在研究CO₂腐蚀方面，CO₂腐蚀图像所包含的腐蚀形貌特征值可作为研究CO₂腐蚀各方面如腐蚀类型程度等的重要依据。由于人工识别CO₂腐蚀图像特征具有很大的不确定性的弊端，因此通过对大量的CO₂腐蚀图像中提取丰富的腐蚀信息并将这些CO₂腐蚀信息定量定性描述转化成为可用计算机识别的信息。然后借助BP神经网络等对CO₂腐蚀类型和腐蚀程度进行客观而准确的诊断和预测。，本文采用灰度数据矩阵统计、小波变换和二值化等方法对N80钢CO₂腐蚀后的表面形貌图像进行了特征提取。采用二值特征提取算法，计算出以像素点个数表示的孔蚀面积，并采用像素点集合求得蚀孔数目，用能量灰度数据矩阵统计特征值，反映孔蚀表面腐蚀形貌凹凸起伏变化的复杂特征。结合多层前馈式反向传播（Back Propagation-BP）神经网络，以腐蚀形貌图像的各向异性能量参数和小波变换后子图像的能量参数作为腐蚀类型判据，建立了基于BP神经网络的孔蚀速率诊断与预测方法。并实现了诊断结果与已知实验结果的较好吻合，为CO₂腐蚀预测提供了新的方向。