文档名：基于图像处理的金属腐蚀等级评价方法
摘要：金属在服役过程中不可避免会产生锈蚀,目前工程中的金属腐蚀等级评价以人工评价为主,存在效率低和准确性差的问题.根据金属腐蚀前后像素点差异化特征,利用卷积神经网络结合滑动窗口法实现腐蚀特征分类及腐蚀区域定位,提出了一种颜色聚类结合标准色图谱信息表,实现了金属腐蚀等级的计算机评价.结果表明:该方法评价准确率达到96%,具有检测速度快、客观性强和准确性高的优点,解决了基于多指标对金属腐蚀等级进行快速评价的问题.
Abstract：Metalsinevitablyundergocorrosiononitssurfaceduringservice.Thecurrentmetalcorrosiongradeevaluationintheengineeringismainlybasedonmanualevaluation,whichhastheproblemsoflowefficiencyandpooraccuracy.Accordingtothedifferentiationcharacteristicsofpixelsbeforeandaftermetalcorrosion,convolutionalneuralnetworkcombinedwithslidingwindowmethodwasusedtoachievecorrosionfeatureclassificationandcorrosionarealocation,andamethodofcolorclusteringcombinedwithstandardcolormapinformationtablewasproposedtoachievemetalcorrosiongradeevaluationbycomputer.Theresultsshowthattheevaluationaccuracyrateofthismethodreached96%,whichhadtheadvantagesoffastdetectionspeed,strongobjectivityandhighaccuracy,andsolvedtheproblemofrapidevaluationofmetalcorrosiongradesbasedonmultipleindexes.
作者：郝亚东 万博 张钟庆 徐如远 张生鹏 Author：HAOYadong WANBo ZHANGZhongqing XURuyuan ZHANGShengpeng
作者单位：北京航空航天大学可靠性与系统工程学院,北京100191航天科工防御技术研究实验中心,北京100854
刊名：腐蚀与防护 ISTICPKU
Journal：CorrosionandProtection
年，卷(期)：2024, 45(6)
分类号：TB304
关键词：卷积神经网络 滑动窗口 颜色聚类 标准色图谱信息表 腐蚀等级评价
Keywords：convolutionalneuralnetwork slidingwindow colorclustering standardcolormapinformationtable corrosiongradeevaluation
机标分类号：TN957.52TP391.41F273.1
在线出版日期：2024年7月18日
基金项目：基于图像处理的金属腐蚀等级评价方法[
期刊论文] 腐蚀与防护--2024, 45(6)郝亚东 万博 张钟庆 徐如远 张生鹏金属在服役过程中不可避免会产生锈蚀,目前工程中的金属腐蚀等级评价以人工评价为主,存在效率低和准确性差的问题.根据金属腐蚀前后像素点差异化特征,利用卷积神经网络结合滑动窗口法实现腐蚀特征分类及腐蚀区域定位,提...参考文献和引证文献
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