第二十讲 高分子材料混合特性研究中的图像处理

徐静安 陈国顺 麦永懿

2014级陈国顺硕士，导师麦永懿教授、杨维成高工、李雪坤博士，撰写的学位论文“官能化SBS的制备及其在改性沥青中的应用研究”。笔者作为带教顾问跟踪立项、中期评估等，并参与2017年5月9日硕士论文答辩。近年来，笔者关注图像处理技术，很高兴陈国顺硕士采用MATLAB软件对苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物（SBS）改性沥青荧光显微图像处理学习、应用取得成效，定量表征高分子材料显微混合特性，A、B二元混合物的面积比，混合物的相对颗粒细度等。

一、图像应用概述

在科学研究工作中，图像作为研究过程及研究结果的可视化形式越来越受到重视，具有直观性和易理解性。利用检测工具窥视微观过程和结构成为各专业领域科学研究的共同追求。而随着测试成像的软硬件技术的发展，图像的成像技术从精细发展到微纳化，进一步到原子尺度；处理技术从定性发展到定量化，进一步智能化。

1982年，IBM 公司的 G·Binning和 H·Rohrer发明了扫描隧道显微镜。利用该仪器，能够在超高真空、超低温状态下操纵原子。原子人为排列的成像照片轰动了科技界，发明者也因此荣获1986年诺贝尔物理奖。

最近，科技界热议美国科学院最年轻华裔院士庄小威和诺贝尔奖“擦肩而过”的事件，庄小威的超高分辨荧光显示技术克服了光学显微镜衍射极限，利用光控开关，不断间歇照相，获得分子生物的运动轨迹，形成“随机光学重建显微（STORM）技术”。可是，由于在权威刊物发表论文晚一天等因素，同领域的研究者白兹格以“超分辨率荧光显微镜（PALM）”技术获2014年诺贝尔化学奖。

以工程技术开发为主的科学研究，也涉及图像及图像处理技术不少领域。笔者先后学习了彭东辉教授提供的超导基带电化学表面修饰检测用的原子力显微镜（AFM）资料；张玉梅教授提供的超高分子量聚乙烯材料检测用的透反射偏光显微镜资料；侯秀红高工提供的催化剂、分子筛等研究常用的表面检测扫描电镜SEM资料；李泓全高级工程师提供的生化研究中的定量荧光光度计聚合酶链式反应（PCR）资料等。

陈国顺硕士留院工作，在麦永懿教授积极支持之下，我们继续讨论、学习荧光显微图像的处理及进一步完善应用。

当然，本文重点讨论的SBS改性沥青荧光显微图像处理技术对涂料、阻燃树脂、功能性增强高分子材料、电子元器件封装白胶材料的研究等均有借鉴意义。

二、图像处理简介

1图像处理流程

本文暂不涉及大数据研究范式中利用深度神经网络进行图像识别的人工智能技术。实验研究中涉及图像及图像处理的概念流程如图1所示。

图1 图像处理概念流程

前述的不同仪器有不同的成像技术，不在此一一列举。本文讨论荧光显微照相，聚合物相受到短波光波照射时，可以射出较长波长的光波。如蓝光光源照射改性沥青，聚合物相SBS会反射出波长较长的黄光，而沥青相则不激发出任何光，呈黑色。从而SBS和沥青二相间界面清晰，可以成像观察到不同工艺条件下SBS聚合物相在沥青相中的微观相态结构。本文重点讨论图像处理技术。实验检测图像获得定量化结果后，才可能进一步耦合优化，可采用本讲座的试验设计方法等，获得优化结果。2图像类型的转换

对于应用者而言，“知其然”，合理正确地选用算法。引用《MATLAB图像处理实例详解》介绍图像转换关系，构建图2。

图2 图像转换关系

首先计算机如何看图像？对计算机来说，每个图像都是一系列特定排序的图点（像素），形成相应的像素（数据）矩阵，每个位置的像素点存储一组颜色码。

本文的SBS改性沥青显微图像离散化为点阵构成的数字图像M×N×3。垂直方向有M行数据点、水平方向有N列数据点，每个点颜色由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个基本色构成真彩色图像，也称RGB图像。根据研究工作需要对图像进行转换，在本研究工作范围内,仅涉及真彩色图像-灰色图像-二值图像之间的转换。

（1）真彩色图像

从实验检测荧光显微镜10×B-PC获得的可视化图像为真彩色图像，即RGB图像，三种基础原色R，G，B，每个颜色有0～255个亮度。在MATLAB中存储为M×N×3的像素数据矩阵。每个像素的颜色由R，G，B三色的强度组合确定。若每个颜色用0～1之间的数值表示，每一个像素的3个颜色保存在数组的第三维，如（0,0,0）代表黑色，（1,1,1）代表白色。

（2）灰度图像

灰度图像也称为单色图像，也由一个二维数组表示一幅图像，8位表示一个像素，在MATLAB中存储为M×N×1的数据矩阵。0表示黑色，255表示白色，共有28=256个亮度等级，1～254表示不同的深浅灰色。如用双精度类型表示的灰色图像，每个像素在[0.0，1.0]范围内取值

（3）二值图像

二值图像也称为二进制图像，为黑白图像，用M×N×1数组来描述。组成图像的像素值非0即1，0为黑色，1表示白色，没有中间灰度值。易于显示、识别图像结构特征。

对于科学研究常用的图像转换，可直接调用MATLAB函数：

函数im2bw可将RGB图像、灰色图像转换成二值图像。选择Level[0,1]范围内的阈值参数，对图像颜色映射表[0.0,1.0]进行二值化。

函数rgb2gray可将RGB图像转换成灰色图像，将彩色颜色映射表map转换为灰度颜色映射表。

三、SBS改性沥青的图像处理

苯乙烯-丁二烯-苯乙烯三嵌段共聚物是目前道路改性沥青领域中应用最广泛的聚合物添加剂。由于SBS和沥青在相对分子质量、化学成分、结构及基团极性等方面存在较大差异，二者共混时难以形成稳定的均相体系，通常采用两种方法提高SBS改性沥青的储存稳定性。其一为添加合适的助剂，如极性较弱的芳油类增溶剂、可诱发交联的硫粉等稳定剂以及纳米ZnO等无机助剂；其二是直接对SBS进行官能化改性，引入极性官能团。

此外，需结合改性沥青性能评价，筛选合适官能度的官能化SBS。研究表明，SBS改性剂在基质沥青中的颗粒细化程度和分散均匀度是改性沥青技术的关键。荧光显微镜是改性沥青质量评价的重要辅助手段，它可以快速、简便地观测到SBS在沥青中的相态结构，且重现性良好。资料表明，黄卫东等对SBS改性沥青显微图像的定量化已经做了非常有益的工作。

1荧光显微图像采集

将一定量的70#基质沥青加热至180℃，加入官能化SBS，掺量为5.5%，在HM-300型高速剪切混合乳化机4 000 r/min转速下搅拌混合4 h，得到改性沥青。

将搅拌均匀并加热熔融的SBS改性沥青，在上、中、下三个部位取样，分别滴布在载玻片上，将盖玻片从一端轻轻推到另一端，在推动过程中尽量保证改性沥青样品内部不产生气泡且厚度均匀，并于荧光显微镜500倍条件下观察其分散效果，配合数字成像系统和计算机拍照、保存，获得了n=3的重复样本。

放大倍数可在300～500倍范围内选择，混合效果好、粒径细，可选放大倍数高一些，但图像“视野”就小了，影响样本的代表性。

2改性沥青中SBS颗粒细度计算

采用MATLAB软件对SBS改性沥青荧光显微图片进行处理、分析，将图像经过离散化处理后即得到由点阵构成的数字图像，见图3～5，数字图像实质上就是被量化的二维矩阵。其分析处理步骤如下：

(1)以图3荧光显微图片为例，运行MATLAB软件，读取荧光显微图片样本A。

(2)运行MATLAB软件中的im2bw函数对样本A进行黑白化处理，得到黑白二值图(见图4)，其中黑色部分代表沥青，白色部分代表聚合物添加剂SBS；再运行bwarea函数读取图像中白色部分像素点的总个数X，则X为白色部分的总面积，读取图像总像素点M×N，则白色部分混合物的面积比X/(M×N)=η。

(3)在相同条件下，在高速剪切混合机上、中、下三个部位取样，可得n=3的面积比，计算其标准差表征混合均匀性。

(4)运行MATLAB软件中的bwmorph函数对样本A(见图4)链式树叉分支混合结构进行骨架化处理，处理后得到图5，图中的骨架线条就是图4中白色部分的中心线；再运行bwarea函数读取图中白色部分像素点个数Y，则Y为中心线的总长度。

图3 样本A的荧光显微图片

图4 样本A的黑白二值图像

图5 样本A的骨架化图像

(5)根据框选平均值法的思想，即面积除以长度，得到结构细度，定义为ΦR，故相对结构细度ΦR=X/Y，该值越小，表明结构越细。

3结果与分析

为考察不同官能度对多官能化SBS(SBS-g-NAC)在沥青中分散性的影响，分别选取官能度为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进行沥青混合分散性试验，其荧光显微图片的相对结构细度计算结果见表1。

由表1可知，与SBS(FD=0)及其他官能度改性SBS相比，官能度为13.81%的SBS-g-NAC在沥青中更细，分散更为均匀，分散相SBS-g-NAC与连续相沥青的相分散程度最低，二者间形成交联的空间网格结构，表明此官能度的SBS-g-NAC改性沥青效果较好。

四、案例操作解读

在了解了图像的基本概念之后，下面对实际操作过程进行详细介绍。

表1 不同官能度多官能化SBS荧光显微图片的相对结构细度(t=4 h)

以未改性SBS计算为例，其计算过程如下：

首先，将需要进行处理的图片统一设置其像素为274×366大小，统称为十万像素。再读入MATLAB，采用命令“imread”，其调用格式一般为 a=imread(‘filename’)，返回的a为M×N×3的矩阵，其中像素点的值介于0～255之间，其命令格式如下：

a=imread('C:UserscgsDesktopSBS接枝改性表征官能化SBS荧光图片量化计算SBS.jpg')%读入SBS荧光显微图像

imshow(a)%显示SBS荧光显微图像

荧光显微图像a显示结果见图6。

图6 SBS荧光显微图像的读入

由图6可见，读入的图像为RGB真彩色图像。为了便于对图像进行分割处理、数字化计算，将SBS与背景相分离，使用阈值法对图像进行分割、转化。调用MATLAB图像处理工具箱中的“im2bw”函数，将RGB图像转化为黑白二值图，其调用格式为a1=im2bw(a,level)，其中 level为 0～1 之间的值，称为阈值，可根据不同专业领域需求设定，如不填写，则默认为0.5。

若level=x/255=0.5，则x=127，矩阵 a中亮度大于x的像素替换为1（白色），亮度小于x的像素替换为0（黑色），这样即可将RGB图像转换为黑白二值图。本文选用阈值level=0.2，其命令格式如下：

a1=im2bw(a,0.2)%将已读入的图像a转换为黑白二值图a1，阈值为0.2

imshow(a1)%显示黑白二值图a1

黑白二值图a1显示结果见图7。

由图7可知，白色部分为SBS，黑色部分为基质沥青。为了进一步计算白色部分的长度，需将黑白二值图像转换为骨架图像，调用MATLAB图像处理工具箱中的“bwmorph”函数，对图像a1进行骨架化处理，其调用格式为 a2=bwmorph(a1，operation，n)。n 为应用形态学（operation）操作n次，n可以是Inf（即Infinite无穷次操作），这种情况下该操作被重复执行直到图像不再发生变化为止。

图7 SBS改性沥青黑白二值图的转化

Operation可以根据需要选择不同功能的函数字符，本案例选用“skel”形态学操作，利用“Inf”操作直到图像不再发生变化，其命令格式如下：

a2=bwmorph(a1,'skel',Inf)%对黑白二值图a1进行骨架化操作，操作Inf次，结果输出为a2

imshow(a2)%显示骨架化图像a2

骨架化图像a2显示结果见图8。

图8 SBS改性沥青骨架化图像的转化

由图8可知，白色线条为SBS的长度。为了计算SBS的相对结构细度，需计算得到图7中白色部分的面积，以及图8中白色线条的长度，可调用MATLAB图像处理工具箱中的“bwarea”函数，对二值图像a1中的白色像素点个数进行计算，即为图像中目标对象的总面积，其命令格式如下：

x=bwarea(a1)%计算图像a1中白色部分像素点个数，即为SBS面积

y=bwarea(a2)%计算图像a2中白色线条像素点个数，即为SBS混合后线性长度

z=x/y%计算得到白色部分的相对宽度，即为SBS的相对结构细度z=2.4617

计算得到的z值即为SBS的相对结构细度。同理，可以计算得到SBS-g-NAC-14及SBS-g-NAC-46的相对结构细度，结果见表1。

五、讨论

在高分子材料搅拌、混合、剪切过程中，研究对象改性剂的结构细度、均匀性和微观结构网格化程度等也是高分子材料混合改性技术的关键。

MATLAB软件在数字图像处理方面具有图像转换、去噪滤波、增强变换等功能模块。尤其是数学形态学图像处理方法是应用于图像处理和模式识别领域的新方法，内容丰富、应用广泛。现节选可应用于高分子材料混合特性研究的若干方法再作一简介和讨论。

（1）函数bwarea(I)读取二值图像I中研究对象（像素值为1的像素点）总的像素点X。把像素点看作为单位长度的正方形，所以总像素点可看作研究对象的总面积。

（2）函数bwmorph(I,'skel',Inf)对象骨架化。对链式树叉型混合结构、晶界闭合结构等，可对二值图像I进行形态学operation中骨架化skel操作，可操作n次，也可Inf次，执行到骨架化图像不再发生变化为止（骨架宽度为一个像素点）。再运行bwarea可读取骨架化对象所占的像素点个数，即读取Y总长度。由此可得改性剂混合和晶界的相对细度X/Y。

（3）函数bwmorph(I,'remove')对象移除内部像素点。对聚团型混合结构，图像仅显示二相混合界面，调运bwarea可读取混合界面长度Y。

（4）函数bwulterode(I)对象极限腐蚀。对混合后团聚的改性剂对象，极限腐蚀处理后对象变为单个像素点，调运bwarea读取极限腐蚀后总像素点Y，可得研究对象颗粒化的平均面积X/Y。

（5）函数bwlabel(I,8)对象标记。此处的8为像素间连通方式，平面上的45°×8即8个方向的连通，称8连通。

对象连通区域内的所有像素，分配相同编号进行标记，对不同连通区域分配不同编号，标记处理后可得连通群落总的标记数num。

（6）函数regionprops(I,properties)对象标注后提取相应的测变参数。而测变参数properties可选用area，equivdiameter等，运行后可得每个连通区域的像素值，即面积和当量直径。由每个连通区域的当量直径可得平均当量直径和粒径分布等。可对炭黑、纳米SiO2等增强改性材料的聚团、混合均匀性进行表征。如果研究微泡高分子材料、微孔隔膜高分子材料，经过图像变换，气泡-颗粒仍可使用此图像处理方法。

笔者在1988年从兰州到上海出差，花了2.65元购买了一本《图像识别技术及其应用》。由于没有计算机软硬件支撑，阅后“基本”茫然。在本课题研究过程及本文讨论过程中，教学相长，购买学习了《MATLAB图像处理实例详解》、《MATLAB数字图像处理》，很有收获，值得一读。由于有资料介绍在混合特性研究中的图像处理应用了分形几何中自相似原理，用分形维数来表征混合改性剂的网格化程度，又网购了《分形几何与分形插值》影印版（45元）。跨学科阅读，阅后也“基本”茫然，不敢推荐介绍。

鉴于上海化工研究院技术开发工作中，图像定量化处理有相当的应用空间，我们合作完成本文，抛砖引玉，期望有更多的项目应用。