有色金属成分多样，包括合金、特种金属、金属化合物等[1,2]。由于有色金属的某些特殊性能，使其在机械制造[3]、航空、计算机硬件等行业都有广泛的应用。为了更深入地了解这些有色金属材料的内部构造及组成元素，为研究性能更可靠的金属材料提供依据，需要对有色金属的成分进行研究和技术鉴定。传统的有色金属成分鉴定方法有滴定法、分光光度分析法、化学分析方法等。这些传统方法基于诸多的假设条件、鉴定耗时长、鉴定效果差、误差率高[4]。 提出一种基于模糊图像处理的有色金属成分鉴定技术方法研究，选取适当的线性变换函数对有色金属图像的模糊特征平面进行处理和分析，依据图像的灰度特征，增强图像的模糊效果。对模糊图像进行平滑处理，获取各种有色金属成分的边缘特征，实现有色金属成分的有效鉴定[5]。试验证明文章提出的方法能够有效地鉴定有色金属成分，在保证鉴定速度和准确率方法的同时能够有效地控制误差。 1　传统有色金属成分鉴定方法 1.1　微化分析 应用化学分析的方法和原则,使用简单的化学试剂来测试有色金属中的主要矿物元素的含量。简单的化学测试方法多种多样,包括火焰反应方法,珠球反应法、可溶性磷酸盐法、微观晶体分析、粉磨方法、染色方法、条痕方法、硝酸钴测试方法、现场测试方法等，每种方法都有其优点和缺点,可以用来确定一个特定种类的有色金属[6]。 1.2　热分析 热分析是基于有色金属在不同温度下脱水和分解、氧化、均匀加热等特点,研究和鉴定金属矿物的方法。它常被用来识别隐藏或细分散的金属。研究和识别碳酸盐岩、硫酸盐和其他金属矿石具有十分重要的意义[7]。 1.3　射线分析 由于射线波长和水晶矿物粒子内部之间的距离接近,当光线进入金属矿物产生衍射。因为每个金属矿物有特定的晶体结构,衍射图像也不同。对图像进行分析,可以确定金属矿物内部原子(或离子)之间的距离和安排方式。 1.4　激光光谱分析 激光与普通光源相比，具有亮度高、单色性好、方向性好、相干性好等优点。激光光谱仪以激光光束蒸发矿物并借助火花放电激励，使获得的光谱强度大，灵敏度高，以进行光谱分析来确定矿物的化学成分。 1.5　拉曼光谱分析 拉曼光谱分析是研究金属结构的一个重要手段。当激光通过物质时，一部分散射光的频率改变量等于该物质的分子、原子的振动频率，即为拉曼散射。当入射光超过一定强度后，拉曼散射光的强度被放大，具有受激辖射的特征，即为受激拉曼效应[8]。利用这个效应，可对分子振动谱进行分析研究。可用来研究和鉴定硫酸盐、碳酸盐、砷酸盐、络酸盐、钼酸盐和鹤酸盐等有色金属。 1.6　红外光谱分析 当使用红外线金属、金属元素和离子团等粒子发生振动和转动能级跃迁时,各种金属通过红外吸收和发射波长的强度取决于金属的物理和化学性质。因此,红外光谱分析确定金属是一种手段,该方法具有样本数量小，操作方便等优点，可以用来识别碳酸盐岩,硅酸盐和其他一些金属等,还可以解释金属中水的存在形式。 1.7　电子显微镜 电子显微镜能将矿物放大几十万倍，甚至上百万倍。它不但能够研究粘土矿物和细分散矿物的形态，还能研究矿物晶体内部缺陷和金属相的转变等。 2　基于模糊图像处理有色金属成分鉴定研究 2.1　有色金属图像的模糊增强处理 首先获取有色金属的图像信息，设有色金属的模糊图像为f( x, y)。设t为图像中任一点P( x, y)的灰度值，tmax为最大灰度值。设线性变换函数g( x, y)，那么图像f( x, y)的模糊特征平面为： 选择变换函数F( x)对模糊图像进行效果增强，f′(x, y)为增强效果后的图像： 通过以上公式能基于灰度的变化增强图像的模糊效果。对增强效果后的模糊图像进行平滑处理，去除有色金属成分图像的噪声干扰，提高图像的清晰度。 2.2　基于模糊图像处理有色金属成分鉴定的实现 本文采用最大最小极值方法来实现模糊图像的平滑处理，模糊图像中点P( x, y)的平滑公式可以表示为： 其中，Q为中心点，半径为1的临近区域。对图像进行两次平滑效果最佳，能够达到平滑的目的，又不能是图像的数据信息丢失。经平滑处理后的图像，图像的清晰度得到有效提高，对有色金属的边缘进行定位： 对有色金属图像沿水平方向和垂直方向分别求导，可以获取两个方向的边缘信息，定义在二维图像的模M和幅角α分别为： 通过对有色金属图像的二维图像的模和幅角求解，可以获取其图像边缘的特征，实现对有色金属成分的鉴定。 本文提出一种基于模糊图像处理的有色金属成分鉴定技术方法研究，选取适当的线性变换函数对有色金属图像的模糊特征平面进行处理和分析，依据图像的灰度特征，增强图像的模糊效果，实现有色金属成分的有效鉴定。 3　实验结果与分析 本文通过仿真试验证明了提出的方法能够有效地对有色金属成分进行鉴定，在鉴定的准确率上比传统的化学分析方法具有优势。如图1所示分别为采用传统的化学分析方法和本文方法在鉴定的准确率方面的对比。 图1　两种方法有色金属成分鉴定准确率对比 从图1中可以看出随着鉴定次数的增加，本文方法的准确率有所提高，由于传统方法的鉴定准确率。本文基于模糊图像的检测方法能够对有色金属的边缘进行定位，检测速度快，同样在误差率控制方面也具有优势。 试验证明文章提出的方法能够有效地鉴定有色金属成分，在保证鉴定速度和准确率方法的同时能够有效地控制误差。 4　结束语 本文提出了基于模糊图像处理的有色金属成分鉴定技术研究，增加了一种全新的金属材料成分分析方法。通过对比传统分析方法和本文的分析方法的鉴定效果，体现出本文方法的优越性，最后结合分析和研究经验，阐述了金属材料鉴定方法的发展趋势。