李杨① LI Yang；李兴山② LI Xing-shan；何常豫② HE Chang-yu；孟利军② MENG Li-jun
（①海军驻沈阳地区发动机专业军事代表室，沈阳110043；②沈阳黎明航空发动机（集团）有限责任公司，沈阳110043）
（①Engine Professional Military Agent´s Room of the Navy in Shenyang Area，Shenyang 110043，China；
②AVIC Shenyang Liming Aero-Engine（Group） Co.，Ltd.，Shenyang 110043，China）
摘要： 随着计算机多媒体技术的迅速发展和普及，图像处理已经在众多领域中得到广泛应用，如医药、军事、气象、科研等。其中，数字图像处理技术在腐蚀科学和工程领域的应用中取得了良好成效。本文主要就数字图像处理技术在腐蚀科学中的应用进行了研究，并得出了相关结论。
Abstract: With the rapid development and popularization of computer multimedia technology, picture processing has been widely used in many fields, such as medicine, military, meteorology, scientific research and so on. And the application of digital picture processing technique gets good effect in the fields of corrosion science and construction. This paper mainly studies the application of digital picture processing technique in corrosion science and related conclusions are obtained.
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关键词 ： 数字图像处理技术；腐蚀科学；腐蚀控制；金相组织；发展趋势
Key words: digital picture processing technique；corrosion science；corrosion control；metallographic structure；development tendency
中图分类号：TG171 文献标识码：A
文章编号：1006-4311（2015）02-0051-02
0 引言
近年来，数字图像处理技术作为一种较为成熟的图像分析处理技术受到了各研究领域的广泛关注。随着计算机技术的逐步发展成熟，多媒体应用技术也取得了一定的发展成效。在此背景下，图像处理技术被广泛应用至各个领域，如生物医学、信息科学、航空技术、地理信息、气象预报等，积极发挥了其强大的信息处理作用。其中，在腐蚀控制科学领域，图像处理技术也发挥了其图形分析和数字信息处理作用，它可以分辨和处理加工实验室内拍摄的一些照片，如金属组织照片、金属断口照片以及材料外观外貌等。近年来，随着高分辨率数码合成技术的兴起和发展，腐蚀科学领域的腐蚀图像获得与分析取得了重大进展。技术人员可以借助图像处理技术合成腐蚀形貌图像，准确了解和掌握腐蚀发生区域的具体位置、蚀坑数量、分布特征、腐蚀发生程度等，以便制定科学的生产加工方案，实现金属材料的高效加工。
1 国际上应用现状
数字图像处理技术很早就被应用于腐蚀科学工程当中，用于描述和评价点蚀的发生过程和最终反应结果。
D.Itzhak等在1981年利用图像分析法研究了不锈钢的腐蚀图像。他们将一块AISI304不锈钢放入浓度为10%的FeCl3溶液当中，并将溶液温度控制在50℃左右，浸泡二十分钟后取出。他们使用扫描仪得到了不锈钢的腐蚀图像，再利用二值化处理方式进行图像处理，统计其表面的蚀坑数，并观察其腐蚀程度。最终计算结果显示，该不锈钢试样的点蚀率为9.73%。
Frantziskonis等使用光干涉显微镜对一块2024铝合金试样的点蚀情况进行了观察，并得出了蚀坑的几何特征和分布规律，为今后的研究提供了良好范例。J.M.Costa等使用分形的方法在人工海水环境下研究了316不锈钢试样的腐蚀情况。他们先用光学显微镜观察试样的腐蚀情况，再借助专业软件得到试样的腐蚀轮廓图，建立分形维数坐标系，绘出腐蚀断面图。通过观察断面图可知，随着计算步长的逐渐增加，蚀坑的轮廓周长逐渐减小。Codaro等在总结先前研究文献综述的基础上，利用显微镜得出了钛合金和铝合金的蚀坑平面图，并清楚地观察到了描述点的蚀断面形状，明确了定义点蚀形状分类参数与蚀坑面积之间的关系。具体公式为：定义点蚀形状分类参数=（蚀坑的面积）/（包围蚀坑的最小矩形的面积）。
2 国内应用现状
同国外相比，国内数字图像处理技术在腐蚀科学中的应用范围较窄，技术发展尚未成熟，研究方法和思路有待进一步改进和提升。苏润西和宋诗哲借助恒电位原位图像采集技术建立了图像采集处理系统，并确定了相应的研究方法和实施方案。他们通过分析304不锈钢恒电位的过程图得出了图像灰度变化和蚀坑发展的关系。一旦出现点蚀，图像的灰度值就会发生相应的变化，灰度值会随着点蚀数量的增加而逐渐向小的方向移动，曲线图上会出现双峰。同时，他们还分析了点蚀发生比率与能耗电量的关系，二者呈正相关关系。王守琰等在其研究基础上，总结出了电化学参量变化规律，认为点蚀形貌特征与电化学参量变化存在一定关系，并通过实验法证明了这一观点。实验结果表明，当蚀坑面积发生变化时，能耗电量也会随之改变。另外，溶液浓度也会对点蚀发生造成一定的影响，同时点蚀灰度值会随着时间的变化而呈现出一定的规律（详见图1）。点蚀发生之前，图像的灰度值变化不明显，而随着时间的增加，钝化膜会出现不同性程度的破坏，蚀坑影响范围进一步扩大。我们可以通过灰度值的变化方向判断和分析蚀坑的未来发展特点和去向。
图像处理技术在腐蚀科学中的广泛应用可以有效地推动其研究结果的成熟，加速其成果转化率。如何将图像处理技术和腐蚀观测技术有机结合起来，扬长避短，做好腐蚀形貌研究工作是腐蚀工作者应该认真思考的重要课题。
3 发展方向
3.1 腐蚀图像预处理技术
腐蚀图像处理与应用离不开腐蚀诊断与评价。研究者要想保证其腐蚀图像信息传递的准确性和全面性，就必须重视对点蚀的腐蚀诊断与评价，认真分析和验证各参数的准确性，尽可能地提升其数据分析的准确性，减少误差值。因此，一些学者以腐蚀图像处理为重点，着重研究了腐蚀模式的识别与腐蚀特征的判断，为腐蚀分类研究提供了良好的参考和依据。
腐蚀图像处理是一项复杂系统的工程，需要经过参数计算、图像增强、模型分析、图像转换、结果验证几个阶段。在此过程中，研究者必须积极运用各种有效的技术手段消除人为因素对实验数据结果的影响，保证其结果的准确性和可靠性。Journaux等采用形貌图像转换过滤器进行了腐蚀图像预处理，将原始的腐蚀变化图转换为了二值图像，点蚀灰度值和数量变化更为直观，便于分析和研究。而许万里等则将工业视觉检查系统中的腐蚀图像进行了预处理和分割，取得了较为理想的图形分析效果。王守琰等通过平衡直方图和滤波的方式清除了图像中的随机噪声，保证了其图像分布的均匀性和合理性。
综上所述，随着腐蚀图像处理技术的逐渐发展成熟，其在灰度变换和降噪去波方面的作用日益凸显出来，引起了研究界的广泛关注。受腐蚀图像处理方法和成像分析技术的限制，不同材料腐蚀图像的处理算法存在一定差异。因此，研究者必须选用合适的处理方法进行后期识别和判断。
3.2 腐蚀形貌演化研究
图像可以将研究对象的形状直观真实地显现出来。在进行腐蚀区域形态描述时，研究者最常用的一种方法是腐蚀形貌演化法。该法可以用于多种腐蚀金属材料的腐蚀图像研究分析，研究限制条件较少。Pan等利用图像定位分析技术研究了多晶体材料在其腐蚀过程中的界面形状变化，得出了界面形状和时间变化的关系，验证了时间控制在腐蚀反应中的作用。Mille等利用传感器成像原理描绘了腐蚀区域变化图，并以传感器反应为横轴，腐蚀深度为纵轴，建立了一个坐标系，得出了两变量之间的关系。Quin等基于腐蚀穿透深度视角，利用图像处理技术和金相学原理，得到了腐蚀区的边缘几何形状，并绘制了腐蚀深度三维立体图。
当然，上述这些研究利用的检测手段各不相同，其腐蚀外观形状也或多或少地存在一些差异，有待进一步验证和处理。
3.3 腐蚀等级评定研究
在实验室中进行腐蚀程度等级评价实验时，实验人员通常习惯利用腐蚀图像进行腐蚀程度评价，并得出具体的评价参数。这种方法更为高效便捷，同时也有效避免了人为主观因素随实验结果的影响。
Itzhak等于1981年在实验室进行了AISI304L不锈钢的孔蚀实验，用光学照相机拍摄了10%FeC13溶液中实验材料的表面腐蚀照片，然后用OPTRONICS扫描仪扫描。对扫描图像只是进行了简单的处理，图像只分为明和暗两级，据此计算孔蚀区域和孔蚀率p：
p=n/N（1）
其中，n为腐蚀坑的总面积，N为试样的总面积。
Oliweira等也认为图像分析法对于膜腐蚀形貌的确定和判断具有重要作用。研究者可以通过图像中点蚀发生区域大小和灰度值变化得出其腐蚀变化规律。纪纲等也提出了金属腐蚀材料外形的腐蚀面积计算公式，为腐蚀等级研究提供了重要依据。
Peng等以铝试样为研究对象，先利用定量图像分析法得出铝腐蚀程度变化图，测出其重量变化值，再通过定量评价和定性分析的方式分析出孔深和蚀坑直径之间的关系，建立起一个三维研究体系。
4 结论
数字图像处理技术为腐蚀图像的分析和处理提供了一个新的研究视角和方法。但与此同时，研究者在腐蚀率的计算上仍有待进一步改进和完善。研究人员可以利用数字图像技术的特征，将其应用至机器人视觉、模式识别、图像融合、工业自动化、医疗诊断和军事等多个技术领域。
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