Uno, nessuno e centomila

Cancellare dalla mente la frase “Abbiamo sempre fatto così” e iniziare a sperimentare nuovi metodi di lavoro è il primo passo per eliminare preconcetti e pregiudizi che ci impediscono di migliorare.

Per l’analisi di metalli, ceramici, coating, polveri o altri materiali, sia che l’immagine provenga da un microscopio ottico o elettronico o sia stata ottenuta con altre tecniche analitiche, avvalersi di software basati su Machine Learning ormai semplici da usare e alla portata di tutti, non solo permette di ridurre i tempi di lavoro, ma è anche un valido aiuto per uniformare una metodologia e garantire una migliore ripetibilità dei risultati.

Fig.1 – Pacchetto software per la misura della distribuzione granulometrica sviluppato da Asia Imaging per Image-Pro (® Media Cybernetics).

Se eseguire un’analisi di particelle su una singola immagine, presa su un campione che di rado passa dal laboratorio, richiede che la concentrazione dell’operatore resti focalizzata per poco tempo, è facile comprendere come la stessa operazione ripetuta per centinaia di campi su mille campioni, possa portare a risultati disomogenei e poco affidabili, che dipendono dalla costanza e dalla sensibilità dell’operatore, ma che possono variare anche in funzione della luce ambientale che illumina il monitor del suo computer.

È in casi come questi che è lecito mettere da parte la solita e sicura procedura di analisi utilizzata fino a quel momento e sperimentare nuove tecniche e nuove metodologie.

Nell’ambito dell’analisi di particelle, il modulo “Grain Size” del software fornito da Media System Lab, viene utilizzato per la determinazione della granulometria utilizzando vari metodi di calcolo supportati da normative standard tra cui ASTM E112, GB/T 6394, IS 4748, ISO 643 e JIS G 0552.

Il software può calcolare la dimensione dei grani utilizzando il metodo “Intercept” applicando all’immagine maschere con motivi costituiti da linee diagonali, circolari, orizzontali e verticali, e sfruttando la funzione “Line Profile” per determinare dove si intersecano i bordi dei grani. Il metodo “Area” invece impiega un algoritmo basato sul calcolo della soglia per identificare e classificare grani, pori o particelle per dimensione. In entrambi i casi, tutti i dati geometrici calcolati dal software (diametro, area, perimetro, fattore di forma, ecc.) possono essere salvati ed esportati in grafici, tabelle e fogli di calcolo.

Il tecnico può e deve sempre controllare e rivedere i risultati forniti dal software, ma ha anche la possibilità di validare una procedura testata su una immagine campione e applicarla in batch ad altre centomila.

Figg.2-3 – Esempi di Particle Analysis eseguite su immagini provenienti da microscopi ottici o elettronici.

PRODOTTI CORRELATI A QUESTO ARTICOLO

Non ci sono Prodotti correlati

ALTRE NOTIZIE

I segnali neuronali durano millisecondi, ma la maggior parte delle tecniche di imaging è troppo lenta per catturarli. Il funzionamento del sistema nervoso si basa su complessi segnali elettrici generati[...]
Le basi costruttive fondamentali del rivelatore Everhart-Thornley (E-T) per microscopi elettronici a scansione, ad esempio, sono rimaste sostanzialmente invariate sin dalla sua introduzione nel 1960.[...]
Market innovators still exist today, even in scientific applications, driving the widespread adoption of Fluorescence Lifetime Analysis and FLIM around the world, starting from Italy – this is the story[...]

RIMANI AGGIORNATO

Iscriviti alla nostra newsletter