Das herkömmliche Kapillarschmelzpunktmesser stützt sich auf die Beobachtung durch das menschliche Auge, um einen subjektiven Fehler im Moment der ersten Schmelze (Erscheinung des ersten Tropfens Flüssigkeit) und der vollständigen Schmelze (Verschwinden der Feststoff) zu beurteilen. Die automatische Erkennungstechnologie, die auf Bildverarbeitungsalgorithmen basiert, ermöglicht die Objektivisierung und Präzision der Messungen durch die präzise Aufteilung der wichtigsten visuellen Merkmale des Schmelzprozesses. Der Kernalgorithmus ist wie folgt:
1. Bildvorbearbeitung und Positionierung des Probenbereichs:
Der Algorithmus verarbeitet zunächst die erfassten Videosequenzen, einschließlich Gauss-Filter-Rauschenentfernung und Kontrastverbesserung, um die Probe in den Kapillaren hervorzuheben. Anschließend werden die festgelegten Kapillarbereiche (ROI) präzise positioniert und aufgeteilt, um Hintergrundstörungen auszuschließen und die Grundlage für eine nachfolgende Analyse zu schaffen.
Präzise Erkennung des ersten Schmelzpunkts - basierend auf Textur- und Formmutationen:
Das ist der erste Schlüssel zur Trennung. Festpulver hat in der Anfangsphase spezifische Textureigenschaften. Der Algorithmus überwacht seine Veränderungen, indem er Graustufenstatistikmerkmale (z. B. Standardabweichungen) oder Texturemerkmale (z. B. Entropie einer Graustufensymbiose-Matrix) in einem Bereich innerhalb des ROI berechnet. Wenn die erste Schmelze auftritt, treten Tropfen in lokalen Bereichen auf, was zu einer Texturgleichmäßigkeitsmutation führt und die oben genannten Charakteristikwerte erheblich überspringen. In Kombination mit der Frame Difference wird ein lokaler Veränderungsbereich erkannt, dessen entsprechender Moment als erster Schmelzpunkt bestimmt wird. Dieser Schritt überwindet die Nachteile der Verzögerung der Reaktion des menschlichen Auges auf feine Vorschmelzen.
Präzise Bestimmung des gesamten Schmelzpunkts - basierend auf der Kontur- und Lichtdurchlässigkeitsanalyse:
Das ist der zweite Schlüssel zur Trennung. Bei der Schmelze schrumpft sich die Feststoffkontur kontinuierlich ab. Der Algorithmus bildet die Form der festen Säulen genau durch Randextraktion und Konturfolgung wie den Canny-Operator und das aktive Konturmodell. Das Urteil der vollständigen Schmelze ist das Verschwinden der festen Kontur. Fortgeschrittenere Algorithmen überwachen gleichzeitig den durchschnittlichen Graustufen oder die Lichtdurchlässigkeit des gesamten ROI. Im Augenblick des Verschwindens der Feststoffe erhöht sich die Lichtdurchlässigkeit der Kapillarbünde drastisch, was zu einer schrittweisen Veränderung des Gesamtgrauschalenwerts führt. Der Algorithmus bestimmt den Moment, an dem dieser Wendepunkt entspricht, als den vollen Schmelzpunkt, um die Unsicherheit zu vermeiden, die das menschliche Auge im Moment der Beurteilung des "Verschwindens des letzten kleinen Teilchens" verursacht.
Schlussfolgerung: Durch die Umwandlung visueller Informationen über den Schmelzprozess in quantifizierbare Texturen, Konturen und Graustufen ermöglicht der Bildverarbeitungsalgorithmus eine präzise, automatische Trennung der ersten und vollständigen Schmelzphasen. Diese Studie hat nicht nur die Wiederholbarkeit und Genauigkeit der Schmelzpunktmessungen erheblich verbessert, sondern bietet auch eine solide Grundlage für die digitale und intelligente Analyse der experimentellen Daten.