I. Preparação do equipamento
1, instalar o espelho de foco, a lente (recomenda-se a calibração a partir do espelho 4x) e câmeras industriais, conectar o cabo de dados ao computador.
2, depois de ligar a fonte de alimentação, instale o driver da câmera, o driver do cão criptografado e o programa principal para concluir a inicialização do sistema.
II. Calibração e configuração de parâmetros
1, coloque o micrométrico lateral na mesa de carregamento, através de uma métrica de 10 μm para a calibração proporcional do objetivo 10 x, 40 x e 100 x.
Crie uma nova tarefa de análise no software, selecione o coeficiente de calibre do objeto correspondente e defina a resolução de captura (por exemplo, 2000 x 2000 pixels).
3 – Coleção de imagens dinâmicas
Coloque as amostras dispersas em uma piscina de fluxo ou em um chip de microfluido para capturar a trajetória do movimento das partículas através de uma câmera CMOS de alta velocidade (taxa de quadro 100-10.000 fps).
Ajuste a exposição automática e o equilíbrio de branco para garantir que as bordas das partículas sejam claras e sem interferência de halo.
Processamento e análise de dados
Utilizando a separação do limiar de escala de cinza ou algoritmos de aprendizado de máquina para extrair o contorno da partícula, calcular o diâmetro equivalente, a proporção de largura e comprimento, a redondeza e outros 43 parâmetros morfológicos.
Análise da distribuição da espessura das partículas através do módulo de imagem 3D, combinando os estudantes estatísticos em curvas de distribuição dinâmica do tamanho das partículas.
V. Observações essenciais
Requisitos de amostra: deve ser completamente disperso e concentração moderada, para evitar sobreposição de partículas afetar a precisão da medição.
Rastreamento dinâmico: as câmeras de alta velocidade devem corresponder à velocidade de movimento das partículas para garantir a continuidade da trajetória (por exemplo, o teste de materiais de grafito negativo requer ≥ 500 fps).
Verificação de dados: recomenda-se a captura de imagens multirregionais (≥5 imagens) para melhorar a confiabilidade estatística.