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洞见博客

¿Qué método de análisis es más apropiado para los materiales de mi muestra?

作者  -
Microscopio y software de análisis de Olympus

Aspectos básicos del análisis de fase, análisis de porosidad y distribución de partículas

En la microscopía industrial existen muchas formas de cuantificar los materiales de las muestras. Hoy, analizaremos tres métodos específicos y hablaremos de sus similitudes y sus diferencias. El análisis de fase, el análisis de porosidad y la distribución de partículas emplean técnicas de segmentación del valor umbral por color y luz para identificar materiales en las muestras, generando datos de forma distinta en la aplicación.


Análisis de fase avanzadoAnálisis de fase

El análisis de fase es una de las formas más elementales de identificar y clasificar los diversos materiales presentes en una muestra. Cuando se visualiza una muestra a través del microscopio y se ven todos los materiales como colores únicos o valores de grises (una fase), el software de procesamiento de imágenes ha separado esos materiales por medio del proceso de segmentación del valor umbral para cada material específico. Cada material (fase) se muestra como un porcentaje de la imagen total o de una región de interés, para poder saber rápidamente si las proporciones de materiales en una muestra son correctas. Las aplicaciones típicas para este tipo de análisis serían los controles de calidad en soldadura, la fundición de metales, las microestructuras de acero y los materiales compuestos.


Análisis de porosidad

Análisis de porosidad

El análisis de porosidad empieza de forma similar a un análisis de fase pero proporciona datos específicos para el proceso de medición. En este caso, la segmentación del valor umbral se utiliza para identificar los poros de una muestra. Dado que el tamaño de poro algunas veces es crítico, existen filtros para eliminar los poros que son demasiado pequeños o demasiado grandes. Se obtiene el porcentaje de porosidad, la densidad del poro y el tamaño máximo del poro. De esta forma, los resultados pueden basarse en toda la imagen o en una región de interés. Las aplicaciones típicas para el análisis de porosidad incluyen las carencias en materiales químicos y la porosidad en espumas.


 


Distribución de partículas

Distribución de partículas

La distribución de partículas funciona de forma similar pero, en este caso, los datos pueden distribuirse en distintas clasificaciones partiendo de su tamaño. El tamaño es evaluado de forma distinta dependiendo de la aplicación, por lo que pueden usarse opciones de área, Feret máximo o diámetro de círculo equivalente para determinar la clasificación de tamaño. La distribución de clasificación también puede evaluarse de forma distinta en función de la aplicación, por lo que pueden escogerse opciones como el recuento de partículas, el porcentaje de partículas o el porcentaje de partículas de área ponderada. Las aplicaciones típicas para la distribución de partículas incluyen la estabilidad en suspensión (p. ej. sedimentos, pinturas), la eficacia de suministro (p. ej. inhaladores de asma), la textura y la sensación (p. ej. ingredientes alimentarios) y el aspecto (p. ej. tintas y revestimientos en polvo).


Solución de recuento y mediciónOtros métodos analíticos

Si ninguno de los métodos satisface sus requisitos específicos, una solución completa de detección y clasificación de objetos puede ser la mejor solución. La función de recuento y medición emplea la detección de umbrales para identificar los materiales de una muestra. La clasificación y la distribución pueden realizarse usando más de 50 opciones distintas que incluyen la forma, el tamaño, la posición y las propiedades de píxel. Para ajustar los datos de los resultados pueden usarse filtros junto con cada clasificación. Todos los datos pueden exportarse a cuadernos de trabajo e informes para presentar de forma clara sus resultados.

Content Manager

Phil Graham has undergraduate degrees in history and anthropology, a master’s degree in the humanities from the University of Chicago, and a PhD in anthropology from the University of Connecticut. He spent many years teaching writing-intensive college courses before joining Evident. Phil enjoys using his training in the social sciences to communicate with the public about advanced technologies and products. 

十一月 14, 2017
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