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金属材料的腐蚀形貌图像是评价材料腐蚀性能的重要特征之一,本工作将数字图像处理技术应用于金属腐蚀研究,运用现代数学理论与方法,结合大气环境材料腐蚀的特点,以大气暴露和模拟加速腐蚀铝合金试样为主要研究对象,研究图像特征与试样腐蚀形态和数据间的关系。主要实验工作及结果如下:建立了适用于实验室和大气暴露现场的腐蚀形貌图像采集系统,确立了合适的腐蚀形貌图像采集参数和图像预处理方法。结果表明,构建的图像采集系统能够实现现场自然条件下对腐蚀试样表面形貌的采集;中值滤波可以有效地滤除图像采集过程中产生的噪声信号,而模糊增强则是一种有效的使图像腐蚀特征明显显现的方法。应用小波图像分析技术对LC4CS、LY12CZ铝合金周期降雨模式加速腐蚀试样的腐蚀形貌进行了研究:运用小波图像分析技术对滤波处理后的图像进行分解并提取子图像的能量值。利用典型相关技术分析了图像子图像能量值与试样腐蚀失重之间的典型相关性,提出了图像特征值δ的概念。以加速腐蚀试样特征值δ作为考察周期降雨试验加速性的指标。分别对周期降雨加速腐蚀24h、96h的LC4CS(包铝)试样以及加速腐蚀24h的LY12CZ(包铝)试样所得数据进行加速性分析,利用极差分析以及方差分析得到了影响特征值δ的各试验因子的显著顺序以及最佳的水平组合。在大气腐蚀实验站测试现场,建立现场腐蚀形貌图像采集系统对铝合金试样腐蚀形貌进行跟踪采集,并对带有表面涂层试样的腐蚀形貌的采集进行了探索。利用小波图像分解的方法对铝合金试样腐蚀程度的定性判断进行了探讨:对采集到的腐蚀形貌图像进行中值滤波处理,运用小波变换对预处理后的图像进行分解并提取子图像的能量值,根据子图像能量值的大小对试样的相对腐蚀程度进行定性的判断。