美國Vision / 2023年12月份電子報 -顆粒形狀分析儀分析玻纖樣品

長玻璃纖維的顆粒形狀分析

本文透過使用 Pi Sentinel PRO 的一些功能和比較來分析一些大而長的玻璃纖維。 分析玻璃纖維涉及 34,000 個顆粒，最終得到 32 個不同的直方圖。Pi Sentinel PRO 有許多不同的形狀參數，包括圓形粒徑和矩形粒徑，但並非所有參數都始終適用。

使用 Pi Sentinel PRO 分析玻璃纖維

例如，對於玻璃纖維樣品，假設顆粒是球形並不能提供太多資訊。 如果顆粒是圓形的，那麼假設顆粒是球形的可能是可以接受的，但是，如果它們像玻璃纖維一樣長，則等效圓面積 (ECA) 直徑將給出不正確的測量結果。在這些情況下，就需要採取其他措施。 例如，在玻璃樣品的情況下，使用了

 bounty rectangle aspect ratio和 Feret aspect ratio（一種顯微鏡類型計算法）。 這些對於纖維來說更準確。 使用這些方式獲得顆粒的長徑比，並透過這些測量形成顆粒的不同寬度和長度的分佈。

Pi Sentinel PRO 的優點

使用 Pi Sentinel PRO 查看基本縮圖 (thumbnail)總是很有幫助的。 縮圖是所分析的每個粒子的影像圖，並給出了資訊的總體概念。在本例中，它是所有 34,000 張圖像的總體視圖，因此它提供的是定性資訊而不是定量資訊。對所有 34,000 個顆粒進行分類非常困難，但滾動縮圖可以輕鬆顯示是否存在任何結塊或大的污染物。 對於所有這些顆粒，我們有 30 種不同的形狀參數去測量它們。這種大量信息，要如何利用它並獲取一些可量化的數據才能從數據中獲得真正的價值。 例如，一項功能是相關圖，即罕見事件偵測器。例如，將長徑比與顆粒的長度進行比較。 其相關性主要是線性的－隨著粒子變長，它們變得更寬。 它們的長度可達約50微米，寬度可達約30微米。對於該線性圖，不存在超出正常範圍的罕見事件。

欲了解更多詳情，請點擊以下連結：

https://www.youtube.com/watch?v=wRAn4r5BmDs

任何兩個形狀測量都可以進行比較。 這是尋找罕見事件和識別奇怪事件的好方法。 然後可以檢查縮圖以查找可歸因的原因。 另一個獲取可量化資訊的非常有價值的工具是粒子分類功能。 這使您可以查看顆粒分布群的子組成部分。 例如，假設此樣本中有兩個總體 - 一些長而寬的顆粒和一些長而細的顆粒。 設定好長和寬、長和細的參數後，可以對這些組別進行單獨分析。可以在粒子分類特徵中選擇不同的參數來進行任何類型的子成分分析，這是提取更多資訊的有用特徵。 在所謂的多次分析摘要中對兩個不同的樣本進行比較很有用。

如果我們有一個僅有粒徑分析的儀器，則僅可以進行粒徑的比較。但同樣，這不是最好的分析方法，因為僅查看 ECA 直徑並不是評估差異的好方法。 更好的分析因素可能是圓度、橢圓寬度或Feret寬度。 例如，當採集兩個不同的纖維樣品時，發現對顆粒進行Feret 寬度比較表明，第一個樣品在基於數量的分佈上具有稍寬的顆粒。 對於Feret長度，相同的纖維也具有比其他纖維更長的顆粒。 疊加和縱橫比可以一起使用來比較這兩個範例。

結論

總而言之，在使用 Pi Sentinel PRO 時，查看縮圖可以為您提供定性測量，但相關圖表、分類、疊圖和 Excel 匯出可以幫助您提供更多定量資訊。

資料來源：Vision Analytical官網