图像处理在表征大气酸腐蚀钢结构表面颜色特征中的应用

尹文博，徐善华

(西安建筑科技大学，陕西西安710055)

随着高分辨率数码成像技术的发展，腐蚀图像已能直观记录腐蚀形貌的所有信息，如腐蚀发生区域、锈坑分布、锈坑形状、蚀孔分布、腐蚀程度等.目前对腐蚀图像处理技术的研究主要集中于腐蚀区域的检测、腐蚀程度的评价和腐蚀区域的形态描述.将图像处理技术运用到表征腐蚀钢结构的表面特征中，找出腐蚀钢结构的腐蚀现状，可为钢结构防护、腐蚀钢结构各性能评定提供可靠依据.笔者通过采集并分析处理普通数码相机在大气酸环境、不同腐蚀时间下碳钢腐蚀图像的颜色特征，建立了除锈前后灰度直方图的峰宽、峰高分别与锈蚀率的相关关系，探讨了腐蚀发展程度和腐蚀图像颜色特征的相关性，为钢结构的腐蚀状况评定提供了更为方便、适用的途径.

1 试验

1.1 试 样

试样选用工程中常用的Q235钢，钢板切割尺寸为280 mm×50 mm×8 mm.采用气割机对钢板进行切割，切割完毕后，采用打磨机进行手工打磨，除掉钢板边缘的毛刺及表面的锈层、油污等附着物.加工完成后，并对其编号，大气酸腐分1～6个月腐蚀，共6组，每组3块，编号分别为Aij(i表示时间，i=1，2，…，6;j表示试样数量，j=1，2，3).由于试样的流转，除锈前腐蚀图像采集采用第1块和第2块，除锈后腐蚀图像采集采用第1块和第3块.由于环境条件相同，因此，不影响试验结果的准确性.

1.2 试验内容

a.室外大气酸腐蚀－时间试验.配置浓度为18%(体积比)的盐酸溶液，每隔4～5 d，用喷壶以雾状形式喷洒于构件表面两侧，使得构件表面湿润，并且处于干湿交替状态，从而达到加速试验的目的.试验分6个月进行.

b.图像采集.为增加钢结构腐蚀后可靠性评定的工程实践性，试验图像在除锈前用尼康Nikon COOLPLXS500采集，完全除锈后用佳能IXUS 210采集，两款相机的标定均采用自动模式.

c.采集方式.图像采集采用近距离拍摄.除锈前试样局部腐蚀图像拍摄距离为(9±1)cm;完全除锈后局部腐蚀图像拍摄距离为(7±1)cm;由于腐蚀条件相同，为了增加图像的样本量，增强数据的可靠性，每块试样采集正反两侧图像，最终每月锈蚀率分别对应两组峰宽和峰高的数据.

d.用缓冲剂为12%(质量比)的盐酸溶液对试样除锈，除锈完全后，并用电子天平称重，计算其不同时间下的锈蚀率(质量损失法).

1.3 图像处理及其特征值的提取

图像处理的流程如图1所示.

图1 图像处理流程图

a.数码相机采集的图像为RGB数字图像.

b.图像采集时，试样在相机镜头中位置并非完全固定的位置，所以某张图片剪切时会剪到试验台白色背景，对图像的分析结果产生不必要的误差.为了预防此种情况发生，对存在此种情况的腐蚀图像进行白边剪裁.

c.图像像素很大，为得到可靠的分析结果，要增加样本及试验数据，对每幅原始图像剪切大小相等的3幅图像，其像素为744×744，每幅图像的峰宽和峰高值均为3幅局部图像特征值的均值.

d.图像在拍摄时存在种种影响［1］，为消除这些影响，可以采用一个阈值加以限制，对于不超过这个阈值的颜色不进行比较，这个要根据材料图像颜色数和实验结果进行调整，一般为10左右.对除锈前后的腐蚀图像直方图均进行了阈值化.具体如图2—5所示.

从图2中的灰度化图中可以明显看出，图中分布有许多“白点”，即为噪点，直方图阈值化就是为了清除这些噪点，以减小这些外部因素对直方图峰宽与峰高特征值的影响.

2 结果分析

文献［2］中定义灰度直方图的灰度中值和灰度极差分别代表了直方图的峰高一半和峰宽，文中引用同样的定义.

2.1 除锈前图像灰度直方图特征分析

2.1.1 除锈前峰宽、峰高与锈蚀率的回归分析

大气酸峰宽与锈蚀率回归结果如图6所示.回归方程为

式中:W为灰度直方图的峰宽;V为试样的锈蚀率(质量损失法).

大气酸峰高与锈蚀率的回归结果如图7所示.回归方程为

式中H为灰度直方图的峰高.

2.1.2 回归方程的显著性检验

除锈前峰宽与峰高回归方程显著性检验结果见表1—2.

表1 峰宽回归方程显著性检验结果

表2 峰高回归方程显著性检验结果

从表1中可以看出，除锈前，试样的灰度直方图峰宽与锈蚀率的回归方程高度显著，可以作为对试样腐蚀形貌评价的因素之一.

进而，从图6和式(1)中可以看出，灰度直方图的峰宽随着锈蚀率的增大而减小，并呈线性负相关关系.这与文献［3］中认为锈蚀速度与直方图峰宽具有线性正相关关系是相符合的.在大气酸作用下，最初的腐蚀环境的钢试样是直接接触大气酸的，但随着试样腐蚀程度的增加，腐蚀速率也是增加的，当试样表面形成一层腐蚀产物时，它反而保护了试样的表面，延缓了试样的腐蚀速度.因此，在整个腐蚀过程中，锈蚀率开始增加很快，然后慢慢增加，即腐蚀速率是在减小的，峰宽也因而减小.

从表2中可以看出，除锈前，大气酸试样的灰度直方图峰高与锈蚀率的回归方程不显著，因此式(2)是没有意义的，峰高不能作为评价试样腐蚀表面情况的特征值之一.

2.2 完全除锈后图像灰度直方图特征分析

2.2.1 除锈后峰宽、峰高与锈蚀率的回归分析

大气酸峰宽、峰高与锈蚀率的回归结果如图8、图9所示.

峰宽与锈蚀率的回归方程为

式中W为灰度直方图的峰宽.

大气酸峰高与锈蚀率的回归方程为

式中H为灰度直方图的峰高.

2.2.2 回归方程的显著性检验

除锈后峰宽与峰高回归方程显著性检验结果见表3—4.

表3 峰宽回归方程显著性检验结果

表4 峰高回归方程显著性检验结果

从表3中可以看出，完全除锈后，大气酸试样的灰度直方图峰宽与锈蚀率的回归方程显著，可以作为对试样腐蚀形貌评价的因素之一.

从图8和式(3)中可以看出，灰度直方图的峰宽随着锈蚀率的增大而减小，并呈线性负相关关系.这与文献［3］中认为锈蚀速度与直方图峰宽具有线性正相关关系是相符合的.因为在大气酸作用下，在最初的腐蚀环境中，试验的表面是直接接触大气酸的，随着试样腐蚀程度的增加，腐蚀速率也增加，同除锈前一样，当试样表面形成层腐蚀产物时，反而保护了试样的表面，延缓了试样的腐蚀速度.因此，整个腐蚀过程中，锈蚀率开始增加很快，然后慢慢增加，即腐蚀速率是在减小的，峰宽也因而减小.

从表4中可以看出，完全除锈后，大气酸试样的灰度直方图峰高与锈蚀率的回归方程不显著，因此，式(4)也是没有意义的，峰高不能作为评价试样腐蚀表面情况的特征值之一.

2.3 除锈前与完全除锈后峰宽与峰宽的相关分析

图10 除锈前后峰宽对比图

图10为除锈前后峰宽对比图，图中上部直线为大气酸完全除锈后峰宽与锈蚀率的回归直线，下部直线为大气酸除锈前峰宽与锈蚀率的回归直线.由图10可知，大气酸条件下，未除锈的峰宽比完全除锈后的峰宽要小.笔者对大气酸除锈前后的峰宽做了相关关系的分析，得到其相关系数ρ=0.233 9，这说明了除锈前后峰宽之间虽然具有一定的线性关系，但相关度不高，关系不明显.

3 结语

a.大气酸情况下，不仅完全除锈后腐蚀图像直方图的峰宽与锈蚀率具有良好的负相关关系，而且除锈前的腐蚀图像直方图的峰宽与锈蚀率同样具有良好的负相关关系，因而能很好地表征试样的腐蚀程度，但峰高却不能表征其腐蚀程度.

b.为进一步研究其他腐蚀环境下，腐蚀图像的颜色特征与腐蚀程度的关系奠定了理论基础.

c.在进一步探讨腐蚀钢结构的安全可靠性评定方面提供了可能性，并开辟了一条具有很强工程实践性的道路.

［1］纪纲，张小川，成卫.材料腐蚀图像内容检索方法分析［J］.计算机工程与应用，2003(36):217 －219.

［2］许述剑，翁永基.图像灰度与腐蚀特征的相关性研究［J］.中国腐蚀与防护学报，2006，26(6):321 －324.

［3］翁永基，许述剑，古井，等.碳钢腐蚀发展的图像特征［J］.石油化工高等学校学报，2006，19(3):88 －91.