材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价方法及装置制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价方法及装置，该评价方法包括以下步骤：使用数字相机或摄像头采集材料的外观图像信息，对图像进行数字化处理；对采集获取的材料外观腐蚀特征图像信息，辨别材料腐蚀特征信息；通过滤波除噪、图像锐化、直方图均衡化处理，改善图像质量；采用模式理论、图像识别方法，获取材料外观腐蚀特征信息，通过材料腐蚀特征信息，对照相应材料外观腐蚀评级标准，实现材料腐蚀等级的评价；该材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价装置包括：光源、样品放置平台、数字相机与镜头或摄像头、计算机。本发明提高了腐蚀特征检测的准确率，减小了检测结果误差。
【专利说明】材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价方法及装置
【技术领域】
[0001]本发明属于材料外观腐蚀特征提取【技术领域】，尤其涉及一种材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价方法及装置。
【背景技术】
[0002]材料样品试验受其环境因素的综合影响，其表面会发生各种腐蚀特征现象(裂纹、剥落、鼓泡、腐蚀斑点)。材料腐蚀外观状况如何是材料耐蚀性能的重要特征之一，是评价材料环境适应性的一项不可缺少的数据来源。因此，在材料外观腐蚀特征准确提取、特征大小检测、材料表面腐蚀形貌特征的评价，是材料腐蚀外观状况的一个基础检测技术。目前，在材料表面腐蚀形貌特征检测方面主要以人工观测、手工测量为主。通过人工肉眼观测，辅助网格测量，由于受人的差异和经验等因素影响以及人的视觉偏差，对材料样品外观腐蚀特征检测所得到的腐蚀特征信息会出现偏差、出现漏检，造成其腐蚀特征信息难于较准确的定量化处理。
[0003]现有技术一的技术方案:
[0004]用人工来进行样品腐蚀特征检测，通过人工检测的腐蚀特征信息，进行人工腐蚀特征等级的评价。
[0005]现有技术一的缺点
[0006](I)人工方法无法准确测量腐蚀特征信息，
[0007](2)由于人检测的能力不同，不同的人检测的结果就会不同。
[0008](3)人工检测速度较慢。
[0009]现有技术二的技术方案:
[0010]建立图像采集装置，形成机器视觉系统，通过该系统实时获取材料外观腐蚀特征图像信息，将图像信息中的特征点(如锈点)用计算机软件自动分离出来，并进行特征信息的处理，包括特征大小、面积、数量、颜色，通过特征信息，自动评价涂层材料腐蚀等级。
[0011]现有技术二的缺点
[0012]如果涂层材料样品外观受污染，图像特征信息检测会产生误差，腐蚀等级评价不准。
[0013]目前主要检测机构主要用人工观测、手工测量为主，通过人工肉眼观测，辅助网格测量，由于受人的差异和经验等因素影响以及人的视觉偏差，对材料样品外观腐蚀特征检测所得到的腐蚀特征信息的大小，颜色、数量会出现偏差、出现漏检，造成其腐蚀特征信息难于较准确的定量化处理。
【发明内容】
[0014]本发明实施例的目的在于提供一种材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价方法及装置，旨在解决现有的腐蚀特征检测方法存在的检测结果不准确，容易产生误差的问题。[0015]本发明实施例是这样实现的，一种材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价方法，该材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价方法包括以下步骤:
[0016]步骤一，使用数字相机或摄像头采集材料的外观图像信息，对图像进行数字化，把普通的模拟图像信息转换成对应的二维点阵数字信息，以图像文件格式存储在计算机存储介质中；图像信息的转换若通过数字相机，由数字相机中的CCD器件把图像信息转换成数字图像信息；图像信息的转换若通过摄像头，在计算机中，加入图像采集卡，由图像采集卡把图像信息转换成数字图像信息；
[0017]步骤二，采集照相机获取的材料外观腐蚀特征图像信息，利用数字图像处理与识另O，设计相关算法，实现对材料外观腐蚀特征点的处理、形状的分离，以辨别材料腐蚀特征
信息；
[0018]步骤三，通过滤波除噪、图像增强、图像锐化、图像二值化处理，改善图像质量，突现图像中的目标物，通过相应的算法进行计算，得到材料腐蚀图像特征信息，腐蚀特征点及特征腐蚀面积，几何形状特征属于外部特征，从分割图上测量，腐蚀特征大小通过求腐蚀特征边界点的最小覆盖圆确定；将图像划分成四等份，统计每一部分的腐蚀特征数量和腐蚀总面积，以及每一部分在总体中所占的比重；
[0019]步骤四，采用模式理论、图像识别方法，对照相应材料外观腐蚀评级标准，通过对图像中的腐蚀特征进行分割和统计分析，实现评级自动化和定量化，以代替人工对试样的处理和评级；涂镀层材料腐蚀等级自动评价方式，可根据涂镀层材料外观评级标准进行对比评定，即每一种腐蚀特征信息，都有一个评级的范围，把该信息与存储在评级数据库中的评级信息进行比较，找出该范围内的腐蚀信息，从而确定该腐蚀特征等级；
[0020]涂镀层单项评级需要查询评级数据库中的等级标准，通过一组二维表的查找与匹配来确定其材料的腐蚀特征等级；将识别的腐蚀特征参数与数据库表中待评级腐蚀特征类型的评级标准进行对比，判断识别出腐蚀特征参数落在哪个等级区间，实现评定涂层材料腐蚀为哪个等级。
[0021]进一步，在步骤一中，对于材料表面腐蚀形貌特征信息主要检测是:特征的大小、数量、面积，具体的方法为:
[0022]输入原始图像，对图像进行编辑，通过直方图均衡化和特征处理算法获取图像边缘，进而获得图像的特征信息，寻找封闭区域，计算各封闭区域的大小、数量和面积。
[0023]进一步，在步骤四中，材料腐蚀等级自动评价方式，可根据材料外观评级标准进行对比评定，即每一种腐蚀特征信息，都有一个评级的范围，把信息与存储在评级数据库中的评级信息进行比较，找出范围内的腐蚀信息，从而确定该腐蚀特征等级。
[0024]进一步，材料腐蚀单项评级需要查询评级数据库中的等级标准，通过一组二维表的查找与匹配来确定其材料的腐蚀特征等级，将识别的腐蚀特征参数与数据库表中待评级腐蚀特征类型的评级标准进行对比，判断识别出腐蚀特征参数落在哪个等级区间，实现评定材料腐蚀为哪个等级。
[0025]本发明实施例的另一目的在于提供一种材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价装置，该材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价装置包括:光源、样品放置平台、照相机、计算机；
[0026]光源设置在样品放置平台的上面，照相机设置在样品放置平台的一侧，照相机通过视频线连接计算机。
[0027]进一步，样品放置平台用于检测的材料试样提供放置平台；照相机用于把光信号的采集转换为电信号，使样品外观图像信息数字化，光源用于样品图像信息采集过程中的辅助设备，为图像信息采集中作照明光源，计算机用于为样品图像信息存储、处理所用。
[0028]本发明提供的材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价方法及装置，通过引入机器视觉的方法，将计算机技术、图像处理技术、数据库技术、材料环境试验评价技术为基础技术，建立了对材料样品外观腐蚀特征定量化采集装置系统，开发设计针对材料外观腐蚀特征图像检测处理算法，从而建立并形成一套用计算机软硬件技术对材料外观腐蚀特征形貌定量化处理技术及方法，提高了腐蚀特征检测方法存在的检测结果准确率，减小了检测结果的误差，利于方便、准确的对材料外观腐蚀特征形貌进行定量化处理，避免了人工进行材料外观腐蚀特征形貌的测量不准确。
【专利附图】
【附图说明】
[0029]图1是本发明实施例提供的材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价方法流程图；
[0030]图2是本发明实施例提供的材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价装置的结构不意图；
[0031]图中:1、光源；2、样品放置平台；3、照相机；4、计算机。
【具体实施方式】
[0032]为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0033]下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。
[0034]如图1所示，本发明实施例的材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价方法包括以下步骤:
[0035]SlOl:使用照相机采集材料的外观图像信息，对图像进行数字化，把普通的二维点阵图像信息转换成对应的数字信息，以图像文件格式存储在计算机存储介质中；
[0036]S102:采集照相机获取的材料外观腐蚀特征图像信息，利用数字图像处理与识别技术，设计相关算法，实现对材料外观腐蚀特征点的处理、形状的分离，以辨别材料腐蚀特征信息；
[0037]S103:通过滤波除噪、图像锐化、直方图均衡化处理，改善图像质量，突现图像中的目标物,通过相应的算法进行计算,得到材料腐蚀图像特征信息,腐蚀特征点及特征腐蚀面积；
[0038]S104:采用模式理论、图像识别方法，对照相应材料外观腐蚀评级标准，通过对图像中的腐蚀特征进行分割和统计分析，实现评级自动化和定量化，以代替人工对试样的处理和评级。
[0039]在步骤SlOl中，对于材料表面腐蚀形貌特征信息主要检测是:特征的大小、数量、面积，具体的方法为:[0040]输入原始图像，对图像进行编辑，通过直方图均衡化和特征处理算法获取图像边缘，进而获得图像的特征信息，寻找封闭区域，计算各封闭区域的大小、数量和面积。
[0041]在步骤S104中，材料腐蚀等级自动评价方式，可根据材料外观评级标准进行对比评定，即每一种腐蚀特征信息，都有一个评级的范围，把该信息与存储在评级数据库中的评级信息进行比较，找出该范围内的腐蚀信息，从而确定该腐蚀特征等级，材料腐蚀单项评级需要查询评级数据库中的等级标准，通过一组二维表的查找与匹配来确定其材料的腐蚀特征等级。将识别的腐蚀特征参数与数据库表中待评级腐蚀特征类型的评级标准进行对比，判断识别出腐蚀特征参数落在哪个等级区间，实现评定材料腐蚀为哪个等级。
[0042]特征点个数、面积统计算的方法:
[0043]在一幅腐蚀图像中，所有的腐蚀点构成一个图G = (V，E)，其中V为每一个元素对应一个腐蚀点集合，E为每一条边的两个端点对应两个相邻的腐蚀点集合，如果两个腐蚀点P1、P2相邻是指Pl位于P2周围的8个点之一，如表1所示:
[0044]即:P1、P2的坐标分别为(xl，yl)、(x2, y2)
[0045]则:P1、P2相邻当且仅当 xl-x2 ( I 和 yl-y2 ( 1，
[0046]:所有像素点构成的一个矩形，如果它们全都是腐蚀点，则其中心点Pl周围的8个都与Pl相邻；
[0047]表1
[0048]
【权利要求】
1.一种材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价方法，其特征在于，该材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价方法包括以下步骤: 步骤一，使用数字相机或摄像头采集材料的外观图像信息，对图像进行数字化，把普通的模拟图像信息转换成对应的二维点阵数字信息，以图像文件格式存储在计算机存储介质中；图像信息的转换若通过数字相机，由数字相机中的CCD器件把图像信息转换成数字图像信息；图像信息的转换若通过摄像头，在计算机中，加入图像采集卡，由图像采集卡把图像信息转换成数字图像信息； 步骤二，采集照相机获取的材料外观腐蚀特征图像信息，利用数字图像处理与识别，设计相关算法，实现对材料外观腐蚀特征点的处理、形状的分离，以辨别材料腐蚀特征信息； 步骤三，通过滤波除噪、图像增强、图像锐化、图像二值化处理，改善图像质量，突现图像中的目标物，通过相应的算法进行计算，得到材料腐蚀图像特征信息，腐蚀特征点及特征腐蚀面积，几何形状特征属于外部特征，从分割图上测量，腐蚀特征大小通过求腐蚀特征边界点的最小覆盖圆确定；将图像划分成四等份，统计每一部分的腐蚀特征数量和腐蚀总面积，以及每一部分在总体中所占的比重； 步骤四，采用模式理论、图像识别方法，对照相应材料外观腐蚀评级标准，通过对图像中的腐蚀特征进行分割和统计分析，实现评级自动化和定量化，以代替人工对试样的处理和评级；涂镀层材料腐蚀等级自动评价方式，可根据涂镀层材料外观评级标准进行对比评定，即每一种腐蚀特征信息，都有一个评级的范围，把该信息与存储在评级数据库中的评级信息进行比较，找出该范围内的腐蚀信息，从而确定该腐蚀特征等级； 涂镀层单项评级需要查询评级数据库中的等级标准，通过一组二维表的查找与匹配来确定其材料的腐蚀特征等级；将识别的腐蚀特征参数与数据库表中待评级腐蚀特征类型的评级标准进行对比，判断识别出腐蚀特征参数落在哪个等级区间，实现评定涂层材料腐蚀为哪个等级。
2.如权利要求1所述的材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价方法，其特征在于，在步骤一中，对于材料表面腐蚀形貌特征信息主要检测是:特征的大小、数量、面积，具体的方法为: 输入原始图像，对图像进行编辑，通过直方图均衡化和特征处理算法获取图像边缘，进而获得图像的特征信息，寻找封闭区域，计算各封闭区域的大小、数量和面积。
3.如权利要求1所述的材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价方法，其特征在于，在步骤四中，材料腐蚀等级自动评价方式，可根据材料外观评级标准进行对比评定，即每一种腐蚀特征信息，都有一个评级的范围，把信息与存储在评级数据库中的评级信息进行比较，找出范围内的腐蚀信息，从而确定该腐蚀特征等级。
4.如权利要求3所述的材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价方法，其特征在于，材料腐蚀单项评级需要查询评级数据库中的等级标准，通过一组二维表的查找与匹配来确定其材料的腐蚀特征等级，将识别的腐蚀特征参数与数据库表中待评级腐蚀特征类型的评级标准进行对比，判断识别出腐蚀特征参数落在哪个等级区间，实现评定材料腐蚀为哪个等级。
5.一种材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价装置，其特征在于，该材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价装置包括:光源、样品放置平台、照相机、计算机；光源设置在样品放置平台的上面，照相机设置在样品放置平台的一侧，照相机通过视频线连接计算机。
6.如权利要求5所述的材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价装置，其特征在于，样品放置平台用于检测的材料试样提供放置平台；照相机用于把光信号的采集转换为电信号，使样品外观图像信息数字化，光源用于样品图像信息采集过程中的辅助设备，为图像信息采集中作照明 光源，计算机用于为样品图像信息存储、处理所用。
【文档编号】G01N21/88GK103674968SQ201310706409
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2013年12月20日 优先权日:2013年12月20日
【发明者】纪钢, 张勇智, 朱烨华, 董世都 申请人:纪钢