颗粒图像分析的主要步骤

颗粒图像分析是颗粒表征的关键方法之一。本文将讨论颗粒图像分析的主要步骤。

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什么是颗粒图像分析？
颗粒的图像分析是通过图像有效地确定颗粒的物理参数，如大小和形状。根据测量过程中颗粒的运动状态，图像分析方法可分为静态图像分析方法和动态图像分析方法。

与静态光散射等替代方法相比，自动成像方法在确定材料的粒度分布方面具有多种优势。例如，使用成像方法可以对每个颗粒进行拍照和单独分析，从而可以对颗粒尺寸和颗粒形状进行统计计算。

通过对颗粒形状和大小的分析，可以检测到细小和过大的颗粒，每个颗粒的形状和大小参数更有意义，根据特定任务在体积/面积/数量分布类型之间灵活转换，对分散样品状态进行虚拟评估，以及提高材料的区分度，这些都有利于确定颗粒的大小/形状分布。

颗粒图像分析的主要步骤
颗粒图像分析的主要步骤包括图像采集、图像处理和颗粒检测，以及颗粒大小和形状计算。

图像采集
图像采集是图像分析的第一步，使用不同的成像设备（如高速数码相机或配备数码相机的复合显微镜）以足够高的分辨率对颗粒成像，以准确分辨颗粒特征。

使用适当的放大倍率和合适的数值孔径可确保足够的分辨率。在静态和动态图像分析中，这一过程涉及捕捉三维（3D）粒子的二维（2D）图像。在动态图像分析中，颗粒在检测光学器件上的表现取决于几个参数，包括稀释剂的粘度和流速以及样品架的厚度。

在静态图像分析中，颗粒以其最大的横截面积呈现，与检测系统和光线垂直。因此，检测系统分析的图像主要是最大横截面的投影。在图像采集过程中，必须通过提高对比度来避免折射率匹配。

图像处理和颗粒检测
采集的图像被数字化为像素，每个像素包含两种信息，包括强度和位置。图像可以是黑白的，也称为灰度图像，也可以是彩色的，这取决于相机的样式和质量。

彩色图像通常会转换成灰度图像，以便对颗粒进行图像分析。在大多数系统中，灰度是由白光强度定义的，强度值为零表示没有白光，而最大 255 强度值则表示强度最高的白光。

粒子的边缘由阈值定义，阈值是一个将灰度图像转换为二值图像的过程。在这种技术中，必须超过所定义的阈值才能获得物品的边缘。

例如，如果测得图像背景的强度值为 150，而阈值选为 100，那么视场内任何地方的像素强度值高于 100 的地方都会被视为颗粒的内部或边缘。

然而，当所选阈值过低或过高时，阈值法可能会导致数据偏差。在二值图像中，粒子边缘必须平滑、深色，周围不能有浅色光晕，边缘不能有侵蚀。

极低的阈值会导致实际颗粒边缘发生侵蚀，从而影响多个形状测量结果，而过高的阈值则会导致颗粒数据周围形成光晕。

这个问题可以通过为所有视场选择一个恒定的阈值来解决。具体来说，在每次分析和样品制备之前，都必须通过测量入射光强度并将其自动调整为恒定值，从而在背景中保持一致的灰度或强度值。

粒度和形状计算
粒度和粒形测量可在清晰界定颗粒边缘后进行。颗粒的形状和大小可以用不同的参数来测量，如面积、周长、费雷直径、长宽比、凸度、圆度、圆形等效直径和球形等效体积。

虽然等效面积直径和费雷特直径都可用于测量粒度分布，但与等效面积直径相比，费雷特直径在测量粒度分布方面显示出更高的精度。通过分析形状和粒度参数，可以获得有关颗粒行为和特性的信息。

参考资料

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作者：Samudrapom Dam