0 引言
計算機技術的發展促進了多媒體技術的迅速發展和普及，圖像處理技術作為一種實用工具，已經在眾多領域中得到廣泛應用。在腐蝕科學與工程領域，較為熟知的圖像有實驗室內拍攝的金屬金相組織照片、金屬斷口照片、掃描電鏡照片、光學顯微鏡照片、材料的直接外觀形貌照片等。近幾年，由于高分辨率數碼成像技術的發展，在工業應用過程中獲得高清晰的金屬腐蝕形貌圖像己很容易實現。
腐蝕圖像直觀地記錄著腐蝕發生的區域、蝕坑的分布情況、蝕坑形狀、以及腐蝕的嚴重程度等豐富的腐蝕信息。金屬材料的腐蝕形貌圖像已經成為評價材料腐蝕性能的重要特征之一。
1 國際上應用現狀
在腐蝕科學中，數字圖像處理技術最早應用于點蝕的描述和評價。1981年，D.Itzhak等用圖像方法研究了AISI304不銹鋼在10%FeCl3溶液中，50℃時浸泡20分鐘產生的腐蝕圖像。圖像是用掃描儀直接掃描腐蝕材料照片得到的，然后將所得的圖像進行二值化處理，統計整個試樣表面不同大小的蝕坑數，定義并定量計算試樣的點蝕率為9.73%.Frantziskonis等用光干涉顯微鏡研究了2024鋁合金試樣點蝕并用小波分析的方法研究了蝕坑的幾何特征。J.M.Costa等用分形方法研究了316不銹鋼在人工海水環境中陽極極化后的試樣，他們用光學顯微境取得試樣的腐蝕圖象，然后用專用圖象軟件分析了蝕坑的輪廓結構，并計算得到了蝕坑剖面的分形維數，隨著計算步長的逐漸減小，蝕坑輪廓周長逐漸增大。Codaro等在總結大量文獻的基礎上，給出了描述點蝕斷面形狀的測試圖，采用顯微鏡獲得鋁合金和鈦合金在不同腐蝕條件下蝕坑剖面的腐蝕形貌圖像，定義點蝕形狀分類參數=（蝕坑的面積）/（包圍蝕坑的最小矩形的面積）用于對不同形狀的蝕坑進行分類和定量描述，該方法也可以用于表征點蝕的發展過程。
2 國內應用現狀
國內蘇潤西、宋詩哲建立了基于恒電位的原位圖像采集系統和測試方法，對得到的304不銹鋼恒電位過程圖像分析結果表明，在蝕坑出現過程中圖像的灰度變化與蝕坑的產生和發展有直接關系，當發生點蝕時，灰度值向小的方向移動，灰度統計值方圖上出現雙峰，通過分析電化學測試參數與圖像信息得知點蝕發生比率與反應消耗的電量之間存在一定的相關性。王守琰等在此基礎上進一步研究了電化學參量的變化和點蝕形貌圖像特征之間的關系，結果表明恒電位過程中，蝕坑面積隨時間的延長線性增加，而腐蝕消耗的電量則按冪函數的方式增長。不同濃度NaCl溶液中的點蝕發生比率和分析結果都表明濃度對點蝕的發生和發展有很大的影響同時對鈍化膜破壞過程進行了研究，如圖1所示，研究表明，未發生點蝕時，灰度值變化幅度很小，隨著極化時間的增加，鈍化膜破壞，蝕坑逐漸形成并向縱深發展從而導致灰度值發生較為劇烈的變化。由灰度值的變化可以判斷蝕坑的發展方向。
圖像處理技術在腐蝕研究中還有很廣闊的發展空間，如何將圖像處理技術的特點與腐蝕觀測和研究方法相融合，充分發揮圖像處理的優點和長處，值得腐蝕工作者做進一步的深入研究。
3 發展方向
3.1 腐蝕圖像預處理技術
腐蝕圖像處理與利用腐蝕圖像進行腐蝕診斷與評價的準確度息息相關。一幅未經處理的原始腐蝕圖像傳遞的腐蝕信息可能是不清晰、不明確的，直接分析后所獲得的各種參數也會與實際的腐蝕狀況存在較大誤差。因而一些學者將腐蝕圖像的處理（如去噪、濾波等）作為主要的研究目標，為腐蝕模式識別和腐蝕特征提取及分類提供研究基礎。
相關資料中提出需要發展圖像處理的算法，例如圖像增強，以消除成像過程中測試手段或外界不利因素對原始腐蝕圖像的影響。Journaux等在進行孔蝕圖像分析時，采用了形貌圖像轉換濾波器（ASF），在圖像預處理的基礎上將原始孔蝕圖像轉換為二值圖像。在工業視覺檢查系統中，許萬里等為了獲得較理想的圖像效果，研究了圖像預處理和圖像邊緣分割等原理。對于實海金屬腐蝕的形貌圖像，王守琰等采取的是濾波和直方圖均衡的方法去除原始腐蝕圖像的隨機噪聲，并使圖像具有均勻灰度概率分布。
可見，腐蝕圖像處理技術方面的研究主要集中在濾波去噪和灰度變換兩方面。由于腐蝕圖像的來源和成像手段的不同，因而采用的處理技術和算法又不盡相同。因此，對不同材料的腐蝕圖像，需要研究不同的圖像處理算法，以提高后期圖像特征識別的準確性和精度。
3.2 腐蝕形貌演化研究
由于圖像可以直觀地顯示研究對象的形狀，因而在腐蝕區域的形態描述上應用范圍較廣。Pan等利用定位圖像技術，研究多晶材料晶間應力腐蝕破裂過程中晶粒邊緣以及界面的幾何形狀，并探討界面形狀隨時間變化的關系，用于鎳鉻鐵合金的腐蝕檢測。Johnsen等用數字圖像定量分析了鋁薄片類二維腐蝕面的發展歷程，并用二維的計算機模型模擬了腐蝕坑內電解液濃度的變化。Mille等根據傳感器成像描繪出材料表面的腐蝕區域，并建立了傳感器反應與腐蝕深度之間的定量關系。為了研究局部腐蝕的穿透深度，Quin等結合金相學和圖像處理技術，對腐蝕試樣的斷面圖進行分析，得到了腐蝕區域的邊緣幾何形態，根據被測金屬的剖面圖和局部腐蝕邊緣曲線，建立了局部腐蝕穿透深度三維立體發展圖。
這些研究是在各種檢測手段下觀察腐蝕區域的外觀輪廓或斷面形狀，多側重于觀察目標的直觀結構，而對腐蝕形態的特征描述則很少。
3.3 腐蝕等級評定研究
與實時腐蝕檢測側重點不同，實驗室中較多地利用腐蝕圖像進行腐蝕程度的評價，以獲得腐蝕率等評價參數。Itzhak等于1981年在實驗室進行了AISI304L不銹鋼的孔蝕實驗，用光學照相機拍攝了10%FeC13溶液中實驗材料的表面腐蝕照片，然后用OPTRONICS掃描儀掃描。對掃描圖像只是進行了簡單的處理，圖像只分為明和暗兩級，據此計算孔蝕區域和孔蝕率P:
【公式1】
其中，n為腐蝕坑的總面積，N為試樣的總面積。
Oliweira等亦認為用圖像分析的方法觀察膜的腐蝕形貌對確定腐蝕率是十分重要的。紀綱等也提出了材料鍍層的外觀腐蝕面積算法，可作為分析研究材料腐蝕等級的基礎。Peng等亦任意選取鋁的斷面圖像，結合定量圖像分析技術，測得鋁的重量變化。相關資料中則根據鋁2024的孔蝕圖像，定量評價了蝕坑的直徑與孔深之間的關系。Nguyen等則是定量地描述了金屬材料的熱波圖像，以此來評價材料表面的腐蝕程度。材料表面環氧涂層的耐蝕性能也可以通過觀測圖像進行評價。對于304不銹鋼腐蝕潛伏期的程度評價，Williford等借助于原子力顯微鏡使之得以實現。
4 結論
利用腐蝕圖像進行腐蝕評價提供了一條新途徑，然而他們對腐蝕圖像的進一步處理等較少考慮，雖然測試結果比肉眼的視覺判斷有所提高，但在腐蝕率的計算上仍需提高精度。利用數字圖像技術進行一些形貌的自然特征提取，利用不變矩圖像識別因其特殊物理性質，在機器人視覺、模式識別、圖像融合、工業自動化、醫療診斷和軍事等多個技術領域中有著極為廣闊的應用前景。
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