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對乳液中油滴進行模式識別分析

THE USE OF PATTERN RECOGNITION FOR OIL DROPLETS ANALYSIS IN EMULSIONS

Christian Godino, Vincent Chapeau, Godefroid Dislaire

    本文的研究目的是在沒有任何樣品稀釋的情況下如何計算乳液中油滴的尺寸分布。

    在液滴大小的測量中,面臨的一個主要問題就是是否必要對乳液進行稀釋。乳濁液的穩定性和油滴的大小嚴格依賴于測量條件。樣品的稀釋會影響液滴的尺寸分布,增加精確解釋一個穩定測量過程的難度。

 

方法 

    該方法是基于由Occhio研發團隊專門開發的一種新的圖像分析算法。該技術采用Occhio FC200S圖像法粒度分析儀,它是全電腦控制,包括連接到顯微鏡的數字工業相機和背光系統。未經稀釋的乳液經過位于成像裝置和光源之間的固定厚度的玻璃樣品池單元。光學系統與背景光源的配置使儀器系統的工作分辨率達到200納米。

    在圖像采集過程中,保持樣品運動中的恒定流速是非常重要的。因此,FC200S配有一個標準的自動注射泵,通過它可以創造穩定的、重復的乳化液流動條件。

    目前,常規的粒度分析儀要求被測顆粒完全能分散開,并且樣品需要適當稀釋。自1995年以來,圖像分析技術開始用于粒徑測量,圖像分析不僅能測量粒徑,還能分析被測物體的形狀。在表征液滴的特殊案例中,因為我們知道氣泡的形狀,這一特性可以用來檢測重疊的液滴對象?;谶@樣的理念,Occhio 2010年開發出了在非稀釋的乳液中的模式識別技術,應用該算法檢測和測量液滴,氣泡和泡沫。

    對于圖像中的每一個點,軟件分配一個向量,這個向量被計算為n個向量的平均值。其目的是確定圖像中的某個點是否是一個氣泡。為了驗證這個點,一系列模式識別試驗應用到該向量。這樣,與各個向量相關聯的得分可以指向該點是否是一個氣泡。

    模式識別試驗是基于典型的泡沫形態和亮度參數。

結果

    模式識別條件可以通過乳液圖像的直接評價進行選擇。下面一組圖像取自一個給定產品的不同批次乳液。

 

    如果定義了條件值,即可產生一個標準操作規程SOP),從而簡單、快速并且可重復地測量油滴粒徑分布。

    一個已經實現的乳液標準的生產質量控制實驗見下圖。批次“A”“B”來自同一工廠的相同產品,采樣間隔為一個月。  

    最后的驗證是基于亮度分布(luminance distribution),其中的亮度定義為每個油泡的平均灰度級。模式識別有效性的設置是檢驗亮度分布。

    以下的比較顯示了一個不符合指標的生產批次產品液滴粒徑產生重大降低。


結論:

    模式識別算法可以對未經稀釋的乳液進行分析。該方法是穩定的,并且減少了在分析期間外部環境的影響。其他添加劑可以添加到乳液中,它們不會改變油泡的識別。該技術采用非破壞性的流動的條件,樣品測量的重現性好。


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