PL211652B1 - Sposób oznaczania klasy czystości cieczy roboczych - Google Patents

Description

Przedmiotem wynalazku jest sposób oznaczania klasy czystości cieczy roboczych, takich jak ciecze chłodzące i smarne w urządzeniach i maszynach mechanicznych.

Ciecze robocze są to ciecze wykorzystywane podczas eksploatacji różnego rodzaju urządzeń mechanicznych, między innymi przenoszą energię, jak na przykład w siłownikach hydraulicznych, zaś w innych sł u żą jako czynnik smarny, jak na przykł ad w ł oż yskach turbin energetycznych. Podczas pracy zarówno urządzenie mechaniczne, jak i używane w nich ciecze robocze podlegają zużyciu. W cieczach roboczych pojawiają się różnego rodzaju zanieczyszczenia, pogarszające ich właściwości. Do typowych zanieczyszczeń należą: cząstki metaliczne, cząstki kwarcu, cząstki żywico-podobne, włókna oraz cząstki tworzyw sztucznych. Skutkom obecności zanieczyszczeń w cieczy roboczej pracującej na wszelkiego rodzaju urządzeniach można zapobiegać poprzez cykliczne monitorowanie stanu, pozwalające na określenie terminów dokonywania określonej filtracji cieczy roboczej, która to filtracja jest konieczna w przypadku, gdy używana w systemie ciecz robocza osiągnie niedopuszczalny poziom zanieczyszczeń. Zanieczyszczenia stałe stanowią odrębną fazę cieczy roboczych, zwaną również ciałami stałymi obcymi, a potocznie zanieczyszczeniami mechanicznymi. Przyjmuje się, że cząstki zanieczyszczeń stałych mają średnice większe od 0,1 mikrometra (..m). Zanieczyszczenia stałe są zdyspergowane w cieczy roboczej lub łatwo przechodzą w taki stan pod wpływem czynników zewnętrznych, jak na przykład mieszanie lub ruchy konwekcyjne. Zanieczyszczeniom stałym często towarzyszy wolna lub zdyspergowana woda, która często jest traktowana jako odrębne zanieczyszczenie.

Czystość cieczy roboczej określa się zawartością zanieczyszczeń stałych oraz składem granulometrycznym. Zawartość zanieczyszczeń stałych, zwanych dalej ogólnie zanieczyszczeniami, wyraża się ilością nierozpuszczalnych osadów w jednostce objętości cieczy roboczej. Z kolei skład granulometryczny zanieczyszczeń cieczy roboczej jest określany jako zależność między średnicą cząstek zanieczyszczeń, a liczbą lub udziałem cząstek przypadających na określony przedział średnic, zawartych w określonej objętości, najczęściej w 1 mililitra (ml) lub 100 ml cieczy roboczej.

W celu określenia poziomu zanieczyszczeń cieczy roboczych stosuje się różne rodzaje klasyfikacji. Analitycy posługują się opisanym w normach sposobem oznaczania (klasyfikowania lub kodowania) poziomu zanieczyszczeń. Kod ten jest nazywany klasą czystości i jest przypisywany poziomowi zanieczyszczeń w cieczy roboczej na podstawie tabel zawartych w normach. Klasa czystości cieczy roboczej określana jest liczbą cząstek zanieczyszczeń o zadanych rozmiarach znajdujących się w danej objętości cieczy roboczej przy czym klasa czystości powstaje jako wynik przekształceń liczby cząstek zanieczyszczeń na kod liczbowy. Kod jest uzyskiwany przez podporządkowanie poziomu zanieczyszczeń odnośnym wartościom zapisanym w tabelach zawartych w normach.

Normy mają na celu uzyskanie powtarzalności i odtwarzalności wykonywanych analiz cząstek zanieczyszczeń obecnych w cieczach roboczych. Stosowane są dwa podstawowe systemy do kodowania klasy czystości według norm NAS 1638 i ISO 4406. Specyfikacja według normy NAS 1638 określa 14 klas czystości, w zależności od liczby cząstek o średnicach z określonych pięciu przedziałów wymiarowych. Norma ISO 4406 jest skonstruowana w sposób diametralnie różny od poprzedniej. W normie tej wyróżnia się dwa zakresy dotyczące rozmiarów cząstek, zaś kody klas czystości przyjmują wartości od 0 do 24. Stosowane są również inne systemy oceny stanu czystości cieczy roboczych według norm: MIL STD 1246A, SAE - 791, GOST 17216-71. Istnieją zależności pozwalające na przeliczenie z jednego systemu na inne. Do opisanych norm odwołują się dokumentacje techniczne urządzeń, w których pracują ciecze robocze, pozwalają one w sposób jednoznaczny, a zarazem zwięzły, określić wymagania odnośnie czystości tych cieczy roboczych. W czasie monitorowania pracującej cieczy roboczej dokonuje się porównywania zakodowanej klasy czystości badanej cieczy roboczej z kodem zawartym w dokumentacji technicznej danego urządzenia.

Z literatury, jak na przykład: Przemysłowe środki smarne - poradnik, Total, Warszawa - 2003 r., znane są różne sposoby oznaczania lub analizy klasy czystości cieczy roboczych lub ogólnie pomiaru składu granulometrycznego i układy do stosowania tych sposobów.

W znanych sposobach i układach do oznaczania składu granulometrycznego można wydzielić trzy zasadnicze grupy oparte na odrębnych zasadach: sposoby mikroskopowe ręczne i automatyczne, sposoby automatyczne przy użyciu specjalnych liczników cząstek i sposoby oparte na zjawisku kolmatacji. W każdej z tych grup istnieje wiele odmian różniących się rozwiązaniami konstrukcyjnymi aparatury i przyjętymi definicjami zastępczej średnicy cząstek zanieczyszczenia.

PL 211 652 B1

Sposoby mikroskopowe polegają na przefiltrowaniu określonej objętości badanej cieczy roboczej przez sączek (filtr membranowy), o określonej nominalnej średnicy porów. Po przefiltrowaniu cieczy roboczej sączek z zanieczyszczeniami jest przemywany i suszony. Tak przygotowany sączek jest następnie umieszczany pod mikroskopem i laborant dokonujący badania określa poziom zanieczyszczeń zliczając cząstki widoczne na sączku, jednocześnie klasyfikując je pod względem wielkości. Do tego celu najczęściej jest stosowany sączek z naniesioną kratką, ułatwiającą wybór podpól do zliczania, a cząstki są zliczane pod mikroskopem, którego okular jest wyposażony w specjalną podziałkę do pomiaru rozmiaru cząstek. Cząstki zliczane są z wybranych podpól, a następnie zliczona ilość cząstek jest przeliczana na całkowitą ilość cząstek dla całego sączka proporcjonalnie do stosunku powierzchni sączka do powierzchni podpól wybranych do analizy. Filtracja cieczy roboczej może być wykonana z zastosowaniem specjalnego urządzenia do pobrania próbek. Zasadniczą częścią tego urządzenia jest tak zwany monitorek, wewnątrz którego znajduje się jeden lub dwa filtry membranowe. W przypadku cieczy roboczych, do których wymagana jest bardzo duża czystość, są stosowane aparaty zabezpieczające przed zanieczyszczeniami pochodzącymi z otoczenia.

Do oznaczania składu granulometrycznego są stosowane również mikroskopowe sposoby automatyczne. W sposobach tych sączek z pobraną próbką zanieczyszczeń jest nawilżany specjalnym środkiem, powodującym jego przezroczystość. Tak spreparowany sączek jest umieszczony pod obiektywem mikroskopu, wyposażonego w kamerę telewizyjną, połączoną z analizatorem komputerowym. Obraz z zanieczyszczeniami jest analizowany jako liczba cząstek o określonych rozmiarach, definiowanych średnicami zastępczymi, na przykład jako średnica koła równa największemu wymiarowi projekcyjnemu cząstki, w szczególności średnica dwuwymiarowego rzutu na płaszczyznę sączka trójwymiarowej cząstki o faktycznie dowolnym kształcie.

Pomiary z użyciem mikroskopu mogą być przetwarzane na wiele sposobów, w których można odrębnie zliczać cząstki o określonych kształtach, na przykład włókienka, lub cząstki o określonej barwie, na przykład metaliczne.

W innej grupie sposobów oznaczania składu granulometrycznego są używane tak zwane liczniki cząstek. Istnieją trzy rodzaje tego typu liczników o odmiennej zasadzie działania, pierwszy oparty na pomiarze kontrastu elektrycznego, przeznaczony do cieczy roboczych będących elektrolitami, drugi oparty na pomiarze kontrastu optycznego, przeznaczony do dowolnej cieczy roboczej o małej lepkości, w tym do produktów naftowych i trzeci oparty na zjawisku kolmatacji, stosowany w precyzyjnych układach hydraulicznych, gdzie wymagana jest ciągła kontrola stanu czystości cieczy roboczej.

Licznik cząstek oparty na pomiarze kontrastu elektrycznego ma dwie elektrody, z których jedna jest umieszczona w badanej próbce, a druga w specjalnym zbiorniku. Do elektrod jest przyłożone stałe napięcie, a próbka i ciecz robocza w zbiorniku są oddzielone przegrodą z okienkiem. Gdy okienko jest odsłonięte, natężenie przepływającego prądu elektrycznego jest stałe. W momencie przepływania przez okienko cząstki zanieczyszczenia napięcie spada, co jest rejestrowane jako impuls elektryczny. Wielkość tego impulsu jest proporcjonalna do średnicy cząstki zanieczyszczenia. Impulsy są podawane na bramkę elektryczną, połączoną z komputerem, który je segreguje i zlicza według wielkości proporcjonalnych do średnic cząstek.

Zasadniczym elementem automatycznych liczników cząstek opartych na pomiarze kontrastu optycznego jest czujnik pomiarowy, który działa na zasadzie przesłaniania źródła światła. Badana ciecz robocza przepływa przez szczelinę pomiarową. Po jednej stronie szczeliny jest zamontowana lampa, a po drugiej fotodioda. Strumień światła przechodzi przez strefę pomiaru, prostopadle do kierunku przepływu badanej cieczy roboczej i pada na okno fotodiody. Gdy w świetle okna brak jest cząstek, na fotodiodzie wytwarzany jest sygnał o stałym napięciu. Cząstka zanieczyszczenia przechodząc przez strefę pomiarową częściowo przesłania wiązkę światła. W tym momencie sygnał z fotodiody jest mniejszy od szczytowego, proporcjonalnie do powierzchni przesłoniętego strumienia światła. Impulsy napięcia podawanego na wzmacniacz, odpowiadają zastępczym średnicom cząstek. W ten sposób uzyskuje się skład granulometryczny, czyli liczbę cząstek o średnicach projekcyjnych, przypadających na określone przedziały wymiarowe.

Sposoby kolmatacyjne są oparte na zjawisku zatrzymywania w ośrodku porowatym (filtrze) lub na szczelinie zawiesiny cząstek, znajdujących się w cieczy roboczej przepływającej przez ten ośrodek lub szczelinę. Zasada działania kolmatomierza jest oparta na zależnościach między różnicą ciśnienia cieczy roboczej na szczelinie, natężeniem przepływu i zawartością cząstek o wymiarach większych od wymiaru szczeliny. Wymiary szczeliny są regulowane tak, aby ocenić liczbę cząstek o średnicach większych od uznanego za szkodliwe dla urządzenia.

PL 211 652 B1

Dotychczas stosowane sposoby oceny stopnia zanieczyszczenia cieczy roboczych posiadają szereg wad, takich jak długi czas zliczania cząstek przez laboranta, zmęczenie wzroku laboranta przy analizowaniu dużej liczby próbek, możliwość popełnienia błędu przez pominięcie niektórych cząstek i subiektywność oceny wielkoś ci i liczby cząstek przez człowieka.

Do wad optycznych liczników cząstek należą: zliczanie pęcherzyków powietrza znajdujących się w badanej cieczy roboczej lub kropelek wody, czuł o ść na barwę i klarowność badanej cieczy roboczej oraz wysoka cena.

Znany jest z publikacji wynalazku nr JP2302649 sposób monitorowania jakości super czystej wody. Istotą sposobu wykrywania zanieczyszczeń zawartych lub rozpuszczonych w wodzie jest to, że wykonuje się powiększone zdjęcia wody skroplonej na płycie bądź osadu substancji rozpuszczonej, mierzy się jasność zdjęcia, wykonuje konwersję A/D i rozpoznaje właściwy obraz osadu na płycie, przy czym rozpoznaje się sygnał na podstawie różnicy jasności, przetwarza się obraz, kształt i ilość wspomnianych osadów zgodnie z rozdzielczością jednego z nich lub obu. Z publikacji wynalazku nr JP8159947 znany jest systemu kontroli monitorowania jakości wody poprzez analizę obrazową. Istota systemu polega na tym, że obejmuje sposób fotografowania obrazu zawierającego cząstki w wodzie, sposób przetwarzania obrazu dla uzyskania rodzaju i iloś ci czą stek za pomocą analizy obrazu oraz sposób zarządzania systemem wykorzystującym analizę obrazu w ośrodku zarządzania wodą (w systemie wodociągowym lub kanalizacyjnym). Z kolei z publikacji nr KR1020050063255 znany jest sposób ostrzegania i monitorowania w czasie rzeczywistym jakości oczyszczonej wody oraz wykorzystania systemu filtru szybko-sączącego. Istota rozwiązania dotyczy między innymi pomiaru mętności wypływającej wody, zastosowanie licznika cząstek występujących w wodzie odpływowej z filtru dział ają cego w czasie rzeczywistym, pomiar czasu filtracji i pomiar strat ciś nienia wewną trz filtru. Jak wynika z powyższego publikacje JP2302649, JP8159947 i KR1020050063255 dotyczą przedmiotów odmiennych od przedmiotu wynalazku, a mianowicie nie dotyczą sposobu analizy klasy czystości cieczy roboczych, takich jak ciecze chłodzące i smarne w urządzeniach i maszynach mechanicznych w celu określenia stopnia ich zużycia, a dotyczą zasadniczo takiej dziedziny jak pomiar zanieczyszczeń lub filtracji wody użytkowej lub ścieków.

Celem wynalazku było opracowanie nowego sposobu oznaczania klas czystości cieczy roboczych, zastępując mikroskopowe sposoby określania klasy czystości, sposobami w pełni zautomatyzowanymi, bazując na komputerowej, programowej interpretacji mikroskopowych obrazów graficznych cząstek zanieczyszczeń.

Sposób oznaczania klasy czystości cieczy roboczych, w którym określoną objętość badanej cieczy roboczej przefiltrowuje się przez filtr membranowy w postaci sączka, o określonej nominalnej średnicy porów, mniejszej od najmniejszej średnicy, dla której są zliczane cząstki zanieczyszczeń, sączek umieszcza się pod obiektywem mikroskopu, wyposażonego w kamerę wideo, połączoną z komputerem, a następnie rastrowy obraz zanieczyszczeń stałych na powierzchni sączka przesyła się poprzez kamerę wideo do komputera i analizuje się programowo, a wynik pomiaru klasy czystości podaje się jako ilości cząstek zanieczyszczeń w określonych przedziałach rozmiarowych, według wynalazku charakteryzuje się tym, że po umieszczeniu sączka w mikroskopie i wczytaniu do analizy obrazu zanieczyszczeń z kamery wideo do pamięci komputera mierzy się wartości parametru barwy pikseli obrazu i zapamiętuje wraz ze współrzędnymi tych pikseli, po czym analizuje się rozkład statystyczny wartości parametru barwy pikseli, zaś na podstawie tego rozkładu parametru barwy pikseli oblicza się wartości progowe parametru barwy, rozgraniczające piksele tła i zliczanych cząstek zanieczyszczeń, a następnie na podstawie tych wartości progowych wydziela się z obrazu zbiór pikseli należących do zliczanych cząstek, po czym dzieli się ten zbiór na rozłączne podzbiory pikseli należących do odrębnych cząstek, a następnie dla każdego z tych podzbiorów mierzy się rozmiar cząstki, po czym sumuje się ilości cząstek w każdym z określonych przedziałów rozmiarowych, zaś na podstawie tych ilości cząstek, korzystnie programowo, wyznacza się i podaje się jako wynik pomiaru, klasę czystości cieczy roboczej według określonej normy, na przykład według wcześniej cytowanych norm NAS 1638 lub ISO 4406.

Korzystnym jest jeśli do analizy obrazu zanieczyszczeń wybiera się ze sączka określoną ilość podpól pomiarowych o określonej powierzchni, a do pamięci komputera wczytuje się oddzielne obrazy tych podpól, przy czym korzystnie dla każdego z tych obrazów mierzy się wartości parametru barwy pikseli obrazu i zapamiętuje wraz ze współrzędnymi tych pikseli, po czym analizuje się rozkład statystyczny wartości parametru barwy pikseli, na podstawie tego rozkładu oblicza się wartości progowe parametru barwy pikseli, a na podstawie tych wartości progowych wydziela się zbiór pikseli należąPL 211 652 B1 cych do zliczanych cząstek i dzieli się zbiór na rozłączne podzbiory pikseli należących do odrębnych cząstek, zaś ilości cząstek zanieczyszczeń w określonych przedziałach rozmiarowych sumuje się ze wszystkich analizowanych podpól, a następnie te ilości cząstek przelicza się dla całego sączka na podstawie stosunku powierzchni sączka do powierzchni podpól wybranych do analizy.

Korzystnie wyznacza i dodaje się do wyniku pomiaru skład granulometryczny zanieczyszczeń cieczy roboczej oraz korzystnie wykres rozkładu statystycznego i/lub gęstości rozkładu statystycznego i/lub dystrybuanty rozkładu statystycznego wielkości cząstek zanieczyszczeń, a następnie wynik pomiaru wyświetla się na monitorze komputera i umieszcza się w programowo generowanym raporcie do wydruku na drukarce i/lub zapisu do pliku dyskowego.

W ramach analizy rozkładu statystycznego wartości parametru barwy pikseli sporządza się wykres ilości pikseli obrazu w zależności od wartości ich parametru barwy, zaś jako wartości progowe parametru barwy, minimalną i maksymalną, rozgraniczające piksele tła i zliczanych cząstek, wyznacza się dwa punkty przecięcia z osią parametru barwy dwóch prostych, położonych odpowiednio na lewym i prawym zboczu piku iloś ci pikseli przypisanych do tł a, przy czym do zbioru pikseli należących do zliczanych cząstek zanieczyszczeń wydziela się piksele obrazu o wartościach parametru barwy leżących poza przedziałem określonym przez wyznaczone wartości progowe parametru barwy, zaś jako piksele tła wydziela się piksele o wartościach parametru barwy leżących w tym przedziale. Korzystnie jako dwie proste, położone na zboczach piku ilości pikseli tła, wyznacza się dwie sieczne przechodzące odpowiednio przez punkty na lewym i prawym zboczu tego piku, na poziomie około 10% i około 90% maksimum ilości pikseli w tym piku, zaś jako wartość parametru barwy piksela obrazu wyznacza się wartość jasności barwy tego piksela według modelu barwy HSB, w którym to modelu barwa każdego z pikseli, będącego elementem obrazu, jest zdefiniowana trzema wartościami: odcieniem barwy (H), nasyceniem (S) i jasnością (B).

W ramach podział u zbioru pikseli cząstek na rozłączne podzbiory pikseli należących do odrę bnych cząstek zakłada się pusty, nowy podzbiór pikseli należących do odrębnej cząstki i przenosi się jeden piksel ze zbioru do nowego podzbioru, a następnie sprawdza się sąsiedztwo, korzystnie ośmiostronne, każdego z pikseli ze zbioru z każdym pikselem nowego podzbioru, przy czym sąsiedztwo ośmiokrotne pikseli w rastrowym modelu obrazu występuje, jeżeli jeden ze sprawdzanych pikseli styka się z drugim pikselem jednym ze swych czterech boków lub jednym z czterech wierzchołków. W przypadku stwierdzenia sąsiedztwa sprawdzany piksel przenosi się ze zbioru do nowego podzbioru, przy czym sprawdzenia powtarza się od nowa do czasu stwierdzenia braku sąsiedztwa każdego z pikseli ze zbioru z każdym pikselem nowego podzbioru, po czym powtarza się operacje zakładania nowego podzbioru, przenoszenia jednego z pikseli ze zbioru do tego nowego podzbioru i sprawdzania sąsiedztwa każdego z pikseli ze zbioru z każdym pikselem nowego podzbioru, dla kolejnych nowych podzbiorów, do czasu opróżnienia zbioru pikseli cząstek zanieczyszczeń.

Po podziale zbioru pikseli cząstek na rozłączne podzbiory pikseli należących do odrębnych cząstek z każdego takiego podzbioru usuwa się piksele cieni, przy czym korzystnie dla każdego z tych podzbiorów analizuje się rozkład statystyczny wartoś ci parametru barwy pikseli, podobnie jak dla całego obrazu, na podstawie tego rozkładu wyznacza się wartości progowe parametru barwy, rozgraniczające piksele tła i zliczanych cząstek zanieczyszczeń, zaś na podstawie tych wartości progowych usuwa się z tego podzbioru piksele należące do tła, uznane jako piksele cienia cząstki zanieczyszczeń.

Dla obliczenia rozmiaru cząstki, określonej przez rozłączny podzbiór pikseli należących do odrębnej cząstki, wyznacza się prostokąt o pionowych i poziomych bokach, obejmujący tę cząstkę, to jest przechodzący przez cztery skrajne piksele o maksymalnych i minimalnych wartościach współrzędnych pionowych oraz poziomych, po czym znajduje się pary skrajnych pikseli niekoniecznie różnych, leżące na każdym z boków tego prostokąta, a następnie oblicza się w oparciu o współrzędne pikseli maksymalną odległość, będącą obliczonym rozmiarem cząstki, spośród czterech odległości naprzemianległych par pikseli, położonych na przeciwległych bokach prostokąta, odpowiednio odległości skrajnych pikseli: lewego na dolnym boku i prawego na górnym boku, prawego na dolnym boku i lewego na górnym boku, górnego na prawym boku i dolnego na lewym boku oraz dolnego na prawym boku i górnego na lewym boku.

Korzystnym jest dla utrzymania dużej dokładności pomiarów, jeśli okresowo przed właściwymi pomiarami, korzystnie przed wyznaczeniem i podaniem wyniku pomiaru prowadzi się kalibrację współczynnika przeliczeniowego rozmiaru cząstek zanieczyszczeń z pikseli na jednostki fizyczne długości, korzystnie mikrometry, przy czym kalibrację współczynnika przeliczeniowego rozmiaru prowadzi

PL 211 652 B1 się po umieszczeniu w mikroskopie wzorca długości o znanej wartości rozmiaru w jednostkach fizycznych i wczytaniu do analizy rastrowego obrazu tego wzorca długości z kamery wideo do pamięci komputera.

Po wczytaniu obrazu wzorca długości do pamięci komputera mierzy się wartości parametru barwy pikseli obrazu i zapamiętuje wraz ze współrzędnymi tych pikseli, po czym wyznacza się drugą wartość progową parametru barwy, rozgraniczającą piksele tła i wzorca długości, a na podstawie tej drugiej wartości progowej znajduje się współrzędne pikseli leżących na brzegu wzorca długości i oblicza się rozmiar wzorca długości w pikselach, po czym oblicza się wartość współczynnika przeliczeniowego rozmiaru cząstek zanieczyszczeń w oparciu o obliczoną wartość rozmiaru wzorca długości wyrażoną w pikselach i znaną wartość tego rozmiaru, wyrażoną w jednostkach fizycznych. Korzystnie jako drugą wartość progową parametru barwy, rozgraniczającą piksele wzorca długości i tła, wyznacza się średnią arytmetyczną maksymalnej i minimalnej wartości tego parametru barwy dla pikseli analizowanego obrazu. Dalsze korzyści w postaci ułatwienia kalibracji i zwiększenia dokładności pomiaru uzyskuje się, jeśli jako wartość parametru barwy piksela obrazu wzorca długości wyznacza się wartość jasności barwy tego piksela według modelu barwy HSB, a ponadto jako wzorzec długości stosuje się rysunek ciemnego koła o znanej średnicy, umieszczony w środku obrazu na jasnym tle, a po wyznaczeniu drugiej wartoś ci progowej jasnoś ci barwy dokonuje się konwersji obrazu na czarno-biały, stosując jako próg konwersji drugą wartość progową jasności barwy, po czym znajduje się skrajne piksele leżące na okręgu czarnego koła, na jego poziomej i pionowej osi, przesuwając się od środka obrazu ku jego bokom kolejno w poziomie i pionie oraz sprawdzając wartość jasności pikseli, a następnie oblicza się poziomą i pionową średnicę czarnego koła wzorca długoś ci na podstawie współrzędnych tych skrajnych pikseli, po czym wyznacza się rozmiar wzorca długości w pikselach jako średnią wartość tych średnic.

Rozwiązanie według wynalazku obejmuje algorytmy cyfrowej analizy obrazów mikroskopowych zanieczyszczeń obecnych w próbce cieczy roboczej, przesączonej przez sączki membranowe, a zarejestrowanych za pomocą kamery sprzężonej z komputerem. Aby zidentyfikować obiekty stanowiące zanieczyszczenia opracowano specjalne algorytmy interpretacji obrazów pozwalające na automatyczne wydzielenie cząstek zanieczyszczeń oraz określenie ilości rozmiarów tych cząstek zanieczyszczeń. Ostatecznym wynikiem działania algorytmów jest klasa czystości badanej cieczy roboczej, wyznaczona zgodnie z obowiązującymi normami, automatycznie i szybko przez program komputerowy.

Sposób oznaczania według wynalazku jest bliżej wyjaśniony w przykładach wykonania na rysunku, na którym fig. 1 przedstawia schemat blokowy układu, fig. 2 - ogólny algorytm analizy obrazu zanieczyszczeń stałych i oznaczania klasy czystości cieczy roboczych, fig. 3 - przykładowy wykres ilości pikseli obrazu w zależności od wartości ich jasności, fig. 4 - ilustrację sąsiedztwa ośmiokrotnego sprawdzanego piksela, fig. 5 - sposób przeglądania i przypisania pikseli obrazu do zbioru pikseli należących do zliczanych cząstek zanieczyszczeń, fig. 6 - sposób podziału zbioru pikseli cząstek na rozłączne podzbiory pikseli należących do odrębnych cząstek, fig. 7 - sposób obliczenia rozmiaru cząstki, zaś fig. 8 - sposób obliczenia rozmiaru wzorca długości w operacji kalibracji współczynnika przeliczeniowego rozmiaru cząstki z pikseli na jednostki fizyczne.

Na fig. 1 jest przedstawiony schemat blokowy układu według wynalazku do oznaczania klasy czystości cieczy roboczych, zaś na fig. 2 - ogólny algorytm analizy obrazu zanieczyszczeń stałych i oznaczania klasy czystoś ci cieczy roboczych.

W sposobie oznaczania klasy czystości cieczy roboczych według wynalazku okreś loną objętość badanej cieczy roboczej, określoną w normie (na przykład 100 ml) przefiltrowuje się przez filtr membranowy w postaci sączka SP, o określonej nominalnej średnicy porów (na przykład 0,8 μm), mniejszej od najmniejszej średnicy, dla której są zliczane cząstki zanieczyszczeń. Sączek SP przemywa się rozpuszczalnikiem w celu usunięcia resztek badanej cieczy roboczej i suszy, po czym sączek SP umieszcza się pod obiektywem mikroskopu MI, wyposażonego w kamerę wideo KW, połączoną z komputerem K, a następnie rastrowy obraz zanieczyszczeń stałych na powierzchni sączka SP przesyła się poprzez kamerę wideo KW do komputera K i analizuje się programowo, a wynik pomiaru klasy czystości podaje się jako ilości cząstek zanieczyszczeń w określonych przedziałach rozmiarowych.

Po wczytaniu do analizy obrazu zanieczyszczeń z kamery wideo KW do pamięci komputera K, sporządza się w pamięci komputera pierwszą tablicę TP, zawierającą wartości parametru barwy pikseli obrazu, określającą współrzędne tych pikseli i reprezentującą programowo ten obraz, po czym analizuje się rozkład statystyczny wartości parametru barwy pikseli, zaś na podstawie tego rozkładu wyznacza się wartości progowe Bmin, Bmax parametru barwy, rozgraniczające piksele tła i piksele zliczaPL 211 652 B1 nych cząstek zanieczyszczeń, a następnie na podstawie tych wartości progowych Bmin, Bmax wydziela się z obrazu zbiór ZP pikseli należących do zliczanych cząstek, po czym dzieli się ten zbiór ZP na rozłączne podzbiory T1, T2, T3, T4, ... pikseli, należących do odrębnych cząstek, a następnie dla każdego z tych podzbiorów T1, T2, T3, T4, ... oblicza się rozmiar cząstki, po czym sumuje się ilości cząstek w każdym z określonych przedziałów rozmiarowych, zaś na postawie tych ilości cząstek, korzystnie programowo, wyznacza się i podaje się jako wynik pomiaru, klasę czystości cieczy roboczej według określonej normy, korzystnie według norm NAS 1638 i ISO 4406.

W preferowanym wykonaniu sposobu oznaczania według wynalazku do analizy obrazu zanieczyszczeń wybiera się ze sączka SP określoną ilość podpól pomiarowych o określonej powierzchni, a do pamięci komputera K wczytuje się oddzielne obrazy tych podpól. Dla każ dego z obrazów podpól analizuje się rozkład statystyczny wartości parametru barwy pikseli, na podstawie tego rozkładu wyznacza się wartości progowe Bmin, Bmax parametru barwy, a na podstawie tych wartości progowych Bmin, Bmax wydziela się zbiór ZP pikseli należących do zliczanych cząstek i dzieli się ten zbiór ZP na rozłączne podzbiory T1, T2, T3, T4, ... pikseli należących do odrębnych cząstek, zaś ilości cząstek zanieczyszczeń w określonych przedziałach rozmiarowych sumuje się ze wszystkich analizowanych podpól, a następnie te ilości cząstek przelicza się dla całego sączka SP na podstawie stosunku powierzchni sączka SP do powierzchni podpól wybranych do analizy.

Wynik pomiaru wyświetla się na monitorze MO komputera K i umieszcza się w programowo generowanym raporcie do wydruku na drukarce DR i zapisu do pliku dyskowego na dysku twardym DT komputera K.

W ramach analizy rozkładu statystycznego wartości parametru barwy pikseli sporządza się w pamięci komputera K drugą tablicę reprezentującą wykres ilości pikseli obrazu w zależności od wartości ich parametru barwy. Przykładowy wykres takiej zależności jest przedstawiony na fig. 3. Jako wartości progowe Bmin, Bmax parametru barwy, minimalną Bmin i maksymalną Bmax, rozgraniczające piksele tła i piksele zliczanych cząstek, ustala się dwa punkty przecięcia z osią parametru barwy dwóch prostych, położonych odpowiednio na lewym i prawym zboczu piku ilości pikseli przypisanych do tła, przy czym do zbioru ZP pikseli należących do zliczanych cząstek zanieczyszczeń wydziela się piksele obrazu o wartościach parametru barwy leżących poza przedziałem [Bmin, Bmax] określonym przez wyznaczone wartości progowe Bmin, Bmax parametru barwy, zaś jako piksele tła wydziela się piksele o wartościach parametru barwy leżących w tym przedziale [Bmin, Bmax]. Jako dwie proste, położone na zboczach piku ilości pikseli tła, wyznacza się dwie sieczne S przechodzące odpowiednio przez punkty na lewym i prawym zboczu tego piku, na poziomie 10% i 90% maksimum HI ilości pikseli w tym piku, zaś jako wartość parametru barwy piksela obrazu wyznacza się wartość jasnoś ci barwy tego piksela według modelu barwy HSB.

Piksele obrazu zapisane w pierwszej tablicy TP, o wymiarach w x h dostosowanych do wymiarów obrazu w pikselach, przegląda się wierszami od punktu początkowego PP(1, 1) do punktu końcowego PK(w, h), przy czym współrzędne pikseli należących do zliczanych cząstek zanieczyszczeń przepisuje się do zbioru ZP pikseli cząstek, jak zilustrowano na fig. 5. Następnie dokonuje się podziału zbioru ZP na rozłączne podzbiory T1, T2, T3, T4, ... pikseli należących do odrębnych cząstek, jak pokazano na fig. 6. W tym celu zakłada się pusty, nowy podzbiór T1 pikseli należących do odrębnej cząstki i przenosi się jeden piksel ze zbioru ZP do tego nowego podzbioru T1, a następnie sprawdza się sąsiedztwo ośmiostronne, każdego z pikseli ze zbioru ZP z każdym pikselem nowego podzbioru T1. Sąsiedztwo ośmiokrotne pikseli w rastrowym modelu obrazu jest pokazane na fig. 4, gdzie jeden ze sprawdzanych pikseli P(xi, yk) ma współrzędne (xi, yk), zaś drugi ze sprawdzanych pikseli ma jedne ze współrzędnych (xi-1, yk-1), (xi, yk-1), (xi+1, yk-1),... (xi+1, yk+1). Sąsiedztwo ośmiokrotne występuje zatem, jeżeli jeden ze sprawdzanych pikseli styka się z drugim ze sprawdzanych pikseli jednym ze swych czterech boków lub jednym z czterech wierzchołków. W przypadku stwierdzenia sąsiedztwa sprawdzany piksel jest przenoszony ze zbioru ZP do nowego podzbioru T1, przy czym sprawdzenia powtarza się od nowa do czasu stwierdzenia braku sąsiedztwa każdego z pikseli ze zbioru ZP z każdym pikselem nowego podzbioru T1, po czym powtarza się operację zakładania nowego podzbioru, przenoszenia jednego z pikseli ze zbioru ZP do tego nowego podzbioru i operację sprawdzania sąsiedztwa każdego z pikseli ze zbioru ZP (dla pozostałych w nim pikseli) z każdym pikselem nowego podzbioru, dla kolejnych nowych podzbiorów T2, T3, T4,... do czasu opróżnienia zbioru ZP pikseli cząstek zanieczyszczeń.

Po podziale zbioru pikseli ZP cząstek na rozłączne podzbiory T1, T2, T3, T4, ... pikseli należących do odrębnych cząstek, z każdego takiego podzbioru T1, T2, T3, T4, ... usuwa się piksele cieni,

PL 211 652 B1 przy czym dla każdego z tych podzbiorów T1, T2, T3, T4, ... analizuje się rozkład statystyczny wartości parametru barwy pikseli, podobnie jak dla całego obrazu, na podstawie tego rozkładu wyznacza się wartości progowe Bmin, Bmax parametru barwy, rozgraniczające piksele tła i zliczanych cząstek zanieczyszczeń, zaś na podstawie tych wartości progowych Bmin, Bmax usuwa się z tego podzbioru piksele należące do tła, uznane jako piksele cienia cząstki zanieczyszczeń.

Dla obliczenia rozmiaru cząstki, określonej przez rozłączny podzbiór T1, T2, T3, T4, ... pikseli należących do odrębnej cząstki, jak pokazano na fig. 7, wyznacza się prostokąt PR o pionowych i poziomych bokach, obejmujący obraz cząstki OC, to jest przechodzący przez cztery skrajne piksele o maksymalnych i minimalnych wartoś ciach współ rzę dnych pionowych oraz poziomych, po czym znajduje się pary skrajnych pikseli niekoniecznie różnych, leżące na każdym z boków tego prostokąta PR, a następnie oblicza się w oparciu o współrzędne pikseli maksymalną odległość, będącą obliczonym rozmiarem cząstki, spośród czterech odległości D1, D2, D3 i D4 naprzemianległych par pikseli, położonych na przeciwległych bokach prostokąta PR, odpowiednio odległości D1, D2, D3 i D4 skrajnych pikseli: lewego na dolnym boku P(x1, ymax) i prawego na górnym boku P(xp, ymin), prawego na dolnym boku P(xp, ymax) i lewego na górnym boku P(x1, ymin), górnego na prawym boku P(xmax, yg) i dolnego na lewym boku P(xmin, yd) oraz dolnego na prawym boku P(xmax, yd) i górnego na lewym boku P(xmin, yg).

Okresowo przed właściwymi pomiarami, przeprowadza się kalibrację współczynnika przeliczeniowego rozmiaru cząstek zanieczyszczeń z pikseli na jednostki fizyczne długości, korzystnie mikrometry, przy czym kalibrację tego współczynnika przeliczeniowego rozmiaru przeprowadza się automatycznie i programowo, po umieszczeniu pod obiektywem mikroskopu Ml wzorca długości WD o znanej wartości rozmiaru w jednostkach fizycznych i wczytaniu do analizy programowej rastrowego obrazu tego wzorca długości WD z kamery wideo KW do pamięci komputera K.

Po wczytaniu obrazu wzorca długości WD do pamięci komputera K sporządza się w pamięci komputera K trzecią, dwuwymiarową tablicę wartości parametru barwy pikseli obrazu wzorca OW, określającą współrzędne tych pikseli i reprezentującą programowo ten obraz, po czym wyznacza się drugą wartość progową parametru barwy, rozgraniczającą piksele tła i wzorca długości WD, a na podstawie tej drugiej wartości progowej znajduje się współrzędne pikseli leżących na brzegu wzorca długości WD i oblicza się rozmiar wzorca długości WD w pikselach, po czym oblicza się wartość współczynnika przeliczeniowego rozmiaru cząstek zanieczyszczeń w oparciu o obliczoną wartość rozmiaru wzorca długości WD wyrażoną w pikselach i znaną wartość tego rozmiaru, wyrażoną w jednostkach fizycznych. Jako drugą wartość progową parametru barwy, rozgraniczającą piksele wzorca długości WD i piksele tła, wyznacza się średnią arytmetyczną maksymalnej i minimalnej wartości tego parametru barwy dla pikseli analizowanego obrazu wzorca OW, przy czym jako wartość parametru barwy piksela obrazu wzorca OW wyznacza się wartość jasności barwy tego piksela według modelu barwy HSB, a ponadto jako wzorzec długości WD stosuje się rysunek ciemnego koła o znanej średnicy, umieszczony w środku obrazu na jasnym tle, a po wyznaczeniu drugiej wartości progowej jasności barwy dokonuje się konwersji obrazu wzorca OW na czarno-biały, stosując jako próg konwersji drugą wartość progową jasności barwy. Sposób obliczenia rozmiaru wzorca długości po konwersji obrazu wzorca OW na czarno-biały jest pokazany na fig. 8, przy czym znajduje się skrajne piksele leżące na okręgu czarnego koła, na jego poziomej i pionowej osi, o współrzędnych (xc, yu), (xu, yc), (xc, yd), (xd, yc), przesuwając się od środka obrazu wzorca OW ku jego bokom kolejno w poziomie i pionie oraz sprawdzając wartość jasności pikseli, a następnie oblicza się poziomą i pionową średnicę czarnego koła wzorca długości WD na podstawie współrzędnych tych skrajnych pikseli, po czym wyznacza się rozmiar wzorca długości WD w pikselach jako średnią wartość tych średnic.

Układ do stosowania sposobu oznaczania klasy czystości cieczy roboczych, zawiera mikroskop MI z obiektywem dopasowanym do sączka SP, sprzężony optycznie z kamerą wideo KW, połączoną z wejś ciem komputera K, wyposaż onego w urzą dzenia do obrazowania wyniku pomiaru, w postaci monitora MO i drukarki DR. Komputer K jest wyposażony w program użytkowy do automatycznego wydzielania cząstek zanieczyszczeń z analizowanego obrazu zanieczyszczeń na powierzchni sączka SP, na podstawie analizy rozkładu statystycznego wartości parametru barwy pikseli tego obrazu przesłanego z obiektywu mikroskopu MI poprzez kamerę wideo KW do pamięci komputera K, zliczenia tych cząstek i obliczenia ich rozmiarów, a ponadto komputer K jest wyposażony w program użytkowy do wyznaczania i podania jako wyniku pomiaru na urządzeniu do obrazowania klasy czystości cieczy roboczej według określonej normy, korzystnie według norm NAS 1638 i ISO 4406.

Komputer K jest wyposażony w program użytkowy do wyznaczenia i dodania do wyniku pomiaru składu granulometrycznego zanieczyszczeń cieczy roboczej wykresu rozkładu statystycznego i/lub

PL 211 652 B1 gęstości rozkładu statystycznego i/lub dystrybuanty rozkładu statystycznego wielkości cząstek zanieczyszczeń, a następnie do wyświetlenia wyniku na monitorze MO komputera K i umieszczenia wyniku w programowo generowanym raporcie do wydruku na drukarce DR i zapisu do pliku dyskowego na dysku twardym DT.

W przypadku przeprowadzania kalibracji pod obiektywem mikroskopu MI jest umieszczony wzorzec długości WD, zaś komputer K jest wyposażony w program użytkowy do automatycznej kalibracji pomiaru rozmiarów cząstek zanieczyszczeń, na podstawie analizy wartości parametru barwy pikseli obrazu wzorca długości WD, przesłanego z obiektywu mikroskopu MI poprzez kamerę wideo KW do pamięci komputera K.

Wykaz oznaczeń

Bmin, Bmax - wartości progowe, D1, D2, D3, D4 - odległości, DR - drukarka

DT - dysk twardy,

HI - maksimum,

K - komputer,

KW - kamera wideo,

MI - mikroskop,

MO - monitor,

OC - obraz cząstki,

OW - obraz wzorca,

P(x, y) - piksel o współrzędnych x, y PK - punkt końcowy,

PP - punkt początkowy,

PR - prostokąt,

S - sieczna,

SP - sączek,

T1, T2, T3, T4 - podzbiory,

TP - pierwsza tablica,

WD - wzorzec długości,

ZP - zbiór, w, h - rozmiary (obrazu), x, xd, xd, xu, xi, xk, xl, xp, xmin, xmax y, yd, yc, yu, yi, yk, yg, yd, ymin, ymax - współrzędne (pikseli obrazu)

Claims (13)

1. Sposób oznaczania klasy czystości cieczy roboczych, w którym określoną objętość badanej cieczy roboczej przefiltrowuje się przez filtr membranowy w postaci sączka, o określonej nominalnej średnicy porów, niniejszej od najmniejszej średnicy, dla której są zliczane cząstki zanieczyszczeń, sączek umieszcza się pod obiektywem mikroskopu, wyposażonego w kamerę wideo, połączoną z komputerem, a następnie rastrowy obraz zanieczyszczeń stałych na powierzchni sączka przesyła się poprzez kamerę wideo do komputera i analizuje się programowo, a wynik pomiaru klasy czystości podaje się jako ilości cząstek zanieczyszczeń w określonych przedziałach rozmiarowych, znamienny tym, że po umieszczeniu sączka (SP) w mikroskopie (MI) i wczytaniu do analizy obrazu zanieczyszczeń z kamery wideo (KW) do pamięci komputera (K) mierzy się wartości parametru barwy pikseli obrazu i zapamiętuje wraz ze współrzędnymi tych pikseli, po czym analizuje się rozkład statystyczny wartości parametru barwy pikseli, zaś na podstawie tego rozkładu parametru barwy pikseli oblicza się wartości progowe (Bmin, Bmax) parametru barwy, rozgraniczające piksele tła i zliczanych cząstek zanieczyszczeń, a następnie na podstawie tych wartości progowych (Bmin, Bmax) wydziela się z obrazu zbiór (ZP) pikseli należących do zliczanych cząstek, po czym dzieli się ten zbiór (ZP) na rozłączne podzbiory pikseli (T1, T2, T3, T4, ...) należących do odrębnych cząstek, a następnie dla każdego z tych podzbiorów (T1, T2, T3, T4, ...) mierzy się rozmiar cząstki, po czym sumuje się ilości cząstek w każdym z określonych przedziałów rozmiarowych, zaś na podstawie tych ilości cząstek, korzystnie programowo, wyznacza się i podaje się jako wynik pomiaru, klasę czystości cieczy roboczej według określonej normy.

2. Sposób oznaczania według zastrz. 1, znamienny tym, że do analizy obrazu zanieczyszczeń wybiera się ze sączka (SP) określoną ilość podpól pomiarowych o określonej powierzchni, a do pamięci komputera (K) wczytuje się oddzielne obrazy tych podpól, przy czym korzystnie dla każdego z tych obrazów mierzy się wartości parametru barwy pikseli obrazu i zapamiętuje wraz ze współrzędnymi tych pikseli, po czym analizuje się rozkład statystyczny wartości parametru barwy pikseli, na podstawie tego rozkładu oblicza się wartości progowe (Bmin, Bmax) parametru barwy pikseli, a na podstawie tych wartości progowych (Bmin, Bmax) wydziela się zbiór (ZP) pikseli należących do zliczanych cząstek i dzieli się zbiór (ZP) na rozłączne podzbiory (T1, T2, T3, T4, ...) pikseli należących do odrębnych cząstek, zaś ilości cząstek zanieczyszczeń w określonych przedziałach rozmiarowych sumuje się

PL 211 652 B1 ze wszystkich analizowanych podpól, a następnie te ilości cząstek przelicza się dla całego sączka (SP) na podstawie stosunku powierzchni sączka (SP) do powierzchni podpól wybranych do analizy.

3. Sposób oznaczania według zastrz. 1 albo 2, znamienny tym, że korzystnie wyznacza i dodaje się do wyniku pomiaru skład granulometryczny zanieczyszczeń cieczy roboczej oraz korzystnie wykres rozkładu statystycznego i/lub gęstości rozkładu statystycznego i/lub dystrybuanty rozkładu statystycznego wielkości cząstek zanieczyszczeń, a następnie wynik pomiaru wyświetla się na monitorze komputera (K) i umieszcza się w programowo generowanym raporcie do wydruku na drukarce (DR) i/lub zapisu do pliku dyskowego.

4. Sposób oznaczania według zastrz. 1 albo 2, znamienny tym, że w ramach analizy rozkładu statystycznego wartości parametru barwy pikseli sporządza się wykres ilości pikseli obrazu w zależności od wartości ich parametru barwy, zaś jako wartości progowe (Bmin, Bmax) parametru barwy, rozgraniczające piksele tła i zliczanych cząstek, wyznacza się dwa punkty przecięcia z osią parametru barwy dwóch prostych, położonych odpowiednio na lewym i prawym zboczu piku ilości pikseli przypisanych do tła, przy czym do zbioru (ZP) pikseli należących do zliczanych cząstek zanieczyszczeń wydziela się piksele obrazu o wartościach parametru barwy leżących poza przedziałem określonym przez wyznaczone wartości progowe (Bmin, Bmax) parametru barwy, zaś jako piksele tła wydziela się piksele o wartościach parametru barwy leżących w tym przedziale.

5. Sposób oznaczania według zastrz. 4, znamienny tym, że jako dwie proste, położone na zboczach piku ilości pikseli tła, wyznacza się dwie sieczne (S) przechodzące odpowiednio przez punkty na lewym i prawym zboczu tego piku, na poziomie około 10% i około 90% maksimum (HI) ilości pikseli w tym piku.

6. Sposób oznaczania według zastrz. 4, znamienny tym, że jako wartość parametru barwy piksela obrazu wyznacza się wartość jasności barwy tego piksela według modelu barwy HSB.

7. Sposób oznaczania według zastrz. 1 albo 2, znamienny tym, że w ramach podziału zbioru (ZP) pikseli cząstek na rozłączne podzbiory (T1, T2, T3, T4, ...) pikseli należących do odrębnych cząstek zakłada się pusty, nowy podzbiór pikseli (T1) należących do odrębnej cząstki i przenosi się jeden piksel ze zbioru (ZP) do nowego podzbioru (T1), a następnie sprawdza się sąsiedztwo, korzystnie ośmiostronne, każdego z pikseli ze zbioru (ZP) z każdym pikselem nowego podzbioru (T1), a w przypadku stwierdzenia sąsiedztwa sprawdzany piksel przenosi się ze zbioru (ZP) do nowego podzbioru (T1), przy czym sprawdzenia powtarza się od nowa do czasu stwierdzenia braku sąsiedztwa każdego z pikseli ze zbioru (ZP) z każdym pikselem nowego podzbioru (T1), po czym powtarza się operacje zakładania nowego podzbioru, przenoszenia jednego z pikseli ze zbioru (ZP) do tego nowego podzbioru i sprawdzania sąsiedztwa każdego z pikseli ze zbioru (ZP) z każdym pikselem nowego podzbioru, dla kolejnych nowych podzbiorów (T2, T3, T4,...), do czasu opróżnienia zbioru (ZP) pikseli cząstek zanieczyszczeń.

8. Sposób oznaczania według zastrz. 1 albo 2, znamienny tym, że po podziale zbioru (ZP) pikseli cząstek na rozłączne podzbiory (T1 T2, T3, T4, ...) pikseli należących do odrębnych cząstek z każ dego takiego podzbioru (T1, T2, T3, T4, ...) usuwa się piksele cieni, przy czym korzystnie dla każdego z tych podzbiorów (T1, T2, T3, T4, ...) analizuje się rozkład statystyczny wartości parametru barwy pikseli, podobnie jak dla całego obrazu, na podstawie tego rozkładu wyznacza się wartości progowe (Bmin, Bmax) parametru barwy, rozgraniczające piksele tła i zliczanych cząstek zanieczyszczeń, zaś na podstawie tych wartości progowych (Bmin, Bmax) usuwa się z tego podzbioru piksele należące do tła, uznane jako piksele cienia cząstki zanieczyszczeń.

9. Sposób oznaczania według zastrz. 1 albo 2, znamienny tym, że dla obliczenia rozmiaru cząstki, określonej przez rozłączny podzbiór (T1, T2, T3, T4, ...) pikseli należących do odrębnej cząstki, wyznacza się prostokąt (PR) o pionowych i poziomych bokach, obejmujący tę cząstkę, to jest przechodzący przez cztery skrajne piksele o maksymalnych i minimalnych wartościach współrzędnych pionowych oraz poziomych, po czym znajduje się pary skrajnych pikseli niekoniecznie różnych, leżące na każdym z boków tego prostokąta (PR), a następnie oblicza się w oparciu o współrzędne pikseli maksymalną odległość, będącą obliczonym rozmiarem cząstki, spośród czterech odległości (D1, D2, D3 i D4) naprzemianległych par pikseli, położonych na przeciwległych bokach prostokąta (PR), odpowiednio odległości (D1, D2, D3 i D4) skrajnych pikseli: lewego na dolnym boku (P(xi, ymax)) i prawego na górnym boku (P(xp, ymin)), prawego na dolnym boku (P(xp, ymax)) i lewego na górnym boku (P(xi, ymin)), górnego na prawym boku (P(xmax, yg)) i dolnego na lewym boku (P(xmin, ya)) oraz dolnego na prawym boku (P(xmax, yd)) i górnego na lewym boku (P(Xmin, Yg)).

PL 211 652 B1

10. Sposób oznaczania według zastrz. 1 albo 2, znamienny tym, że przed wyznaczeniem i podaniem wyniku pomiaru prowadzi się kalibrację współczynnika przeliczeniowego rozmiaru cząstek zanieczyszczeń z pikseli na jednostki fizyczne długości, korzystnie mikrometry, przy czym kalibrację współczynnika przeliczeniowego rozmiaru prowadzi się po umieszczeniu w mikroskopie (MI) wzorca długości (WD) o znanej wartości rozmiaru w jednostkach fizycznych i wczytaniu do analizy rastrowego obrazu tego wzorca długości (WD) z kamery wideo (KW) do pamięci komputera (K).

11. Sposób oznaczania według zastrz. 10, znamienny tym, że po wczytaniu obrazu wzorca długości (WD) do pamięci komputera (K) mierzy się wartości parametru barwy pikseli obrazu i zapamiętuje wraz ze współrzędnymi tych pikseli, po czym wyznacza się drugą wartość progową parametru barwy, rozgraniczającą piksele tła i wzorca długości (WD), a na podstawie tej drugiej wartości progowej znajduje się współrzędne pikseli leżących na brzegu wzorca długości (WD) i oblicza się rozmiar wzorca długości (WD) w pikselach, po czym oblicza się wartość współczynnika przeliczeniowego rozmiaru cząstek zanieczyszczeń w oparciu o obliczoną wartość rozmiaru wzorca długości (WD) wyrażoną w pikselach i znaną wartość tego rozmiaru, wyrażoną w jednostkach fizycznych.

12. Sposób oznaczania według zastrz. 11, znamienny tym, że jako drugą wartość progową parametru barwy, rozgraniczającą piksele wzorca długości (WD) i tła, wyznacza się średnią arytmetyczną maksymalnej i minimalnej wartości tego parametru barwy dla pikseli analizowanego obrazu, przy czym jako wartość parametru barwy piksela obrazu wzorca długości (WD) wyznacza się wartość jasności barwy tego piksela według modelu barwy HSB.

13. Sposób oznaczania według zastrz. 12, znamienny tym, że jako wzorzec długości (WD) stosuje się rysunek ciemnego koła o znanej średnicy, umieszczony w środku obrazu na jasnym tle, a po wyznaczeniu drugiej wartości progowej jasności barwy dokonuje się konwersji obrazu na czarno-biały, stosując jako próg konwersji drugą wartość progową jasności barwy, po czym znajduje się skrajne piksele leżące na okręgu czarnego koła, na jego poziomej i pionowej osi, przesuwając się od środka obrazu ku jego bokom kolejno w poziomie i pionie oraz sprawdzając wartość jasności pikseli, a następnie oblicza się poziomą i pionową średnicę czarnego koła wzorca długości (WD) na podstawie współrzędnych tych skrajnych pikseli, po czym wyznacza się rozmiar wzorca długości (WD) w pikselach jako średnią wartość tych średnic.