橡膠製品中碳黑含量等級分析方法
2023-05-10 12:00:31
專利名稱：橡膠製品中碳黑含量等級分析方法
技術領域：
本發明涉及一種測定製品中碳黑含量的方法，尤其涉及一種測定 橡膠製品中碳黑含量等級的分析方法。
背景技術：
碳黑是橡膠工業不可缺少的原料，是一種無定形的碳，它有各種 用途，包括作為顏料和許多橡膠製品最有效的、被廣泛應用的的補強 劑與增強劑，碳黑能提高膠料的硬度、模量、斷裂能量、抗張強度、 抗撕裂、耐疲勞和耐磨耗性能。碳黑的另外一大作用是有效降低橡膠 製品的成本，特別是用在矽橡膠、氟橡膠和丙烯酸酯橡膠等特種橡膠 製品中。對後者來說，碳黑用量越多越好，但過量的碳黑無助於增強、 補強效果，反而影響製品的光潔度和拉伸性能，增加製品的加工難度， 因此合理的碳黑用量是橡膠工業的研究課題。由於碳黑的物理性質彼 此有差異，碳黑的物理性質變化無常，目前測定法和分析方法的精確 度有限，需要改進準確測定製品中碳黑的含量的測定方法。
發明內容
針對現有技術存在的問題，本發明的目的在於克服上述現有技術 的不足之處，提供一種用於橡膠製品中碳黑含量等級分析方法，本發 明測定碳黑等級的方法，其測量的不可靠性較目前的工藝方法要小， 更準確地測定樣品的性質，增強碳黑樣品性質的確定性。
為達上述目的，本發明的橡膠製品中碳黑含量等級分析方法，採 用以下的技術方案-種橡膠製品中碳黑含量等級分析方法，其特徵在於，包括下述
① 、把橡膠樣本經過刀片裁切後，通過分析儀掃描獲得碳黑原始 影像，開啟碳黑粒子影像，觀察橡膠樣本裁切外表切面產生高低起伏 的波動情況，其中波峰及波谷皆為團塊的碳黑粒子，而藉由光源反射， 便可利用波峰、波谷和水平面的高度差關係分辨出碳黑顆粒，進而減 掉平均像素值；
② 、以標準影像為基準之碳黑分級，將高度差關係以像素差關係 取代，先找出似為水平面的像素，將原始影像之總像素值和除以總像 素數目而推導出一平均像素值，接著將影像中每一坐標上之原始像素 值減去平均像素值，將結果取絕對值得到新灰階值如，使得每一原始 像素值與平均像素值的差值作為碳黑顆粒高度差衡量的標準；
③ 、經過步驟②的計算可獲得一新灰階影像，提供後續影像分析 使用，此時進行動態二值化，二值化區分碳黑粒子與非碳黑粒子，利 用熵的概念，設T為最佳門坎值，即可利用T將影像分為C1 (背景) 和C2(前景)，在C1區的任一像素其灰階值f(x, y)必滿足^,"力^ ， 且C2區內的任一像素，其灰階值f(x， y)必滿足T + B/"力^M4^， 令C1區的百分比為W1，而C2區的百分比為W2，此處需滿足 1=W1+W2
而C2區的熵為
formula see original document page 6
最佳門坎值T的決定需滿足M4^T' ￡(C2)
r (2) 因此在
區間內，檢査所有的灰階值直到被滿足，此時必會
找到一個T，即為最佳門坎值；
④、接著由所決定的動態門坎值對新灰階影像作二值化，利用門
坎值區隔出波峰以及波谷對水平面的像素差，以求得二值化後白色部
分為碳黑粒子；
◎、進行計算碳黑粒子信息針對歩驟④處理後影像，推導各碳 黑粒子之總像素數目、碳黑粒子個數、平均像素數目、平均直徑、最
大碳黑粒子像素數目、最大碳黑粒子直徑及h值，目的為求出碳黑粒
子的平均像素值差；
進行分散度計算即橡膠樣本中碳黑粒子的分散情況，其中定義
100為分散度百分之百，分散度愈高表碳黑粒子分布愈分散，分級度 愈高；反之，分散度愈低碳黑分級愈低；
、依分散度及預設標準影像據以決定二值化門坎值步驟③所 算出的動態門坎值無法使灰階影像二值化達到與碳黑分析儀分析之相 似二值化影像，以預設多組標準影像代入此樣本所推導之動態門坎值， 據以計算分散度，由多組標準影像所求得之每一組分散度與此樣本分 散度比較選取出分散度最接近此樣本的標準影像，而套用由標準影像 調校出的最終門坎值；
⑦、利用最終門坎值作二值化據求得最終門坎值後，將原始碳
黑粒子影像以此門坎值作二值化的標準，此步驟即為遞歸執行步驟②
步驟⑥，唯一改變的是將動態(最初)門坎值改成調校(最終)門坎值；⑧、藉由分散度值及碳黑粒子信息判斷碳黑分級計算出分散度 以及碳黑粒子信息後，判斷碳黑分級需由分散度為主以及碳黑粒子信
息來調校，首先依照求出的分散度，以預設n組標準影像為參考，定 義出1~n 。=10)組分級範圍，即分散度落於何組範圍即為何組分級，
由步驟⑤求出的碳黑粒子信息統計分析而得，針對每一項因子皆與其 分級範圍內的標準影像每一項粒子信息因子作相減求差值與原值的比
例關係，再將此六項比例關係分別乘以不同的權重；
(D、最後將所求得的值相加除以總組數，再與預設的標準影像分
級值作加減即求出最終的碳黑分級值，進而判斷原始影像之ISO碳黑 等級為1 n(r^10)中的等級落點。
本發明的碳黑自動識別方法，其功能強大，圖形顯示方便，具有 豐富的圖像處理函數庫，可以澄免縈瑣的計算，通過分析橡膠中碳黑 徽粒圖像，並進行碳黑含量等級統計分析，確定橡膠中碳黑分散度， 測定碳黑在膠料中分散的均勻程度，保障膠料質量和預側成品性能， 提高橡膠翻品的強度，改進膠料的工藝性能。
圖1是本發明的系統處理流程圖2是碳黑粒子切面示意圖3是碳黑粒子反射光源示意圖。
具體實施例方式
為能進一步了解本發明的特徵、技術手段以及所達到的具體目的、 功能，下面結合附圖與具體實施方式
對本發明作進一步詳細描述。1、 採用GT-505CBD碳黑分析儀，獲得碳黑影像規格格式 BITMAP(BMP)、 Compress BITMAP(XMB)，影像維度800x583像 素，實際分析範圍721 x537像素；
開啟碳黑原始影像，影像由GT-505CBD碳黑分析儀掃描獲得， 影像維度800x583像素，實際分析範圍721 x537像素；
2、 減掉平均像素值由於橡膠樣本經過刀片裁切後，會使得外表
切面產生高低起伏的波動情況，如附圖2，圖中斜線顆粒表碳黑粒子。
其中波峰及波谷皆為團塊的碳黑粒子，而藉由光源反射，便可利
用波峰、波谷和水平面的高度差關係分辨出碳黑顆粒，如附圖3。
利用此觀念，發展以標準影像為基準之碳黑分級技術(以下稱 CBCBM: carbon black classification based on model templates), 中
將高度差關係以像素差關係取代，因此需先找出似為水平面的像素， 將原始影像(721 x 537)之總像素值和除以總像素數目而推導出一平均 像素值，其中x、 y為碳黑影像的長及寬。
接著將影像中每一坐標上之原始像素值減去平均像素值，將結果 取絕對值得到新灰階值如。目的是使得每一原始像素值與平均像素值 的差值作為碳黑顆粒高度差(像素差)衡量的標準。
由以上計算可獲得一新灰階影像，提供後續影像分析使用。
3、 動態二值化動機為藉由二值化區分碳黑粒子與非碳黑粒子， 而二值化門坎值隨著灰階影像的不同而有所變化，因此必須使用動態 二值化判斷適當的門坎值。CBCBM利用Kapur統計方式(Kapur,丄N.， Sahoo, P, K. and Wong, A. K. C., "A new method for gray-levelpicture thresholding using the entropy of the histogram," Computer Vision, Graphics and Image Processing 29: 273-285， 1985.)，方法為
利用熵(Entropy)的概念，假設T為最佳門坎值，即可利用T將影像分 為C1 (背景)和C2(前景)，在C1區的任一像素其灰階值f(x， y)必滿足 os/(x，力^r，且C2區內的任一像素，其灰階值f(x， y)必滿足 r + i、/^，力《M4Xc。令ci區的百分比為W1，而C2區的百分比為 W2，此處需滿足1-W1+W2
而C2區的熵為:
『2
，
最佳門坎值T的決定需滿足
M4X E(C,)+E(C2)
f (2)
因此在
區間內， 一一檢查所有的灰階值直到被滿足，此時 必會找到一個T，即為最佳門坎值。之所以選取兩個熵和之最大值， 為若選定的門坎值很不錯的話，那麼C1區的分布和C2區的分布將呈 現較平滑的情形。機率分布愈平滑的事件集所表現出來的熵會愈大； 反之，機率分布愈不均勻，所表現出來的熵會愈小，即為Kapur的概 念。接著由所決定的動態門坎值對新灰階影像作二值化的動作，動機 是利用門坎值區隔出波峰以及波谷對水平面的像素差，以求得二值化 後白色部分為碳黑粒子。此外，在此處需使用遞歸方式作處理，即若 已二值化處理後影像之黑色部分(非碳黑粒子)新平均像素值與之前於 步驟2中所推導之平均像素值不同時，則認為步驟2推導的並非理想之平均像素值，必須遞歸至步驟2重行執行。重新將原始影像每一坐 標像素值減掉新平均像素值而得的新灰階影像，繼續執行步驟3動態 二值化操作，直至新平均像素值與平均像素值一致。
4、 去除噪聲顆粒動機為使二值化後過小及過大之碳黑粒子(白 色部分)加以濾除及分解，判斷粒子大小之準則為
像素數目小於擬定之n碳黑粒子將予濾除；
像素數目大於擬定m之碳黑粒子先對粒子亮度進行判讀，若屬於
較亮粒子，則將此粒子中小於此粒子平均像素值之像素加以濾除，即
為分解例子動作，遞歸處理直至像素數目小於m為止。反之，若判讀 屬於較暗粒子，則將此粒子完全濾除。
5、 計算碳黑粒子信息針對歩驟4處理後影像，推導各碳黑粒子
之總像素數目、碳黑粒子個數、平均像素數目、平均直徑、最大碳黑
粒子像素數目、最大碳黑粒子直徑及h值，其中h值定義如下，目的
為求出碳黑粒子的平均像素值差。
6、 計算分散度即橡膠樣本中碳黑粒子的分散情況，其中定義
100為分散度百分之百，分散度愈高表碳黑粒子分布愈分散，分級度 愈高；反之，分散度愈低碳黑分級愈低。
7、 依分散度及預設標準影像據以決定二值化門坎值動機為步驟
3所算出的動態門坎值無法使灰階影像二值化達到與碳黑分析儀分析
之相似二值化影像，因此需以動態門坎值為輔，藉由算出的分散度及 預設標準影像為主來決定最終的門坎值。以預設多組標準影像代入此 樣本所推導之動態門坎值，據以計算分散度，由多組標準影像所求得之每一組分散度與此樣本分散度比較選取出分散度最接近此樣本的標 準影像，而套用由標準影像調校出的最終門坎值。其最終門坎值的求 法為將此樣本的動態門坎值與平均像素值和標準影像的動態門坎值與 平均像素值之差距總和除以4再加上標準影像其理想門坎值計算調校
而得。而標準影像其理想門坎值為最近似於GT-505CBD碳黑分析儀 二值化結果的門坎值(己在初始定義)，因此可由計算調校出最終門坎值 以進行二值化操作。令樣本影像動態門坎值為Sample_Threshold，平 均像素值為Sample—Mean ,而標準影像動態門坎值為 Standard—Threshold,平均像素值Standard_Mean，標準影像理想門 坎值為Standard—Ideal—Threshold，而最終門坎值為Final—Threshold。
8、 利用最終門坎值作二值化據求得最終門坎值後，將原始碳黑 粒子影像以此門坎值作二值化的標準。方法為先將原始影像每一坐標 上之原始像素值減去平均像素值先求得新灰階影像，再將此影像以最 終門坎值作二值化工作，同時也需檢查二值化處理後影像之黑色部分 (非碳黑粒子)新平均像素值與之前所推導之平均像素值不同時，必須遞 歸重行執行，直到兩者一致時，對二值化影像進行去除噪聲顆粒以及 計算碳黑粒子信息歩驟，直至求出最終的分散度以及最終的碳黑粒子 信息(即為理想分散度及碳黑粒子信息)。簡言之，此步驟即為遞歸執
行步驟2~6，唯一改變的是將動態(最初)門坎值改成調校(最終)門坎值。
9、 藉由分散度值及碳黑粒子信息判斷碳黑分級計算出分散度以 及碳黑粒子信息後，接著就是判斷分級的工作。判斷碳黑分級需由分 散度為主以及碳黑粒子信息來調校，首先依照求出的分散度，以預設n組標準影像為參考，定義出1 n組分級範圍，即分散度落於何組範
圍即為何組分級，但以上步驟只能判斷出樣本為何組分級範圍，必須
再細分決定出更詳細的分級信息。方法為由歩驟5求出的碳黑粒子信 息統計分析而得，信息包括各碳黑粒子之總像素數目、碳黑粒子個數、 最大碳黑粒子像素數目、最大碳黑粒子直徑為主，平均像素數目、平 均直徑為輔。其中以預設10組標準影像的碳黑粒子信息為基準，給予 各碳黑粒子之總像素數目、碳黑粒子個數、最大碳黑粒子像素數目、 最大碳黑粒子直徑四項因子較高的權重，平均像素數目、平均直徑兩 項因子較低的權重，針對每一項因子皆與其分級範圍內的標準影像每 一項粒子信息因子作相減求差值與原值的比例關係。再將此六項比例 關係分別乘以不同的權重。
(9) :令樣本碳黑粒子之總像素數目為Sample—Total。
(10) :令樣本碳黑粒子個數為Sample—Num，標準影像碳黑粒 子個數為Standard—Num。
(11) :令樣本最大碳黑粒子像素數目為Sample—Biggest,標準 影像最大碳黑粒子像素數目為Standard_Biggest。
(12) :令樣本最大碳黑粒子直徑為Sample_Longest，標準影像 最大碳黑粒子直徑為Standard_Longest。
(13) :令樣本碳黑粒子平均像素數目為Sample—Avg—Pixel,標 準影像碳黑粒子平均像素數目為Standard—Avg—Pixel 。
(14) :令樣本碳黑粒子平均直徑為Sample—Avg—Diameter,標 準影像碳黑粒子平均直徑為Standard—Avg_ Diameter。最後將式(9) ~ (14)所求得的值相加除以總組數，再與預設的標準 影像分級值作加減即求出最終的分級值(分級值為小數點第三位四舍 五入至小數點第二位)。
10、碳黑分級值將碳黑分級值四捨五入至整數後，進而判斷原 始影像之ISO碳黑等級為1~11。=10)中的等級落點。
以上所舉實施例僅用為方便舉例說明本發明，並非對本發明作任
何形式上的限制，任何所屬技術領域中具有通常知識者，若在不脫離 本發明所提技術特徵的範圍內，利用本發明所揭示技術內容所作出局 部更動或修飾的等效實施例，並且未脫離本發明的技術特徵內容，均 仍屬於本發明技術特徵的範圍內。
權利要求
1、一種橡膠製品中碳黑含量等級分析方法，其特徵在於，包括下述步驟①、把橡膠樣本經過刀片裁切後，通過分析儀掃描獲得碳黑原始影像，開啟碳黑粒子影像，觀察橡膠樣本裁切外表切面產生高低起伏的波動情況，其中波峰及波谷皆為團塊的碳黑粒子，而藉由光源反射，便可利用波峰、波谷和水平面的高度差關係分辨出碳黑顆粒，進而減掉平均像素值；②、以標準影像為基準之碳黑分級，將高度差關係以像素差關係取代，先找出似為水平面的像素，將原始影像之總像素值和除以總像素數目而推導出一平均像素值，接著將影像中每一坐標上之原始像素值減去平均像素值，將結果取絕對值得到新灰階值如，使得每一原始像素值與平均像素值的差值作為碳黑顆粒高度差衡量的標準；③、經過步驟②的計算可獲得一新灰階影像，提供後續影像分析使用，此時進行動態二值化，二值化區分碳黑粒子與非碳黑粒子，利用熵的概念，設T為最佳門坎值，即可利用T將影像分為C1背景和C2前景，在C1區的任一像素其灰階值f(x，y)必滿足0≤f(x，y)≤T，且C2區內的任一像素，其灰階值f(x，y)必滿足T+1≤f(x，y)≤MAXG，令C1區的百分比為W1，而C2區的百分比為W2，此處需滿足1＝W1+W2而C2區的熵為最佳門坎值T的決定需滿足因此在
區間內，檢查所有的灰階值直到被滿足，此時必會找到一個T，即為最佳門坎值；④、接著由所決定的動態門坎值對新灰階影像作二值化，利用門坎值區隔出波峰以及波谷對水平面的像素差，以求得二值化後白色部分為碳黑粒子；⑤、進行計算碳黑粒子信息針對步驟④處理後影像，推導各碳黑粒子之總像素數目、碳黑粒子個數、平均像素數目、平均直徑、最大碳黑粒子像素數目、最大碳黑粒子直徑及h值，目的為求出碳黑粒子的平均像素值差；進行分散度計算即橡膠樣本中碳黑粒子的分散情況，其中定義100為分散度百分之百，分散度愈高表碳黑粒子分布愈分散，分級度愈高；反之，分散度愈低碳黑分級愈低；⑥、依分散度及預設標準影像據以決定二值化門坎值步驟③所算出的動態門坎值無法使灰階影像二值化達到與碳黑分析儀分析之相似二值化影像，以預設多組標準影像代入此樣本所推導之動態門坎值，據以計算分散度，由多組標準影像所求得之每一組分散度與此樣本分散度比較選取出分散度最接近此樣本的標準影像，而套用由標準影像調校出的最終門坎值；⑦、利用最終門坎值作二值化據求得最終門坎值後，將原始碳黑粒子影像以此門坎值作二值化的標準，此步驟即為遞歸執行步驟②～步驟⑥，唯一改變的是將動態門坎值改成調校門坎值；⑧、藉由分散度值及碳黑粒子信息判斷碳黑分級計算出分散度以及碳黑粒子信息後，判斷碳黑分級需由分散度為主以及碳黑粒子信息來調校，首先依照求出的分散度，以預設n組標準影像為參考，定義出1～n組分級範圍，即分散度落於何組範圍即為何組分級，由步驟⑤求出的碳黑粒子信息統計分析而得，針對每一項因子皆與其分級範圍內的標準影像每一項粒子信息因子作相減求差值與原值的比例關係，再將此六項比例關係分別乘以不同的權重；⑨、最後將所求得的值相加除以總組數，再與預設的標準影像分級值作加減即求出最終的碳黑分級值，進而判斷原始影像之ISO碳黑等級為1～n中的等級落點。
全文摘要
本發明提供一種用於橡膠製品中碳黑含量等級分析方法，其測量的不可靠性較目前的工藝方法要小，更準確地測定樣品的性質，增強碳黑樣品性質的確定性。本發明把橡膠樣本經過刀片裁切後，通過分析儀掃描獲得碳黑原始影像，進而減掉平均像素值，以標準影像為基準之碳黑分級，進而判斷原始影像碳黑等級。本發明的碳黑自動識別方法，圖形顯示方便，具有豐富的圖像處理能力，通過分析橡膠中碳黑徽粒圖像，並進行碳黑含量等級統計分析，保障膠料質量和預側成品性能，提高橡膠翻品的強度，改進膠料的工藝性能。
文檔編號G01N21/55GK101509870SQ20091003677
公開日2009年8月19日 申請日期2009年1月19日 優先權日2009年1月19日
發明者陳明志, 陳景長 申請人:高鐵檢測儀器(東莞)有限公司