[发明专利]一种基于图形像素定域定量识别奥氏体不锈钢表面铁污染的方法

摘要

一种基于图形像素定域定量识别奥氏体不锈钢表面铁污染的方法，属于材料表面检测技术领域。步骤为：配置铁污染测试溶液，试纸浸渍后贴于样品表面，对样品进行显色检测和图像采集；自动提取调整图像不同位置的RGB颜色色度值并将R、G、B坐标阵列数据转换为以Lab色度表示的L、a、b的坐标阵列数据；以a(x,y，a)坐标阵列数据作为图形像素重构的源数据，用没有污染的不锈钢显色值作为校准基准；将修正后的显色坐标阵列数据作三维的位置‑显色图，并将显色值代入预先建立的与铁污染等级相关的标准谱作对比评估，确定污染位置和含量。本发明可对不同污染程度的奥氏体不锈钢分级检测，提高检测精度。

主权项

1.一种基于图形像素定域定量识别奥氏体不锈钢表面铁污染的方法，其特征在于，以下步骤：第一步，采集铁污染显色检测图像将试纸浸渍在铁污染的邻菲罗啉显色检测试剂中，浸渍后取出将其贴于待测奥氏体不锈钢样品表面，保持表面润湿进行显色测试，显色测试后拍摄贴在不锈钢表面的试纸，采集显色图像；所述的铁污染的邻菲罗啉显色检测试剂为测试溶液；第二步，图像像素识别自动提取调整显色图像不同位置的RGB颜色色度值；将R、G、B坐标阵列数据转换为以Lab色度表示的L、a、b的坐标阵列数据；以a(x,y，a)坐标阵列数据作为图形像素重构的源数据，其中(x,y)代表像素位置信息，a代表红色色度值；第三步，图形像素重构3.1)采用没有污染的不锈钢作为校准板，重复第一步和第二步，获得校准板显色检测的Lab色度的L_s、a_s、b_s的颜色坐标阵列数据，求a_s(x,y，a_s)中所有a_s数据的平均值A作为图形像素重构的校准基值；3.2)将检测样品的a(x,y,a)数据中所有的源数据a减去校准基值A，得到新坐标阵列a*(x,y,a*)，以a*阵列的x、y、a*为坐标作三维图，并作沿a*坐标方向的二维投影图，其中(x,y)为位置平面坐标，a*为纵坐标；第四步，污染的定域定量评估4.1)从三维图中直接读取任意位置的红色色度值a*，带入预先建立的与铁污染含量相关的a₀‑n_[Fe]标准谱，确认待测样品定域位置的铁污染程度；用二维投影图检验图形像素重构是否符合原始图像的显色位置及分布要求；4.2)所述铁污染含量a₀‑n_[Fe]标准谱建立：选取具有代表性的不同铁污染程度的样品集，其中n_[Fe]的单位为mg/cm²，上述测试溶液对所述样品集的每个样品进行显色测试，并通过图像像素识别红色色度值a₀，建立a₀‑n_[Fe]标准谱；当以碳钢或纯铁粉为污染标准谱的样品集时，其标准谱关系式为:a₀＝26.6‑1.04/(0.08+n_[Fe])‑92.7/(6.75+n_[Fe])                  (1)。