高瑾等：涂层界面失效过程的ESPI无损检测方法 97 斑对应条纹中包含大量的随机脉冲干扰，这是散斑图 像中噪声的一个固定来源。此外，在散斑图像的采集 过程中还存在着量化噪声、信道噪声以及明光照射、震 动等带来的噪声.由于散斑条纹图像中大量噪声的存 在，因此其图像对比度差，边界不清楚，无背景.为使 得图像条纹更加清楚，便于后续的结果计算，需要进行 滤波，消除噪声 目前常用的图像处理方法是进行均值滤波处理和 光 中值滤波处理 (1)均值滤波.均值滤波是基于图像局部统计信 息对图像进行滤波的方法，其应用广泛。它是在当 前点周围取一个方形或圆形的滤波窗口，再用窗口内 像素的平均值取代当前点的灰度值.领域的大小要根 1一有机玻璃容器：2一密封垫片：3一试样挡板：4一参比电极：5一 据噪声点的大小（通常有3×3、5×5和7×7，有时还 铂丝环：6一透明窗口：7一试样窗口：8一加液口：9一参比电极口： 要有更大)进行选择.该法操作简单，但由于领域平均 10一铂丝环口：11一螺栓 使边缘处的灰度差趋向均匀，因此会引起边缘模糊 图3试样浸泡系统 效应 Fig.3 Specimen immersion system 从图5可以看出，图像经过均值滤波后噪点明显 效行为实时、动态和原位的无损观测.为了更直观地 较少，滤波半径越大，但图像变得比较模糊，条纹的边 显示涂层失效的具体位置，还要对相减后的图像进行 界也越来越不清晰. 二值化计算机优化处理切 (2)中值滤波.中值滤波是用像素点领域灰度值 的中值来代替该像素点的灰度值.该方法在去除脉冲 2结果与讨论 等噪声的同时又能保留图像边缘细节.这是因为它不 2.1散斑干涉条纹的观察、优化滤波处理 依赖那些领域内与典型值差别很大的值，可对图像中 相干光照射物体表面得到颗粒状无规则的明暗图 的某些细节起到保护作用网 像，称为光斑图样，物体表面的信息包含在光斑图样 由图6可以看出，中值滤波能很好地消除图像上 中，因此需找出光斑图样与物体表面形貌之间的定量 的噪点，相对于均值滤波而言，中值滤波能更好地保留 关系以便分析物体变形或物体内部缺陷及其位置等 信号的细节，但滤波能力不如均值滤波 信息圆 2.2利用电子散斑干涉技术观测环氧色漆涂层失效 为了有效观察到散斑干涉条纹，需要降低参考光 过程的有效性分析 的强度，使其与物光的强度相近.本实验用涂有相同 图7为色漆试样在浸泡过程中不同时间观察到的 色漆的钢板代替反光镜作为参考光的反射物，得到清 散斑干涉图像.图7(a)~(c)分别为浸泡开始、浸泡 晰的明暗相间条纹.图4即为观察到的涂层干涉 4d和浸泡8d后的散斑干涉图像.可以看出，浸泡不同 条纹 时间，散斑干涉条纹发生变化，在某一时刻观测到的激 光散斑干涉条纹反映了此时涂层的表面及界面状态， 但条纹信息非常强烈，浸泡过程涂层变化的信息不明 显.因此，为了更直观地观察涂层的变化程度，把不同 时刻观察到的散斑干涉图像与零时刻相减，去除未发 生变化的图像信息，得到的图像就反映了这一时间段 内腐蚀介质对涂层造成的失效信息.为了更清晰地显 示涂层的变化，还需对相减后的图像进行二值化计算 机优化处理，图像变为黑白两色，可更直观显示涂层微 观变化的具体位置，浸泡8d的散斑干涉图像与零时 刻图像相减并经二值化处理后的图像见图8. 图4涂层干涉图像 图9为色漆涂层浸泡8d后的表面形貌.图8和 Fig.4 Speckle pattern image of the coating 图9对比可以看出，在浸泡8d后，干涉条纹经处理后 由于散斑场是由物体表面漫反射产生的，因此散 的图像所出现的黑色斑点与涂层三维立体显微照片上高 瑾等: 涂层界面失效过程的 ESPI 无损检测方法 1—有机玻璃容器; 2—密封垫片; 3—试样挡板; 4—参比电极; 5— 铂丝环; 6—透明窗口; 7—试样窗口; 8—加液口; 9—参比电极口; 10—铂丝环口; 11—螺栓 图 3 试样浸泡系统 Fig． 3 Specimen immersion system 效行为实时、动态和原位的无损观测． 为了更直观地 显示涂层失效的具体位置，还要对相减后的图像进行 二值化计算机优化处理［7］． 2 结果与讨论 2. 1 散斑干涉条纹的观察、优化滤波处理 相干光照射物体表面得到颗粒状无规则的明暗图 像，称为光斑图样，物体表面的信息包含在光斑图样 中，因此需找出光斑图样与物体表面形貌之间的定量 关系以便分析物体变形或物体内部缺陷及其位置等 信息［8］． 为了有效观察到散斑干涉条纹，需要降低参考光 的强度，使其与物光的强度相近． 本实验用涂有相同 色漆的钢板代替反光镜作为参考光的反射物，得到清 晰的明 暗 相 间 条 纹． 图 4 即为观察到的涂层干涉 条纹． 图 4 涂层干涉图像 Fig． 4 Speckle pattern image of the coating 由于散斑场是由物体表面漫反射产生的，因此散 斑对应条纹中包含大量的随机脉冲干扰，这是散斑图 像中噪声的一个固定来源． 此外，在散斑图像的采集 过程中还存在着量化噪声、信道噪声以及明光照射、震 动等带来的噪声． 由于散斑条纹图像中大量噪声的存 在，因此其图像对比度差，边界不清楚，无背景． 为使 得图像条纹更加清楚，便于后续的结果计算，需要进行 滤波，消除噪声． 目前常用的图像处理方法是进行均值滤波处理和 中值滤波处理． ( 1) 均值滤波． 均值滤波是基于图像局部统计信 息对图像进行滤波的方法，其应用广泛［9］． 它是在当 前点周围取一个方形或圆形的滤波窗口，再用窗口内 像素的平均值取代当前点的灰度值． 领域的大小要根 据噪声点的大小( 通常有 3 × 3、5 × 5 和 7 × 7，有时还 要有更大) 进行选择． 该法操作简单，但由于领域平均 使边缘处的灰度差趋向均匀，因此会引起边缘模糊 效应． 从图 5 可以看出，图像经过均值滤波后噪点明显 较少，滤波半径越大，但图像变得比较模糊，条纹的边 界也越来越不清晰． ( 2) 中值滤波． 中值滤波是用像素点领域灰度值 的中值来代替该像素点的灰度值． 该方法在去除脉冲 等噪声的同时又能保留图像边缘细节． 这是因为它不 依赖那些领域内与典型值差别很大的值，可对图像中 的某些细节起到保护作用［10］． 由图 6 可以看出，中值滤波能很好地消除图像上 的噪点，相对于均值滤波而言，中值滤波能更好地保留 信号的细节，但滤波能力不如均值滤波． 2. 2 利用电子散斑干涉技术观测环氧色漆涂层失效 过程的有效性分析 图 7 为色漆试样在浸泡过程中不同时间观察到的 散斑干涉图像． 图 7( a) ～ ( c) 分别为浸泡开始、浸泡 4 d和浸泡 8 d 后的散斑干涉图像． 可以看出，浸泡不同 时间，散斑干涉条纹发生变化，在某一时刻观测到的激 光散斑干涉条纹反映了此时涂层的表面及界面状态， 但条纹信息非常强烈，浸泡过程涂层变化的信息不明 显． 因此，为了更直观地观察涂层的变化程度，把不同 时刻观察到的散斑干涉图像与零时刻相减，去除未发 生变化的图像信息，得到的图像就反映了这一时间段 内腐蚀介质对涂层造成的失效信息． 为了更清晰地显 示涂层的变化，还需对相减后的图像进行二值化计算 机优化处理，图像变为黑白两色，可更直观显示涂层微 观变化的具体位置，浸泡 8 d 的散斑干涉图像与零时 刻图像相减并经二值化处理后的图像见图 8． 图 9 为色漆涂层浸泡 8 d 后的表面形貌． 图 8 和 图 9 对比可以看出，在浸泡 8 d 后，干涉条纹经处理后 的图像所出现的黑色斑点与涂层三维立体显微照片上 · 79 ·