行濾波計(jì)算,如圖6所示。本工作采用了4點(diǎn)鄰域模版進(jìn)行運(yùn)算,如圖7所示。與傳統(tǒng)矩陣模版濾波計(jì)算相比,這種方法在一個(gè)運(yùn)算周期內(nèi)只需對(duì)5個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行均值計(jì)算,大大縮短了程序運(yùn)算時(shí)間。圖8為中值濾波后的效果。

      圖6 8點(diǎn)鄰域

      2 圖像二值化

      二值圖像是指整幅圖像畫面內(nèi)僅黑、白兩個(gè)灰度值的圖像。較灰度圖像而言,二值圖像節(jié)省存儲(chǔ)空間、傳輸速度快,易于統(tǒng)計(jì)某些特征量。在腐蝕圖像處理中,由于腐蝕區(qū)域的形狀極不規(guī)則,用傳統(tǒng)方法難以精確計(jì)算腐蝕面積,因此必須對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理[8]。

      自動(dòng)閾值法是比較常用的圖像二值化方法(見(jiàn)圖9)。對(duì)于灰度圖像來(lái)說(shuō),圖像中的腐蝕點(diǎn)和圖像背景是有明顯的區(qū)別,通過(guò)選擇特征閾值,區(qū)分腐蝕點(diǎn)和背景。設(shè)原始圖像為f(x,y),選擇特征閾值為T,將圖像分割成兩部分,分割后圖像g(x,y)為:

      式中:0代表黑色,255代表白色。

      圖9 腐蝕二值圖像

      3 腐蝕面積計(jì)算

      腐蝕灰度圖像轉(zhuǎn)為二值圖像后,只存在純黑和純白兩種顏色,其中黑色代表了腐蝕點(diǎn)顏色,白色代表基體顏色。通過(guò)計(jì)算二值圖像中黑色像素點(diǎn)占整個(gè)圖像像素點(diǎn)的比例可得出腐蝕圖像的腐蝕面積,根據(jù)GB/T 6461-2002《金屬基體上金屬和其他無(wú)機(jī)覆蓋層經(jīng)腐蝕試驗(yàn)后的試樣和試件的評(píng)級(jí)》中關(guān)于保護(hù)評(píng)級(jí)的規(guī)定(表1所示),可判定腐蝕級(jí)別。其程序流程圖如圖10。

      表1 腐蝕等級(jí)與腐蝕面積之間的關(guān)系

      圖10 腐蝕面積計(jì)算流程圖

      GB/T 6461-2002《金屬基體上金屬和其他無(wú)機(jī)覆蓋層經(jīng)腐蝕試驗(yàn)后的試樣和試件的評(píng)級(jí)》中附錄A的標(biāo)準(zhǔn)圓點(diǎn)圖,是腐蝕等級(jí)評(píng)定的參考標(biāo)準(zhǔn),通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)圓點(diǎn)圖腐蝕面積的計(jì)算,并通過(guò)表1判斷其腐蝕等級(jí)可以驗(yàn)證程序的準(zhǔn)確程度。程序運(yùn)行結(jié)果如表2所示。

      ?

      由表2可知,除1級(jí)標(biāo)準(zhǔn)圓點(diǎn)圖和8級(jí)標(biāo)準(zhǔn)圓點(diǎn)圖自動(dòng)評(píng)級(jí)結(jié)果存在一定的誤差,其他腐蝕等級(jí)圓點(diǎn)圖評(píng)定結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)一致。

      4 碳鋼試片腐蝕等級(jí)評(píng)定

      選取2個(gè)腐蝕試片圖像(1號(hào)試片和2號(hào)試片)進(jìn)行處理。其中1號(hào)試片腐蝕嚴(yán)重,目測(cè)腐蝕等級(jí)達(dá)到3級(jí),2號(hào)試片表面無(wú)腐蝕點(diǎn),目測(cè)腐蝕等級(jí)為5級(jí)。用兩種對(duì)比度增強(qiáng)的方法對(duì)腐蝕圖像進(jìn)行處理,并對(duì)最終腐蝕等級(jí)評(píng)定結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。

      4.1 采用全局直方圖均衡運(yùn)行結(jié)果

      采用直方圖均衡法對(duì)圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng),程序運(yùn)行結(jié)果如表3所示。

      ?

      由表3可見(jiàn),1號(hào)試片圖像和2號(hào)試片圖像運(yùn)行結(jié)果與目測(cè)結(jié)果相差甚遠(yuǎn),腐蝕面積與實(shí)際情況不符。出現(xiàn)偏差的原因是因?yàn)楣庹詹痪鶆?,圖像產(chǎn)生部分陰影,在灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像后出現(xiàn)的大量黑色像素點(diǎn)就是代表陰影部分,進(jìn)而導(dǎo)致腐蝕面積計(jì)算出現(xiàn)極大偏差,腐蝕等級(jí)評(píng)定不準(zhǔn)確。

      4.2 采用局部增強(qiáng)并進(jìn)行Gamma校正后的運(yùn)行結(jié)果

      由4.1可知,對(duì)照度不均勻的腐蝕圖像采用全局變換不能達(dá)到所需要的增強(qiáng)效果,因此對(duì)圖像局部增強(qiáng)后進(jìn)行Gamma校正。運(yùn)行結(jié)果如表4所示。

      ?

      通過(guò)對(duì)比表3與表4的運(yùn)行結(jié)果可得,圖像經(jīng)過(guò)局部增強(qiáng)后再進(jìn)行Gamma校正可以消除照度不均勻引起的陰影,腐蝕面積計(jì)算也更為準(zhǔn)確。

      5 結(jié)論

      (1)腐蝕圖像二值化后能較好區(qū)分腐蝕區(qū)域和基體,便于計(jì)算腐蝕面積;

      (2)通過(guò)二值圖像計(jì)算得到的腐蝕面積較精確,解決了傳統(tǒng)幾何方法難以計(jì)算不規(guī)則區(qū)域面積的問(wèn)題;

      (3)通過(guò)直方圖均衡化處理的圖示圖像雖然可以提高對(duì)比度,但無(wú)法消除照度不均勻產(chǎn)生的陰影;

      (4)腐蝕圖像經(jīng)過(guò)局部增強(qiáng)處理后再進(jìn)行Gamma校正可以消除照度不均勻產(chǎn)生的不良影響。

      [1]Stefan Sabine,David R W.Aluminum surface corrosion and the mechanism of inhibitors using pH and metal ion selective imaging fiber bundles[J].Analytical Chemistry,2002,74(4):886-894.

      [2]Ramana M Pidaparti,Babak Seyed Aghazadeh,Angela Whitfield.Classification of corrosion defects in NiAl bronze through image analysis[J].Corrosion Science,2010,52(11):3661-3666.

      [3]章毓晉.圖象理解與計(jì)算機(jī)視覺(jué)[M].北京:清華大學(xué)出版社,1999.

      [4]Itzhak D,Dinstein I,Zilberberg T.Pitting corrosion evaluation by computer image processing[J].Corrosion Science,1981,21:17-22.

      [5]Choi K Y,Kim S S.Morphological analysis and classification of types of surface corrosion damage by digital image processing[J].Corrosion Science,2005,47(1):1-15.

      [6]儲(chǔ)霞,吳效明,黃岳山.照度不均勻圖像的自動(dòng)Gamma灰度校正[J].微計(jì)算機(jī)信息,2009,25(6/3):292-293.

      [7]章毓晉.圖象處理和分析[M].北京:清華大學(xué)出版社,1999.

      [8]朱做濤,穆志韜,蘇維國(guó),等.基于圖像處理技術(shù)的鋁合金腐蝕等級(jí)評(píng)定方法[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào),2010,42(3):383-386.

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