画像処理を用いた鋼材表面の腐食評価

Evaluation of corrosion on steel surface using image processing

五十嵐 誉廣  ; 菅原 優*; 大谷 恭平   ; 青山 高士   

Igarashi, Takahiro; Sugawara, Yu*; Otani, Kyohei; Aoyama, Takahito

機械学習を用いず高速処理が可能な画像処理技術である輪郭抽出処理と特徴点抽出処理を用いて、鋼材の腐食表面画像からさび層下の腐食が進行している領域の抽出を試みた。その結果、HSL変換およびヒストグラム平坦化処理を施した腐食表面写真に対し特徴点抽出処理を行い得られた特徴点強度と、錆除去後の腐食深さとの間には比較的良好な相関があることがわかった。

Using two types of image processing techniques without machine learning, edge extraction processing and keypoint extraction processing, progressively corroded regions under rust layer from images of corroded steel surfaces was extracted. We found that there is a relatively good correlation between the keypoint strength obtained from the keypoint extraction processing for HSL transformed and histogram flattened corroded surface photographs and the corrosion depth after removing rust removal.