基于不变矩理论的腐蚀等级评定方法研究

基于腐蚀图像包含大量腐蚀信息的客观现实,将数字图像技术和不变矩理论应用于腐蚀图像预处理和特征提取,用腐蚀图像的7个不变矩特征值来描述腐蚀形貌特征,利用概率神经网络模式识别技术,建立了以不变矩为特征参数的概率神经网络模式识别模型,实现了金属材料腐蚀等级的评定。以铝合金材料在EXCO溶液中加速腐蚀等级评定为例,分析表明,不变矩作为一种高度浓缩的图像特征,能够表示腐蚀形貌与腐蚀特征的映射关系,该方法简单易行,识别率可达到87.95%,满足工程应用要求。