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原文传递 利用锈层图像判断锈层中保护性组成变化及锈层保护性的方法
专利名称: 利用锈层图像判断锈层中保护性组成变化及锈层保护性的方法
摘要: 本发明公开了一种利用锈层图像判断锈层中保护性组成变化及锈层保护性的方法,将α‑FeOOH纯相和γ‑FeOOH纯相按设定的不同配比混合制成样本锈层,采集各样本锈层的图像,进行彩色图像处理得到图像RGB分布波形图,并提取图像特征值,以得到的样本锈层的图像特征值作为网络输入,以α‑FeOOH在α‑FeOOH‑‑γ‑FeOOH样本锈层中所占比重为网络输出,进行神经网络训练,建立神经网络;得到待测锈层的图像,并得到待测锈层的图像特征值,将待测锈层的图像特征值输入到已建立的神经网络中,则能够得到待测锈层中α‑FeOOH的比重。本发明的锈层分析方法成本低、操作简便,能够快速准确分析锈层腐蚀产物中保护性组成的比重,且适用于应用到腐蚀现场。
专利类型: 发明专利
国家地区组织代码: 天津;12
申请人: 天津大学
发明人: 高志明;张新新;胡文彬;夏大海;修妍;卢丽花
专利状态: 有效
发布日期: 2019-01-01T00:00:00+0800
申请号: CN201810034630.9
公开号: CN108318410A
代理机构: 天津创智天诚知识产权代理事务所(普通合伙) 12214
代理人: 王秀奎
分类号: G01N17/00(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N17;G01N17/00
申请人地址: 300072 天津市南开区卫津路92号
主权项: 1.一种利用锈层图像判断锈层中保护性组成变化及锈层保护性的方法,其特征在于:将α‑FeOOH纯相和γ‑FeOOH纯相按设定的不同配比混合制成样本锈层,采集各样本锈层的图像,进行彩色图像处理得到图像RGB分布波形图,并提取图像特征值,以得到的样本锈层的图像特征值作为网络输入,以α‑FeOOH在α‑FeOOH‑‑γ‑FeOOH样本锈层中所占比重为网络输出,进行神经网络训练,建立神经网络;得到待测锈层的图像,并得到待测锈层的图像特征值,将待测锈层的图像特征值输入到已建立的神经网络中,则能够则能够得到待测锈层中α‑FeOOH的比重。
所属类别: 发明专利
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