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图像分析和颗粒方向的重要性
图像分析和
颗粒方向的重要性
介绍
图像分析作为一种量化颗粒大小和形状信息的技术已经使用多年。在使用数字图像分析之前,简单测量参数(如 Feret 和
Martin 卡规直径)被用来对颗粒大小进行分类,并且
使用此类测量的简单比率
来描述颗粒形状。
图 1. 简单卡规测量数据(如 Feret 的横向 (Fh) 和 Feret 的纵向 (Fv) 直径)的可能差异示例。
但是,如图 1 所示,这些简单卡规测量数据
取决于根据二维视图区域中的颗粒方向。
随着数字图像分析时代的到来,由于主轴变化可以轻松得到最大和最小的 Feret 直径,这些卡规测量数据变得更加稳定。在开发出基于中心矩的形状描绘器后,便消除了对
二维方向的依存性。
这让我们获得了一组稳定的二维颗粒形状和大小因子,以协助我们为颗粒系统指定形态描述。
近年来,随着计算机处理能力的增强,静态和动态图像分析仪器相继问世,这些仪器能够快速对
至少成千上万种颗粒进行分类。为了确定
颗粒形态,
图像分析已经从只能分析几百种颗粒的定性技术,过渡到能够产生大量有效统计数据的量化技术。
例如,马尔文推出了 PharmaVision 830(静态)和 Sysmex 的 FPIA-2100(动态)这两种仪器。
颗粒方向
图 2 说明颗粒落到表面上时将主要采用最稳定的机械状态。
这表明,颗粒会向观测者呈现最大的区域,也就是其最长和第二长的边(在与其他技术比较结果时有用,如
第二长边适用的筛分技术)。
这样做的好处是它能大大简化评估形状过程,通过颗粒在这种情况下呈现的二维投影,确定了现在常用的大多数形状
因子。
图 2. 颗粒将采用其最稳定的机械状态。
随着动态图像分析仪器的问世,颗粒能在三维空间内
采取任何方向。
让我们看一下图 3 中显示的杆状颗粒,该类型的颗粒
有两个类似的维度
(宽度与厚度)和一个相异维度(长度)。
图 3. 杆状颗粒
因此,根据颗粒
在三维空间中方向的
不同,它会在探测器中呈现出多种二维形状和大小;
图 4 中显示了
一些可能会出现的形状和大小。
1 Vision 系统应用注释 MRK518-01
图 4. 三维空间中以不同方向显示的杆状颗粒。在图像分析软件中,未控制方向的颗粒会产生如图 5 所示的大小和形状分布。
杆状颗粒的圆度分布(方向变动)
30
25
20
%
15
10
5
0
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
圆度
杆状颗粒的直径分布(方向变动)
25
20
%15
10
5
0
6 8 10 12 14 16 18 20 22
直径 (?m)
图 5. 不同方向杆状颗粒(如图 4 所示)
的圆度(顶部)和直径(等圆面积)分布图。实际分布应该是
一个峰值,即在这些分布中形状大小最大
和圆度最小时。
如图 5 中的分布情况
所示,颗粒方向不同会导致
最简单的颗粒系统产生复杂的形状和大小分布,
这还是完全的单分散型分布。如果是多分散型分布,
则此类颗粒的情况将会更加复杂。
颗粒能够根据颗粒方向产生无数个大小和形状值。如果系统利用重复循环或无法确保所有颗粒都处于焦点内,则这种影响会更加严重。
控制方向
很明显,要对非对称型颗粒产生有效和有意义的数据,需要严格控制方向。
通过将粉末分散到载玻片的干燥处或载玻片上的油中,PharmaVision 830 能够控制颗粒方向;由于颗粒将会选择最具机械稳定性的方向,因此任何一种方法都能确保颗粒方向。除此之外,还能确保颗粒处于相对固定的焦点平面内(无需进行离焦排斥算法)。
Sysmex FPIA-2100 是一种动态图像分析系统,不仅能确保颗粒的方向达到要求,还能使其处于狭窄的焦点平面内。FPIA-2100 通过使用专利的
液力对焦系统实现这一目标;这在图 6 中有说明。
在液力对焦时,样品流被注入两个鞘流之间;这样会导致样品流变窄,并形成平面。因此,样品流会被保留在仪器的焦点平面内,同时样品流中的颗粒会自动将其最大面积区域朝探测器方向对齐,
从而确保颗粒方向
的一致性。
样品
鞘
图 6. FPIA-2100 使用的液力对焦系统图解。
图 7 显示了 FPIA-2100 在测量时捕捉到的颗粒示例,其中详细说明了测量时的颗粒方向。
10μm
图 7. 在 FPIA-2100 上测量的玻璃棒颗粒示例。请注意,最小和最低的高宽比颗粒都保持对齐。
在探测器中显示一致颗粒方向能大大简化图像分析过程,从而轻松识别颗粒形状和大小的趋势,并可在相关样品之间
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