0 引言
计算机技术的发展促进了多媒体技术的迅速发展和普及，图像处理技术作为一种实用工具，已经在众多领域中得到广泛应用。在腐蚀科学与工程领域，较为熟知的图像有实验室内拍摄的金属金相组织照片、金属断口照片、扫描电镜照片、光学显微镜照片、材料的直接外观形貌照片等。近几年，由于高分辨率数码成像技术的发展，在工业应用过程中获得高清晰的金属腐蚀形貌图像己很容易实现。
腐蚀图像直观地记录着腐蚀发生的区域、蚀坑的分布情况、蚀坑形状、以及腐蚀的严重程度等丰富的腐蚀信息。金属材料的腐蚀形貌图像已经成为评价材料腐蚀性能的重要特征之一。
1 国际上应用现状
在腐蚀科学中，数字图像处理技术最早应用于点蚀的描述和评价。1981年，D.Itzhak等用图像方法研究了AISI304不锈钢在10%FeCl3溶液中，50℃时浸泡20分钟产生的腐蚀图像。图像是用扫描仪直接扫描腐蚀材料照片得到的，然后将所得的图像进行二值化处理，统计整个试样表面不同大小的蚀坑数，定义并定量计算试样的点蚀率为9.73%.Frantziskonis等用光干涉显微镜研究了2024铝合金试样点蚀并用小波分析的方法研究了蚀坑的几何特征。J.M.Costa等用分形方法研究了316不锈钢在人工海水环境中阳极极化后的试样，他们用光学显微境取得试样的腐蚀图象，然后用专用图象软件分析了蚀坑的轮廓结构，并计算得到了蚀坑剖面的分形维数，随着计算步长的逐渐减小，蚀坑轮廓周长逐渐增大。Codaro等在总结大量文献的基础上，给出了描述点蚀断面形状的测试图，采用显微镜获得铝合金和钛合金在不同腐蚀条件下蚀坑剖面的腐蚀形貌图像，定义点蚀形状分类参数=（蚀坑的面积）/（包围蚀坑的最小矩形的面积）用于对不同形状的蚀坑进行分类和定量描述，该方法也可以用于表征点蚀的发展过程。
2 国内应用现状
国内苏润西、宋诗哲建立了基于恒电位的原位图像采集系统和测试方法，对得到的304不锈钢恒电位过程图像分析结果表明，在蚀坑出现过程中图像的灰度变化与蚀坑的产生和发展有直接关系，当发生点蚀时，灰度值向小的方向移动，灰度统计值方图上出现双峰，通过分析电化学测试参数与图像信息得知点蚀发生比率与反应消耗的电量之间存在一定的相关性。王守琰等在此基础上进一步研究了电化学参量的变化和点蚀形貌图像特征之间的关系，结果表明恒电位过程中，蚀坑面积随时间的延长线性增加，而腐蚀消耗的电量则按幂函数的方式增长。不同浓度NaCl溶液中的点蚀发生比率和分析结果都表明浓度对点蚀的发生和发展有很大的影响同时对钝化膜破坏过程进行了研究，如图1所示，研究表明，未发生点蚀时，灰度值变化幅度很小，随着极化时间的增加，钝化膜破坏，蚀坑逐渐形成并向纵深发展从而导致灰度值发生较为剧烈的变化。由灰度值的变化可以判断蚀坑的发展方向。
图像处理技术在腐蚀研究中还有很广阔的发展空间，如何将图像处理技术的特点与腐蚀观测和研究方法相融合，充分发挥图像处理的优点和长处，值得腐蚀工作者做进一步的深入研究。
3 发展方向
3.1 腐蚀图像预处理技术
腐蚀图像处理与利用腐蚀图像进行腐蚀诊断与评价的准确度息息相关。一幅未经处理的原始腐蚀图像传递的腐蚀信息可能是不清晰、不明确的，直接分析后所获得的各种参数也会与实际的腐蚀状况存在较大误差。因而一些学者将腐蚀图像的处理（如去噪、滤波等）作为主要的研究目标，为腐蚀模式识别和腐蚀特征提取及分类提供研究基础。
相关资料中提出需要发展图像处理的算法，例如图像增强，以消除成像过程中测试手段或外界不利因素对原始腐蚀图像的影响。Journaux等在进行孔蚀图像分析时，采用了形貌图像转换滤波器（ASF），在图像预处理的基础上将原始孔蚀图像转换为二值图像。在工业视觉检查系统中，许万里等为了获得较理想的图像效果，研究了图像预处理和图像边缘分割等原理。对于实海金属腐蚀的形貌图像，王守琰等采取的是滤波和直方图均衡的方法去除原始腐蚀图像的随机噪声，并使图像具有均匀灰度概率分布。
可见，腐蚀图像处理技术方面的研究主要集中在滤波去噪和灰度变换两方面。由于腐蚀图像的来源和成像手段的不同，因而采用的处理技术和算法又不尽相同。因此，对不同材料的腐蚀图像，需要研究不同的图像处理算法，以提高后期图像特征识别的准确性和精度。
3.2 腐蚀形貌演化研究
由于图像可以直观地显示研究对象的形状，因而在腐蚀区域的形态描述上应用范围较广。Pan等利用定位图像技术，研究多晶材料晶间应力腐蚀破裂过程中晶粒边缘以及界面的几何形状，并探讨界面形状随时间变化的关系，用于镍铬铁合金的腐蚀检测。Johnsen等用数字图像定量分析了铝薄片类二维腐蚀面的发展历程，并用二维的计算机模型模拟了腐蚀坑内电解液浓度的变化。Mille等根据传感器成像描绘出材料表面的腐蚀区域，并建立了传感器反应与腐蚀深度之间的定量关系。为了研究局部腐蚀的穿透深度，Quin等结合金相学和图像处理技术，对腐蚀试样的断面图进行分析，得到了腐蚀区域的边缘几何形态，根据被测金属的剖面图和局部腐蚀边缘曲线，建立了局部腐蚀穿透深度三维立体发展图。
这些研究是在各种检测手段下观察腐蚀区域的外观轮廓或断面形状，多侧重于观察目标的直观结构，而对腐蚀形态的特征描述则很少。
3.3 腐蚀等级评定研究
与实时腐蚀检测侧重点不同，实验室中较多地利用腐蚀图像进行腐蚀程度的评价，以获得腐蚀率等评价参数。Itzhak等于1981年在实验室进行了AISI304L不锈钢的孔蚀实验，用光学照相机拍摄了10%FeC13溶液中实验材料的表面腐蚀照片，然后用OPTRONICS扫描仪扫描。对扫描图像只是进行了简单的处理，图像只分为明和暗两级，据此计算孔蚀区域和孔蚀率P:
【公式1】
其中，n为腐蚀坑的总面积，N为试样的总面积。
Oliweira等亦认为用图像分析的方法观察膜的腐蚀形貌对确定腐蚀率是十分重要的。纪纲等也提出了材料镀层的外观腐蚀面积算法，可作为分析研究材料腐蚀等级的基础。Peng等亦任意选取铝的断面图像，结合定量图像分析技术，测得铝的重量变化。相关资料中则根据铝2024的孔蚀图像，定量评价了蚀坑的直径与孔深之间的关系。Nguyen等则是定量地描述了金属材料的热波图像，以此来评价材料表面的腐蚀程度。材料表面环氧涂层的耐蚀性能也可以通过观测图像进行评价。对于304不锈钢腐蚀潜伏期的程度评价，Williford等借助于原子力显微镜使之得以实现。
4 结论
利用腐蚀图像进行腐蚀评价提供了一条新途径，然而他们对腐蚀图像的进一步处理等较少考虑，虽然测试结果比肉眼的视觉判断有所提高，但在腐蚀率的计算上仍需提高精度。利用数字图像技术进行一些形貌的自然特征提取，利用不变矩图像识别因其特殊物理性质，在机器人视觉、模式识别、图像融合、工业自动化、医疗诊断和军事等多个技术领域中有着极为广阔的应用前景。
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