[发明专利]一种基于图像识别的腐蚀等级信息处理方法及系统

说明书

本发明属于金属腐蚀形貌等级判决技术领域，公开了一种基于图像识别的腐蚀等级信息处理方法及系统，获取已标注的实验室的金属形貌图片作为数据集；对获取的训练数据集进行去重，随机选择每个类别的一半数量的图像作为测试集，其余图像作为训练集图像；并对训练数据集进行扩充，即进行数据增强；使用Keras框架搭建卷积神经网络模型，进行模型训练，保存最优模型参数；利用训练好的最优模型分析金属表面腐蚀形貌的等级。本发明提出了使用计算机视觉技术来实现金属腐蚀形貌等级的判决，在保证判决准确率的情况下，极大提高了判决的效率并且保证判决的统一性与客观性。本发明可以辅助从事材料研究的工程师进行金属腐蚀等级的判决，解决了以往的判决方法的种种困难。

技术领域

本发明属于金属腐蚀形貌等级判决技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的腐蚀等级信息处理方法及系统。

背景技术

目前，在金属材料腐蚀的研究实验中，其表面的金属镀层在大气的自然环境下，都会在表面出现锈蚀的特征。这些特征主要表现为，在金属表面大量存在，但是锈蚀程度各不相同。研究人员通过分析处理该金属腐蚀表面形貌的特征图像,可以为金属材料的腐蚀等级进行评级以及进一步分析研究材料腐蚀的一些特性行为，在金属材料的抗腐蚀性和可用性的研究中，可以提供更广泛的研究途径。

过去判决金属材料表面的腐蚀等级的方法，通常都是使用传统的观察方法，由于人眼本身的辨析度限制，此法的误差会比较大。在判决时，对腐蚀形貌特征的评级也没有客观且统一的判决标准。这种方法还会造成不同的研究人员或工程师对腐蚀形貌的判断结果都有可能不同，使得金属材料腐蚀的研究中缺乏客观性和可比性。相关的文献中，有较少的文章采用了分析图像的像素特征，即通过图像的灰度值计算图像的二值特征，再结合特定的公式进行计算分析。这种方法需要研究较多的数理公式，并且在图像处理上耗费的时间较多，而且需要人工来进行全部的研究，所以效率低下，且前期准备过于复杂，不是一个能够提高金属表面腐蚀形貌等级判决效率的优秀方案。所以需要找到一种判决方法，在保证一定判决准确率的情况下，能够实现客观、严密的判决，并且拥有较高的效率，克服以往在金属形貌腐蚀等级判决的种种不足。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：传统的金属腐蚀形貌等级的判决是以人工检测为主，没有客观统一的标准，且效率低下，判决结果因人而异，缺乏客观性和可比性。而且人工检测方法需要专业的技术和研究人员，在评定过程中所需要的定性数据较多，定量数据较少，判定结果不能完全实现定量化处理，金属的腐蚀等级判定会存在一定的困难。由于金属每个腐蚀等级具有不同的腐蚀速率，不同的腐蚀等级中腐蚀面积、纹理、颜色存在的差异很小以及腐蚀特征的不规则，不能用常规的数学公式加以描述，这些都会影响金属腐蚀等级的判定。而且传统的金属腐蚀等级判定需要专业精密的仪器，对硬件设备的要求高，会增加判定过程的成本。

解决以上问题及缺陷的难度为：本发明提供了一种基于图像识别的腐蚀等级信息处理方法及系统，此方法能有效解决金属腐蚀等级判定过程中人工检测的主观性，将判定结果以准确的数据进行描述。通过对金属的腐蚀特征信息进行处理和分析，转化成计算机能够识别的信息，实现对腐蚀特征信息的数字化和定量化将是本发明存在的一个难点。

解决以上问题及缺陷的意义为：本发明提供的方法由于不受人为主观因素的影响，能够克服传统方法的缺陷，协助研究人员以更高的效率与更低的成本进行金属材料的研究，帮助专业的研究人员或工程师分析金属表面腐蚀形貌的等级。基于图像识别的腐蚀等级信息处理方法为金属材料的定量化评价系统提供了新的研究方向和途径，实现了计算机对金属材料腐蚀等级的判定。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于图像识别的腐蚀等级信息处理方法及系统。

本发明是这样实现的，一种基于图像识别的腐蚀等级信息处理方法，所述基于图像识别的腐蚀等级信息处理方法包括：