Le point de fusion capillaire traditionnel repose sur l'observation de l'œil humain et juge qu'il existe une erreur subjective au moment de la fusion initiale (apparition de la première goutte de liquide) par rapport à la fusion totale (disparition du solide). La technologie de reconnaissance automatique basée sur des algorithmes de traitement d'image permet d'objectiver et de préciser les mesures en segmentant avec précision les caractéristiques visuelles clés du processus de fusion. Son processus algorithmique de base est le suivant:

1. Prétraitement d'image et localisation de zone d'échantillon:

L'algorithme commence par prétraiter la séquence vidéo acquise, y compris le débruitage par filtrage gaussien et l'amélioration du contraste pour mettre en évidence l'échantillon à l'intérieur du capillaire. Par la suite, les régions capillaires fixes (roi) sont précisément localisées et segmentées à l'aide d'algorithmes de détection de bords ou d'adaptation de gabarit, excluant les interférences de fond et jetant les bases d'une analyse ultérieure.

2. Détection précise du point de fusion initial - basé sur la mutation de texture et de forme:

C’est la première clé de la segmentation. La poudre solide présente des caractéristiques texturales spécifiques au stade initial. L'algorithme surveille les variations d'une région à l'intérieur du roi en calculant des caractéristiques statistiques de niveau de gris telles que l'écart type ou des caractéristiques de texture telles que l'entropie basée sur une matrice symbiotique de niveau de gris. Lorsque la fusion initiale se produit, des gouttelettes apparaissent dans les zones locales, ce qui entraîne des mutations dans l'uniformité de la texture et une transition significative se produit avec les valeurs caractéristiques ci - dessus. En combinaison avec la méthode de la différence de trame, on détecte une zone de variation locale dont l'instant correspondent est décidé comme point de fusion initial. Cette étape surmonte l'inconvénient de l'œil humain qui réagit de manière retardée au phénomène de fusion initiale subtile.

Détermination précise du point de fusion total – basée sur l’analyse du profil et de la transmission lumineuse:

C’est la deuxième clé de la segmentation. Au fur et à mesure que la fusion progresse, le profil solide continue de se contracter. L'algorithme décrit avec précision la morphologie de la colonne solide par extraction de bords avec suivi de contour, comme l'opérateur Canny avec le modèle de contour actif. Le jugement de la fusion totale est la disparition du contour solide. Des règles de calcul plus avancées surveillent simultanément le niveau de gris moyen ou la transmission lumineuse de l'ensemble du roi. Le solide disparaît instantanément et la transmission de la lumière à la base du capillaire augmente considérablement, entraînant un changement progressif de la valeur globale du niveau de gris. L'algorithme décide que l'instant auquel correspond ce point d'inflexion est le point de fusion total, évitant l'incertitude de l'œil humain quant au moment où il juge que "la dernière petite particule a disparu".

Conclusion: en transformant les informations visuelles du processus de fusion en caractéristiques quantifiables de texture, de contour et de niveaux de gris, l'algorithme de traitement d'image permet une segmentation précise et automatique des deux phases physiques de fusion initiale et totale. Non seulement cette étude améliore considérablement la répétabilité et la précision des mesures de point de fusion, mais elle fournit également une base solide pour la numérisation et l'analyse intelligente des données expérimentales.