[发明专利]一种检测橡胶中炭黑的方法无效
申请号: | 201210287496.6 | 申请日: | 2012-08-13 |
公开(公告)号: | CN102830063A | 公开(公告)日: | 2012-12-19 |
发明(设计)人: | 王晓波;汪传生 | 申请(专利权)人: | 青岛科技大学 |
主分类号: | G01N21/00 | 分类号: | G01N21/00 |
代理公司: | 青岛高晓专利事务所 37104 | 代理人: | 张世功 |
地址: | 266061 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 检测 橡胶 炭黑 方法 | ||
技术领域:
本发明属于橡胶质量检测技术领域,涉及一种运用图像显微法检测橡胶中炭黑的方法,特别是一种处理橡胶检测图像中丝状杂质的方法。
背景技术:
炭黑、白炭黑等填料作为橡胶的重要补强剂,其大小和分布情况对胶料的物理机械性能和后续加工性能都有非常重要的影响。另外,炭黑(包含白炭黑等补强剂)聚集体的大小和分布与混炼设备和工艺有着非常紧密的关系。检测橡胶中的炭黑,准确的获取炭黑信息,将有利于研究炭黑的分散程度对胶料物理机械性能的影响,也有利于研究不同混炼设备和工艺对炭黑聚集体分散程度的影响,进一步优化工艺流程和改进混炼设备。目前,已有的炭黑检测系统的工作流程是先对胶料切片,制备出试样;接着采用光学显微装置观测胶料切面,经光学放大的切面图像通过CCD等数字成像设备输入计算机中,颜色偏亮的为炭黑聚集体,颜色偏暗的为胶料,图像中各像素点的灰度值在0到255之间;然后运用数字图像处理技术对检测图像进行阈值分割,即设定一个阈值,灰度值在阈值以上的像素点,其新的灰度值被设为255(为白色,代表炭黑),灰度值在阈值以下的像素点,其新的灰度值被设为0(为黑色,代表胶料);最后对检测图像中所有的白色区域进行统计计算,获取炭黑信息。在实际的炭黑检测过程中,检测图像里会存在一些丝状杂质,这些杂质有可能是依附在胶料表面的其他材料,也有可能是由于切片速度不够迅速,或者切片装置不够锋利而形成的残留物,其成像颜色和炭黑接近,很容易和炭黑混淆,导致炭黑检测结果存在较大误差,现有的这种方法没有很好的处理这些杂质,但这些杂质的甄别和删除,对提高炭黑检测的准确性有着重要的意义。
发明内容:
本发明的目的在于克服现有技术中存在的不足,寻求设计提供一种可以更准确检测胶料中炭黑的方法,特别是一种处理胶料检测图像中丝状杂质的方法。
为了实现上述目的,本发明包括获取胶料图像、图像二值化处理、丝状杂质处理(包括简单弧型杂质识别和处理、交叉弧型杂质识别和处理)、获取炭黑信息五个工艺步骤:
(1)、获取胶料图像:选用硫化胶或混炼胶作为胶料,对胶料切片制成试样,用常规的光学显微装置和数字成像装置,将胶料切片的切面放大图像通过计算机显示出来;
(2)、图像二值化处理:对胶料图像中炭黑和胶料存在相对亮度差,采用大津法计算二值化分割阈值,并运用该值对胶料图像作二值化处理;
(3)、简单弧型杂质识别和处理:对图像中任何一个白色区域,存在可将该区域包含在内的外接凸多边形或称为凸包,简单弧型杂质呈现出凹形(如图2所示),其凸包面积比弧型区域的面积大,而炭黑聚集体则差别不大,将区域面积和区域凸包面积的比值作为区别简单弧型杂质和炭黑聚集体的形态特征参数,当该比值大于0.63时,表示该区域为炭黑聚集体,当该比值小于等于0.63时,表示该区域为弧型杂质;被判定为弧型杂质的白色区域颜色被处理为黑色,以保证和炭黑区别开来;
(4)、交叉弧型杂质识别和处理:交叉弧型的特征是弧线有交叉,所形成的白色区域有空洞(如图3所示),而代表炭黑聚集体的白色区域为实心;对图像中任何一个白色区域,将其空洞的面积大小作为区别炭黑聚集体和交叉弧型杂质的形态特征参数,当该值小于9个像素点时,该区域为炭黑聚集体,否则为交叉型杂质;被判定为杂质的白色区域颜色被处理为黑色,以保证和炭黑区别开来;
(5)、获取炭黑信息:遍历已完成杂质处理的图像的白色区域,计算其面积,并统计在各面积区间白色区域的个数,实现橡胶中炭黑的检测。
本发明在检测胶料中炭黑的同时,能处理胶料图像中存在的杂质,有利于提高炭黑的检测精度和炭黑分散性评价的准确性,更好的体现不同混炼设备和混炼工艺对混炼效果的影响,还有利于建立炭黑分散性和胶料物理性能之间的关系,其整体工艺简单,检测精度高,处理杂质效果好,应用范围广,环境友好。
附图说明:
图1是本发明的工作流程结构原理示意图。
图2是本发明涉及的简单弧型杂质图像示意图。
图3是本发明涉及的交叉弧型杂质图像示意图。
图4是本发明涉及的二值化处理胶料图像结果图。
图5是本发明涉及的处理简单弧型杂质图像结果图。
图6是本发明涉及的处理交叉弧型杂质结果图。
具体实施方式:
下面通过实施例并结合附图对本发明作进一步描述。
实施例:
本实施例包括获取胶料图像、图像二值化处理、简单弧型杂质识别和处理、交叉弧型杂质识别和处理、获取炭黑信息五个工艺步骤:
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