scholarly journals Идентификация пор ультрафильтрационных мембран на основе электронно-микроскопических исследований

Author(s):  
Сергей Иванович Лазарев ◽  
Дмитрий Николаевич Коновалов ◽  
Сергей Владимирович Ковалев ◽  
Владимир Юрьевич Рыжкин ◽  
Константин Константинович Полянский ◽  
...  

В работе проанализированы методы, способы, приемы и прикладные программы для идентификации пор в полимерных мембранах. На основе сравнения достоинств и недостатков методов предложен подход к разработке программной реализации исследования пор полимерных полупроницаемых мембран. Объектами исследования служили ультрафильтрационные мембраны вида УАМ-50, УАМ-100, УПМ-К, УПМ-100, выбор которых обеспечен высокой задерживающей способностью, хорошей производительностью и наибольшей применяемостью в промышленной практике. Приведена методика по расчету коэффициента засоренности мембран, которая позволяет определить срок эффективной работы ультрафильтрационных мембран, элементов и установок при баромембранном и электробаромембранном разделении, концентрировании и очистке промышленных растворов и стоков. Выделенные участки ультрафильтрационных мембран УАМ-50, УАМ-100, УПМ-К, УПМ-100 площадью 1000000 нм2 обрабатывались при помощи Matlab 2017 таким образом, что были получены основные параметры, такие как средний диаметр засоренности (диаметры пор и коэффициент засоренности мембран). При обработке больших массивов данных по средним диаметрам пор и коэффициенту засоренности мембран использовался ПК, который позволил снизить и рассчитать погрешность выполненных измерений при помощи стандартных методов математической статистики. Расчет коэффициента засоренности мембран производили при помощи программы, изучающей описание основных функций imaging processing toolbox. Разработанный метод существенно сокращает время эксперимента и позволяет автоматизировано рассчитывать количество объектов, среднюю площадь, диаметр пор на сорбционной поверхности. Метод, сочетающий электронно-микроскопические исследования, обработку изображений Otsu's method, программную реализацию в Matlab 2017, дают возможность получить достоверные и воспроизводимые данные по морфологии поверхности ультрафильтрационных мембран УАМ-50, УАМ-100, УПМ-К, УПМ-100, опирающихся на статистическую обработку большой выборки данных, полученных в результате электронно-микроскопических исследований. Анализ экспериментальных данных, полученных автоматизированным методом, показал, что средняя площадь объекта наименьшая для мембраны УПМ-К и наибольшая для мембраны УАМ-50, а средний диаметр пор поверхности исследуемых мембран находится в интервале от 51 до 60 нм, что сопоставимо с литературными данными, полученных другими методами. При этом коэффициент засоренности выше для мембраны УПМ-К и ниже для мембраны УПМ-100.

2018 ◽  
Vol 69 (2) ◽  
pp. 521-524
Author(s):  
Magda Ecaterina Antohe ◽  
Doriana Agop Forna ◽  
Cristina Gena Dascalu ◽  
Norina Consuela Forna

The application of certain digital processing techniques offers the possibility of extra accuracy in the interpretation of paraclinical examinations of this type, with profound implications in the diagnosis as well as in the hierarchy of the treatment plan. The purpose of this study is to identify the type of imaging processing for the identification of pathological elements from orthopantomographies and articular tomographies. A number of 20 orthopantomographies and 15 temporo-mandibular joint tomography have undergone through various image enhancement techniques. Various methods of image enhancement (enhancement) have been used for those procedures whereby it becomes more useful in the following aspects: specific details are highlighted; noise is eliminated; the image becomes more visually attractive. The workings were done in Corel PhotoPaint 7.0, using the automatic procedures available.The choice of a particular type of image enhancement technique has been selected for each type of pathology found in orthopantomographies or articular tomography, providing the best accuracy for an optimal imaging interpretation that underpins a precision diagnosis.Of the most useful imaging processing in the optimization of the orthopantomographic image accuracy the point-to-point transformations are to be noted. The image processing proposed in this article focused primarily on improving the radiological image attributes to highlight specific anatomical structures, and secondly, the contour detection, where it was necessary for the diagnostic purposes as well.


2011 ◽  
Vol 121-126 ◽  
pp. 2141-2145 ◽  
Author(s):  
Wei Gang Yan ◽  
Chang Jian Wang ◽  
Jin Guo

This paper proposes a new image segmentation algorithm to detect the flame image from video in enclosed compartment. In order to avoid the contamination of soot and water vapor, this method first employs the cubic root of four color channels to transform a RGB image to a pseudo-gray one. Then the latter is divided into many small stripes (child images) and OTSU is employed to perform child image segmentation. Lastly, these processed child images are reconstructed into a whole image. A computer program using OpenCV library is developed and the new method is compared with other commonly used methods such as edge detection and normal Otsu’s method. It is found that the new method has better performance in flame image recognition accuracy and can be used to obtain flame shape from experiment video with much noise.


2006 ◽  
Author(s):  
Shengpan Zhu ◽  
Huirong Xu ◽  
Yibin Ying ◽  
Huanyu Jiang

2018 ◽  
Vol 8 (9) ◽  
pp. 1628 ◽  
Author(s):  
Shiyang Zhou ◽  
Shiqian Wu ◽  
Huaiguang Liu ◽  
Yang Lu ◽  
Nianzong Hu

Surface defect segmentation supports real-time surface defect detection system of steel sheet by reducing redundant information and highlighting the critical defect regions for high-level image understanding. Existing defect segmentation methods usually lack adaptiveness to different shape, size and scale of the defect object. Based on the observation that the defective area can be regarded as the salient part of image, a saliency detection model using double low-rank and sparse decomposition (DLRSD) is proposed for surface defect segmentation. The proposed method adopts a low-rank assumption which characterizes the defective sub-regions and defect-free background sub-regions respectively. In addition, DLRSD model uses sparse constrains for background sub-regions so as to improve the robustness to noise and uneven illumination simultaneously. Then the Laplacian regularization among spatially adjacent sub-regions is incorporated into the DLRSD model in order to uniformly highlight the defect object. Our proposed DLRSD-based segmentation method consists of three steps: firstly, using DLRSD model to obtain the defect foreground image; then, enhancing the foreground image to establish the good foundation for segmentation; finally, the Otsu’s method is used to choose an optimal threshold automatically for segmentation. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art approaches in terms of both subjective and objective tests. Meanwhile, the proposed method is applicable to industrial detection with limited computational resources.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document