粒度分布画像解析装置

※ ベックマン・コールターの当該製品は販売完了しておりますが、このページでは粒度分布画像解析装置のテクノロジーをご紹介いたします。

粒度分布画像解装置は、他の測定原理と異なり、粒子の形状(面の形)を知ることができます。そのため、粒子の特徴を数値化し、他の測定原理では行えない形状比較や定量ができます。

粒度分布画像解析法による粒子の特徴抽出とは

画像解析法では、CCDなどで撮影された画像(2次元情報)をノイズ除去、エッジ強調などの補正を行った後、粒子形状の特徴を抽出し、数値化します。長さ(1次元情報)のみの特徴抽出の目視法より、高度で客観的な数値化解析(2次元解析)が可能です。さらに、目視法では不可能な1万個以上の計測が容易で、精度の高い特徴抽出が可能ですが、球状以外の粒子は、向きによる誤差を生じます。

主な特徴量(形状パラメーター)

  • 面積:粒子図形を構成する画素数から算出
  • 円面積相当径:得られた面積から同等の面積の円の直径に換算
    円面積相当径
  • 周囲長:粒子図形を構成する周囲の画素数から算出
  • 円周囲長相当径:得られた周囲長から同等の周囲長の円の直径に換算
  • 円周囲径:粒子図形を包含する最小円の直径
    円周囲径
  • 外接長方形の長さと幅:粒子図形を長方形で囲んだ時の最小長方形を通常、外接長方形と呼ぶ。その外接長方形の長さと、幅。この比をアスペクト比と呼ぶ。
    外接長方形/水平フェレ径と垂直フェレ径とアスペクト比
  • 最大径:粒子図形の外側輪郭線上の任意の2点を、その間の長さが最大になるように選んだ時の長さ。最大長(長径)とも呼ぶ。
  • 最小径:粒子図形の外側輪郭線上に任意の2点を、その間の長さが最小になるように選んだ時の長さ。最小長(短径)とも呼ぶ。
  • ファイバー長・ファイバー幅:繊維状の粒子の実際の長さと、幅。この比をアスペクト比と呼ぶ。
    ファイバー長とファイバー幅とアスペクト比
  • 最大フェレ径:2本の平行線で挟まれた粒子図形の最大の距離。
  • 最小フェレ径:2本の平行線で挟まれた粒子図形の最小の距離。
    最大フェレ径と最小フェレ径
  • 円形度:((4xπ x 面積)/ (周囲長の二乗))のルート で表される特徴量。 図形が円のとき、最大値1になり、細長くなるほど、0に近づく。この逆数を複雑度 と呼ぶ。円相当径から求めた円の周囲長を粒子の周囲長で割った値です。

さらに、すべての測定粒子にラベリング(ナンバーリング)を行うことが可能です。

粒度分布画像解析法の原理とは

フロー方式粒度分布画像解析法の原理

サンプル縣濁液を、フラットなフローセルを通過させて、平坦に引き伸ばして流す方法で、粒子群をストロボ光で照らしてCCDなどで撮像する方式です。1秒間に数十回の高速撮像が可能で、1回の撮像(1視野)には濃度に依存しますが、数十個以上の粒子を含みます。粒子が静止していない状態で撮像するので、輪郭がぼやける欠点があります。その補正が必要です。

ストップフロー方式粒度分布画像解析法の原理

サンプル縣濁液を、フラットなフローセルを通過させて、平坦に引き伸ばして流す方法で、粒子群を撮像する瞬間だけ流れを静止させる方式です。1秒間に数十回の高速撮像が可能で、1回の撮像(1視野)には数十個以上の粒子を含みます。粒子が完全に静止している状態で撮像するので、輪郭が鮮明です。