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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明涉及一种基于图像处理的金属腐蚀等级评价方法，包括以下步骤：步骤一：采用卷积神经网络训练腐蚀分类器；步骤二：采用滑动窗口法取样；步骤三：腐蚀区域定位；步骤四：采用聚类算法进行颜色量化；步骤五：训练标准色图谱信息表；步骤六：基于颜色和面积的腐蚀等级评价。本发明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，提出一种颜色聚类结合标准色图谱信息表的方法实现金属腐蚀等级评价。此方法属于金属腐蚀程度评价技术领域。
主权项：1.一种基于图像处理的金属腐蚀等级评价方法，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，其特征在于：提出一种颜色聚类结合标准色图谱信息表的方法实现金属腐蚀等级评价，该方法具体步骤如下：步骤一：采用卷积神经网络训练腐蚀分类器步骤二：采用滑动窗口法取样对金属外观图像采用滑动窗口法进行取样，将其分割成若干个小图像；步骤三：腐蚀区域定位使用腐蚀分类器对滑动窗口法采样的小图像进行腐蚀类别判定，保留腐蚀区域，将未腐蚀区域替换为纯黑色背景，遍历整幅金属外观图像完成腐蚀区域定位；步骤四：采用聚类算法进行颜色量化采用聚类算法对腐蚀区域内的像素进行颜色量化，将颜色相近的像素点聚集到同一个聚类中心；步骤五：训练标准色图谱信息表为衡量每个聚类中心的腐蚀程度，需要获取标准色图谱信息表，首先通过直方图结合聚类算法选取标准色，再采用已标定腐蚀等级的图片进行各标准色对应腐蚀程度因子的训练，具体训练公式如下： 其中：Fx+1为训练之后的腐蚀程度因子；Fx为训练之前的腐蚀程度因子；r为学习率，在0～1之间进行取值；G0为图片标定的腐蚀等级；G1为按照目前的腐蚀程度因子进行评价的腐蚀等级；P为图片中腐蚀区域的面积百分比；步骤六：基于颜色和面积的腐蚀等级评价同时采用腐蚀颜色和腐蚀面积作为腐蚀区域的特征参数对腐蚀等级进行综合评价，具体的评价公式如下： 其中，G为腐蚀等级评价结果；Pi为每一个聚类中心像素数量占产品外观图像像素数量的百分比；Fi为距聚类中心欧氏距离最近的标准色对应的腐蚀程度因子。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于图像处理的金属腐蚀等级评价方法
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