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謝振合1,張　海2(1·華南理工大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,廣東廣州　510640;2·華南理工大學(xué)工業(yè)裝備與控制工程學(xué)院,廣東廣州　510640)

作者簡介:謝振合(1972-),男,河南南陽人,華南理工大學(xué)助教,碩士,從事應(yīng)用數(shù)學(xué)的教學(xué)和研究工作。

炭黑分散度是指炭黑聚集體(粒子)在膠料中分散的均勻程度,它包括兩層含義:一是表征分布在膠料中的炭黑粒子尺寸大小,二是表征炭黑粒子在膠料中分布的均勻程度。膠料的物理性能、動態(tài)性能、加工性能以及成品的使用性能均與炭黑分散度有關(guān)。炭黑分散度除取決于炭黑性質(zhì)、膠料配方外,還與膠料的混煉工藝有關(guān)[1]。炭黑分散度的識別方法可分為人工識別和自動識別兩大類。目前,我國常用的人工識別方法為ASTM D 2663中的A法和B法、GB 6030—1985中的顯微照相法等[2]。ASTM D 2663中的A法是定性目測法,B法是定量目測法(測量膠料中未分散炭黑粒子的大小和數(shù)量,未涉及炭黑粒子在膠料中的分布情況)。人工識別炭黑分散度需要有經(jīng)驗的操作人員根據(jù)觀察或拍攝到的圖像,綜合炭黑分散和分布情況以及膠料配方等多方面的因素來判斷膠料中炭黑分散度,其判別速度慢,耗時、耗力,容易受操作人員主觀因素的影響。

瑞典OPTIGRADER公司的Dispergrader法是一種自動識別炭黑分散度的改進(jìn)顯微照相法,它采用圖像處理技術(shù)和分散度識別軟件,實現(xiàn)了炭黑分散度等級自動判別。該法以圖像中白色亮點的個數(shù)和面積來判定炭黑分散度等級。應(yīng)用發(fā)現(xiàn),該法對同一試樣的多次重復(fù)測試會判定出不同的分散度等級,即判級穩(wěn)定性差。國內(nèi)在炭黑分散度自動識別方面已做了大量研究[3~7],創(chuàng)立的分散度識別方法仍以顯微照相法為基礎(chǔ),建模過程一般為:先對膠料樣本進(jìn)行視頻采集和圖像處理,然后提取圖像特征,并根據(jù)圖像特征設(shè)立分散度特征指標(biāo)體系,最后建立統(tǒng)計識別模型及編制分散度自動識別軟件。但這些方法的計算參數(shù)主要為表征炭黑粒子個數(shù)和面積的參數(shù)(由特征指標(biāo)值經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)學(xué)運算處理到區(qū)間[0,1]上而得),很少有關(guān)于炭黑粒子分布均勻性信息的參數(shù);同時研究對象主要為硫化膠。本工作針對混煉膠建立炭黑分散度指標(biāo)體系并確定圖像處理方法,以期為混煉膠炭黑分散度自動識別模型的建立和自動測試儀器的研制奠定基礎(chǔ)。

1　炭黑分散度特征指標(biāo)體系

選取的炭黑分散度特征指標(biāo)體系是否恰當(dāng)是決定炭黑分散度自動識別模型判別效果的關(guān)鍵因素。為準(zhǔn)確識別炭黑分散度,要求選取的炭黑分散度特征指標(biāo)體系盡可能準(zhǔn)確而全面地反映各個等級圖像的特征和不同等級圖像的差異。判別炭黑分散度等級主要考慮3個因素:炭黑粒子的尺寸(在黑白化圖像中表現(xiàn)為白色區(qū)域的像素面積)、較大炭黑粒子數(shù)量以及炭黑粒子在膠料表面分布的均勻程度。炭黑分散性較好,即分散度等級較高的膠料小粒子炭黑較多,大粒子炭黑較少,不同位置炭黑粒子分布的差異較小;炭黑分散性較差,即分散度等級較低的膠料大粒子炭黑較多或/和不同位置炭黑粒子分布的差異較大。大粒子炭黑的分散性與其形狀有關(guān)。在粒子面積相等的情況下,橢圓形炭黑粒子的分散性比圓形或近似圓形的炭黑粒子好。可以采用分形(對沒有特征長度但具有一定意義的自相似圖形和結(jié)構(gòu)的總稱)的方法設(shè)立表征大粒子炭黑分布形狀的特征指標(biāo)。炭黑粒子的分布本質(zhì)上是一種分形分布,其分散度與分形的形質(zhì)有關(guān),但圖形的分形維數(shù)不易計算,可用橢圓度來表征炭黑粒子的分布形狀。

根據(jù)混煉膠塑性值較大、硬度小、粘彈性不均勻的特點,為較好地表征炭黑分散性和分布均勻性,確定混煉膠炭黑分散度特征指標(biāo)如下。

(1)按面積大小將炭黑粒子劃分為6個區(qū)段,用各區(qū)段的炭黑粒子面積總和來表征不同面積的炭黑粒子數(shù)量,共有6個指標(biāo):X1~X6。

(2)根據(jù)分形的思想,定義橢圓度4SπD2(D為炭黑粒子直徑,S為炭黑粒子面積)來表征較大炭黑粒子的分布特征,共有2個指標(biāo):X7和X8。

(3)按上下及左右位置分布將圖像分成面積相等的4個矩形區(qū)域,用4個區(qū)域炭黑粒子面積總和的方差來表征炭黑粒子分布的均勻性,即指標(biāo)X9。混煉膠炭黑分散度的9個特征指標(biāo)的定義如下(劃分面積區(qū)段時,通過分析圖像樣本的特征,得出區(qū)分各級樣本的關(guān)鍵面積分界值為20,35,50,75,100)。

X1:區(qū)域面積大于100個像素點的炭黑粒子面積和占炭黑粒子面積總和的百分比。

X2:區(qū)域面積介于76~100個像素點的炭黑粒子面積和占炭黑粒子面積總和的百分比。

X3:區(qū)域面積介于51~75個像素點的炭黑粒子面積和占炭黑粒子面積總和的百分比。

X4:區(qū)域面積介于36~50個像素點的炭黑粒子面積和占炭黑粒子面積總和的百分比。

X5:區(qū)域面積介于21~35個像素點的炭黑粒子面積和占炭黑粒子面積總和的百分比。

X6:區(qū)域面積介于10~20個像素點的炭黑粒子面積和占炭黑粒子面積總和的百分比。

X7:區(qū)域面積大于100個像素點的炭黑粒子中橢圓度小于0.8的炭黑粒子橢圓度和占炭黑粒子橢圓度總和的百分比。

X8:區(qū)域面積介于40~100個像素點的炭黑粒子中橢圓度小于0.8的炭黑粒子橢圓度和占炭黑粒子橢圓度總和的百分比。

X9:4個區(qū)域炭黑粒子面積總和的方差。

2　圖像處理方法

2.1　基本流程

混煉膠圖像處理的具體流程為:圖像采集,圖像顯示,圖像灰度化、濾波、黑白二值化,圖像特征值計算,粒子統(tǒng)計顯示等環(huán)節(jié)。圖像采集裝置主要由高精度顯微放大鏡、CCD攝像機、光照設(shè)備和視頻采集卡組成,最終采集得到數(shù)字化圖像。其中,CCD攝像機順序掃描圖像,形成模擬視頻信號。圖像采集卡將攝取的視頻信號轉(zhuǎn)換為能在計算機屏幕上顯示的數(shù)字圖像。圖像顯示是將采集到的圖像以640×480像素的24位位圖顯示出來,24位位圖用3個字節(jié)來記錄每個像素點的顏色信息,可以通過調(diào)整鏡頭的連續(xù)放大倍數(shù)和視頻亮度來保證最佳顯示畫面,最后圖像以適合于圖像分割和圖像特征值計算的BMP灰度圖像文件格式儲存于圖片庫中。

2.2　灰度圖像的條紋處理

切割混煉膠的顯微鏡圖像中一般會有切痕條紋(如圖1所示)。如果不消除這些切痕條紋,在圖像黑白二值化時會將其誤當(dāng)作炭黑粒子,造成判別的分散度等級偏低。消除圖像切痕條紋假粒子的兩種方法是:①改變試樣的放置方向,讓切痕的條紋方向與光線的入射方向保持平行,使條紋的反射光線不能進(jìn)入圖像;②圖像自動處理,即在圖像分割前先判斷區(qū)域的長寬差絕對值是否超過一定值,如果超過,就認(rèn)為該區(qū)域不是炭黑粒子聚集區(qū)域。

2.3　灰度圖像的黑白二值化

膠料圖像通常由代表炭黑粒子的目標(biāo)區(qū)域和背景組成。圖像灰度化后,要提取炭黑粒子的特征信息,就必須把目標(biāo)區(qū)域從背景中分離出來。目標(biāo)區(qū)域與背景分離的主要方法是圖像的黑白二值化處理,即通過設(shè)定閾值T,把灰度圖像轉(zhuǎn)換成僅用圖像目標(biāo)值和圖像背景值表征的二值圖像,其中目標(biāo)值取1,背景值取0。在BMP位圖中,0對應(yīng)于RGB值(0,0,0),1對應(yīng)于RGB值(255,255,255)。圖像二值化的方法很多,其中閾值的選取是圖像二值化的關(guān)鍵,會直接影響圖像特征值計算結(jié)果的準(zhǔn)確性。

與硫化膠相比,混煉膠表面的粗糙度較大,其入射光線的反射角變化較大,圖像灰度分布不均勻,圖像二值化時不適合采用全局閾值法(整幅BMP灰度圖只選定一個灰度閾值)。經(jīng)分析,本研究采用局部域值法(也稱動態(tài)閾值法),即根據(jù)分割圖像的局部灰度自動選擇合適的閾值對圖像進(jìn)行二值化處理。具體過程為:將灰度圖像分成4×4的子區(qū)域,計算每個子區(qū)域的平均灰度值,以此平均值作為該子區(qū)域的閾值,然后將該區(qū)域中每個像素點的灰度值與平均灰度值進(jìn)行比較,若大于平均灰度值,則置為255(全白色),否則置為0(全黑色)。二值化處理的公式為:

經(jīng)二值化處理后圖像中白色區(qū)域代表炭黑粒子。采用此法處理得到的二值化混煉膠圖像如圖2所示。

2·4　圖像特征值計算

在黑白二值化膠料圖像的白色區(qū)域面積和直徑值的計算方法中,經(jīng)典的區(qū)域填充算法是利用掃描線上區(qū)域的連貫性,填充當(dāng)前掃描線的一段區(qū)域,然后利用相鄰掃描線上區(qū)域的連貫性,在上下兩條相鄰掃描線的一段區(qū)域讀取區(qū)域特征值,并以種子堆棧的形式保留這些區(qū)域,反復(fù)處理堆棧內(nèi)的區(qū)段,直到保存的所有區(qū)域都處理完畢為止。

本研究采用的改進(jìn)填充算法是在掃描上下相鄰掃描線時,記錄下未填充區(qū)域的起點和終點,并將其壓入棧中。這樣,種子棧的元素不是種子點的坐標(biāo)而是未填充區(qū)段的起點和終點位置,當(dāng)掃描到該線時,只在起點和終點的中間掃描即可。相對于區(qū)域填充算法,該算法提高了各區(qū)域的填充速度,從而提高了算法的運行效率。

3　未切割與切割混煉膠炭黑粒子分散度特征比較

未切割與切割混煉膠的顯微鏡圖像對比如圖3所示。從圖3可以看出,未切割與切割混煉膠表面特征不同,未切割混煉膠的表面粗糙度較切割混煉膠大。