颗粒图像分析仪将是一种将现代电子技术与光学显微镜相结合而成的一种粉体颗粒物性检测仪器。用电子摄像机拍摄经显微镜放大的颗粒图像。图像信号输入计算机后，计算机自动进行对颗粒进行形貌特征和粒度进行分析，最后给出测试报告。

颗粒图像分析仪图示

      它的基本原理是：光学显微镜首先将待测的微小颗粒放大，并成像在CCD摄像机的光敏面上；摄像机将光学图像转换成数字图片信息，然后传输并存储在计算机系统里。计算机对接收到的数字化了的显微图像信息进行二值化处理，识别颗粒的轮廓。然后按照一定的等效模式，计算各个颗粒的粒径、圆度等物理参数。一般而言，一幅图像（即图像仪的一个视场）包含几个到上百个不等的颗粒。图像仪能自动计算视场内所有的颗粒的粒径，并统计，形成粒度报告、圆度报告等。当已经测到的颗粒数不够多时，可以通过调整显微镜的载物台，换到下一个视场，继续测试并累计。

      颗粒图像分析仪最主要的核心技术之一是颗粒图像的二值化处理。数字摄像机拍摄的颗粒图像是由不同灰度的像素点阵构成的。为获得真实准确的颗粒轮廓图像，需要对图像进行二值化处理。将原始图像转化为颗粒轮廓边缘闭合且不改变大小的黑白图像。图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而构成的系统是很多的，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像，这样子有利于在对图像做进一步处理时，图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关，不再涉及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。为了得到理想的二值图像，一般采用封闭、连通的边界定义不交叠的区域。所有灰度大于或等于阈值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。如果某特定物体在内部有均匀一致的灰度值，并且其处在一个具有其他等级灰度值的均匀背景下，使用阈值法就可以得到比较的分割效果。如果物体同背景的差别表现不在灰度值上（比如纹理不同），可以将这个差别特征转换为灰度的差别，然后利用阈值选取技术来分割该图像。动态调节阈值实现图像的二值化可动态观察其分割图像的具体结果。

      阈值选取不恰当会直接影响二值化图像的质量。例如二值化颗粒轮廓线不闭合、变形、扩大或缩小等。很显然上述任何错误都会导致测量结果失真甚至是错误。为了避免这种问题发生，业内专家研发了多种图形自动识别算法，包括全局阈值方法和局部阈值方法。然而，无论是全局阈值法还是局部阈值法，无论阈值如何选取；由于要将256个灰度级组成的图像转化为只有0和255的两个灰度，必然会造成图像信息损失；因此二值化图像与原图的差异是不可避免的。

      既然图像的二值化存在原理性的根本缺陷，那么有什么办法来减少颗粒图像分析仪的误差呢？首先，从硬件上可以找到突破口。当前光学显微镜的成像清晰度基本已无太大潜力可挖掘，但是数字摄像技术却日新月异，大幅提高仪器选用的数字摄像机分辨率和清晰度是改进仪器性能的有效途径。其次，提高软件系统的智能识别技术，在进行图像二值化处理时能根据图像特点智能化的选择动态阈值。得益于现代电子信息化产业的高速发展，这种图像智能技术的发展也非常迅速。以上两种软硬件技术在各自独立的领域可以说是成熟技术。我国的多数颗粒图像分析仪生产企业并未充分利用好高清数字摄像和人工智能图像识别技术。摄像部件的分辨率多数还停留在300-500万像素水平，智能二值化技术水平也相对落后。因此，如何将两种成熟技术结合起来运用到颗粒图像分析仪中，依然是值得深入研究的课题。

（粉体圈 作者：敬之）