CN113820254B - 微颗粒质量确定方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

微颗粒质量确定方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种微颗粒质量确定方法、装置、电子设备及存储介质，其中，微颗粒质量确定方法包括：获取处在连续相流体中的目标对象的载体图像；所述目标对象为所述微颗粒；所述载体图像为待确定质量的所述目标对象的载体对应的图像；对所述载体图像进行处理，得到所述载体图像对应的轮廓包络线；对所述轮廓包络线进行处理，得到所述目标对象对所述载体的附着力；根据所述目标对象所承受的浮力和所述附着力，确定所述目标对象的质量；所述浮力为所述目标对象在所述连续相流体中所受到的浮力。通过上述方法能够提高质量确定的精度。

Description

微颗粒质量确定方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及参数测量技术领域，尤其涉及一种微颗粒质量确定方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着参数测量技术的发展，该技术被广泛应用到众多领域，例如，化学化工、生物医药或者食品领域等，通过对上述领域中涉及到的参数进行测量，从而得到该领域中所需要测量对象的性能等。多相流传质过程在上述领域广泛存在，传质行为对过程调控与产品质量有着重要影响，对两相浓度变化的实时确定是传质行为机理研究的基础，然而，单一流体颗粒中的浓度变化难以原位测定，而针对颗粒群开展研究只能得到平均性、表观化的结果，难以实现对多相流传质过程的精确描述与预测。由于颗粒浓度与质量直接相关，若能实现微颗粒质量的原位精确测量将为上述问题提供新的解决方案。
目前的商用电子天平分辨率通常仅到10-4g，精度较低，不能探测微小颗粒的质量变化，同时也难以用于测量传质过程中微颗粒质量的原位变化，因此，发展一种灵敏的流体颗粒质量原位测量方法具有重要意义。
发明内容
本发明提供一种微颗粒质量确定方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中质量确定精度低、无法实现传质过程原位测量的缺陷，实现提高质量确定精度的目的。
本发明提供一种微颗粒质量确定方法，包括：获取处在连续相流体中的目标对象的载体图像；所述目标对象为所述微颗粒；所述载体图像为待确定质量的所述目标对象的载体对应的图像；对所述载体图像进行处理，得到所述载体图像对应的轮廓包络线；对所述轮廓包络线进行处理，得到所述目标对象对所述载体的附着力；根据所述目标对象所承受的浮力和所述附着力，确定所述目标对象的质量；所述浮力为所述目标对象在所述连续相流体中所受到的浮力。
根据本发明提供的一种微颗粒质量确定方法，所述根据所述目标对象所承受的浮力和所述附着力，确定所述目标对象的质量包括：在所述附着力的力方向上，得到所述浮力和所述附着力的合力；将所述合力确定为所述目标对象的重力；基于所述重力，确定所述目标对象的质量。
根据本发明提供的一种微颗粒质量确定方法，所述对所述轮廓包络线进行处理，得到所述目标对象对所述载体的附着力包括：在预设坐标系下，获取所述轮廓包络线的坐标参数；基于所述坐标参数与所述附着力的对应关系，确定所述附着力。
根据本发明提供的一种微颗粒质量确定方法，所述坐标参数包括曲率半径值，所述基于所述坐标参数与所述附着力的对应关系，确定所述附着力包括：基于所述曲率半径值与所述附着力的相关关系，确定所述附着力。
根据本发明提供的一种微颗粒质量确定方法，所述预设坐标系包括柱坐标系，所述在预设坐标系下，获取所述轮廓包络线的坐标参数包括：在所述柱坐标系下，获取所述轮廓包络线对应的柱体高度值；所述基于所述坐标参数与所述附着力的对应关系，确定所述附着力包括：根据所述柱体高度值确定所述附着半径值；根据所述附着半径值和所述柱体高度值，确定所述附着力。
根据本发明提供的一种微颗粒质量确定方法，所述根据所述柱体高度值确定所述附着半径值包括：确定所述柱体高度值与所述附着半径值的函数关系；根据所述函数关系，利用所述柱体高度值确定所述附着半径值。
根据本发明提供的一种微颗粒质量确定方法，所述对所述载体图像进行处理，得到所述载体图像对应的轮廓包络线包括：确定所述载体图像对应的边缘图像；对所述边缘图像中的各个像素点的坐标值进行曲线拟合，得到所述轮廓包络线。
本发明还提供一种质量确定装置，包括：载体图像获取模块，用于获取处在连续相流体中的目标对象的载体图像；所述目标对象为所述微颗粒；所述载体图像为待确定质量的目标对象的载体对应的图像；轮廓包络线得到模块，用于对所述载体图像进行处理，得到所述载体图像对应的轮廓包络线；附着力得到模块，用于对所述轮廓包络线进行处理，得到所述目标对象对所述载体的附着力；质量确定模块，用于根据所述目标对象所承受的浮力和所述附着力，确定所述目标对象的质量；所述浮力为所述目标对象在所述连续相流体中所受到的浮力。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述微颗粒质量确定方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述微颗粒质量确定方法的步骤。
本发明提供的微颗粒质量确定方法，通过获取目标对象的载体图像；上述目标对象为微颗粒，上述载体图像为待确定质量的目标对象的载体对应的图像；对该载体图像进行处理，得到载体图像对应的轮廓包络线；对轮廓包络线进行处理，得到目标对象对载体的附着力；根据目标对象所承受的浮力和附着力，确定目标对象的质量，上述浮力为上述目标对象在上述连续相流体中所受到的浮力。上述整个实现过程，可以对目标对象进行数学分析，受外部影响因素小，提高了目标对象质量确定的精度，实现了传质过程原位测量的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的微颗粒质量确定方法的场景应用图之一；
图2是本发明提供的微颗粒质量确定方法的流程示意图之一；
图3是本发明提供的微颗粒质量确定方法的流程示意图之二；
图4是本发明提供的微颗粒质量确定方法的流程示意图之三；
图5是本发明提供的微颗粒质量确定方法的流程示意图之四；
图6是本发明提供的微颗粒质量确定方法的流程示意图之五；
图7是本发明提供的微颗粒质量确定方法的场景应用图之二；
图8是本发明提供的微颗粒质量确定方法中载体的图像示意图之一；
图9是本发明提供的微颗粒质量确定方法中附着有目标对象的载体的图像示意图之一；
图10是本发明提供的微颗粒质量确定方法中拟合曲线示意图；
图11是本发明提供的质量确定装置的结构示意图；
图12是本发明提供的电子设备的结构示意图。
附图标记：
1：显示屏；2：在线拍摄设备；3：显微镜；
4：毛细管；5：载体；6：目标对象；
7：透明容器；8：光源。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请提供的微颗粒质量确定方法，可以应用于如图1所示的应用环境中，具体应用到一种质量确定系统中。该质量确定系统包括服务器102和图像采集设备104，其中，服务器102与图像采集设备104进行连接。服务器102执行一种微颗粒质量确定方法，具体的，服务器102从图像采集设备104获取处在连续相流体中的目标对象的载体图像；上述目标对象为微颗粒，上述载体图像为待确定质量的目标对象的载体对应的图像；对该载体图像进行处理，得到载体图像对应的轮廓包络线；对该轮廓包络线进行处理，得到目标对象对载体的附着力；根据目标对象所承受的浮力和上述附着力，确定目标对象的质量；上述浮力为上述目标对象在上述连续相流体中所受到的浮力。其中，图像采集设备104可以但不限于是各种有图像采集功能的设备，例如：图像采集设备104可以是各种摄像头、扫描仪、各种相机、图像采集卡。可以理解，本申请实施例提供的微颗粒质量确定方法也可以是终端执行的。服务器102可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
下面结合图2-图6描述本发明的微颗粒质量确定方法。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种微颗粒质量确定方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
步骤202，获取处在连续相流体中的目标对象的载体图像；上述目标对象为微颗粒；上述载体图像为待确定质量的目标对象的载体对应的图像。
其中，目标对象是指待确定质量的对象，该对象为微颗粒，该微颗粒可以是固体颗粒、液滴或者气泡等。连续相流体是指处于连续状态的流体，例如，微颗粒所处的空气或者微颗粒所处的液体，该液体为与微颗粒不相溶的液体等。载体是指能够承载该目标对象的物体。例如，承载有液滴的气泡，其中的载体为气泡，目标对象为液滴；又例如，互不相溶合的两个液滴，挂在在其中一个液滴上的另一个液滴可以认为是目标对象，而被挂在的一个液滴可以认为是目标对象的载体。
具体地，可以通过接收图像获取触发操作，获取到相应的载体图像，也可以通过直接进行图像采集或者其他可以获取到图像的方式，获取相应的载体图像。
在一个实施例中，当服务器接收到质量确定指令后，质量确定指令中携带有载体图像的图像标识，通过此图像标识，终端可以从本地存储的图像中获取载体图像。
在一个实施例中，载体图像可以通过图像采集设备采集得到。图像采集设备与服务器连接，当图像采集设备接收到服务器的获取图像指令时，将采集到的实时图像或者图像采集设备本地存储的图像传输给终端。图像采集设备包括各种摄像头、扫描仪、各种相机、图像采集卡等。可以理解的，可以通过与服务器相连接的显示装置进行目标图像的展示，以便于能够直观查看采集到的载体图像的情况。
在一个实施例中，为了提高采集图像的可操作性，可以同时获取载体图像和目标对象图像，对载体图像和目标对象图像进行图像分离，得到其中的载体图像。图像分离的方法可以基于目标对象的半径信息和载体的半径信息之间的关系进行。
步骤204，对载体图像进行处理，得到载体图像对应的轮廓包络线。
其中，轮廓包络线是指能够包络载体的曲线或者直线。例如，图像为圆形图像，包络该圆形图像的圆形曲线为该圆形图像的轮廓包络线。
具体的，服务器在获取载体图像之后，对该载体图像进行图像处理后，得到载体图像对应的轮廓包络线。
在一个实施例中，服务器在获取载体图像之后，对该载体图像进行边缘提取，得到该载体图像对应的边缘图像，利用拟合工具对该边缘图像进行曲线拟合，得到该载体图像对应的轮廓包络线。
在一个实施例中，利用拟合工具对该边缘图像进行曲线拟合的过程可以通过提取上述边缘图像上的各个像素点坐标值，利用贝塞尔方程曲线拟合的方法，对上述各个像素点坐标值进行曲线拟合，得到目标图像对应的轮廓包络线。
步骤206，对轮廓包络线进行处理，得到目标对象对载体的附着力。
其中，附着力是指一种材料附着于另一种材料表面上的能力。该附着力在目标对象和载体之间表现为作用力和反作用力，附着力可以有方向。例如，假设载体对目标对象的附着力的方向是向上，则目标对象对载体的附着力的方向是向下。
具体的，服务器在得到载体图像对应的轮廓包络线之后，对该轮廓包络线进行微分几何分析，得到目标对象对载体的附着力。
在一个实施例中，服务器将轮廓包络线转换为预设的坐标系下，例如，柱坐标系下；在该预设的坐标系下，通过获取轮廓包络线的坐标参数，利用该坐标参数与附着力的对应关系，确定附着力。
在一个实施例中，服务器将轮廓包络线转换为柱坐标系下，获取到轮廓包络线最下端的曲率半径值，根据该曲率半径值与附着力的相关关系，确定附着力。
在一个实施例中，曲率半径值与附着力存在负相关关系，服务器将轮廓包络线转换为柱坐标系下，获取到轮廓包络线最下端的曲率半径值，根据该曲率半径值与附着力的负相关关系，确定附着力。
步骤208，根据目标对象所承受的浮力和附着力，确定目标对象的质量，该浮力为目标对象在上述连续相流体中所受到的浮力。
其中，浮力是指目标对象在连续相流体中所受到的连续相流体对该目标对象竖直向上托举的作用力。
具体的，服务器得到附着力之后，通过目标对象所承受的浮力，确定目标对象的质量。
在一个实施例中，通过目标对象所受到的竖直向上的浮力和目标对象受到的竖直向下的附着力的合力，得到目标对象的重力，通过该重力与该目标对象的质量之间的正相关关系，确定目标对象的质量。
上述微颗粒质量确定方法中，通过获取目标对象的载体图像；上述目标对象为微颗粒，上述载体图像为待确定质量的目标对象的载体对应的图像；对该载体图像进行处理，得到载体图像对应的轮廓包络线；对轮廓包络线进行处理，得到目标对象对载体的附着力；根据目标对象所承受的浮力和附着力，确定目标对象的质量，上述浮力为上述目标对象在上述连续相流体中所受到的浮力。上述整个实现过程，可以对目标对象进行数学分析，受外部影响因素小，提高了目标对象质量确定的精度，实现了传质过程原位测量的目的。
在一个实施例中，如图3所示，根据目标对象所承受的浮力和附着力，确定目标对象的质量包括：
步骤302，在附着力的力方向上，得到浮力和附着力的合力。
其中，合力是指浮力和附着力合成之后的力，合力的方向为几个力合成之后的方向。例如，竖直向上的浮力和竖直向下的附着力，当竖直向下的附着力大于竖直向上的浮力时，浮力和附着力的合力的方向为竖直向下的力。
具体的，服务器通过对浮力和附着力的矢量和，得到浮力和附着力的合力。例如，附着力表示为F，浮力表示为F浮，浮力和附着力的合力表示为F合，则F合表示为公式：
F合＝F+F浮 (1)
可以理解的，力是存在力方向的，上述公式为矢量和，若选定某个力方向为正方向，则与相反方向为负方向，力的大小可表示为负数。
步骤304，将合力确定为目标对象的重力。
其中，重力是指目标对象受到地球吸引而受到的力。
具体的，服务器在得到浮力和附着力的合力之后，将该合力确定为目标对象的重力。
步骤306，基于上述重力，确定目标对象的质量。
其中，正相关关系是指随着重力的增大，质量会随着增大，同样的，随着重力的减小，质量会随着减小。
具体的，服务器可以根据重力与质量的正相关关系，确定目标对象的质量。假设重力表示为G，质量表示为m，重力加速度表示为g，在重力加速度为g确定的情况下，重力G与质量m之间存在正相关关系，该正相关关系可以表示为公式：
G＝mg (2)
本实施例中，通过载体作为目标对象的附着物，载体和目标对象之间存在相互的附着力，在附着力的力方向上，得到浮力和附着力的合力，将合力确定为目标对象的重力，基于该重力，确定目标对象的质量，能够达到精确确定微颗粒质量的目的。
在一个实施例中，如图4所示，对轮廓包络线进行处理，得到目标对象对载体的附着力包括：
步骤402，在预设坐标系下，获取轮廓包络线的坐标参数。
其中，坐标参数是指轮廓包络线在预设坐标系下的，与坐标有关的参数。例如，该轮廓包络线的高度值或者该包络线最下端的曲率半径等。
具体的，服务器在得到轮廓包络线之后，将该轮廓包络线转换为预设坐标系下的轮廓包络线。
在一个实施例中，预设坐标系可以为柱坐标系，将轮廓包络线转换为柱坐标系下的表现，可以得到轮廓包络线在该柱坐标系下的各个坐标参数。
步骤404，基于坐标参数与附着力的对应关系，确定附着力。
具体的，服务器在得到轮廓包络线的坐标参数之后，基于该坐标参数与附着力的对应关系，利用上述坐标参数中的一个或者多个，确定附着力。
在一个实施例中，上述坐标参数包括曲率半径值，基于曲率半径值与附着力的相关关系，确定附着力。
在一个实施例中，坐标参数包括曲率半径值，基于坐标参数与附着力的对应关系，确定附着力包括：基于曲率半径值与附着力的负相关关系，确定附着力。
其中，曲率是指在轮廓包络线上的某点切线方向角对弧长的转动率，可以表示轮廓包络线的弯曲程度，曲率越大，表示轮廓包络线弯曲程度越大；同样的，曲率越小，表示轮廓包络线弯曲程度越小。曲率半径值是指曲率的倒数。
具体的，曲率半径值与附着力之间具有负相关关系，曲率半径值越大，附着力越小，同理，曲率半径值越小，附着力越大。以附着物为气泡，被附着物为液滴为例。假设，曲率半径值表示为b，附着力表示为F，利用该曲率半径值b与附着力F之间的负相关关系，通过曲率半径值b可以得到附着力F。以附着物为液滴，被附着物为气泡为例，该气泡的密度表示为ρg，气泡连续相流体的密度表示为ρc，重力加速度表示为g，气泡与外部流体之间的表面张力表示为σ，流体颗粒相互作用力的作用范围表示为a，液滴外轮廓曲线的函数表达式表示为r，在柱坐标系下的柱体高度表示为z，r为z的函数，则曲率半径值b与附着力F之间的关系可以表示为公式：
Figure BDA0003237055580000111
本实施例中，通过曲率半径值与附着力的负相关关系，能够达到通过利用该负相关关系，根据曲率半径值，准确确定附着力的目的。
在一个实施例中，预设坐标系包括柱坐标系，在预设坐标系下，获取轮廓包络线的坐标参数包括：在柱坐标系下，获取轮廓包络线对应的柱体高度值；基于坐标参数与附着力的对应关系，确定附着力包括：根据柱体高度值确定附着半径值；根据附着半径值和柱体高度值，确定附着力。
其中，柱坐标系是指利用平面极坐标和Z方向距离值来定义轮廓包络线的空间坐标的坐标系。柱体高度值是指在上述柱坐标系下，轮廓包络线所表现出来的高度值。该高度值与上述Z方向距离值相同。附着半径值是指在柱坐标系下，轮廓包络线所表示的原点到柱体平面上的某点在平面xoy上的投影点之间的距离。
具体的，在柱坐标系下对轮廓包络线进行坐标系转换，得到Z方向距离值，假设柱体高度值表示为z，距离值表示为d，将该距离值d作为柱体高度值z。结合上述公式(3)可以确定相应的附着力。
本实施例中，通过在上述柱坐标系下，得到轮廓包络线对应的柱体高度值，根据柱体高度值确定附着半径值；根据附着半径值和柱体高度值，确定附着力。能够达到在已知附着半径值和柱体高度值的情况下，精确确定附着力的目的，利用微分几何方法，提高了附着力确定的精确性。
在一个实施例中，根据柱体高度值确定附着半径值包括：确定柱体高度值与附着半径值的函数关系。根据函数关系，利用柱体高度值确定附着半径值。
其中，函数关系是指通过柱体高度值的变化，附着半径值也在不断变化，并且柱体高度值的变化和附着半径值的变化呈现出来的某种确定关系。
具体的，服务器在得到柱体高度值之后，可以通过柱体高度值与附着半径值的函数关系，得到柱体高度值对应的附着半径值。
本实施例中，通过柱体高度值与附着半径值的函数关系，利用柱体高度值确定附着半径值，能够达到在已知柱体高度值的情况下，利用上述函数关系精确得到附着半径值的目的，进而能够利用该附着半径值和柱体高度值能够得到更加精确的附着力。
在一个实施例中，如图5所示，确定柱体高度值与附着半径值的函数关系包括：
步骤502，在柱坐标系下，将轮廓包络线进行分割，得到子包络线序列。
其中，子包络线序列是指对轮廓包络线按照一定的方向切割，例如横向或者纵向切割，得到的有一定顺序的子包络线。例如，在柱坐标系下，将轮廓包络线进行分割，得到具有初始的轮廓包络线顺序的子包络线序列。
在一个实施例中，可以对轮廓包络线进行纵向分割，根据纵向坐标的大小从小到大对分割得到的子包络线进行排序，得到子包络线序列。
步骤504，在子包络线序列中，获取各个子包络线对应的子柱体高度值和子附着半径值，上述子柱体高度值和子附着半径值存在一一对应关系。
具体的，服务器在得到子包络线序列之后，在该子包络线序列中包括有至少一个子包络线，每个子包络线均包括有各自的子柱体高度值和子附着半径值，从而得到每个子包括线对应的子柱体高度值和子附着半径值。并且同一个包络线的子柱体高度值和子附着半径值具有一一对应关系。
步骤506，根据子柱体高度值和子附着半径值，得到子包络线序列对应的子柱体高度值序列和子附着半径值序列。
具体的，服务器在得到子包络线序列中各个子包络线对应的子柱体高度值和子附着半径值之后，通过子包络线序列中子包络线的排列顺序，得到子包络线序列对应的子柱体高度值序列和子附着半径值序列。子柱体高度值和子附着半径值存在一一对应关系，子柱体高度值序列和子附着半径值序列也同样存在一一对应关系。例如，子包络线序列为{x1,x2,……xn}，假设子包络线序列子包络线x1对应的子柱体高度值为z1和子附着半径值r1，子包络线序列子包络线x2对应的子柱体高度值为z2和子附着半径值r2，以此类推，得到子包络线序列子包络线xn对应的子柱体高度值为zn和子附着半径值rn，从而得到子柱体高度值序列{z1,z2,……zn}，以及子附着半径值序列{r1,r2,……rn}。并且子柱体高度值序列{z1,z2,……zn}中相同序列编号处的数值与子附着半径值序列{r1,r2,……rn}中相同序列编号处的数值具有一一对应关系，例如，子附着半径值r1与子柱体高度值z1具有一一对应关系，子附着半径值rn与子柱体高度值zn具有一一对应关系等。
步骤508，根据对应关系，对上述子柱体高度值序列中的各个子柱体高度值和子附着半径值序列中的各个子附着半径值进行函数拟合，确定函数关系。
其中，函数拟合是指利用各个子柱体高度值和子附着半径值组成的数据点集，将该数据点集拟合成函数；例如，利用各个子柱体高度值和子附着半径值组成的数据点集形成拟合曲线，该拟合曲线可以使用函数进行表示，能表示该拟合曲线的函数可以表示各个子柱体高度值和子附着半径值之间的函数关系。
在一个实施例中，服务器在得到子柱体高度值序列和子附着半径值序列之后，可以通过在序列中处于各个对应相同序列位置的子柱体高度值和子附着半径值组成对应数值对组成的集合，通过该集合中各个数值对，进行函数拟合，得到函数关系。例如，各个子柱体高度值和子附着半径值组成的数值对组成的集合为{{r1,z1}{r2,z2}……{rn,zn}}，通过该集合中的各个数值对，进行函数拟合，得到子柱体高度值和子附着半径值之间的函数关系，该函数关系可以表示为：
r＝f(z)
本实施例中，通过在柱坐标系下，将轮廓包络线进行分割，得到子包络线序列，在子包络线序列中，获取各个子包络线对应的子柱体高度值序列和子附着半径值序列，根据对应关系，对各个子柱体高度值和子附着半径值进行函数拟合，得到函数关系，能够达到准确得到柱体高度值与附着半径值的函数关系的目的。
在一个实施例中，如图6所示，对载体图像进行处理，得到载体图像对应的轮廓包络线包括：
步骤602，确定载体图像对应的边缘图像。
其中，边缘图像是指对载体图像进行边缘提取得到的图像。
在一个实施例中，可以利用边缘提取算法对载体图像进行处理，得到边缘图像。例如，可以利用微分法、拟合法、小波变换或者人工智能算法等对载体图像进行处理，得到边缘图像。
步骤604，对边缘图像中的各个像素点的坐标值进行曲线拟合，得到轮廓包络线。
其中，曲线拟合是指利用连续曲线将各个离散的点连接起来，形成近似曲线。
具体的，在边缘图像上的各个像素点均具有坐标值，根据坐标值从小到大或者从大到小的顺序，将各个像素点依次连接，形成近似曲线，该近似曲线可以认为是轮廓包络线。
本实施例中，通过确定载体图像对应的边缘图像，对边缘图像中的各个像素点的坐标值进行曲线拟合，得到轮廓包络线，能够达到得到精确的轮廓包络线的目的。
在一个实施例中，如图7所示，以质量确定系统中包括有显示屏1、在线拍摄设备2、显微镜3、毛细管4、透明容器7和光源8为例进行阐述。其中，显微镜3与在线拍摄设备2连接，利用显微镜3能够查看到需要拍摄的目标对象及其载体，再经过在线拍摄设备2拍摄得到相应的目标对象及其载体图像，通过在线拍摄设备2传输到与该在线拍摄设备2连接的服务器，并将该图像以可视化的形式展示于显示屏7上。可以理解的，在显微镜3对目标对象及其载体图像进行查看时，需要借助于光源8，以便使查看到的图像边缘更加清晰。所拍摄的目标对象及其载体存在于透明容器7中，目标对象6附着于载体5的表面，载体5的另一端附着于毛细管4的出口处，载体5与目标对象6之间存在有附着力。通过对载体图像的处理，得到载体图像对应的轮廓包络线；对轮廓包络线进行处理，得到目标对象对载体的附着力；根据目标对象所承受的浮力和附着力，确定目标对象的质量。
在一个实施例中，如图8所示，为在线拍摄设备拍摄到的载体的图像，如图9所示，为在线拍摄设备拍摄到的悬挂目标对象之后的载体的图像。以载体为气泡，目标对象为液滴为例。对上述悬挂液滴之后的气泡图像进行图像处理，得到气泡图像对应的边缘图像，并对该边缘图像进行边缘的曲线拟合，得到气泡图像对应的曲线，该曲线如图10所示，并将该曲线转换到柱坐标系下，通过该曲线在柱坐标系下的至少一个坐标参数，得到目标对象与载体的附着力。假设曲率半径值表示为b，附着力表示为F，利用该曲率半径值b与附着力F之间的负相关关系，通过曲率半径值b可以得到附着力F。上述气泡的密度表示为ρg，气泡连续相流体的密度表示为ρc，重力加速度表示为g，气泡与外部流体之间的表面张力表示为σ，流体颗粒相互作用力的作用范围表示为a，液滴外轮廓曲线的函数表达式表示为r，在柱坐标系下的柱体高度表示为z，r为z的函数，则曲率半径值b与附着力F之间的关系可以表示为公式：
Figure BDA0003237055580000161
可以理解的，上述的流体颗粒相互作用力的作用范围a可以通过经验值或者其他合理值确定。
本实施例通过附着有微颗粒的载体进行形变分析，从而得到在载体上附着的微颗粒的质量，提高了微颗粒质量确定的精度。
在一个实施例中，服务器在得到上述附着力之后，结合目标对象受到的外部流体的浮力，可以得到目标对象的重力，浮力表示为F浮，重力表示为G，附着力表示为F；重力G可以利用浮力和附着力的矢量和得到，则重力G表示为公式：
G＝F+F浮 (4)
在一个实施例中，目标对象所受到的浮力可以通过目标对象外部的连续相流体密度以及目标对象的体积得到。假设目标对象所受到的浮力表示为F浮，连续相的流体密度表示为ρc，目标对象的体积表示为V，则目标对象所受到的浮力F浮表示为公式：
F浮＝ρcgV (5)
结合上述公式(2)(3)(4)(5)，可以表示为公式：
Figure BDA0003237055580000162
进而可以得到目标对象的质量m。
以饱和水的十二醇中水滴的质量确定为例，在透明容器中装入饱和水的十二醇溶液，用毛细管在容器内预置一空气气泡，该气泡的水平直径2.7mm，将水滴，该水滴的水平直径1.58mm，悬挂于空气气泡之下，水滴静止不摆动后开始测量，拍摄气泡图像及悬挂水滴后的气泡的图像。利用上述微颗粒质量确定方法，计算水滴的质量为1.951×10-3g。又以饱和水的磷酸三丁酯中水滴的质量确定为例，在透明容器中装入饱和水的磷酸三丁酯溶液，用毛细管在容器内预置一空气气泡，水平直径2.7mm，将水滴，该水滴的水平直径1.34mm，悬挂于空气气泡之下，水滴静止不摆动后开始测量，利用上述微颗粒质量确定方法计算水滴的质量为1.107×10-3g。从上述实施例可以说明本发明可以准确测量微颗粒的质量，测量分辨率可以达到10-5g。
下面对本发明提供的质量确定装置进行描述，下文描述的质量确定装置与上文描述的微颗粒质量确定方法可相互对应参照。
在一个实施例中，如图11所示，提供了一种微颗粒质量确定装置1100，包括：载体图像获取模块1102、轮廓包络线得到模块1104、附着力得到模块1106和质量得到模块1108，其中：载体图像获取模块1102，用于获取处在连续相流体中的目标对象的载体图像；上述目标对象为上述微颗粒；该载体图像为待确定质量的目标对象的载体对应的图像；轮廓包络线得到模块1104，用于对载体图像进行处理，得到载体图像对应的轮廓包络线；附着力得到模块1106，用于对轮廓包络线进行处理，得到目标对象对载体的附着力；质量确定模块1108，用于根据目标对象所承受的浮力和附着力，确定目标对象的质量；上述浮力为目标对象在上述连续相流体中所受到的浮力。
在一个实施例中，质量确定模块1108，用于在附着力的力方向上，得到浮力和附着力的合力；将合力确定为目标对象的重力；基于重力，确定目标对象的质量。
在一个实施例中，附着力得到模块1106，用于在预设坐标系下，获取轮廓包络线的坐标参数；基于坐标参数与附着力的对应关系，确定附着力。
在一个实施例中，附着力得到模块1106，用于基于曲率半径值与附着力的相关关系，确定附着力。
在一个实施例中，附着力得到模块1106，用于在柱坐标系下，获取轮廓包络线对应的柱体高度值，根据柱体高度值确定附着半径值；根据附着半径值和柱体高度值，确定附着力。
在一个实施例中，附着力得到模块1106，用于确定柱体高度值与附着半径值的函数关系；根据函数关系，利用柱体高度值确定附着半径值。
在一个实施例中，轮廓包络线得到模块1104，用于确定载体图像对应的边缘图像；对边缘图像中的各个像素点的坐标值进行曲线拟合，得到轮廓包络线。
图12示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图12所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)1210、通信接口(Communications Interface)1220、存储器(memory)1230和通信总线1240，其中，处理器1210，通信接口1220，存储器1230通过通信总线1240完成相互间的通信。处理器1210可以调用存储器1230中的逻辑指令，以执行微颗粒质量确定方法，该方法包括：获取目标对象的载体图像；载体图像为待确定质量的目标对象的载体对应的图像；对载体图像进行处理，得到载体图像对应的轮廓包络线；对轮廓包络线进行处理，得到目标对象对载体的附着力；根据目标对象所承受的浮力和附着力，确定目标对象的质量。
此外，上述的存储器1230中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的微颗粒质量确定方法，该方法包括：获取目标对象的载体图像；所述载体图像为待确定质量的所述目标对象的载体对应的图像；对所述载体图像进行处理，得到所述载体图像对应的轮廓包络线；对所述轮廓包络线进行处理，得到所述目标对象对所述载体的附着力；根据所述目标对象所承受的浮力和所述附着力，确定所述目标对象的质量。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的微颗粒质量确定方法，该方法包括：获取目标对象的载体图像；所述载体图像为待确定质量的所述目标对象的载体对应的图像；对所述载体图像进行处理，得到所述载体图像对应的轮廓包络线；对所述轮廓包络线进行处理，得到所述目标对象对所述载体的附着力；根据所述目标对象所承受的浮力和所述附着力，确定所述目标对象的质量。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种微颗粒质量确定方法，其特征在于，包括：
获取处在连续相流体中的目标对象的载体图像；所述目标对象为所述微颗粒；所述载体图像为待确定质量的所述目标对象的载体对应的图像；
对所述载体图像进行处理，得到所述载体图像对应的轮廓包络线；
对所述轮廓包络线进行处理，得到所述目标对象对所述载体的附着力；
根据所述目标对象所承受的浮力和所述附着力，确定所述目标对象的质量；所述浮力为所述目标对象在所述连续相流体中所受到的浮力。
2.根据权利要求1所述的微颗粒质量确定方法，其特征在于，所述根据所述目标对象所承受的浮力和所述附着力，确定所述目标对象的质量包括：
在所述附着力的力方向上，得到所述浮力和所述附着力的合力；
将所述合力确定为所述目标对象的重力；
基于所述重力，确定所述目标对象的质量。
3.根据权利要求1所述的微颗粒质量确定方法，其特征在于，所述对所述轮廓包络线进行处理，得到所述目标对象对所述载体的附着力包括：
在预设坐标系下，获取所述轮廓包络线的坐标参数；
基于所述坐标参数与所述附着力的对应关系，确定所述附着力。
4.根据权利要求3所述的微颗粒质量确定方法，其特征在于，所述坐标参数包括曲率半径值；
所述基于所述坐标参数与所述附着力的对应关系，确定所述附着力包括：
基于所述曲率半径值与所述附着力的相关关系，确定所述附着力。
5.根据权利要求3所述的微颗粒质量确定方法，其特征在于，所述预设坐标系包括柱坐标系，所述在预设坐标系下，获取所述轮廓包络线的坐标参数包括：
在所述柱坐标系下，获取所述轮廓包络线对应的柱体高度值；
所述基于所述坐标参数与所述附着力的对应关系，确定所述附着力包括：
根据所述柱体高度值确定附着半径值；
根据所述附着半径值和所述柱体高度值，确定所述附着力。
6.根据权利要求5所述的微颗粒质量确定方法，其特征在于，所述根据所述柱体高度值确定所述附着半径值包括：
确定所述柱体高度值与所述附着半径值的函数关系；
根据所述函数关系，利用所述柱体高度值确定所述附着半径值。
7.根据权利要求1所述的微颗粒质量确定方法，其特征在于，所述对所述载体图像进行处理，得到所述载体图像对应的轮廓包络线包括：
确定所述载体图像对应的边缘图像；
对所述边缘图像中的各个像素点的坐标值进行曲线拟合，得到所述轮廓包络线。
8.一种微颗粒质量确定装置，其特征在于，包括：
载体图像获取模块，用于获取处在连续相流体中的目标对象的载体图像；所述目标对象为微颗粒；所述载体图像为待确定质量的目标对象的载体对应的图像；
轮廓包络线得到模块，用于对所述载体图像进行处理，得到所述载体图像对应的轮廓包络线；
附着力得到模块，用于对所述轮廓包络线进行处理，得到所述目标对象对所述载体的附着力；
质量确定模块，用于根据所述目标对象所承受的浮力和所述附着力，确定所述目标对象的质量；所述浮力为所述目标对象在所述连续相流体中所受到的浮力。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述的微颗粒质量确定方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的微颗粒质量确定方法的步骤。
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