图像特征分析的电力金属腐蚀评估方法

摘要：

为快速有效诊断电力设备金属腐蚀状态,对变电站进行挂片的金属材料Q235钢的腐蚀图像进行了数据分析,提出了一种基于腐蚀图像特征分析的金属腐蚀状态评价方法.首先,通过图像预处理、色度学、统计学、小波和分形分析方法提取了多维特征参量;然后,基于神经网络算法提出了金属腐蚀状态评价方法,并验证了方法有效性.结果表明:腐蚀图像的色彩、统计学、小波和分形特征参量能全面反映金属腐蚀形貌的演化规律和腐蚀状态;联合神经网络算法与多维特征参量构建的腐蚀评价模型能准确地评价金属的腐蚀程度,现场两种不同腐蚀程度金属样本的腐蚀状态评价结果与其实际腐蚀程度相一致.

关键词：腐蚀图像、多维特征、评价系统、腐蚀评估

所属期刊栏目：26

分类号：TG172(金属学与热处理)

资助基金：国网重庆市电力公司科技项目;国家自然科学基金创新群体研究项目

在线出版日期：2021-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：100-108