腐蝕圖像Champion樣圖計算機處理技術研究

(裝甲兵工程學院 裝備再制造工程系，北京 100072)

腐蝕圖像Champion樣圖計算機處理技術研究

閆 濤 劉貴民 謝鳳寬

(裝甲兵工程學院 裝備再制造工程系，北京 100072)

以Champion腐蝕標準樣圖為例，介紹了一種計算機腐蝕圖像處理方法。分析了腐蝕圖像處理流程，尤其是腐蝕圖像預處理中格式轉換、圖像分割、統計分析的實現方法。

腐蝕圖像 計算機圖形處理 腐蝕檢測

0 引言

腐蝕圖像作為判斷腐蝕類型、評價腐蝕程度、研究腐蝕規律與特征的重要依據，具有直觀、簡捷等特點。然而對材料的腐蝕圖像進行人工識別和診斷是一項冗長的工作，而且容易受主觀因素的影響。如何從大量的腐蝕圖像中提取豐富的腐蝕信息，將這些信息進行定量描述，并轉變為計算機能夠自動識別的信息，以便從中獲取知識，對腐蝕類型和腐蝕程度進行客觀而準確的診斷和評價，是裝備腐蝕控制研究的重要組成部分。

1 腐蝕圖像判斷標準

對于定性的表觀檢查來說，腐蝕程度的評定及腐蝕特征的表述明顯地受到人為因素的影響，具有主觀隨意性。一些組織和個人做了多方努力，以期建立統一的標準評定方法，其中有代表性的工作包括Champion提出的標準樣圖[1]。Champion樣圖雖然有其局限之處，但給利用圖像判斷腐蝕情況尤其是宏觀腐蝕情況提供了標準。另外，可以根據微觀顯微形貌的腐蝕特征，進行初步分析和判斷。

2 腐蝕圖像的采集

腐蝕圖像可以通過兩種方式進行采集。一是借助于數據相機采集腐蝕部位的宏觀形貌，此類方法優點是采集設備簡單，容易操作；其缺點是采集的圖像隨機性強，易受外界光源等因素的影響，圖像特征受干擾較多；二是利用實驗室顯微鏡采集微觀腐蝕形貌，其優點是采集圖像信息豐富，可以進行測量，甚至可以借助于其他設備對圖像中的微區元素、成份進行標定。

3 腐蝕圖像預處理

在獲取腐蝕圖像特征前，需要對圖像進行預處理，主要包括圖像格式轉換、彩色與灰度圖像轉換等。本文采用Delphi語言進行了腐蝕圖像處理與特征提取方法的實現。

3.1 腐蝕圖像格式轉換

一般圖像采集終端的圖像存貯格式為JPEG格式，此種格式采用二維離散余弦變換算法，其顏色模型比RGB模型更容易進行壓縮。BMP位圖文件格式是常見的圖像格式之一，它采用4個位圖文件頭、位圖信息頭、調色板數據和位圖數據等4個部分。在進行腐蝕圖像處理時，主要用到BMP文件的位圖寬度、高度、像素位數等信息。

雖然JPEG格式存貯方便，但在腐蝕圖像處理過程中，BMP格式容易進行圖像的操作，因此需要把JPEG格式轉換為BMP格式。實現方法如下：

mebmp:=TImage.create(Application);

mebmp.picture.bitmap.assign(image1.Picture. Graphic);

if SavePictureDialog1.Execute then

mebmp.picture.savetofile(savepicturedialog1. filename);

3.2 彩色圖像轉換為灰度圖像

為了更有利于圖像的處理，一般把彩色圖像轉化為灰度圖像。灰度圖像矩陣元素的取值范圍通常為[0，255]，即256 級灰度圖像，“0”代表純黑色，“255”代表純白色，中間的數字由小到大表示由黑到白的過渡色。在轉灰度圖像的過程中，一般要首先定義圖像的長、寬，像素矩陣的維數，每個像素點(紅、綠、藍)顏色等參數為整數型。然后依次對每個像素點進行計算操作。主要實現方法如下：

Var x,y,i,j,red,green,blue,g,h: Integer; color1: TColor;

x:=Imagerelief.Picture.Width;

y:=Imagerelief.Picture.Height;

color1 := Imagerelief.Canvas.Pixels[i,j];

red := GetRValue(Color1); Green := GetGValue(color1); blue := GetBValue(color1);

h:=299*red+ 587*green+114*blue ; g:= h div 1000;

Image2.Canvas.Pixels[i,j] := rgb(g,g,g)。

4 腐蝕圖像分析

腐蝕圖像的分析主要是通過腐蝕圖像分割和信息提取統計等步驟完成。

4.1 腐蝕圖像分割

在腐蝕圖像中，由于信息要素分布在有背景的噪聲圖像中，需要通過圖像分割方法提取到有用的圖像信息。在前述已得到的腐蝕灰度圖中，在腐蝕特征部位與背景之間總存在著灰度值的突變，因此反映出腐蝕部位的特征。本論文采用Laplace邊緣檢測算子即一種二階微分算子來檢測腐蝕區域的邊緣，利用matlab編程實現[2]。處理結果如圖1所示。

圖1 Laplace邊緣檢測處理后的不銹鋼焊縫腐蝕圖像

4.2 腐蝕圖像二值化

采用圖像分割技術處理后的腐蝕圖像具有較強的腐蝕特征區分特性，但若要利用計算機自動處理和統計腐蝕信息，需要對腐蝕圖像進行二值化處理。二值化處理后的腐蝕圖像僅含有1、0兩個值，其中腐蝕統計部位為1，非腐蝕統計部位為0。通過Delphi語言設計程序，操作者可以通過調整灰度閥值，得出有意義的二值腐蝕圖像。該處理可通過腐蝕圖像數據管理模塊進行。腐蝕圖像數據管理軟件界面如圖2所示。

圖2 兩棲裝備腐蝕圖像數據管理界面

圖3 Champion標準樣圖腐蝕圖像處理工作流程

圖4 Champion標準樣圖腐蝕數目處理

4.3 腐蝕圖像統計分析

Champion樣圖量化規定了工件表面腐蝕點數目、腐蝕面積和腐蝕深度，可以有效地判斷腐蝕程度和腐蝕影響系數。根據Champion樣圖的量化標準，結合計算機處理得到的腐蝕圖像，可以有效地將Champion樣圖由人工判斷轉化為計算機程序處理，從而提高腐蝕圖像統計的科學性。其工作流程如圖3所示。

通過上述流程，用戶可以根據不同的腐蝕特點，選擇所需的表面腐蝕點數目、腐蝕面積和腐蝕深度等項目進行統計分析。還要以將腐蝕圖像信息、分析統計信息存貯到數據庫中，為后續工作提供參考。軟件運行界面如圖4所示。

5 小結

腐蝕圖像處理技術對于提高腐蝕檢測效率，增強腐蝕數據管理具有重要意義。Champion標準樣圖作為一種量化的宏觀腐蝕檢測標準，將其采用計算機軟件自動處理是一種嘗試。論文采用的圖像數學算法借鑒了比較成熟的計算機圖形學算法，隨著科學的發展也將逐漸改進。

[1] 吳蔭順, 方智, 何積銓等. 腐蝕試驗方法與防腐蝕檢測技術[M].北京: 化學工業出版社, 1996年:28-36.

[2] 賀興華, 周媛媛, 王繼陽等. matlab7.x圖像處理[M]. 北京: 人民郵電出版社, 2006: 146-149.

Corrosion Image Computer Prcessing According to Champion Standard

YAN Tao, LIU Gui-min, XIE Feng-kuan
(Department of Equipment Remanufacture Engineering, Academy of Armored Force Engineering, Beijing 100072, China)

According to the Champion corrosion standard image, a method to process corriosion image by computer is introduced. To realize the processing of corrosion image, the methods of image format conversion, image division and image statistic are investigated.

corrosion image; image computer processing; corrosion measuring

TG174

A

軍隊青年創新研究基金課題

閆濤 (1981－) ，男，碩士，講師，研究方向：裝備腐蝕與防護，軍用材料與表面工程。