徐靜安 陳國(guó)順 麥永懿

2014級(jí)陳國(guó)順碩士，導(dǎo)師麥永懿教授、楊維成高工、李雪坤博士，撰寫的學(xué)位論文“官能化SBS的制備及其在改性瀝青中的應(yīng)用研究”。筆者作為帶教顧問跟蹤立項(xiàng)、中期評(píng)估等，并參與2017年5月9日碩士論文答辯。近年來，筆者關(guān)注圖像處理技術(shù)，很高興陳國(guó)順碩士采用MATLAB軟件對(duì)苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物（SBS）改性瀝青熒光顯微圖像處理學(xué)習(xí)、應(yīng)用取得成效，定量表征高分子材料顯微混合特性，A、B二元混合物的面積比，混合物的相對(duì)顆粒細(xì)度等。

一、圖像應(yīng)用概述

在科學(xué)研究工作中，圖像作為研究過程及研究結(jié)果的可視化形式越來越受到重視，具有直觀性和易理解性。利用檢測(cè)工具窺視微觀過程和結(jié)構(gòu)成為各專業(yè)領(lǐng)域科學(xué)研究的共同追求。而隨著測(cè)試成像的軟硬件技術(shù)的發(fā)展，圖像的成像技術(shù)從精細(xì)發(fā)展到微納化，進(jìn)一步到原子尺度；處理技術(shù)從定性發(fā)展到定量化，進(jìn)一步智能化。

1982年，IBM 公司的 G·Binning和 H·Rohrer發(fā)明了掃描隧道顯微鏡。利用該儀器，能夠在超高真空、超低溫狀態(tài)下操縱原子。原子人為排列的成像照片轟動(dòng)了科技界，發(fā)明者也因此榮獲1986年諾貝爾物理獎(jiǎng)。

最近，科技界熱議美國(guó)科學(xué)院最年輕華裔院士莊小威和諾貝爾獎(jiǎng)“擦肩而過”的事件，莊小威的超高分辨熒光顯示技術(shù)克服了光學(xué)顯微鏡衍射極限，利用光控開關(guān)，不斷間歇照相，獲得分子生物的運(yùn)動(dòng)軌跡，形成“隨機(jī)光學(xué)重建顯微（STORM）技術(shù)”?？墒?，由于在權(quán)威刊物發(fā)表論文晚一天等因素，同領(lǐng)域的研究者白茲格以“超分辨率熒光顯微鏡（PALM）”技術(shù)獲2014年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)。

以工程技術(shù)開發(fā)為主的科學(xué)研究，也涉及圖像及圖像處理技術(shù)不少領(lǐng)域。筆者先后學(xué)習(xí)了彭東輝教授提供的超導(dǎo)基帶電化學(xué)表面修飾檢測(cè)用的原子力顯微鏡（AFM）資料；張玉梅教授提供的超高分子量聚乙烯材料檢測(cè)用的透反射偏光顯微鏡資料；侯秀紅高工提供的催化劑、分子篩等研究常用的表面檢測(cè)掃描電鏡SEM資料；李泓全高級(jí)工程師提供的生化研究中的定量熒光光度計(jì)聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)（PCR）資料等。

陳國(guó)順碩士留院工作，在麥永懿教授積極支持之下，我們繼續(xù)討論、學(xué)習(xí)熒光顯微圖像的處理及進(jìn)一步完善應(yīng)用。

當(dāng)然，本文重點(diǎn)討論的SBS改性瀝青熒光顯微圖像處理技術(shù)對(duì)涂料、阻燃樹脂、功能性增強(qiáng)高分子材料、電子元器件封裝白膠材料的研究等均有借鑒意義。

二、圖像處理簡(jiǎn)介

1圖像處理流程

本文暫不涉及大數(shù)據(jù)研究范式中利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別的人工智能技術(shù)。實(shí)驗(yàn)研究中涉及圖像及圖像處理的概念流程如圖1所示。

圖1 圖像處理概念流程

前述的不同儀器有不同的成像技術(shù)，不在此一一列舉。本文討論熒光顯微照相，聚合物相受到短波光波照射時(shí)，可以射出較長(zhǎng)波長(zhǎng)的光波。如藍(lán)光光源照射改性瀝青，聚合物相SBS會(huì)反射出波長(zhǎng)較長(zhǎng)的黃光，而瀝青相則不激發(fā)出任何光，呈黑色。從而SBS和瀝青二相間界面清晰，可以成像觀察到不同工藝條件下SBS聚合物相在瀝青相中的微觀相態(tài)結(jié)構(gòu)。本文重點(diǎn)討論圖像處理技術(shù)。實(shí)驗(yàn)檢測(cè)圖像獲得定量化結(jié)果后，才可能進(jìn)一步耦合優(yōu)化，可采用本講座的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法等，獲得優(yōu)化結(jié)果。2圖像類型的轉(zhuǎn)換

對(duì)于應(yīng)用者而言，“知其然”，合理正確地選用算法。引用《MATLAB圖像處理實(shí)例詳解》介紹圖像轉(zhuǎn)換關(guān)系，構(gòu)建圖2。

圖2 圖像轉(zhuǎn)換關(guān)系

首先計(jì)算機(jī)如何看圖像？對(duì)計(jì)算機(jī)來說，每個(gè)圖像都是一系列特定排序的圖點(diǎn)（像素），形成相應(yīng)的像素（數(shù)據(jù)）矩陣，每個(gè)位置的像素點(diǎn)存儲(chǔ)一組顏色碼。

本文的SBS改性瀝青顯微圖像離散化為點(diǎn)陣構(gòu)成的數(shù)字圖像M×N×3。垂直方向有M行數(shù)據(jù)點(diǎn)、水平方向有N列數(shù)據(jù)點(diǎn)，每個(gè)點(diǎn)顏色由紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三個(gè)基本色構(gòu)成真彩色圖像，也稱RGB圖像。根據(jù)研究工作需要對(duì)圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換，在本研究工作范圍內(nèi),僅涉及真彩色圖像-灰色圖像-二值圖像之間的轉(zhuǎn)換。

（1）真彩色圖像

從實(shí)驗(yàn)檢測(cè)熒光顯微鏡10×B-PC獲得的可視化圖像為真彩色圖像，即RGB圖像，三種基礎(chǔ)原色R，G，B，每個(gè)顏色有0～255個(gè)亮度。在MATLAB中存儲(chǔ)為M×N×3的像素?cái)?shù)據(jù)矩陣。每個(gè)像素的顏色由R，G，B三色的強(qiáng)度組合確定。若每個(gè)顏色用0～1之間的數(shù)值表示，每一個(gè)像素的3個(gè)顏色保存在數(shù)組的第三維，如（0,0,0）代表黑色，（1,1,1）代表白色。

（2）灰度圖像

灰度圖像也稱為單色圖像，也由一個(gè)二維數(shù)組表示一幅圖像，8位表示一個(gè)像素，在MATLAB中存儲(chǔ)為M×N×1的數(shù)據(jù)矩陣。0表示黑色，255表示白色，共有28=256個(gè)亮度等級(jí)，1～254表示不同的深淺灰色。如用雙精度類型表示的灰色圖像，每個(gè)像素在[0.0，1.0]范圍內(nèi)取值

（3）二值圖像

二值圖像也稱為二進(jìn)制圖像，為黑白圖像，用M×N×1數(shù)組來描述。組成圖像的像素值非0即1，0為黑色，1表示白色，沒有中間灰度值。易于顯示、識(shí)別圖像結(jié)構(gòu)特征。

對(duì)于科學(xué)研究常用的圖像轉(zhuǎn)換，可直接調(diào)用MATLAB函數(shù)：

函數(shù)im2bw可將RGB圖像、灰色圖像轉(zhuǎn)換成二值圖像。選擇Level[0,1]范圍內(nèi)的閾值參數(shù)，對(duì)圖像顏色映射表[0.0,1.0]進(jìn)行二值化。

函數(shù)rgb2gray可將RGB圖像轉(zhuǎn)換成灰色圖像，將彩色顏色映射表map轉(zhuǎn)換為灰度顏色映射表。

三、SBS改性瀝青的圖像處理

苯乙烯-丁二烯-苯乙烯三嵌段共聚物是目前道路改性瀝青領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的聚合物添加劑。由于SBS和瀝青在相對(duì)分子質(zhì)量、化學(xué)成分、結(jié)構(gòu)及基團(tuán)極性等方面存在較大差異，二者共混時(shí)難以形成穩(wěn)定的均相體系，通常采用兩種方法提高SBS改性瀝青的儲(chǔ)存穩(wěn)定性。其一為添加合適的助劑，如極性較弱的芳油類增溶劑、可誘發(fā)交聯(lián)的硫粉等穩(wěn)定劑以及納米ZnO等無機(jī)助劑；其二是直接對(duì)SBS進(jìn)行官能化改性，引入極性官能團(tuán)。

此外，需結(jié)合改性瀝青性能評(píng)價(jià)，篩選合適官能度的官能化SBS。研究表明，SBS改性劑在基質(zhì)瀝青中的顆粒細(xì)化程度和分散均勻度是改性瀝青技術(shù)的關(guān)鍵。熒光顯微鏡是改性瀝青質(zhì)量評(píng)價(jià)的重要輔助手段，它可以快速、簡(jiǎn)便地觀測(cè)到SBS在瀝青中的相態(tài)結(jié)構(gòu)，且重現(xiàn)性良好。資料表明，黃衛(wèi)東等對(duì)SBS改性瀝青顯微圖像的定量化已經(jīng)做了非常有益的工作。

1熒光顯微圖像采集

將一定量的70#基質(zhì)瀝青加熱至180℃，加入官能化SBS，摻量為5.5%，在HM-300型高速剪切混合乳化機(jī)4 000 r/min轉(zhuǎn)速下攪拌混合4 h，得到改性瀝青。

將攪拌均勻并加熱熔融的SBS改性瀝青，在上、中、下三個(gè)部位取樣，分別滴布在載玻片上，將蓋玻片從一端輕輕推到另一端，在推動(dòng)過程中盡量保證改性瀝青樣品內(nèi)部不產(chǎn)生氣泡且厚度均勻，并于熒光顯微鏡500倍條件下觀察其分散效果，配合數(shù)字成像系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)拍照、保存，獲得了n=3的重復(fù)樣本。

放大倍數(shù)可在300～500倍范圍內(nèi)選擇，混合效果好、粒徑細(xì)，可選放大倍數(shù)高一些，但圖像“視野”就小了，影響樣本的代表性。

2改性瀝青中SBS顆粒細(xì)度計(jì)算

采用MATLAB軟件對(duì)SBS改性瀝青熒光顯微圖片進(jìn)行處理、分析，將圖像經(jīng)過離散化處理后即得到由點(diǎn)陣構(gòu)成的數(shù)字圖像，見圖3～5，數(shù)字圖像實(shí)質(zhì)上就是被量化的二維矩陣。其分析處理步驟如下：

(1)以圖3熒光顯微圖片為例，運(yùn)行MATLAB軟件，讀取熒光顯微圖片樣本A。

(2)運(yùn)行MATLAB軟件中的im2bw函數(shù)對(duì)樣本A進(jìn)行黑白化處理，得到黑白二值圖(見圖4)，其中黑色部分代表瀝青，白色部分代表聚合物添加劑SBS；再運(yùn)行bwarea函數(shù)讀取圖像中白色部分像素點(diǎn)的總個(gè)數(shù)X，則X為白色部分的總面積，讀取圖像總像素點(diǎn)M×N，則白色部分混合物的面積比X/(M×N)=η。

(3)在相同條件下，在高速剪切混合機(jī)上、中、下三個(gè)部位取樣，可得n=3的面積比，計(jì)算其標(biāo)準(zhǔn)差表征混合均勻性。

(4)運(yùn)行MATLAB軟件中的bwmorph函數(shù)對(duì)樣本A(見圖4)鏈?zhǔn)綐洳娣种Щ旌辖Y(jié)構(gòu)進(jìn)行骨架化處理，處理后得到圖5，圖中的骨架線條就是圖4中白色部分的中心線；再運(yùn)行bwarea函數(shù)讀取圖中白色部分像素點(diǎn)個(gè)數(shù)Y，則Y為中心線的總長(zhǎng)度。

圖3 樣本A的熒光顯微圖片

圖4 樣本A的黑白二值圖像

圖5 樣本A的骨架化圖像

(5)根據(jù)框選平均值法的思想，即面積除以長(zhǎng)度，得到結(jié)構(gòu)細(xì)度，定義為ΦR，故相對(duì)結(jié)構(gòu)細(xì)度ΦR=X/Y，該值越小，表明結(jié)構(gòu)越細(xì)。

3結(jié)果與分析

為考察不同官能度對(duì)多官能化SBS(SBS-g-NAC)在瀝青中分散性的影響，分別選取官能度為0，13.81%(SBS-g-NAC-14)，27.39%(SBS-g-NAC-27)，30.58%(SBS-g-NAC-30) 及 46.09%(SBS-g-NAC-46)的SBS-g-NAC進(jìn)行瀝青混合分散性試驗(yàn)，其熒光顯微圖片的相對(duì)結(jié)構(gòu)細(xì)度計(jì)算結(jié)果見表1。

由表1可知，與SBS(FD=0)及其他官能度改性SBS相比，官能度為13.81%的SBS-g-NAC在瀝青中更細(xì)，分散更為均勻，分散相SBS-g-NAC與連續(xù)相瀝青的相分散程度最低，二者間形成交聯(lián)的空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，表明此官能度的SBS-g-NAC改性瀝青效果較好。

四、案例操作解讀

在了解了圖像的基本概念之后，下面對(duì)實(shí)際操作過程進(jìn)行詳細(xì)介紹。

表1 不同官能度多官能化SBS熒光顯微圖片的相對(duì)結(jié)構(gòu)細(xì)度(t=4 h)

以未改性SBS計(jì)算為例，其計(jì)算過程如下：

首先，將需要進(jìn)行處理的圖片統(tǒng)一設(shè)置其像素為274×366大小，統(tǒng)稱為十萬(wàn)像素。再讀入MATLAB，采用命令“imread”，其調(diào)用格式一般為 a=imread(‘filename’)，返回的a為M×N×3的矩陣，其中像素點(diǎn)的值介于0～255之間，其命令格式如下：

a=imread('C:UserscgsDesktopSBS接枝改性表征官能化SBS熒光圖片量化計(jì)算SBS.jpg')%讀入SBS熒光顯微圖像

imshow(a)%顯示SBS熒光顯微圖像

熒光顯微圖像a顯示結(jié)果見圖6。

圖6 SBS熒光顯微圖像的讀入

由圖6可見，讀入的圖像為RGB真彩色圖像。為了便于對(duì)圖像進(jìn)行分割處理、數(shù)字化計(jì)算，將SBS與背景相分離，使用閾值法對(duì)圖像進(jìn)行分割、轉(zhuǎn)化。調(diào)用MATLAB圖像處理工具箱中的“im2bw”函數(shù)，將RGB圖像轉(zhuǎn)化為黑白二值圖，其調(diào)用格式為a1=im2bw(a,level)，其中 level為 0～1 之間的值，稱為閾值，可根據(jù)不同專業(yè)領(lǐng)域需求設(shè)定，如不填寫，則默認(rèn)為0.5。

若level=x/255=0.5，則x=127，矩陣 a中亮度大于x的像素替換為1（白色），亮度小于x的像素替換為0（黑色），這樣即可將RGB圖像轉(zhuǎn)換為黑白二值圖。本文選用閾值level=0.2，其命令格式如下：

a1=im2bw(a,0.2)%將已讀入的圖像a轉(zhuǎn)換為黑白二值圖a1，閾值為0.2

imshow(a1)%顯示黑白二值圖a1

黑白二值圖a1顯示結(jié)果見圖7。

由圖7可知，白色部分為SBS，黑色部分為基質(zhì)瀝青。為了進(jìn)一步計(jì)算白色部分的長(zhǎng)度，需將黑白二值圖像轉(zhuǎn)換為骨架圖像，調(diào)用MATLAB圖像處理工具箱中的“bwmorph”函數(shù)，對(duì)圖像a1進(jìn)行骨架化處理，其調(diào)用格式為 a2=bwmorph(a1，operation，n)。n 為應(yīng)用形態(tài)學(xué)（operation）操作n次，n可以是Inf（即Infinite無窮次操作），這種情況下該操作被重復(fù)執(zhí)行直到圖像不再發(fā)生變化為止。

圖7 SBS改性瀝青黑白二值圖的轉(zhuǎn)化

Operation可以根據(jù)需要選擇不同功能的函數(shù)字符，本案例選用“skel”形態(tài)學(xué)操作，利用“Inf”操作直到圖像不再發(fā)生變化，其命令格式如下：

a2=bwmorph(a1,'skel',Inf)%對(duì)黑白二值圖a1進(jìn)行骨架化操作，操作Inf次，結(jié)果輸出為a2

imshow(a2)%顯示骨架化圖像a2

骨架化圖像a2顯示結(jié)果見圖8。

圖8 SBS改性瀝青骨架化圖像的轉(zhuǎn)化

由圖8可知，白色線條為SBS的長(zhǎng)度。為了計(jì)算SBS的相對(duì)結(jié)構(gòu)細(xì)度，需計(jì)算得到圖7中白色部分的面積，以及圖8中白色線條的長(zhǎng)度，可調(diào)用MATLAB圖像處理工具箱中的“bwarea”函數(shù)，對(duì)二值圖像a1中的白色像素點(diǎn)個(gè)數(shù)進(jìn)行計(jì)算，即為圖像中目標(biāo)對(duì)象的總面積，其命令格式如下：

x=bwarea(a1)%計(jì)算圖像a1中白色部分像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，即為SBS面積

y=bwarea(a2)%計(jì)算圖像a2中白色線條像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，即為SBS混合后線性長(zhǎng)度

z=x/y%計(jì)算得到白色部分的相對(duì)寬度，即為SBS的相對(duì)結(jié)構(gòu)細(xì)度z=2.4617

計(jì)算得到的z值即為SBS的相對(duì)結(jié)構(gòu)細(xì)度。同理，可以計(jì)算得到SBS-g-NAC-14及SBS-g-NAC-46的相對(duì)結(jié)構(gòu)細(xì)度，結(jié)果見表1。

五、討論

在高分子材料攪拌、混合、剪切過程中，研究對(duì)象改性劑的結(jié)構(gòu)細(xì)度、均勻性和微觀結(jié)構(gòu)網(wǎng)格化程度等也是高分子材料混合改性技術(shù)的關(guān)鍵。

MATLAB軟件在數(shù)字圖像處理方面具有圖像轉(zhuǎn)換、去噪濾波、增強(qiáng)變換等功能模塊。尤其是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)圖像處理方法是應(yīng)用于圖像處理和模式識(shí)別領(lǐng)域的新方法，內(nèi)容豐富、應(yīng)用廣泛。現(xiàn)節(jié)選可應(yīng)用于高分子材料混合特性研究的若干方法再作一簡(jiǎn)介和討論。

（1）函數(shù)bwarea(I)讀取二值圖像I中研究對(duì)象（像素值為1的像素點(diǎn)）總的像素點(diǎn)X。把像素點(diǎn)看作為單位長(zhǎng)度的正方形，所以總像素點(diǎn)可看作研究對(duì)象的總面積。

（2）函數(shù)bwmorph(I,'skel',Inf)對(duì)象骨架化。對(duì)鏈?zhǔn)綐洳嫘突旌辖Y(jié)構(gòu)、晶界閉合結(jié)構(gòu)等，可對(duì)二值圖像I進(jìn)行形態(tài)學(xué)operation中骨架化skel操作，可操作n次，也可Inf次，執(zhí)行到骨架化圖像不再發(fā)生變化為止（骨架寬度為一個(gè)像素點(diǎn)）。再運(yùn)行bwarea可讀取骨架化對(duì)象所占的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，即讀取Y總長(zhǎng)度。由此可得改性劑混合和晶界的相對(duì)細(xì)度X/Y。

（3）函數(shù)bwmorph(I,'remove')對(duì)象移除內(nèi)部像素點(diǎn)。對(duì)聚團(tuán)型混合結(jié)構(gòu)，圖像僅顯示二相混合界面，調(diào)運(yùn)bwarea可讀取混合界面長(zhǎng)度Y。

（4）函數(shù)bwulterode(I)對(duì)象極限腐蝕。對(duì)混合后團(tuán)聚的改性劑對(duì)象，極限腐蝕處理后對(duì)象變?yōu)閱蝹€(gè)像素點(diǎn)，調(diào)運(yùn)bwarea讀取極限腐蝕后總像素點(diǎn)Y，可得研究對(duì)象顆?；钠骄娣eX/Y。

（5）函數(shù)bwlabel(I,8)對(duì)象標(biāo)記。此處的8為像素間連通方式，平面上的45°×8即8個(gè)方向的連通，稱8連通。

對(duì)象連通區(qū)域內(nèi)的所有像素，分配相同編號(hào)進(jìn)行標(biāo)記，對(duì)不同連通區(qū)域分配不同編號(hào)，標(biāo)記處理后可得連通群落總的標(biāo)記數(shù)num。

（6）函數(shù)regionprops(I,properties)對(duì)象標(biāo)注后提取相應(yīng)的測(cè)變參數(shù)。而測(cè)變參數(shù)properties可選用area，equivdiameter等，運(yùn)行后可得每個(gè)連通區(qū)域的像素值，即面積和當(dāng)量直徑。由每個(gè)連通區(qū)域的當(dāng)量直徑可得平均當(dāng)量直徑和粒徑分布等?？蓪?duì)炭黑、納米SiO2等增強(qiáng)改性材料的聚團(tuán)、混合均勻性進(jìn)行表征。如果研究微泡高分子材料、微孔隔膜高分子材料，經(jīng)過圖像變換，氣泡-顆粒仍可使用此圖像處理方法。

筆者在1988年從蘭州到上海出差，花了2.65元購(gòu)買了一本《圖像識(shí)別技術(shù)及其應(yīng)用》。由于沒有計(jì)算機(jī)軟硬件支撐，閱后“基本”茫然。在本課題研究過程及本文討論過程中，教學(xué)相長(zhǎng)，購(gòu)買學(xué)習(xí)了《MATLAB圖像處理實(shí)例詳解》、《MATLAB數(shù)字圖像處理》，很有收獲，值得一讀。由于有資料介紹在混合特性研究中的圖像處理應(yīng)用了分形幾何中自相似原理，用分形維數(shù)來表征混合改性劑的網(wǎng)格化程度，又網(wǎng)購(gòu)了《分形幾何與分形插值》影印版（45元）?？鐚W(xué)科閱讀，閱后也“基本”茫然，不敢推薦介紹。

鑒于上?；ぱ芯吭杭夹g(shù)開發(fā)工作中，圖像定量化處理有相當(dāng)?shù)膽?yīng)用空間，我們合作完成本文，拋磚引玉，期望有更多的項(xiàng)目應(yīng)用。