CN105210114B - 用于分析涂料添加剂性能的设备和方法 - Google Patents

Abstract

一种产品测试装置被描述成具有被配置为捕捉样本的一个或多个图像的一个或多个成像器、与该一个或多个成像器通信的处理器以及与该处理器通信的非暂时性处理器可读介质，其中该样本具有应用于基底的基底涂层。该非暂时性处理器可读介质存储有处理器可执行指令，当这些指令被执行时，使得处理器从该一个或多个成像器接收该一个或多个图像。随后，处理器通过对图像的像素中的照明变化进行滤波来对该一个或多个图像进行处理，以识别固化/未固化的基底涂层的一个或多个图像中的一个或多个感兴趣对象。处理器对该一个或多个感兴趣对象的一个或多个属性进行量化。随后，处理器可执行指令使处理器生成对该一个或多个感兴趣对象的量化进行指示的一个或多个信号。

Description

用于分析涂料添加剂性能的设备和方法

相关申请的交叉引用

本申请基于35U.S.C.119(e)要求享受于2013年5月6日提交的美国临时专利申请序列号No.61/820,004的优先权，故以引用方式将其全部内容明确地并入本文。

技术领域

概括地说，所公开的和主张权利的本发明构思涉及产品测试装置。更具体地说，该装置包括具有显微成像设备的显微镜以及至少一个数据处理系统。该显微成像设备被配置为捕捉对样本进行指示的一个或多个图像，该样本具有应用于基底的基底涂层。所述数据处理系统具有处理器、一个或多个非暂时性处理器可读介质、以及在非暂时性处理器可读介质上存储的处理器可执行指令，当所述处理器可执行指令被执行时，使得处理器接收由显微成像设备捕捉的一个或多个图像。随后，处理器通过对所述一个或多个图像中的照明变化进行滤波来对所述一个或多个图像进行处理，以识别基底涂层中的一个或多个感兴趣对象；以及对所述一个或多个感兴趣对象进行量化；以及生成对所述一个或多个感兴趣对象的量化进行指示的信号。

背景技术

涂料工业不断地发展以跟上新兴技术与消费趋势的步伐。一些这种趋势是由性能、成本、环境和监管关注来驱动的TiO₂优化、低气味、低VOC、绿色材料、以及可持续材料等等。这些趋势在全球范围内对于通过显著地改变涂料配方在这些新型涂层系统中实现性能的配方调制人员以及专用化学品公司提出了挑战。一些示例包括：对乳液、流变改性剂成分和含量、聚结剂、表面活性剂和乙二醇等等进行改变。这些配方改变通常导致在对这些新涂料进行制造、封装和应用时，增加微泡沫和大泡沫的水平，此时传统的泡沫控制剂(FCA)通常被确定为效率不高或不够有效。

这些挑战驱动了对用于泡沫控制的新添加剂的开发，新的添加剂在破坏泡沫时更有效，但并不会负面地影响诸如膜质量、光泽度等等之类的其它涂膜属性。在开发和测试期间，通常通过包括表面活性剂溶液中的泡沫击破、处理涂料中的泡沫、应用涂料中的泡沫和兼容性的方法，来评估泡沫控制添加剂和试剂的性能。这些方法包括摇动器研究、闭环循环测试、空气夹带、刷涂、泡沫轻击、滚出(rollout)、通过视觉观察的气泡破灭、刮涂来确定表面缺陷、光泽度、颜色接受性和着色强度。表面活性剂系统中的泡沫击破试验，可能并不代表实际涂料系统中的泡沫性能。一些测试方法(特别是对于应用泡沫来说)允许样本涂层候选物之间具有差别，但这些方法中的评估往往是最薄弱的环节。通常，这些评估通常在本质和主观上是定性的，其基于执行该评估的人员。通常，基于相对的任意排名系统来表示结果，并且在样本涂层候选物之间进行区分是困难的。

泡沫控制剂或添加剂的一种评估标准是气泡破灭，其是泡沫气泡崩溃的速率。气泡破灭的评估是不平凡的，并且传统上通过视觉观察来监视。通常，将气泡破灭记录成在五分钟的时间段内，气泡破灭百分之九十到百分之百所花费的时间，或者表示成在任意尺度上气泡破灭速率的相对排名。这种主观性评估方法缺乏准确性和可重复性。因此，需要新的技术来准确地描绘泡沫控制剂的特性，区分泡沫控制剂性能，并为消泡机制提供额外的洞察。

发明内容

提供该概括部分以介绍在具体实施方式中进一步描述的精选的构思。该概括部分并不是旨在标识所主张权利的主题内容的重要特征或者关键特征，也不是旨在用作为帮助限制所主张权利的主题内容的范围。

在一个实施例中，描述了一种产品测试装置。该产品测试装置具有：一个或多个成像器，所述一个或多个成像器被配置为捕捉样本的一个或多个图像，其中该样本具有应用于基底的基底涂层；与所述一个或多个成像器通信的处理器；以及与所述处理器通信的非暂时性处理器可读介质。所述非暂时性处理器可读介质存储有处理器可执行指令，当所述处理器可执行指令被执行时，使得所述处理器接收由所述一个或多个成像器捕捉的所述基底涂层的所述一个或多个图像。所述处理器可执行指令使得所述处理器通过对所述一个或多个图像的像素中的照明变化进行滤波来对所述一个或多个图像进行处理，以识别所述基底涂层的所述一个或多个图像中的一个或多个感兴趣对象。随后，所述处理器可执行指令使得所述处理器对所述一个或多个感兴趣对象的一个或多个属性进行量化。随后，所述处理器可执行指令使得所述处理器生成对所述一个或多个感兴趣对象的所述量化进行指示的一个或多个信号。

在另一个实施例中，将产品测试装置描述成具有含有显微成像设备的显微镜、以及操作性连接到所述显微镜的至少一个数据处理系统，其中所述显微成像设备被配置为捕捉对样本进行指示的一个或多个图像，所述样本具有应用于基底的基底涂层。所述数据处理系统具有处理器、一个或多个非暂时性处理器可读介质、以及在所述非暂时性处理器可读介质上存储的处理器可执行指令，当所述处理器可执行指令被执行时，使得所述处理器接收由所述显微成像设备捕捉的所述一个或多个图像。随后，所述处理器通过对所述一个或多个图像中的照明变化进行滤波来对所述一个或多个图像进行处理，以识别所述基底涂层中的一个或多个感兴趣对象。随后，所述处理器对所述一个或多个感兴趣对象进行量化，并生成对所述一个或多个感兴趣对象的所述量化进行指示的信号。

在另一种型式中，一个或多个非暂时性处理器可读介质被描述成存储有处理器可执行指令，当所述处理器可执行指令由一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器接收一个或多个图像，所述一个或多个图像指示应用于基底的基底涂层的样本。随后，所述一个或多个处理器可执行指令使得所述处理器在所述基底涂层中的一个或多个感兴趣对象和所述一个或多个图像中的其它对象之间进行区分。随后，所述一个或多个处理器对所述一个或多个图像中的一个或多个感兴趣对象进行量化，并生成对一个或多个二值图像中的一个或多个感兴趣对象的量化进行指示的信号。

在另一种型式中，描述了一种方法。通过分析样本的图像来执行该方法。所述样本具有应用于基底的基底涂层。通过具有处理器、一个或多个非暂时性处理器可读介质和处理器可执行指令的数据处理系统来分析所述图像，其中所述处理器可执行指令被配置为对所述图像进行处理，并对所述基底涂层中的一个或多个感兴趣对象进行量化。通过以下操作来进一步执行该方法：通过对所述图像的像素中的照明变化进行滤波来对所述图像进行处理，以识别所述基底涂层的所述图像中的所述一个或多个感兴趣对象。通过以下操作来进一步执行该方法：对所述一个或多个感兴趣对象进行量化，并生成对所述一个或多个感兴趣对象的所述量化进行指示的一个或多个信号。

附图说明

图1是根据本公开内容的产品测试装置的示例性实施例的示意图。

图2是根据本公开内容，在非暂时性处理器可读介质上存储的处理器可执行指令的执行的框图。

图3是根据本公开内容，由产品测试装置的成像器捕捉的示例性图像的实施例。

图4是根据本公开内容，由产品测试装置对图3的图像处理后的示例性经滤波图像的实施例。

图5是根据本公开内容，由产品测试装置对图4的经滤波图像处理后的示例性二值图像的实施例。

具体实施方式

在详细地解释本文所公开的本发明构思的至少一个实施例之前，应当理解的是，本发明构思并不局限于其应用于下面描述中阐述的或者在附图中描绘的部件或步骤或方法的结构和配置的细节。本文所公开的本发明构思可以具有其它实施例，或者能够是以不同方式来实施或执行。此外，应当理解的是，本文使用的措词和术语是为了描述的目的而不应该被认为是任何方式的限制。

在下面的本发明构思的实施例的详细描述中，为了提供对本发明构思的更加透彻的理解，对众多特定细节进行了阐述。但是，对本领域普通技术人员来说将显而易见的是，可以在不使用这些特定细节的情况下实现本公开内容中的这些本发明构思。为了避免对本公开内容造成不必要的困惑，没有详细描述公知的特征。

概括地说，本文所公开的本发明构思针对于用于测试产品的方法和系统，更具体地但非限制性地涉及一种产品测试装置，以用于在向基底应用基底涂层之后，对具有未知性能特性的基底涂层中的感兴趣对象(例如，气泡)的数量进行测量，将所测量的数量转换成用于表示要进行测试的基底涂层的一个或多个性能特性的输出信号。因此，在向基底应用基底涂层之后，产品测试装置可以提供关于该基底涂层表现如何的量化分析。下文在对称为“涂料”的基底涂层进行测试的背景下，描述该产品测试装置，其中在无气泡；沙粒，灰尘和其它异物；以及其它缺陷的情况下，基底涂层通常具有均匀的外观；但应当理解的是，当前的本发明构思等同地适用于包括消费产品、工业产品等等的其它类型的基底涂层，如本领域普通技术人员利用本公开内容所应当理解的。

如本文所使用的，术语“基于网络的”、“基于云端的”以及其任何变型旨在覆盖：通过共同分担两个或更多网络处理器的处理能力，利用至少部分地位于计算机网络上的软件和/或数据，经由与计算机网络的交互来按需地提供可配置的计算资源。

如本文所使用的，术语“包含”、“包括”、“包括有”、“含有”、“具有”、“具备”或者其任何其它变型旨在覆盖非排它性的包含。例如，包括某个元素列表的过程、方法、制品或装置并不必须被限制为仅仅这些元素，还可以包括没有明确列出的其它元素或者这种过程、方法、制品或装置所固有的其它元素。

还应当理解的是，如本文所使用的，术语“用户”或“评估者”以及其变型并不限于人类，而可以包括被配置为向基底的至少一部分应用基底涂层的机器人或机电设备。

此外，除非另外明确地陈述，否则“或”指代包含性的或，而不是指代排他性的或。例如，下面中的任何一项都满足条件A或B：A成立(或存在)并且B不成立(或不存在)、A不成立(或不存在)并且B成立(或存在)、以及A和B均成立(或存在)。

此外，本文利用“一”或“一个”的使用来描述实施例的元素和部件。这么做仅仅为方便起见以及为了给出本发明构思的一般含义。该表述应理解为包括一个或至少一个，并且单数形式同样包括复数形式，除非其明显表示相反含义。

最后，如本文所使用的，对于“一个实施例”或“一实施例”的任何引用意味着：结合该实施例所描述的特定元素、特征、结构或特性包括在至少一个实施例中。短语“在一个实施例中”在说明书中的各个地方的出现，并不必须全部指代同一个实施例。

现参见图1，该图示出了根据本公开内容的产品测试装置10的示例性实施例。产品测试装置10可以提供有一个或多个成像器12和操作性耦合到所述一个或多个成像器12的至少一个数据处理系统14。成像器12可以被配置为捕捉对样本15进行指示的一个或多个图像，样本15具有应用于基底17的基底涂层16。所述至少一个数据处理系统14可以存储处理器可执行指令，所述处理器可执行指令被配置为使得所述至少一个处理系统14能够对样本15进行分析。

成像器12可以实现成单个成像设备或多个成像设备。成像器12包括图像捕捉设备18，图像捕捉设备18可以包括或者实现成例如CCD、CCD阵列、CMOS、2D CCD阵列、数码相机或显微镜。在一个实施例中，其中图像捕捉设备18包括具有显微镜头设备的显微镜，并能够具有五到二百四十倍之间的放大倍率。图像捕捉设备18捕捉样本15的图像，并使得数据处理系统14能够分析图像中的小如一微米、大至五毫米的感兴趣对象，例如，利用取决于在用的放大倍率的不同的视野，使用十、二十、三十、四十、五十、五十五、二百零五、以及二百四十倍的放大倍率。除了不同的视野之外，图像捕捉设备18可以在不同的放大倍率具有不同的像素分辨率。成像器12可以操作性耦合到所述至少一个数据处理系统14，使得由成像器12捕捉的样本15的一个或多个图像可以被发送到所述至少一个数据处理系统14。例如，成像器12可以经由有线或无线连接来操作性耦合到数据处理系统14。在一些实施例中，成像器12可以位于远离数据处理系统14的位置，并通过通信网络进行通信，如下面将进一步详细解释的。此外，成像器12可以将图像保存在数据处理系统14的文件服务器上。

所述至少一个数据处理系统14可以包括能够执行处理器可执行指令的一个或多个处理器19、能够存储处理器可执行指令和其它数据的一个或多个非暂时性处理器可读介质20、一个或多个输入设备22和一个或多个输出设备24，所有这些部件可以是部分地或完全地基于网络的或者基于云端的，并且可以不需要位于单个物理位置。数据处理系统14可以连接到通信网络26。在一些示例性实施例中，数据处理系统14可以经由通信网络26，与成像器12进行通信。

处理器19可以实现成单个处理器或者一起工作的多个处理器，以执行包括本文所描述的逻辑的处理器可执行指令。处理器19的示例性实施例可以包括数字信号处理器(DSP)、中央处理单元(CPU)、现场可编程门阵列(FPGA)、微处理器、多核处理器、量子处理器、专用集成电路(ASIC)、图形处理单元(GPU)、视觉处理单元(VPU)以及其组合。处理器19经由路径28与非暂时性处理器可读介质20进行操作性耦合，例如，路径28可以实现成允许在处理器19和非暂时性处理器可读介质20之间进行双向通信的数据总线。处理器19能够经由包括例如一个或多个数据总线的路径30和32，与输入设备22和输出设备24进行通信。路径28、30和32可以包括串行拓扑、多点拓扑、菊花链拓扑、并行拓扑、专有拓扑、一个或多个交换集线器或者其组合。处理器19能够进一步经由网络26，与成像器12进行交互和/或双向通信(例如，通过经由通信设备27来交换电信号、数字信号、模拟信号和/或光信号)。例如，通信设备27可以是使用任何期望的网络协议(例如，TCP/IP)的一个或多个物理、虚拟或者逻辑端口。应当理解的是，在使用一个以上的处理器19的某些实施例中，多个处理器19可以位于彼此远离的位置、位于相同的位置、或者包括单一的多核处理器(没有示出)。处理器19能够读取和/或执行在所述一个或多个非暂时性处理器可读介质20中存储的处理器可执行指令，和/或使处理器可读数据结构生成、操作、改变和存储到所述一个或多个非暂时性处理器可读介质20中。

非暂时性处理器可读介质20可以存储具有处理器可执行指令的图像处理和分析程序。例如，可以将非暂时性处理器可读介质20实现成任何类型的存储器，如，随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、硬盘驱动器、固态驱动器、闪存驱动器、存储卡、DVD-ROM、软盘、光盘驱动器以及其组合。虽然非暂时性处理器可读介质20可以与处理器19位于相同的物理位置，但非暂时性处理器可读介质20也可以位于与处理器19远离的位置，并经由网络26与处理器19进行通信。另外，当使用一个以上的非暂时性处理器可读介质20时，一个或多个非暂时性处理器可读介质20可以与处理器19位于相同的物理位置，一个或多个非暂时性处理器可读介质20可以位于远离处理器19的物理位置。非暂时性处理器可读介质20的物理位置可以是变化的，可以将非暂时性处理器可读介质20实现成“云端存储器”(即，部分地或完全地基于网络26或者是使用网络26来访问的一个或多个非暂时性处理器可读介质20)。此外，所述一个或多个处理器19可以不与非暂时性处理器可读介质20进行直接通信，而是例如与通过网络26来与非暂时性处理器可读介质20通信的另一个处理器19进行通信。在一些示例性实施例中，处理器19可以包括通过网络26与第二处理器19进行通信的第一处理器19，其中第二处理器19执行包括图像处理和分析程序的处理器可执行指令。例如，第二处理器19可以是计算机站(没有示出)的一部分，也可以是单独的计算机系统或服务器的一部分，其被配置为通过网络26与成像器12进行通信或者以其它方式与成像器12进行操作性耦合。

输入设备22可以向处理器19传送数据，例如，可以将输入设备22实现成键盘、鼠标、手写笔、轨迹球、触摸屏、相机、蜂窝电话、平板电脑、智能电话、个人数字助理(PDA)、麦克风、网络适配器以及其组合。输入设备22可以与处理器19位于相同的物理位置，或者位于远离的位置和/或部分地或完全地基于网络。

输出设备24以用户可感知格式，从处理器19向用户传送信息。例如，可以将输出设备24实现成服务器、计算机监视器、蜂窝电话、智能电话、平板电脑、扬声器、网站、PDA、传真机、打印机、投影仪、膝上型监视器以及其组合。如本文所使用的术语“传送”可以指代推送技术或者拉取技术、以及二者的组合。输出设备24可以与处理器19物理地同处一地，或者位于与处理器19远离的位置，并可以部分地或完全地基于网络(例如，网站)。如本文所使用的，术语“用户”并不限于人类，例如，其可以包括人类、计算机、主机系统、智能电话、平板电脑以及其组合。

可以将网络26实现成无线网络和/或有线网络(例如，万维网或互联网，或者被配置为允许在计算机处理器之间进行数据和/或信号的双向交换的任何其它计算机网络)，例如，网络26可以容许在数据处理系统14、一个或多个成像设备12和/或与网络26操作性耦合的一个或多个用户设备34之间进行信息和/或数据的双向通信。

网络26可以以多种方式(例如，通过光接口、无线接口、有线接口和/或电接口)，与数据处理系统14和成像器12和/或与网络26操作性耦合的用户设备34进行交互，例如，网络26可以使用诸如以太网、TCP/IP、电路交换路径以及其组合之类的多种网络拓扑和协议。网络26可以使用各种网络协议来容许在数据处理系统14、成像器12和/或与网络26操作性耦合的用户设备34之间进行数据和/或信息的双向交互和通信。网络26可以使用任何期望的安全网络协议来实现安全，例如，网关服务器、防火墙、数据加密、公开或私有密钥加密基础设施、安全套接字层协议、超文本传输协议安全、虚拟专用网、隧道、安全壳以及其任意组合。

用户设备34可以连接到网络26或者以其它方式与网络26操作性地耦合，并可以实现成例如智能电话、平板电脑、膝上型计算机、个人计算机、台式计算机、计算机终端、计算机工作站、电子书阅读器、具备无线网络能力的手持设备、数字视频录像机、个人数字助理、亭(kiosk)、紧急电话站或者其组合。类似于上面所描述的数据处理系统14，在一个实施例中，用户设备34可以提供有一个或多个处理器(没有示出)、一个或多个非暂时性处理器可读介质(没有示出)、输入设备(没有示出)和输出设备(没有示出)，其每一个以与如上所述的实现方式相类似或者相同的方式来实现。用户设备34能够与网络26进行无线地交互。用户设备34的一个或多个非暂时性处理器可读介质可以存储处理器可执行指令或者软件应用、以及在用户设备34上运行并能够通过网络26来访问网站和/或与web服务器(例如，数据处理系统14)传输信息和/或数据的web浏览器或智能电话应用(例如，在用户设备34上运行并被配置为通过计算机网络与web服务器进行通信的本地软件应用)。

在一个实施例中，产品测试装置10的成像器12可以包括被配置为对样本15进行照射的光源35。在一些示例性实施例中，光源35可以被放置为向样本15提供背光照明，光子顺序地穿过基底17和基底涂层16，其中基底17是透明的。在其它示例性实施例中，光源35可以被放置为提供样本15的侧光照明，使得光子的反射指向图像捕捉设备18，其中基底17是不透明的。可以将光源实现成发光二极管(LED)、白炽灯、荧光灯或者能够利用可见光区域或非可见光区域中的光子对样本15进行照射的任何其它适当的光源35。示例性非可见光区域包括光谱的红外和紫外区域。光源35可以操作性连接到成像器12和/或数据处理系统14，如图1中所示。在一个实施例中，光源35可以是图像捕捉设备18的集成部件。在其它实施例中，光源35可以作为房间内的灯、顶灯或环境照明，与图像捕捉设备18是分离的。

产品测试装置10可以包括处理器可执行指令36，处理器可执行指令36可以包括具有以任何适当的编程语言(例如，C++、C#、Java、Python、Perl、二进制、汇编语言或者其它高级或低级编程语言)来编写的处理器可执行指令的一个或多个计算机程序。根据本文所公开的本发明构思的用于产品测试装置10的处理器可执行指令36，可以实现成例如软件、固件或者软件和固件的组合，并可以至少部分地存储在非暂时性处理器可读介质20中。数据处理系统14可以访问和执行处理器可执行指令36，以执行例如图像处理和分析程序36-1。

在一些示例性实施例中，处理器可执行指令36包括图像处理和分析程序36-1。此外，非暂时性处理器可读介质20还可以存储其它处理器可执行指令36-2，例如，操作系统和诸如文字处理器或电子表格程序之类的应用程序。可以以如上所述的任何适当的高级或低级编程语言，来编写用于图像处理和分析程序36-1和其它处理器可执行指令36-2的处理器可执行指令。

现参见图2，该图示出了图像分析和处理程序36-1的一个实施例的执行的表示。如上所述，图像分析和处理程序36-1可以存储在一个或多个非暂时性处理器可读介质20上，当图像分析和处理程序36-1被执行时，可以使得处理器19向图像捕捉设备18发送信号，以使图像捕捉设备18捕捉样本15的一个或多个图像40，如方框42所指示的，并如图2中所示出的。图像40具有背景55和一个或多个感兴趣对象48。在图3所示出的例子中，感兴趣对象是气泡，图像40是在基底涂层16完全固化之后捕捉的。换言之，图像40指示固化/干燥的基底涂层16。还可以捕捉未固化的基底或者湿的涂膜或者处于干燥过程之中的涂膜的图像(没有示出)。图像分析和处理程序36-1可以使处理器19从成像设备12接收一个或多个图像40，如方框44所指示的。如方框46所指示的，以及如图4和图5中所示，处理器19可以对一个或多个图像40进行处理(如下面将进一步详细解释的)，以识别基底涂层16中的一个或多个感兴趣对象48。图像分析和处理程序36-1可以使处理器19对一个或多个感兴趣对象48的一个或多个属性进行量化(如方框50所指示的)，如下面所进一步详细解释的。随后，处理器19可以生成对这些感兴趣对象48的量化进行指示的一个或多个信号52，如方框54所指示的。

在方框46处，图像分析和处理程序36-1可以使处理器19对一个或多个图像40进行处理。通常，感兴趣对象48表示一个或多个图像40中的不同程度的对比度。可以通过以下操作来执行对一个或多个图像40的处理：对一个或多个图像40的像素中的照明变化进行滤波，以识别对比度的差异并且从而识别样本15的基底涂层16中的一个或多个感兴趣对象48。在一个实施例中，可以在一个或多个图像40上使用带通滤波器，以通过抑制低频来增强边缘和通过衰减高频来降低噪声，来区分一个或多个感兴趣对象48。在图4中，示出了使用带通滤波器进行滤波的经滤波图像40-1的示例性实施例。可以通过对图3中所显示的图像40进行滤波，来生成图4的经滤波图像40-1。处理器19可以通过对经滤波图像40-1进行阈值分割(thresholding)，以确定经滤波图像40-1中的像素的颜色/灰度的变化，来对经滤波图像的照明变化进行滤波。阈值分割是一种实现二值图像的生成的图像分割过程，其中在二值图像中，图像的像素只具有两个可能的值中的一个。可以通过例如基于直方图形状的方法、基于聚类的方法、基于熵的方法、基于对象属性的方法、空间方法和本地方法，来执行这种阈值分割。处理器19还可以对一个或多个图像40执行其它滤波和图像处理操作，例如，裁剪边缘、锐化焦点、以及被配置为区分一个或多个感兴趣对象48与背景55以识别感兴趣对象48的其它图像处理操作。

颜色的改变可以指示一个或多个图像40中的感兴趣对象48。例如，当样本15的基底涂层16是涂料并且是背光的时，较浅颜色部分可以指示一个或多个感兴趣对象48(在该情况下，其是指示样本15中的泡沫的气泡)的存在。在另一个实施例中，当从基底的涂覆侧或者从与背光照明不同的角度对具有涂料的基底涂层16的样本15进行照明时，处理器19可以将样本15的较深颜色部分识别成指示一个或多个感兴趣对象48(在该情况下，其是形成泡沫的气泡)。无论如何，处理器19都可以对图像40进行滤波以识别照明变化，从而增强一个或多个感兴趣对象48和样本15的背景55之间的对比度。在一个实施例中，处理器19可以通过对图像40的像素的一个或多个颜色值进行变换，来增强对比度。在另一个实施例中，处理器19可以去除(图3中所示的)图像40的像素中的颜色值里的一个或多个，从而生成所述一个或多个图像40的灰度版本，并生成一个或多个经滤波图像40-1，如图4中所示。可以通过去除图像40的像素中的信息，只留下每一个像素的强度信息，从而生成由主要在黑色和白色之间变化的灰度阴影组成的经滤波图像40-1，来生成经滤波图像40-1。如图4中所示，经滤波图像40-1包含在所述一个或多个图像40中存在的一个或多个感兴趣对象48、背景55和一个或多个其它对象58，其中所述一个或多个图像40的像素的颜色值被删除了。在一个实施例中，图像处理和分析程序36-1还可以使处理器19将所述一个或多个经滤波图像40-1转换成一个或多个二值图像40-2(如图5中所示)，以进一步使潜在的感兴趣对象48突出(highlight)。处理器19可以通过将经滤波图像40-1中的像素只转换成两个可能值，来将经滤波图像40-1转换成一个或多个二值图像40-2。例如，处理器19可以分析一个或多个经滤波图像40-1的颜色值，将其值高于预定的颜色值的像素转换成黑色，而将其值低于预定的颜色值的像素转换成白色。在该实施例中，可以增强样本15的浅色和深色区域的对比度，使得处理器可以识别二值图像40-2中的感兴趣对象48。

在对一个或多个图像40进行处理之后，处理器19可以通过将表示感兴趣对象48的像素与一个或多个特征进行比较，来识别感兴趣对象48。在一个实施例中，当所述一个或多个感兴趣对象48是气泡时，处理器19可以通过将具有相同值的像素组的形状与下面的形状进行比较，来识别这些气泡：圆、圆弧、气泡群形成、Feret直径、半径、椭圆、圆形元素、长宽比、以及可以用于描述圆形和非圆形对象的其它适当的识别特征。在一个实施例中，在所述一个或多个感兴趣对象48是气泡的情况下，处理器19可以基于具有相同值的像素组的形状，在所述一个或多个感兴趣对象48和一个或多个其它对象58之间进行区分。在一个实施例中，所述一个或多个其它对象58可以是沙粒、灰尘、异物和其它缺陷。例如，在示例性实施例中，处理器19可以将样本15中的一个对象排除成所述一个或多个其它对象58中的一个，其中被排除的对象不包含圆、圆弧、半径、圆形元素或者其组合，从而防止将该对象识别成气泡，并因此防止识别成所述一个或多个感兴趣对象48中的一个。图像处理和分析程序36-1可以包含使得处理器19通过测量感兴趣对象48的尺寸或者感兴趣对象48的密度，对感兴趣对象48的各种属性进行量化的处理器可执行指令。通过对所述一个或多个感兴趣对象48进行量化和/或相关，处理器19还可以在所述一个或多个感兴趣对象48和样本15的一个或多个其它对象58之间进行区分。

在识别所述一个或多个感兴趣对象48之后，处理器19可以对所述一个或多个感兴趣对象48的一个或多个属性60进行量化。在一个实施例中，所述一个或多个属性60可以包括：每一预定区域的对象的数量、这些对象的尺寸分布、累积频率曲线的群体、以及对象直径的减少的动力学(kinetics)。对累积频率曲线的群体进行量化的处理器19，可以通过确定累计总共有多少感兴趣对象48下降到低于预定的直径，来描述更高效的去泡剂如何减小泡沫程度，以及将整体的气泡群体转变为更小的气泡直径。在生成对累积频率曲线的群体进行指示的信号52时，处理器19可以生成图表、电子表格、或者通信和显示数据的任何适当的用户可读方式。对于泡沫气泡直径和计数的减少的动力学进行量化的处理器19，可以通过对在基底涂层16固化时，在不同的时间拍摄的系列图像进行分析，来描述该方式和气泡破灭的时间以及所获得的泡沫减少(其包括泡沫中的气泡尺寸的减小)。

处理器19可以生成对所述一个或多个感兴趣对象48的识别的量化、所述一个或多个感兴趣对象48、以及所述一个或多个感兴趣对象48的一个或多个属性60的量化进行指示的信号52。随后，处理器19可以向输出设备24发送信号52，以便以任何用户可感知的格式来呈现给用户(例如，其包括图表、电子表格、文字处理文档和公式)。

在使用时，用户可以对样本15进行放置，使得样本15可以由图像捕捉设备18来成像。样本15可以包括具有表面的基底17和应用于基底17的该表面的基底涂层16。基底17的表面可以基本上是平面的，使得从基底涂层16反射的光或者穿过基底17的光基本上不会被基底17的表面影响。此外，在使用光源35来对样本15进行背光照明的产品测试装置10的实施例中，基底17可以是透明的或者半透明的。在产品测试装置10使用光源35来对样本15进行侧光照明的实施例中，基底17还可以是不透明的。例如，在一个实施例中，可以以使得在基底涂层16中生成泡沫气泡的方式向基底17的单侧应用基底涂层16。在基底17上应用的基底涂层16的厚度可以基于测试的相关性或最终用户偏好而发生变化。基底17可以是利用适合于应用预定的基底涂层16的任何材料来形成的，其可以根据基底涂层16、将应用于基底涂层16的预定照明形式来变化，或者进行变化以测试不同的基底17对所应用的基底涂层16的影响。

图像捕捉设备18可以将样本15的一个或多个图像40捕捉成一个或多个单独图像40或者一系列的图像40。当图像捕捉设备18捕捉到一个或多个单独图像40时，数据处理系统14可以对所述一个或多个单独图像40中的感兴趣对象48进行量化，从而对静态时刻下的感兴趣对象48的属性60进行量化。在成像器捕捉到一系列图像40的情况下，数据处理系统14可以对静态时刻下或者跨度预定的时间帧的该系列图像40中的感兴趣对象48的属性60进行量化。例如，在一个实施例中，图像捕捉设备18可以在预定的时间跨度中，按照预定的时间间隔来捕捉多个图像40。该时间间隔和时间跨度可以基于用户所期望的量化来进行变化。例如，可以按照两分钟的间隔，对图像40捕捉一个小时的持续时间，以监测气泡破裂，以及基底涂层16的表面特征在固化期间的演化。举另一个例子，可以按照一秒的时间间隔，对图像40捕捉5分钟，以便针对该系列图像40的持续时间，按照每秒15个帧进行回放。在短时间或长时间持续时间中，数据处理系统14可以通过对图像40的分析进行彼此之间比较，对横跨该时间跨度的初始泡沫、泡沫保持或破碎、气泡破灭速度、气泡尺寸根据时间的减小、以及感兴趣对象48的其它属性60进行量化。

图像处理和分析程序36-1可以使处理器19接收所述一个或多个图像40。随后，处理器19可以对所述一个或多个图像40进行处理，以识别一个或多个感兴趣对象48，如上所述。对所述一个或多个图像40进行处理可以包括：在无需用户干预的情况下，对多个图像40进行批处理或者顺序处理。随后，处理器19可以分析所述一个或多个感兴趣对象，以便对所述一个或多个感兴趣对象48的一个或多个属性60进行量化，如上所述。如上面所讨论的，处理器19可以对下面的属性进行量化：每一预定区域的泡沫气泡数量、泡沫气泡的尺寸分布、累积频率曲线的群体、泡沫气泡直径的减少的动力学、横跨所述时间跨度的初始泡沫、泡沫保持或破碎、气泡破灭速度、气泡尺寸根据时间的减小和其它属性60。在一些示例性实施例中，处理器19可以基于所识别的感兴趣对象48，自动地确定要进行量化的属性60。在一些示例性实施例中，图像处理和分析程序36-1可以提供有用户接口，使得用户可以指示处理器19来对所述一个或多个感兴趣对象48的一个或多个属性60中的某些属性进行量化。此外，用户接口可以允许用户指示处理器19来对所述一个或多个图像40中的某些图像的属性60中的某些属性进行量化，同时排除其它属性60或者排除对所述一个或多个图像40中的某些图像的分析。

处理器19可以生成对所述一个或多个感兴趣对象48的一个或多个属性60的量进行指示的信号52，并以用户可感知的格式来发送该信号52，如上所述。

通过上面的描述内容，显然本文所公开的本发明构思非常适于实现所述目的并获得本文所提及优点以及本文所公开的本发明构思中固有的优点。尽管出于本公开内容的目的对本文所公开的本发明构思的优选实施例进行了描述，但是将理解的是，可以进行对于本领域技术人员而言将容易想到的并在本文所公开的且由所附权利要求限定的本发明构思的范围和精神之内实现的多种改变。

Claims (25)

1.一种产品测试装置，包括：

显微镜，所述显微镜具有显微成像设备，所述显微成像设备被配置为捕捉对样本进行指示的一个或多个图像，其中所述样本具有应用于基底的基底涂层；以及

至少一个数据处理系统，所述至少一个数据处理系统具有处理器、一个或多个非暂时性处理器可读介质以及在所述非暂时性处理器可读介质上存储的处理器可执行指令，当所述处理器可执行指令被执行时，使得所述处理器执行以下各项操作：

接收由所述显微成像设备捕捉的所述一个或多个图像；

通过对所述一个或多个图像中的照明变化进行滤波来对所述一个或多个图像进行处理，以识别所述基底涂层中的一个或多个感兴趣对象；

对所述一个或多个感兴趣对象进行量化；以及

生成对所述一个或多个感兴趣对象的所述量化进行指示的信号，

其中，所述一个或多个感兴趣对象是包括泡沫的气泡并且还包括：在所述基底涂层中包括沙粒、灰尘和缺陷的一个或多个其它对象。

2.根据权利要求1所述的产品测试装置，还包括：

被配置为对要成像的所述样本进行照射的光源。

3.根据权利要求2所述的产品测试装置，其中，所述光源被放置为提供要成像的所述样本的背光照明或者提供要成像的所述样本的侧光照明。

4.根据权利要求1到3中任一项所述的产品测试装置，其中，对所述一个或多个图像进行处理还包括：将所述一个或多个图像转换成一个或多个二值图像。

5.根据权利要求1到3中任一项所述的产品测试装置，其中，当所述处理器可执行指令由所述处理器执行时，使得所述处理器通过对像素组与来自包括以下各项的组中的特征进行比较，来识别所述基底涂层中的所述一个或多个感兴趣对象：圆、圆弧、气泡群形成、半径、椭圆和圆形元素。

6.根据权利要求1到3中任一项所述的产品测试装置，其中，对所述一个或多个感兴趣对象进行量化被进一步规定成对以下各项中的至少一项进行量化：每一预定区域的对象的数量、所述对象的尺寸分布、累积频率曲线的群体、以及对象直径和计数的减少的动力学。

7.一个或多个非暂时性处理器可读介质，所述一个或多个非暂时性处理器可读介质存储处理器可执行指令，当所述处理器可执行指令由一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行以下各项操作：

接收一个或多个图像，所述一个或多个图像指示应用于基底的基底涂层的样本；

在所述基底涂层中的一个或多个感兴趣对象与所述一个或多个图像中的其它对象之间进行区分；

对所述一个或多个图像中的所述一个或多个感兴趣对象进行量化；以及

生成对所述一个或多个图像中的所述一个或多个感兴趣对象的量化进行指示的信号，

其中，所述一个或多个感兴趣对象是包括泡沫的气泡，并且所述其它对象在所述基底涂层中包括沙粒、灰尘和缺陷。

8.根据权利要求7所述的一个或多个非暂时性处理器可读介质，其中，所述一个或多个处理器可执行指令还使得所述处理器对所述一个或多个图像进行滤波以校正不均匀照明，并生成一个或多个经滤波的图像。

9.根据权利要求8所述的一个或多个非暂时性处理器可读介质，其中，所述处理器可执行指令还使得所述一个或多个处理器将所述一个或多个经滤波的图像变换成一个或多个二值图像。

10.根据权利要求8到9中任一项所述的一个或多个非暂时性处理器可读介质，其中，对所述一个或多个图像进行滤波包括：改变所述一个或多个图像中的像素的一个或多个颜色值，以增加对包括泡沫的所述一个或多个气泡进行指示的对比度。

11.根据权利要求10所述的一个或多个非暂时性处理器可读介质，其中，对所述一个或多个图像进行滤波包括：向所述一个或多个图像的像素应用带通滤波器。

12.根据权利要求7到9中任一项所述的一个或多个非暂时性处理器可读介质，其中，在所述一个或多个感兴趣对象和其它对象之间进行区分包括：分析所述一个或多个图像以便在包括泡沫的所述一个或多个气泡和所述其它对象之间进行区分。

13.根据权利要求12所述的一个或多个非暂时性处理器可读介质，其中，当所述处理器可执行指令由所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器通过对像素组与来自包括以下各项的组中的特征进行比较，来识别所述基底涂层中的所述一个或多个感兴趣对象：圆、圆弧、气泡群形成、半径、椭圆、圆形元素、以及描述非圆形对象的形状描述符。

14.根据权利要求7到9中任一项所述的一个或多个非暂时性处理器可读介质，其中，对所述一个或多个感兴趣对象进行量化被进一步规定成对以下各项中的至少一项进行量化：每一预定区域的对象的数量、所述对象的尺寸分布、累积频率曲线的群体、以及对象直径和计数的减少的动力学。

15.一种产品测试装置，包括：

一个或多个成像器，所述一个或多个成像器被配置为捕捉样本的一个或多个图像，其中所述样本具有应用于基底的基底涂层；

与所述一个或多个成像器通信的处理器；以及

与所述处理器通信的非暂时性处理器可读介质，所述非暂时性处理器可读介质存储处理器可执行指令，当所述处理器可执行指令被执行时，使得所述处理器执行以下各项操作：

从所述一个或多个成像器接收所述基底涂层的所述一个或多个图像；

通过对所述一个或多个图像的像素中的照明变化进行滤波来对所述一个或多个图像进行处理，以识别所述基底涂层的所述一个或多个图像中的一个或多个感兴趣对象；

对所述一个或多个感兴趣对象进行量化；以及

生成对所述一个或多个感兴趣对象的所述量化进行指示的一个或多个信号，

其中，所述一个或多个感兴趣对象是包括泡沫的气泡并且还包括：

在所述基底涂层中包括沙粒、灰尘和缺陷的一个或多个其它对象。

16.根据权利要求15所述的产品测试装置，还包括：

被配置为对要成像的所述样本进行照射的光源。

17.根据权利要求16所述的产品测试装置，其中，所述光源被放置为提供要成像的所述样本的背光照明或者提供要成像的所述样本的侧光照明。

18.根据权利要求15到17中任一项所述的产品测试装置，其中，对所述一个或多个图像进行处理还包括：将所述一个或多个图像转换成一个或多个二值图像。

19.根据权利要求15到17中任一项所述的产品测试装置，其中，当所述处理器可执行指令由所述处理器执行时，使得所述处理器通过对像素组与来自包括以下各项的组中的特征进行比较，来识别所述基底涂层中的一个或多个感兴趣对象：圆、圆弧、气泡群形成、半径、椭圆和圆形元素。

20.根据权利要求15到17中任一项所述的产品测试装置，其中，对所述一个或多个感兴趣对象进行量化被进一步规定成对以下各项中的至少一项进行量化：每一预定区域的对象的数量、所述对象的尺寸分布、累积频率曲线的群体、以及对象直径和计数的减少的动力学。

21.一种产品测试方法，包括：

由数据处理系统对样本的图像进行分析，其中所述样本具有应用于基底的基底涂层，所述数据处理系统具有处理器、一个或多个非暂时性处理器可读介质和处理器可执行指令，所述处理器可执行指令被配置为对所述图像进行处理，并对所述基底涂层中的一个或多个感兴趣对象进行量化：

通过对所述图像的像素中的照明变化进行滤波来对所述图像进行处理，以识别所述基底涂层的所述图像中的所述一个或多个感兴趣对象；

对所述一个或多个感兴趣对象进行量化；以及

生成对所述一个或多个感兴趣对象的所述量化进行指示的一个或多个信号，

其中，所述一个或多个感兴趣对象是包括泡沫的气泡并且还包括：在所述基底涂层中包括沙粒、灰尘和缺陷的一个或多个其它对象。

22.根据权利要求21所述的产品测试方法，其中，所述基底涂层是固化或未固化的基底涂层。

23.根据权利要求21或22所述的产品测试方法，其中，对所述图像进行处理还包括：将所述图像转换成二值图像。

24.根据权利要求21或22所述的产品测试方法，其中，通过对像素组与来自包括以下各项的组中的特征进行比较，来识别所述基底涂层中的所述一个或多个感兴趣对象：圆、圆弧、气泡群形成、半径、椭圆和圆形元素。

25.根据权利要求21或22所述的产品测试方法，其中，对所述一个或多个感兴趣对象进行量化被进一步规定成对以下各项中的至少一项进行量化：每一预定区域的对象的数量、所述对象的尺寸分布、累积频率曲线的群体、以及对象直径和计数的减少的动力学。

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