水敏纸评定。第3部分

这是我们讨论数字化和处理水敏纸方法的三部分文章的最后一部分。你可以读第一部分在这里第二部分在这里。

形态学操作

现在，我们可以转向二值图像中更大的形状或物体的“形态”。我们的目标是通过解释这些形状来量化沉积物。再一次，这些操作是强大的处理工具，但我们必须承认三个最重要的限制:

1.不一致的污渍

有时沉积物不会形成一致的蓝色——它们会变得更浅，或者在污渍周围呈现黄绿色。在阈值处理过程中，外缘可能会被意外侵蚀，留下一个边缘参差不齐的物体。这可能导致我们低估了实际覆盖面积的百分比。对于微小的污渍，它可能会完全消除它们，导致我们低估沉积物密度。

2.重叠

很难确定一个物体是来自单个液滴的污渍，还是多个重叠沉积物的结果。当WSP的表面超过总覆盖率的20%时，这一点就变得很重要。所得到的物体可能有也可能没有空心中心，在那里液滴不完全重叠。错误地识别重叠会导致我们错误地得出结论，认为一个物体是单个较粗的液滴而不是多个较细的液滴的结果。

3.椭圆

当液滴沿着表面摩擦时形成非圆形污渍。两个体积相同的液滴以不同的角度接触纸张，会产生面积明显不同的污渍。我们可能会错误地得出这样的结论，即产生它们的液滴比实际情况更粗糙。一种方法是使用费雷特直径(又名卡尺直径)，通过测量X和Y轴上的最宽跨度并取其平均值。另一种方法是将椭圆解释为一系列圆形污点。或者我们可以决定在计算覆盖面积百分比时只承认这些对象，而在计算沉积密度或预测原始液滴大小时忽略它们。每种策略都是一种妥协，因此在报告结果时保持一致和透明非常重要。

我们将探索两种形态操作，可以帮助我们区分事实与虚构:颗粒测定法和扩张-侵蚀。我们将这些操作作为处理和检测步骤的一部分引入，但它们也可能与我们的三步流程中的测量步骤重叠。

粒度测定

我们可以估计物体大小的范围，并通过过滤或“筛分”图像来了解它们在纸张上的分布情况。想象一下，将沙子和岩石的混合物倒入一系列越来越细的筛子中。这样做允许您根据尺寸排除来分离颗粒。粒度测定函数将每个物体与一系列直径递减的标准化物体进行比较。这将隔离大小相似的对象，并将它们放入该大小范围内。这是一个强大的操作，但当污渍重叠形成更大的物体时，准确性就会下降。在这种情况下，我们继续讨论膨胀和侵蚀。

膨胀和侵蚀

把膨胀想象成在物体的边界上增加像素。这使得微小的物体变大，填充任何内部的洞，并可能导致物体合并。使物体相互接触所需的像素级膨胀的数量可以用作沉积物密度的度量。

侵蚀从物体的外部(有时是内部)边界移除像素。这样可以消除可能不代表污渍的微小工件。它还可以将非圆形物体分成多个部分，然后再将它们缩小成多个核(又名质心)。这些最后剩下的点不一定是一个污点的中心，而是离原始边界最远的像素。

当一个非圆形有多个核时，它们可能代表单个液滴，它们结合在一起形成更大的污渍。然后我们可以用这些核来测量沉积物密度，比如在a泰森多边形法分区它将每个原子核与最近的两个相邻的原子核作三角形。

许多图像处理器依次使用这两种操作。当一个图像被侵蚀然后被放大(这个过程被称为“打开”)，较小的物体被移除，剩下的物体的面积和形状相对完整。膨胀然后侵蚀(一个叫做“闭合”的过程)填充小洞并合并较小的物体，再一次使剩余物体的面积和形状相对完整。我们可以使用这两个函数来帮助在测量之前平滑图像。

距离变换

距离转换是高级操作，专门用于分离密集排列的对象。虽然在分析WSP时通常不使用，但距离变换是识别物体核的另一种方法。它们是另一种方法，可以梳理出可能是重叠沉积物形成的物体，然后绘制出它们的相对大小和位置。

测量

矿床覆盖面积的计算很简单。将属于物体(沉积物)的像素和属于背景的像素相加，然后将分数转换为覆盖面积的百分比。研究表明，图像分辨率对百分比覆盖率评估没有显著影响，并且表明所有图像分析软件都倾向于产生类似的结果(当将相同的阈值应用于多篇论文时，观察到+/- 3.5%)。这是可以接受的，因为它在喷涂固有的可变性范围内。

我们进行了一个类似的实验，其中我们使用四种方法分析了同一块WSP。以下是关于我们使用的软件的一些事实:

• DropScope生成的图像在2100到2300 DPI之间。目前，它忽略了省略号，并且不计算任何小于~35 μ m(3像素)的内容。
• 我们设置ImageJ忽略任何小于3像素的物体，2,400 DPI的直径为30微米。
• 我们不知道Snapcard除了使用ImageJ对软件进行基准测试之外，该软件的处理方法是相同的。开发人员指出，如果图像失焦，它将低估所覆盖区域的百分比。

下图所示的图像是从每种方法生成的截图中裁剪出来的。实际分析的ROI为~ 3cm²对于SnapCard, 3.68 cm²为DropScope和2.0 cm²Epson/ImageJ方法。我们的结果表明，面积覆盖率的百分比差异为+/- 4%。这种可变性反映了2016年一篇期刊文章的结果，该文章将SnapCard与ImageJ和其他领先的分析软件进行了比较。该研究声称在检测到的覆盖率百分比上没有统计学上的显著差异(标准偏差约为20%)。然而，ImageJ的结果倾向于比SnapCard高几个百分点。我们也看到了这个。因此，虽然分辨率可能不会对覆盖面积百分比产生重大影响，但确实存在一些相关性。

决议肯定会影响存款数量。特别是在使用更细的液滴的应用中。考虑检测或丢失1,000个直径为30 μ m的物体之间的差异。它可能只占覆盖表面的一小部分，但在2厘米的表面上有+/- 1000个物体²就沉积物密度而言，面积是重要的。

输出

一旦一个WSP图像(或一组图像)被扫描、预处理、处理和测量，我们将收到某种形式的输出。一些软件包创建一个有吸引力的报告与图像，图表和关键值。这些报告包括百分比覆盖率，许多报告提供液滴密度。沉积物可以按大小分类，或使用扩散因子来计算原始液滴直径，甚至估计按面积施加的体积。其他软件包提供的原始数据可以导入到统计程序或Excel等电子表格程序中进行进一步分析。一些软件包同时提供这两种功能。

我们能走多远?

详细的数据分析超出了本文档的范围，但是我们应该给予使用WSP获得的覆盖数据多少权重?答案取决于所讨论的指标，但在所有情况下，我们必须首先承认三个最重要的警告。可以这样说，它们适用于以下所有内容:

1. 不同的品牌(甚至不同的生产运行)WSP可以产生显著不同的覆盖度量。在进行实验时，使用WSP的单一品牌。如果可能的话，最好使用同一批次的纸张。
2. 同一块喷涂的WSP，根据分析软件和协议的不同，会产生明显不同的结果。在进行实验时，使用相同的软件和评估协议，并在交流结果时对过程保持透明。
3. WSP覆盖范围可能不能反映实际植物组织表面的覆盖范围。它适合作为一个相对指标(即纸张可以与纸张相比，但不能与纸巾相比)，但扩散系数随表面润湿性和喷射液体的表面张力而变化。请注意以下实验中有机硅超级涂布器覆盖面积百分比的差异:

回想一下，我们在本文档的开头列出了使用WSP通常寻求的四条信息。它们按可靠性排序，现在我们可以解释为什么了。

• 覆盖面积:覆盖面积的百分比:我们已经确定这是最可靠的数据。液滴不会像在植物表面那样在WSP上传播，因此它会低估实际覆盖范围。结果因分析方法而异，但它可能不依赖于分辨率，仍然属于喷涂固有的可变性。这一指标为我们提供了有价值且可操作的信息。我们可以判断我们是否击中了目标，并评估喷雾器的变化是否导致了更多或更少的沉积物。
• 目标区域的沉积物密度:我们已经确定这个度量的可靠性是有限度的。它受所使用的分析方法的影响，当分辨率较差或沉积物大量重叠时，它可能被大大低估。此外，它无法可靠地反射30微米以下的沉积物。然而，在受控条件下，这些信息确实有价值，并且对询问漂移和接触杀菌剂有很大的兴趣。
• 留下污渍的水滴的大小:除非在受控条件下，否则这个度量是非常值得怀疑的。关于表面张力，液滴速度和液滴蒸发的许多假设使得不可能对喷雾质量做出明确的陈述。在这个方程中，更细的液滴被大大低估了。因此，虽然使用WSP作为一个相对指数可能有一些价值，但这个指标充其量是一个粗略的指示。
• 作用于目标表面的剂量:到目前为止，这个度量还没有被讨论过，但是很快就被忽略了。让我们假设含有高浓度活性成分的液滴会留下与另一个浓度较低的液滴相同面积的污渍。这将导致一些人提出，只要已知原始浓度，我们就可以反向计算剂量(即给定区域的活性量)。然而，一个液滴的体积等于八个液滴的一半直径。这种立方关系意味着，如果它们全部沉积，较大的液滴覆盖的表面积大约是8个较小液滴的一半。因此，较小的液滴在更大的区域内传播相同数量的活性物质。扩散因子使这有点混乱，但最终它意味着不能从覆盖的面积估计剂量。使用允许去除残留物的收集器，如培养皿、聚酯薄膜、管道清洁器、α纤维素卡或玻片，可以更好地评估剂量。

因此，这里描述的图像分析过程在与水敏纸一起使用时是强大而有效的，只要承认其局限性。同样的过程也可以用于染料和专门的收集器，如Kromekote允许更大的分辨率。但那是另一个故事了。

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