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| 編輯推薦： |
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1.案例丰富，以葛洲坝水电站、三峡水电站、隔河岩等几个大型水利建筑为案例；2.技术前沿，采用最新的金属锈蚀图像检测技术，更直观具体，检测效率更高；3.参阅了大量学术研究成果与论文，取长补短，综合概述了相关的技术与方法。
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| 內容簡介： |
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本书是以作者多年来从事建筑钢材防锈与检测的研究成果，经过整理加工而成的。主要主要内容是通过金属锈蚀图像检测技术对建筑钢材的锈蚀机理、锈蚀形态及现状进行图像检测，并根据锈蚀情况进行不同的处理，以确保建筑质量的安全性进行介绍。书中以葛洲坝水电站、三峡水电站、隔河岩等几个大型水电站的现场检查以及处理方法等为案例详细介绍，对其它同类建筑的锈蚀情况研究具有重要的参考意义。本书可作为科研院所和高等学校从事建筑钢结构及建筑材料检测技术的研究生或工程技术人员的参考用书，也可作为从事相关工程检测的工程技术人员的参考用书。
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| 關於作者： |
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陈法法，三峡大学教授，湖北秭归人。2013年毕业于重庆大学，获工学博士学位，2018至2019年于新加坡南洋理工大学访学。2015年和2021年被两次选派参加湖北省博士服务团工作。主持和参与完成过十项国家省部级科研项目。发表论文50多篇，被SCI/EI检索收录20余篇。
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| 目錄：
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第1章 绪论 7
1.1 金属腐蚀与锈蚀的定义 7
1.1.1金属腐蚀与锈蚀的定义 7
1.1.2金属腐蚀的分类 7
1.1.3 金属锈蚀危害 8
1.2 金属锈蚀原理 9
1.2.1 电化学锈蚀 9
1.2.2金属锈蚀的主要影响因素 11
1.3 钢材表面锈蚀试验 13
1.3.1 自然环境下钢材表面锈蚀试验 14
1.3.2 实验室环境下钢材表面锈蚀试验 15
1.3.3 周期喷雾复合腐蚀试验案例 16
1.4 本章小结 18
第2章 锈蚀形态及锈蚀检测技术 19
2.1 锈蚀形态与特征 19
2.1.1 锈蚀形态 19
2.1.2 常用金属的锈蚀特征 20
2.2 传统锈蚀检测技术 20
2.2.1 物理检测方法 21
2.2.2 电化学检测方法 21
2.2.3 无损检测方法 22
2.3 锈蚀图像检测技术 23
2.3.1 锈蚀图像检测的基本流程 24
2.3.2 锈蚀图像的常规检测项目 24
2.3.3 锈蚀图像的常用处理方法 25
2.4 本章小结 27
第3章 锈蚀图像采集的硬件组成 28
3.1 图像传感器 28
3.1.1 CCD图像传感器 29
3.1.2 CMOS图像传感器 30
3.1.3 图像传感器的基本参数 31
3.2 镜头 32
3.2.1 视场角 32
3.2.2 焦距 33
3.3 光源 33
3.4 图像采集卡 36
3.5 本章小结 37
第4章 锈蚀图像的数据压缩方法 38
4.1 基于主成分分析的锈蚀图像压缩 38
4.1.1 主成分分析基础理论 38
4.1.2 基于主成分分析的锈蚀图像压缩实例 40
4.2 基于小波变换的锈蚀图像压缩 47
4.2.1 小波变换图像压缩理论 47
4.2.2 基于小波变换的锈蚀图像压缩实例 50
4.3 基于小波与嵌入式零树编码的锈蚀图像压缩 55
4.3.1 基本理论 55
4.3.2 流程步骤 56
4.3.3 案例分析 57
4.4 本章小结 61
第5章 锈蚀图像的特征增强方法 62
5.1锈蚀图像的颜色空间转换 62
5.1.1 颜色空间转换的理论基础 62
5.2 空间域锈蚀图像特征增强 64
5.2.1 直方图均衡化 64
5.2.2 Gamma校正 65
5.3 频率域锈蚀图像特征增强 66
5.3.1 小波图像特征增强原理 66
5.3.2 同态滤波图像特征增强原理 71
5.4 Retinex理论的锈蚀图像特征增强 73
5.4.1 基础理论 73
5.5 锈蚀图像特征增强的评价指标 74
5.6 锈蚀图像特征增强实例 75
5.7 本章小结 86
第6章 锈蚀图像的目标区域分割 87
6.1图像分割概述 87
6.1.1图像分割的定义 87
6.1.2 图像分割方法 88
6.1.3 图像分割的评价指标 89
6.2 锈蚀区域分割的深度学习模型 90
6.3本章小结 102
第7章 锈蚀目标图像的锈蚀等级评估 104
7.1 锈蚀等级评估的理论基础 104
7.2 锈蚀等级评估的深度学习模型 107
7.2.1 卷积神经网络基础理论 107
7.2.2 基于卷积神经网络VGG16的锈蚀等级评估模型 109
7.3 锈蚀等级评估的应用案例 111
7.3.1 锈蚀等级评估流程 111
7.3.2 锈蚀等级评估 111
7.4 本章小结 120
第8章 锈蚀图像检测系统设计及应用 121
8.1 锈蚀图像检测软件的功能框架 121
8.2 锈蚀图像检测软件的工作流程 122
8.3 锈蚀图像检测软件交互界面设计 123
8.3.1 主界面 123
8.3.2 锈蚀图像采集界面 124
8.3.3 锈蚀图像的预处理界面 126
8.3.4 锈蚀区域分割界面 129
8.3.5 锈蚀等级评估界面 132
8.4 锈蚀图像检测软件的功能测试 134
8.4.1 锈蚀图像采集与压缩功能测试 134
8.4.2 锈蚀图像预处理功能测试 135
8.4.3 锈蚀区域分割功能测试 137
8.4.4 锈蚀等级评估功能测试 139
8.4.5 用户管理功能测试 140
8.5 本章小结 141
参考文献 142
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| 內容試閱：
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前 言近些年来，我国科研人员在机械装备的设计、制造等领域取得的成就举世瞩目。然而，以钢铁为主体材料的很大一部分机械装备，受服役条件所限，只能长期安装于野外，如水利行业的水工钢闸门、拦污栅，石油工程领域的钻井平台，风电行业的风电塔架等，受潮湿、水域等环境因素影响，上述装备极易滋生锈蚀。尽管工程技术人员对上述装备采用了各式各样的防锈措施，如：通过防锈涂层阻碍与外界的氧气、水、酸性物质等接触，但是通过市场调研表明，上述装备的很大一部分结构缺陷依然是因锈蚀而起。锈蚀在工程中是一个普遍且严重的问题，会直接引起金属构件断面面积减少、截面应力提高，直接导致构件承载能力、刚度和稳定性下降，不仅会缩短金属构件的使用寿命，严重者甚至会引起灾难性事故。在工程领域，人们常常把金属锈蚀比喻“金属癌症”或“无焰火灾”。由于众多的金属结构及平台已经稳固的安装在工业现场，现场的维保技术人员需要定期对这些金属结构及平台进行检测，确保安全服役。作者所在的课题组多年在葛洲坝、三峡、隔河岩等大型水电站现场进行金属结构病害分析时发现，现场的工程技术人员更关注锈蚀检测，即快速确定那些金属结构是需要进行维护加固，那些金属结构由于锈蚀程度较轻，不需要进行维护加固。传统上，目视检查是大型水工机械装备常规的检测任务，专业人员对锈蚀部位进行外观检测，并结合国家标准样图完成综合测评。然而，实际操作中人们很难近距离接触锈蚀区域并进行目测评估，并且检测结果具有很强的主观性。近年来，数字图像技术已开始应用于各行各业的缺陷检测中，本书专门针对钢材表面锈蚀图像特定的检测难点和处理难点进行研究，系统阐述了钢材表面锈蚀图像检测与处理的相关技术方法。本书内容主要围绕钢材表面锈蚀图像自动检测和处理的一些关键共性技术，设计了一些独到的锈蚀图像检测与处理的研究方法。研究内容涉及锈蚀机理、锈蚀形态、锈蚀图像获取、锈蚀图像压缩、锈蚀特征增强、锈蚀目标区域分割、锈蚀等级评估等理论及应用技术。本书将理论研究与工程应用紧密结合，按照锈蚀图像采集—预处理--处理--应用的主线展开。大量采用了实测的锈蚀图像，并提供了相关程序来配合相关章节内容，以便读者更好的理解锈蚀图像检测与处理方法的工程内涵。在本书的内容编排上，研究生成孟腾、杨蕴鹏、潘瑞雪、蒋浩、董海飞、邓斌、李振等同学给予了大量支持和帮助，部分程序由上述研究生完成，华中科技大学出版社对内容编排提出了宝贵意见，陈保家教授协助完成了部分文字的校对工作。在本书的出版过程中，还得到了三峡大学国家项目培育基金和国家大坝安全工程技术研究中心开放基金等项目的资助，在此一并表示衷心的感谢！我们尽力列出了本书的全部参考文献，若还有疏漏请原作者谅解，在此向所有原作者致敬！由于作者水平有限，书中存在一些不妥之处在所难免，恳请同行专家和广大读者批评指正。
人们习惯上把金属在大气中由于氧、水分及其他介质作用所引起的变色和腐蚀，俗称为“生锈”或“锈蚀”，其腐蚀产物统称为“锈”。锈蚀本质上是一种自发进行的氧化还原反应。
在自然界中，只有少数的贵重金属是以金属单质存在的，而绝大多数的自然态金属都是以矿石（即金属化合物）形式存在的，一般需要冶炼或者电解才能获得单质金属。该过程需要吸收大量的能量，所得的金属材料通常是不稳定的。化学热力学中指出，一切化学反应都将向吉布斯自由能量减少的方向进行。当金属材料暴露在潮湿有氧的环境中时，便会逐渐恢复到更稳定的自然化合态，这是一个自发进行的反应，并伴随着能量的释放。
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