专利名称：：基于图像处理的藏展材料的快速评估方法
技术领域：
：本发明涉及一种藏展材料的快速评估方法，具体涉及一种基于图像处理的藏展材料的快速评估方法。
背景技术：
：藏展材料的评估是对博物馆或美术馆在收藏或展示时经常使用的材料进行测试、分级，从而确定材料的适用性。由于其在文物保护、收藏等方面有着巨大的潜在应用而受到日益重视。虽然藏展材料的评估的提出已出现一段时间，但藏展材料的评估存在诸多的困难，目前为止还没有形成一个快速、有效的系统。主要难点在于0ddy法对材料进行测试的时间长，周期为28天，得到测试后的试片，主要通过人工目视观察对材料进行分级，分级靠人工目视观察，具有一定的主观性，误差较大。因此，改进的一种策略为采用纳米薄膜试片法进行测试，禾U用图像分割算法进行分级。目前，藏展材料的评估涉及到的
技术领域：
主要有材料科学、环境监测、文物保护等。近年来，大量的学者对其进行了研究，以下是一些代表文献1、0ddy，W.A.，Anunsuspecteddangereindisplay[J]，MuseumsJournal,1973，73:27-28;2、Kima，Myoung-nam，Hei-sunYub&Sungeun，Leec.2003.ASmallChamberTestandOddyTestonMediumDensityFiberboardgmde(E0，El).IndoorAirQualityinMuseumsandHistoricPropertiesUniversityofEastAngliaNorwich,pp.3_4，6.3、0ddy，W.A.1973.AnUnsuspectedDangerinDisplay.MuseumsJournal,4Vol.73，pp.27-28.4、Thickett,D.&L.R.Lee.1996，TheSelectionofMaterialsfortheStorageorDisplayofMuseumObjects.TheBritishMuseumOccasionalPaper,No.Ill,pp.12-15.5、IConstantinides，AAdriaens，FAdams.Surfacecharacterizationofartificialcorrosionlayersoncopperalloyreferencematerials[J].AppliedSurfaceScience2002，189:90.6、Methodsfortestingconstructionmaterials，housingmaterials，etc.，beusednearmuseumorarchivalobjects7、0ddy，W.A.，Anunsuspecteddangereindisplay[J]，MuseumsJournal,1973，73:27-288、EramBorenstein，ShimonUllman,"LearningtoSegment"，FacultyofMathematicsandComputerScienceWeizmannInstituteofScience,RehovotIsrael,pi9、XueyinLin，ShaoyunChen，"colorimagesegmentationusingmodifiedHISsystemforRoadFollowing"，InternationalconferenceonRoboticsandAutomationSacramento.Califomia-April1991IEEE，pi10、廖志中、周泰铭、曾信儒，奥迪试验应用于评估五种木质板料之研究，博物馆学季刊19(4)，博物馆志，199411、王竹平，保存科学和博物馆展示与典藏:奥迪测试，历史文物，108:93-95，200212、解玉林，博物馆、档案馆、图书馆被保护环境中气态污染物的监测和分级，文物保护与考古科学，第14巻增刊，200213、张月玲，中国国家博物馆环境空气质量监测报告，文物保护与考古科学，第18巻第2期，200614、孟章荣，"各种颜色模型选用需求分析"，中国图像图形学报，第1巻第3期，1996年7月，pl-2。
发明内容本发明的目的在于提供一种基于图像处理的藏展材料的快速评估方法，该方法能够快速、准确、不依赖于人的主观因素对藏展材料进行快速评估。为达到上述目的，本发明采用的技术方案是1)利用纳米薄膜试片法得到检测藏展材料的铜或银i式片，按照0ddy法进行测试；2)采用图像采集装置对被藏展材料腐蚀的试片进行图像采集；3)利用图像处理算法对采集到的试片图像进行图像分割；4)根据分割的结果计算出腐蚀的面积百分比，然后依据腐蚀面积的大小对藏展材料进行分级评价。本发明利用纳米薄膜试片法得到检测藏展材料的铜或银试片的步骤如下首先采用直径为20.0mm、厚度为1.0ran的玻璃圆片为基质，使用真空离子蒸镀法，真空度为1X10-5Torr将纯度^99.9%的0.6g银或铜镀膜于100片基片上，得到了用于试验的银或铜试片；所说的图像采集装置包括光源l、摄像机2和图像采集卡3，摄像机2通过图像采集卡3与计算机4相连；所说的光源1釆用强度为2400Lux的密闭式环形光源，光源1离试片5的距离为80mm;所说的图像采集卡3采用具有9位A/D处理，图像采集分辨率为768X576，最大显示分辨率为1024*768的图像釆集卡对摄像机2的图像进行采集；。所说的利用图像处理算法对采集到的试片图像进行图像分割算法如下6首先进行圆形试片5的检测，由于试片都是圆形的，故图像处理需要在圆内进行，而采集到的图像是矩形的，所以先要在图像中检测出圆形试片，采用Sobel算子作用于图像，得到圆形轮廓，再运用Hough变换检测出圆形试片的边缘，然后利用具有加权系数的K均值聚类算法在圆内进行图像分割，聚类采用加权的颜色欧氏距离《乂=^("-")2+w2(0>,_C~)2+w3(O,-C。)2其中YCbCr是图像三色值的一种表示方法，Y、Cb、Cr分别代表亮度分量、蓝色色度分量和红色色度分量，取w,n二i，,,=i,2"j:,/=i,2,..j:,/"';。所说的依据腐蚀面积的大小对藏展材料进行分级评价是根据图像分害啲结果计算出试片的腐蚀面积比率，若腐蚀面积小于15%则认为可以长期使用，属于第一级；腐蚀面积大于15%而小于45%的则认为可以短期使用，属于第二级；腐蚀面积大于45%的则认为不可以使用，属于第三级。本发明首先采用纳米薄膜试片法对材料进行测试，其次利用所设计的图像采集装置对试片进行图像采集，最后运用图像处理的方法对采集到的试片图像进行图像分割，利用得到的分割结果计算出试片被腐蚀的面积比率，从而对材料进行分级，结果与人工目测基本一致，且不依赖于人的主观性。本发明采用了材料科学、图像处理、文物保护等技术，有效地将图像处理运用于文物保护领域，取得了比其他方法更好的效果。图l'.是本发明的流程图2是本发明图像采集装置的结构示意图3是本发明试片圆形范围的检测图，其中图3a是铜试片，图3b是银试片;图4是本发明利用K均值聚类算法的分割结果，其中图4a是铜试片，图4b是银试片。具体实施方式下面结合附图对本发明作进一步详细说明。参见图l，本发明的评估方法如下1)禾,纳米薄膜试片法得到检观臓展材料的铜或银试片1973年由大英博物馆的Oddy先生提出了一种称为"Oddy法"的藏展材料的检测方法，该方法用铅片、铜片、银片作为检测腐蚀气体探头。实验时将一片金属片与样品材料放在实验瓶中，同时放入lmL纯水(相对湿度高)。试验瓶完全密封，加温到60°C，保温28天。每个试验重复两次。每次试验做一次空白样，然后对试验结果进行目测评估。如果样品材料造成的金属试片腐蚀物不多于空白试验金属试片上的腐蚀物，则材料是合格的。除了观察评估腐蚀程度外，对金属试片的腐蚀同时也能让人们大致了解样品材料释放的腐蚀气体，如硫化物腐蚀银片；有机酸，醛类腐蚀铅片；氯化物、氧化物、硫化物腐蚀铜片，其他气体也会引发试片的腐蚀。0ddy法的一个不便之处是试验时间比较长需要28天，另外腐蚀结果由人工目测进行评估。本发明采用纳米薄膜试片方法，用银纳米薄膜试片代替标准Oddytest(Oddy,W.A.,Anunsuspecteddangereindisplay[J],MuseumsJournal,1973,73:27-28)测试法中的i央状银片。试片以直径20.0mm、厚度1.0ram的玻璃圆片为基质,使用真空离子蒸镀法，真空至1X10-5Torr，将纯度^99.9%的银0.6g镀膜于100片基片上，得到了用于试验的银试片，用同样的方法可以获得铜纳米薄膜试片，周期大约为14天，比Oddy法縮短了一半，有利于实验的快速有效进行。对不同材料进行这种试验，得到各种藏展材料的试片。2)采用图像采集装置对试片进行图像采集；参见图2，图像采集装置包括光源l、摄像机2和图像采集卡3，摄像机2通过图像采集卡3与计算机4相连；光源1采用密闭式光源，密闭箱(长宽高)的尺寸为110*170*38(tom，底座的(长宽高)尺寸为150*220*10腿。光源的类型为白色环形光，最大强度为2400Lux，光源离试片5的距离为80腿，采用高精度图8像采集卡进行图像采集，该采集卡具有9位A/D处理，图像采集分辨率为768X576，最大显示分辨率为1024*768。采用微型彩色高清工业摄像机，CCD传感器耙面尺寸1/3"，分辨率为752*582，最低照度为0.3Lux,摄像机采用了DSP数字信号处理技术，使图像更清晰，轮廓更分明，具有对比度调整、自动增益控制、数字背光补偿、防闪烁等功能。3)利用图像处理算法对采集到的试片图像进行图像分割；图像分割是图像理解和分析的基础，是图像工程技术中的一个重要问题，也是图像处理的经典难题。同时，图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题，也是计算机早期视觉不可缺少的一步。图像分割就是将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。虽然图像分割已经有了很长的研究历史，并针对各种具体要求建立了许多算法，但并没有一种方法对所有的图像都适用，必须针对不同的图像采用不同的算法才可以得到较为满意的分割效果(EramBorenstein，ShimonUllman，"LearningtoSegment"，FacultyofMathematicsandComputerScienceWeizmannInstituteofScience,RehovotIsrael,pi)。i见有的彩色图像分割技术主要被分为以下几种基于邻域的方法、直方图阈值法、颜色聚类的方法和结合特定理论工具的方法。其中，基于直方图的方法最早被使用。现在，颜色聚类被越来越多地使用。本发明就是采用颜色聚类对试片图像进行分割的。a)圆形试片的检测本发明使用的样品试片都设计为圆形，藏展材料对试片的腐蚀或影响都发生在这个圆形区域，圆形以外的区域与所要处理的腐蚀或影响结果无关。而一般通过采集卡得到的图像是矩形的，以矩阵的形式存储图象，故需要先将图像中的圆形区域分割出来，然后才能进一步处理，所以第一步需要在矩形图像中检测和分离出圆形试片。实验中使用的圆形样品试片的半径是基本不变的，物理尺寸的直径为20ram。当通过采集卡采集图像时，由于人工放置试片只能是在一个大约的位置，每次都会有一些不同，因此采集到的图像，其圆片的圆心在一定的范围内变化。禾U用圆形样品试片的半径和大致的圆心位置这些先验信息，作为检测分离圆形试片时的参考条件，可以加快检测速度。实现步骤是先采用Sobel算子作用于图像，得到大概的圆形轮廓，然后运用Hough变换检测出圆形样品试片的边缘，从而分离圆形试片。检测的圆形试片结果见附图3所示。b)具有加权系数的K均值聚类算法聚类分析就是将数据对象分组成为多个类或簇，同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇巾的对象差别较大(孟章荣，"各种颜色模型选用需求分析"，中国图像图形学报，第1巻第3期，1996年7月,pl-2)。通过聚类，能够认识密集的和稀疏的区域，从而发现数据的整体分布模式，还能找到数据间的相互关系。关于聚类分析目前己经有K均值、CURE、IS0DATA等很多算法，而且在实践中得到了应用。K均值算法是解决问题的一种经典算法，是一种无监督的聚类算法。K均值方法是基于划分的聚类方法，在目前的聚类分析中应用最为广泛。其基本思想为对于给定的聚类数目K，首先随机创建一个初始划分，然后采用迭代方法通过将聚类中心不断移动来尝试着改进划分。K均值聚类输入一个数据集和一个整数K(簇的个数)，输出的是一个聚类划分。首先初始化中心C,.，然后将输入样本义(p)按最近邻域规则分组，即将{Z(l)，X(2),...，X(p)}分配给中心为C,(,'=1,2，..丄)的输入样本聚类集合S,(/=1,2,..X)。要求满足《=min|;c(p)-c,|;=1,2"..《(1)然后，根据样本s的平均值调整中心c,.。重复以上步骤，直到中心的分布不再变化。K均值算法具体过程如下(XueyinLin，ShaoyunChen，"colorimagesegmentationusingmodifiedHISsystemforRoadFollowing"，InternationalconferenceonRoboticsandAutomationSacramento.California—April1991IEEE，pl):1、初始化设置类别数K。每个类别的聚类中心赋初值(C,(1)，C2(1),…,Q(1)),，其中，。(/)代表第/次迭代的聚类中心值。初始值可以是任意的，其决定着K-均值算法的性能，一般随机选取，本文也是如此。2、样本划分划分戶万有的样本矢量。通过这一步使每个样本矢量X(^)与K类中之一相联系，其划分条件为Z(/7)e&(/)，如果<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>(2)对于所有的"l,2，,.X,/"。其中，A(/)代表第/次迭代时类别7的全体。上式中的距离用加权的颜色欧氏距离判定<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>(3)或<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>(4)本试验中暂且取=w2=w3=1。3、计算新的聚类中心用在步骤2中建立的新类的所有成员集合，来重新计算每类的中心位置，使类别中的每个矢量到新的聚类中心的距离之和最小。特别地，希望最小化<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>(5)(^(/+1)是使上面的公式最小化的所有样本&(/)的平均值。因此，新的聚类中心用如下的公式计算<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>其中，是步骤2中属于&的样本矢量的数量。4、检查收敛收敛情形是在步骤3中没有任何聚类中心再变化其位置。这种情况在数学上可表示成<formula>formulaseeoriginaldocumentpage12</formula>(7)如果满足上面的公式，那么算法收敛。否则再回到步骤2继续迭代。实验评价下面详细说明本发明的试验效果本发明运用上述方法和技术对试片进行处理，得到分割图和相应的腐蚀面积比率。结果中YCbCr是图像三色值的一种表示方去，Y、Cb、Cr分别代表亮度分量、蓝色色度分量和红色色度分量。附图4给出了一个铜片和银片的分割结果。铜片中绿色的表示腐蚀的部分，腐蚀部分的平均YCbCr值分别为179.49119.90133.56;腐蚀部分占整个圆的面积百分比为47.74%;剩余部分的平均YCbCr值分别为128.07118.61133.68;剩余部分占整个圆的面积百分比为52.26%。从以上结果可以看出，通过对腐蚀部分面积比例和平均的YcbCr三色值的分析，试片腐蚀的程度很好的反映了出来，为进一步的评估博物馆内的材料提供了极大的便利；银片的绿色代表腐蚀部分，腐蚀部分的平均YCbCr值分别为111.95131.43122.52;腐蚀部分占整个圆的面积百分比为9.67%;剩余部分的平均YCbCr值分别为77.45132.05122.46;剩余部分占整个圆的面积百分比为90.33%。可以看出，试片上的小块雾状白色腐蚀被很好的分割了出来，试片的腐蚀程度也显而易见。根据试片的腐蚀程度，若腐蚀面积小于15%则认为可以长期使用，属于第一级；腐蚀面积大于15%而小于45%的则认为可以短期使用，属于第二级；腐蚀面积大于45%的则认为不可以使用，属于第三级，最终对藏展材料进行评估。运用相同的方法对大量的铜、银试片进行处理，结果如表1-表6所示，从表l-表6的结果可以看出，大部分试片分割的结果与目测的结果相符，而当试片被严重腐蚀、甚至几乎全部被腐蚀时，分割是把试片按腐蚀程度的不同又进行了分类。同时由于图像的复杂性，以及受外界噪声的影响，使得个别试片的分割结果与目测结果有一定的误差，但绝大部分是准确的，且不依赖于人的主观感受，相比于人工目视观察有了很大的改进。表1铜1试片的分割结果型号目测瞎况分割情况腐蚀部分百腐蚀部屮下均腐蚀部屮下均腐蚀部辨均审除部分百剩徐部分平均剩余部^T均乘除部辨均<table>tableseeoriginaldocumentpage13</column></row><table>表3铜3试片的分割结果型号目测情况分割情况腐蚀部分百腐蚀部肝均腐蚀部OT均腐蚀部肝均乘除部分百乘徐部OT均乘,OT均乘除3i)"T均<table>tableseeoriginaldocumentpage13</column></row><table>蓝色鹏57.46%195.72124.56130.7频Vo154.58123.11132.04能防火板46.62%152.8311776137.3453.58%93.5811797136.935mm中密度板鉢腐鹏全81.14%186.24129.71126.1818,86%154.13125,65131.08I2mm中密度板絲腐鹏全85.20%190.91126.78128.0314.80%207.621.433.2618mm木工板大片^fe和^J^顿i61.35%194.49118,69134.8838,65%146,76119.66134.04蓝色防火板大片^fe和^^蚀60.37%136.9126.31129.6739.63%176.25126.41129.05石膏板58.34%154.95117.22134.3241.66%86.37118.05134.32空白8.04%176.06112.84138.5491,96%123.14114,76136.5表4银1试片的分割结果型号目测情况分害鴨况腐蚀部分百腐蚀部*￥均腐蚀部辨均腐蚀部OT均乗|^百乘除部*￥均乗除部OT均剩余部辨均分比離Y蓝触Cb红触Cr分比融Y红继Cr硅,板鉢无变化9,67%111.95131.43122.5290.330/o77.45132,05122.46防火板鉢无变化11.10%123.09135.38118.1488.90%162.12137.47116.26鹏蒙布絲诚化15.84%129.39135.05119.9584.16%85.19132.93121.66蓝色块氇斬靴腐t丸白倾蚀点46.27%171.67135.3119.3753.73%95.15132.88121.69飽防火板基本无变化11.61%137.15130.59123.1788.39%86.1131,61122.85腿中密度板鹏较深白色飘29.93%159.88132.78122.4970.07%101.62130,69123.6212,中密度板较浅白色！Wi:虫16.20%149.16135.75118.8883.80%111.59134.17119.9618mm木T板较浅A色割^1;i^王21.08%175.86132.71121.4878.92%133.6132.23122.59蓝色防火板狡深白色^1^蚀■30.84%201.73133.59121.6769.16%162.69132.33122.29石膏板较浅白色，腐蚀30,20%135.06131.33122.8969.80%98.65130.85123.24空A基本.无变化7.60%126.98134.62120.6792.40%93.96133.08121.79表5银2试片的分割结果型号H测情兄分割情况腐蚀部分百腐蚀部辨均腐蚀部針均腐蚀部辨均剩余部分百泰徐部辨均荣除部OT均SMI!OT均分比離Y蓝触Cb红舰Cr分比離Y蓝顿Cb红fe)tCr鉢无变化13.13%110.63131.77122.0786.87%70.61130.72123.8防火板浅白割尺腐蚀26.73%111.4132.81121.4873.27%83.96133.16121.83紫&布力夫白色i^蚀42.96%168.02137.37117.3457.04%117.15134.27認4蓝顿毪fi)tsw块白fiK烛点77.06%196.69133.78120.0222.94%140.33132.34121.73能防火板36.25%143.47133.7121.1463.75%107.99132.88121.475mm中密度板37.67%167.09136.05119.1862.33%132.33133.17121.3312醒中密颇较浅白色sw蚀43.16%125.29132.54122.1256.84%99.22132.21122.1618mm木工板较浅白feS2R歐娘40.24%132.37133.07121.9159.76%95.36133.51121.41蓝色防火板较深白6Sm蚀45.52%155.59135.6119.5854.48%129.22134.41120.64石膏板较浅白eiws蚀28.26%144.3135.16119.3271.74%96.51133.97120.49空白浅白im蚀10.14%146.51136.48118.71股86%100.1132.91121.1114表6银3试片的分割结果型号目测清况分割情况腐蚀部分百腐蚀部辨均腐蚀部OT均腐蚀部辨均乘除敝百乘J鄉辨均剩徐部:5FF均乘除部OT均分比離Y蓝feSCb红顿Cr分比離Y蓝被Cb红继Cr鉢效化10.77%117.59134.67120.2389,23%83.31133.38121.38防火板絲瑰七6.38%103.43132.91121.3293.62%肌28133.22121.5飾蒙布小块白色SW蚀31.80%111.05134.01120.5268.20%78.05132.43122.02蓝色块毪SM"SW烛白M蚀点72.78%图4135.12120.0427.22%159.42134.39120.54青色防火板54.12%178.84134.99119.2645.88%138.77134.94120.055mm中密度板繊白色lWg蚀15.39%159.07131.48121.8384.61%110.21132.56121.7512mm中密度板较浅白色STO蚀42.03%146.37133.43121.7757.97%114.86131邻122.518mm木工板较浅白色1W鹏40.86%191.1130.64123.0159.14%145.65131.76122.14蓝色防火板较深白色sw蚀36.58%160.89134.17119.763.42%136.14133.54121.37石膏板较浅白色1WS蚀48.62%132.94134.54120.2651.38%102.49133.69120.47空白鉢效化9.42%121.64133.8120.7190.58%90.01133.02121.58本发明的主要贡献和特点在于1)考虑到传统的0ddy法测试时间长和通过人工目视观察腐蚀程度进行分级等不利因素，采用纳米薄膜试片法代替传统的0ddy测试法，测试周期为14天，比Oddy法縮短了将近一半。2)利用特定的图像采集装置，采用密闭式光源，得到更清晰完整的试片图像。3)运用图像处理的方法对试片图像进行图像分割，禾U用得到的分割结果计算出试片被腐蚀的面积比率，进行材料分级和评估，结果与人工目测基本一致，且不依赖于人的主观性。4)本发明采用了材料^f学、图像处理、文物保护等技术，有效地将图像处理运用于文物保护领域，取得了比其他方法更好的效果。实验表明该方法具有周期短，图像处理方法检测腐蚀面积精度高，机器自动处理代替人工判断等明显的优势。权利要求1、一种基于图像处理的藏展材料的快速评估方法，其特征在于包括如下步骤1)利用纳米薄膜试片法得到检测藏展材料的铜或银试片，按照0ddy法进行测试；2)采用图像采集装置对被藏展材料腐蚀的试片进行图像采集；3)利用图像处理算法对采集到的试片图像进行图像分割；4)根据分割的结果计算出腐蚀的面积百分比，然后依据腐蚀面积的大小对藏展材料进行分级评价。2、根据权利要求1所述的基于图像处理的藏展材料的快速评估方法，其特征在于所说的利用纳米薄膜试片法得到检测藏展材料的铜或银试片的步骤如下-首先采用直径为20.0mm、厚度为1.0mm的玻璃圆片为基质，使用真空离子蒸镀法，真空度为1X10-5Torr将纯度^99.9%的0.6g银或铜镀膜于100片基片上，得到了用于试验的银或铜试片。3、根据权利要求1所述的基于图像处理的藏展材料的快速评估方法，其特征在于所说的图像采集装置包括光源l、摄像机2和图像采集卡3，摄像机2通过图像采集卡3与计算机4相连；所说的光源1采用强度为2400Lux的密闭式环形光源，光源1离试片5的距离为80mm;所说的图像采集卡3采用具有9位A/D处理，图像采集分辨率为768X576，最大显示分辨率为1024*768的图像采集卡对摄像机2的图像进行采集。4、根据权利要求1所述的基于图像处理的藏展材料的快速评估方法，其特征在于所说的利用图像处理算法X寸采集到的试片图像进行图像分割算法如下首先进行圆形试片5的检测，由于试片都是圆形的，故图像处理需要在圆内进行，而采集到的图像是矩形的，所以先要在图像中检测出圆形试片，采用Sobel算子作用于图像，得到圆形轮廓，再运用Hough变换检测出圆形试片的边缘，然后利用具有加权系数的K均值聚类算法在圆内进行图像分割，聚类采用加权的颜色欧氏距离《；=V^("—5)2+w2(C6,_C~)2+W3(0;—O乂)2，其中YCbCr是图像三色值的一种表示方法，Y、Cb、Cr分别代表亮度分量、蓝色色度分量和红色色度分5.根据权利要求l所述的一种基于图像处理的藏展材料的快速评估方法，其特征在于所说的依据腐蚀面积的大小对藏展材料进行分级评价是根据图像分割的结果计算出试片的腐蚀面积比率，若腐蚀面积小于15%则认为可以长期使用，属于第一级；腐蚀面积大于15%而小于45%的则认为可以短期使用，属于第二级；腐蚀面积大于45%的则认为不可以使用，属于第三级。全文摘要一种基于图像处理的藏展材料的快速评估方法，本发明首先采用纳米薄膜试片法对材料进行测试，其次利用所设计的图像采集装置对试片进行图像采集，最后运用图像处理的方法对采集到的试片图像进行图像分割，利用得到的分割结果计算出试片被腐蚀的面积比率，从而对材料进行分级，结果与人工目测基本一致，且不依赖于人的主观性。本发明采用了材料科学、图像处理、文物保护等技术，有效地将图像处理运用于文物保护领域，取得了比其他方法更好的效果。文档编号G01N17/00GK101477025SQ20081023277公开日2009年7月8日申请日期2008年12月11日优先权日2008年12月11日发明者吴来明,宁庞,陈建民,华黄,春齐申请人:西安交通大学