[1]胡新钟,蔡昌新*.基于FPGA的镀层腐蚀形貌特征提取[J].电镀与精饰,2023,(6):90-96.[doi:10.3969/j.issn.1001-3849.2023.06.015]
　Hu Xinzhong,Cai Changxin*.Feature extraction of corrosion morphology of coating based on FPGA[J].Plating & Finishing,2023,(6):90-96.[doi:10.3969/j.issn.1001-3849.2023.06.015]
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基于FPGA的镀层腐蚀形貌特征提取
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《电镀与精饰》[ISSN:1001-3849/CN:12-1096/TG]

卷:
期数:
2023年6
页码:
90-96
栏目:
出版日期:
2023-06-15

文章信息/Info

Title:
Feature extraction of corrosion morphology of coating based on FPGA
作者:
（长江大学 电子信息学院，湖北 荆州 434100）
Author(s):
（School of Electronic Information， Yangtze University， Jingzhou 434100， China）
关键词:
现场可编程逻辑门阵列; 腐蚀形貌; 特征提取; 图像分割; 大气腐蚀
Keywords:
field programmable gate array ;  corrosion morphology ;  feature extraction ;  image segmentation ;  atmospheric corrosion
分类号:
TG174.4
DOI:
10.3969/j.issn.1001-3849.2023.06.015
文献标志码:
A
摘要:
为应对快速识别大气环境下早期镀层腐蚀形貌特征的实际需求，开发了便携式形貌特征识别装置。通过硬件描述语言设计，在现场可编程逻辑门阵列（ FPGA ）内分别引入了中值滤波方法，抑制腐蚀形貌图像中存在的干扰脉冲和点状噪声；引入了直方图均衡方法，增强图像对比度；引入了最大类间方差阈值法（ OTSU ），对增强后的图像进行阈值分割，获取腐蚀图像的二值化特征。最终，较为完整地提取出腐蚀形貌特征。结果表明：所研究方法与人为标注的腐蚀区域相似度能够达到 0.8441 ，同时通过 FPGA 极大地缩短了算法运行时间，处理速度满足便携式形貌特征识别装置的实时性需求。
Abstract:
： In order to meet the practical needs of rapid identification of corrosion morphology of the early coating in atmospheric environment ， a portable equipment was developed. Through the design of hardware description language ， the median filtering method was introduced in the field programmable gate array （ FPGA ） to suppress the interference pulses and punctate noise presented in the corrosion morphology image ； the histogram equalization method was introduced to enhance image contrast ； the maximum interclass variance threshold method （ OTSU ） was introduced to segment the enhanced image and obtain the binarization features of the corrosion image. In the end ， the corrosion morphology features were extracted more completely. The results shows that the similarity of the proposed method to the artificially marked corrosion area can reach 0.8441 ， and the algorithm running time is greatly shortened by FPGA ， and the processing speed meets the real-time requirements of portable morphological feature recognition device.

参考文献/References:



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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期： 2022-08-05 修回日期： 2022-08-23 作者简介： 胡新钟（ 1998 —），男，硕士研究生， email ： 1149275412@qq.com * 通信作者： 蔡昌新（ 1974 —），男，副教授，博士，研究方向为智能仪器设计、油气田测控技术， email ： 59682035@qq.com?/html>
更新日期/Last Update: 2023-06-09