Kohei Muto和Masaru Oya /著 岳霄 / 譯

用數(shù)碼圖像數(shù)據(jù)定量確定黏附在金屬表面的有色油污

Kohei Muto和Masaru Oya /著 岳霄 / 譯

本文介紹了利用數(shù)碼圖像數(shù)據(jù)計(jì)算平坦金屬表面彩色油污數(shù)量的方法，通過間接照明可以消除金屬板表面光澤對測定結(jié)果的影響。研究結(jié)果表明：利用伽馬校正可以使測定結(jié)果更加精確；洗滌試驗(yàn)還證實(shí)，從金屬表面去除油污的過程是一級反應(yīng)。

洗滌試驗(yàn)；非線性色彩校正；伽馬校正；色彩示蹤劑

圖像數(shù)據(jù)已經(jīng)被用于很多領(lǐng)域的定量研究，例如，利用胃窺鏡圖像分析血紅蛋白的分配性；定量評價(jià)人類的視網(wǎng)膜流；定量評價(jià)路面交通參數(shù)；通過不同色彩空間的轉(zhuǎn)換進(jìn)行植物性別的鑒定等等。利用圖像處理確定洗滌與清潔領(lǐng)域的污垢數(shù)量具有很多優(yōu)勢。1987年Aoyagi M.等人就利用定制的掃描反射計(jì)進(jìn)行了天然污垢黏附到衣物上的量化研究，從那時(shí)起，PC和CCD相機(jī)的性能得到了極大的提高，使得利用圖像數(shù)據(jù)計(jì)算反射率變得更加便利。Ishikawa Y.等人利用數(shù)碼圖像處理系統(tǒng)測量了黏附在白色布片上的彩色污垢量，確認(rèn)這是一種非常好的污垢定量方法。

本研究利用圖像處理方法評價(jià)了黏附在平坦金屬表面上的彩色油污量。當(dāng)測量污垢表面的Y值時(shí)，閃亮性能和基質(zhì)顏色常常會(huì)造成測定結(jié)果的偏差。因此，有必要開發(fā)一種能夠消除金屬特性的影響，用于圖像處理過程中反射率的測定。

黏附在金屬表面的有機(jī)污垢可分為三類：礦物油、動(dòng)植物油和清潔劑/除銹劑的殘留物，特別要注意的是礦物油，因?yàn)榈V物油是在實(shí)際條件下最易觀察到的有機(jī)油污，并且屬于最難以去除的一種污垢。因此，本研究使用礦物油作為模型油污，并且使用油溶性顏料作為油污示蹤劑。

通常，油污的數(shù)量是通過諸如色譜法、測量吸光度或者監(jiān)測放射性C14來評價(jià)的。這些方法盡管有很高的測定精度，但由于其測定步驟繁瑣，很難用于實(shí)際洗滌系統(tǒng)的評價(jià)。如果能夠開發(fā)出一種測定黏附在金屬表面油污數(shù)量的方法，那么對清潔領(lǐng)域無疑是一項(xiàng)巨大的成果。不銹鋼是最常用的金屬材料，因而本研究把不銹鋼作為試驗(yàn)用材料。

1. 試驗(yàn)程序

1.1 污液的制備

試驗(yàn)用不銹鋼帶是N I T T O DENKO公司提供的SUS304（寬38mm，厚0.12mm，上面有黏接劑），從SUS304上裁下直徑為25mm的圓形試驗(yàn)片，洗滌容器是一個(gè)帶有螺旋蓋和內(nèi)蓋的玻璃瓶，油污的去除是通過盛在瓶內(nèi)的洗滌液完成的。

把裁下的SUS304圓形試驗(yàn)片固定到瓶蓋上，然后用油污液染制SUS304表面，試驗(yàn)用油污液是液體油（角鯊烯/n-十八烯=1∶1）和潤滑脂（商用鋰基潤滑脂），并以蘇丹紅Ⅲ作為彩色示蹤劑。商業(yè)用鋰基潤滑脂的組成是通過FTIR和GC確定的，其主要成分是飽和烷烴（碳數(shù)約17）和鋰皂。兩種油污液的制備：①把200g/L液體油和0.2g/L蘇丹紅Ⅲ溶解于氯仿；②把10g/L潤滑脂和0.2 g/L蘇丹紅Ⅲ溶解于氯仿。把上述油污液滴到固定在瓶蓋上的圓形SUS304試驗(yàn)片上，然后蒸去氯仿得到染制的污垢試樣。

1.2 洗滌步驟

洗滌裝置是一個(gè)帶轉(zhuǎn)子（AS ONE，TUBE ROTATOR TR-350）的錐形瓶，放入50mL洗滌液，瓶蓋上系有染制好的不銹鋼試驗(yàn)片，錐形瓶夾緊裝置可從垂直位置調(diào)整至水平位置。首先，錐形瓶被垂直固定，當(dāng)頂蓋被擰緊后，把錐形瓶轉(zhuǎn)至水平位置開始洗滌操作；洗滌時(shí)錐形瓶的轉(zhuǎn)速為50r/min。洗滌操作結(jié)束后，把錐形瓶再次轉(zhuǎn)至水平位置，取出試驗(yàn)片。當(dāng)時(shí)，試驗(yàn)片要用水溫和漂洗，以除去殘留洗滌液含有的表面活性劑（SAA）。

1.3 圖像處理系統(tǒng)

1.3.1 捕捉試驗(yàn)片圖像

圖像捕捉箱（尺寸：700×700 ×600mm）是用聚氯乙烯板制成，內(nèi)置三盞逆變熒光燈。為了消除金屬表面光反射的影響，熒光燈發(fā)出的光線向上，從圖像捕捉箱頂部而來的反射光被作為測定用光線。試驗(yàn)片的圖像由裝有工業(yè)透鏡（Nikon Rayfact 25mm/F-H）的高性能風(fēng)冷型CCD相機(jī)獲得。圖像捕捉是在下述條件下完成的：曝光時(shí)間11ms，增益1，光圈5.7。捕捉到的圖像被送至PC并保存為BMP文件（2600×2060像素）。

1.3.2 色彩信號(hào)校正應(yīng)用

Ishikawa等人的研究發(fā)現(xiàn)：通過多元回歸公式從圖像的RGB值計(jì)算出的Y值，對白色布上的彩色污垢具有極好的定量能力，但是本文的作者發(fā)現(xiàn)：Ishikawa等人的方法卻并不能應(yīng)用至金屬材料上。因此，Kohei Muto等人發(fā)展了一種色彩信號(hào)校正方法，它能夠從每個(gè)像素獲得色彩信息，并且對圖像數(shù)據(jù)的彩色信號(hào)進(jìn)行線性或非線性的校正。

從麥克白檢查器（Gretagmacbeth，24色表）可知道XYZ值，并被作為彩色標(biāo)準(zhǔn)，獲得相關(guān)的圖像。通過多元回歸轉(zhuǎn)換公式，可把圖像的RGB值轉(zhuǎn)換為XYZ值，由此計(jì)算出染污試驗(yàn)片每個(gè)圖像的XYZ值。把Y值代入式（1）的Kubelka-Munk公式，就可得到K/S值。把每個(gè)圖像的K/S值累加就可得到其總和ΣK/S，它與彩色污垢數(shù)量成比例變化。

K是反射率系數(shù)，S是光散射系數(shù)，R是表面反射率

1.4 通過吸收分光光度法定量油污量

對液體油和潤滑脂兩種油污液，本研究分別用吸收分光光度法測定了黏附在SUS304試驗(yàn)片上的油污數(shù)量，以確認(rèn)由上述圖像處理獲得結(jié)果的準(zhǔn)確性。黏附不同數(shù)量油污的四塊SUS304試驗(yàn)片作為洗前的樣品，另外4塊SUS304試驗(yàn)片是在不同洗滌條件下得到的洗滌后樣品，并對從圖像數(shù)據(jù)和吸收分光光度法得到的油污數(shù)量進(jìn)行比較。利用吸收分光光度法測定油污數(shù)量時(shí)，是用氯仿從金屬表面溶解油污，然后在510nm處測定吸光度得到的數(shù)據(jù)。通過比較金屬表面的油污量，確認(rèn)經(jīng)圖像處理得到的油污數(shù)量的精確度。

2. 結(jié)果與討論

2.1 圖像校正方法

2.1.1 無校正方法的測定

首先，采用不經(jīng)過校正程序從圖像數(shù)據(jù)計(jì)算出油污數(shù)量的方法，所得到的r值分別是：無油污的SUS304表面（0.283～0.314）；液體油污黏附區(qū)域（0.419～0.788）；潤滑脂黏附區(qū)域（0.373～0.575），此處的r值是R對總RGB的比值。

由上式計(jì)算出的 K/S的閥值：液體油污為0.4，潤滑脂為0.35,。從吸光度計(jì)算出的液體油污數(shù)量和ΣK/S值的關(guān)系見圖1，圖2是從吸光度計(jì)算出的潤滑脂量與ΣK/S值的關(guān)系。圖1和圖2顯示出在ΣK/S與從吸光度計(jì)算出的油污數(shù)量之間無明顯的相關(guān)性。就液體油污來講，當(dāng)油污數(shù)量少于5mg時(shí)，ΣK/S隨油污數(shù)量增加而增加，當(dāng)油污數(shù)量超過5mg后，ΣK/S只有很少的上升。對潤滑脂而言，洗滌后的數(shù)據(jù)偏離未洗滌的數(shù)據(jù)很遠(yuǎn)，未經(jīng)洗滌油污的SUS304試樣隨著滴落的油污體積而變化，油污面積隨油污數(shù)量增加而增加。因此，油污面積會(huì)大大影響ΣK/S。然而，對洗滌后的SUS304試驗(yàn)片來講，由潤滑脂形成的油污色澤減褪，但油污面積卻沒有發(fā)生變化，因而SUS基質(zhì)顏色對油污顏色的影響比未經(jīng)洗滌的試驗(yàn)片更大。為了從圖像數(shù)據(jù)準(zhǔn)確計(jì)算出黏附在金屬表面的油污量，必須采用必要的顏色校正手段消除金屬基質(zhì)顏色對測定結(jié)果的影響。

圖1 從吸收率測得的液體油污量與未經(jīng)校正計(jì)算的 K/S的關(guān)系

圖2 從吸收率測得的潤滑脂量與未經(jīng)校正計(jì)算的 K/S的關(guān)系

2.1.2 對顏色數(shù)據(jù)的線性校正

本文采用對顏色數(shù)據(jù)線性校正的方法計(jì)算出油污的數(shù)量，RGB值被線性轉(zhuǎn)化為隨SUS表面顏色改變的純白色。圖3是從SUS基板表面獲得的500個(gè)圖像的RGB直方圖。當(dāng)SUS基板無油污時(shí)，R、G、B的平均值分別是120、140、140，而完全白色的RGB值為2、5、5。因而，對實(shí)測R、G、B校正值分別是ΔR=135，ΔG=115，ΔB=115；把這些校正值加至包含油污區(qū)域的每一個(gè)圖像中，以消除SUS基板帶來的影響。對圖3所示的數(shù)據(jù)進(jìn)行上述線性校正前后的直方圖見圖4（潤滑脂黏附面積）。

在經(jīng)過上述線性校正方法處理后，獲取的圖像似乎是油污黏附在白色表面。圖5和圖6分別是液體油污和潤滑脂從線性校正圖像得到的ΣK/S值，和從吸光率得到的油污數(shù)量的對比情況。在這兩個(gè)圖中依然沒有觀察到從線性校正圖像得到的ΣK/S值和油污數(shù)量之間有好的相關(guān)性。雖然經(jīng)過線性校正后，SUS基板顏色成為了白色，而且G值和B值向更加明亮的方向轉(zhuǎn)化為連續(xù)的梯度水平，大多數(shù)潤滑脂染污區(qū)域的R值轉(zhuǎn)變?yōu)樽畲笾?55。

2.1.3 使用γ校正的加權(quán)校正方法

圖3 線性校正對由無油污表面計(jì)算出的RGB直方圖的影響

圖4 線性校正對由潤滑脂污染表面計(jì)算出的RGB直方圖的影響

上述事實(shí)說明，簡單的線性校正無法有效計(jì)算出金屬板上油污的數(shù)量。因此，本文引入非線性的圖像校正方法—γ校正，以擴(kuò)展污垢區(qū)域圖像的梯度寬度。γ校正是一種非線性的校正方法，以式（3）的方法表示。Out代表輸出圖像值，In代表輸入圖像值

圖5 從吸收率測得的液體油污量與經(jīng)線性校正計(jì)算的ΣK/S的關(guān)系

圖6 從吸收率測得的潤滑脂量與經(jīng)線性校正計(jì)算的ΣK/S的關(guān)系

圖7是γ為2.5時(shí)的圖像輸入值和圖像輸出值的關(guān)系。

γ校正能夠把色調(diào)的顏色值調(diào)整至適當(dāng)?shù)乃剑瑫r(shí)保持明亮顏色的亮度。因此，油污區(qū)域的顏色能夠被轉(zhuǎn)換為較暗的顏色，而不改變非油污區(qū)域的白色。

γ校正方法已經(jīng)被應(yīng)用于圖像特殊區(qū)域的抽出處理（Ogura J.等人），通過改變對比度提高圖像質(zhì)量。本研究中應(yīng)用圖4的公式，把γ校正方法用于圖像的校正。

ROut是R的輸出值，RIn是R的輸入值；GOut是G的輸出值，GIn是G的輸入值；BOut是B的輸出值，BIn是B的輸入值。圖8是用加權(quán)校正法（γ對R=2.55，γ對G=2.22，γ對B=2.22）處理前后的RGB直方圖（非油污區(qū)域），圖9是對潤滑脂區(qū)域校正前后的RGB直方圖。

為了獲得計(jì)算油污數(shù)量的最適條件，本研究用以下9個(gè)γ值檢驗(yàn)了測定結(jié)果的精確性。

盡管這些公式是以R值表示的，它同樣適用于G值和B值。

圖7 常見的γ校正曲線（γ=2.5）

圖8 γ校正對由無油污表面計(jì)算出的RGB直方圖的影響

圖9 γ校正對由潤滑脂污染表面計(jì)算出的RGB直方圖的影響

圖10（液體油污）和圖11（潤滑脂）表達(dá)的是從應(yīng)用γ校正方法對圖像校正得到的ΣK/S值與9個(gè)γ值的吸光度計(jì)算出的油污數(shù)量的關(guān)系。圖11中的（e）顯示出最高的校正效果。圖12是在相同條件下完成的另一個(gè)試驗(yàn)，同樣顯示出具有較高的精確性。該結(jié)果表明：利用γ校正作為一個(gè)加權(quán)校正方法，能夠從圖像數(shù)據(jù)正確地計(jì)算出黏附在金屬表面的油污數(shù)量（潤滑脂污垢）。

但是，這種加權(quán)校正方法卻很難從圖像數(shù)據(jù)計(jì)算出彩色液體油污的數(shù)量。由于卷離機(jī)理更適合解釋液體油污，尤其是在洗滌液存在時(shí)。因此，在洗滌過程中可以觀察到油污的黏附和擴(kuò)散現(xiàn)象，正是這個(gè)理由造成了測定的失誤。在此條件下，油污的外觀發(fā)生了很大改變，這也成為應(yīng)用上述方法測定油污數(shù)量的決定性因素。即：圖像處理方法不適合定量黏附在平坦金屬表面的液體油污量。

2.2 用商業(yè)洗滌劑進(jìn)行的洗滌試驗(yàn)

以下是應(yīng)用上述方法進(jìn)行的洗滌試驗(yàn)及計(jì)算出的油污量。試驗(yàn)使用的三種洗滌劑溶液：0.15%的中性洗滌劑溶液（洗滌劑-1）；0.5%餐具洗（洗滌劑-2）；0.075%中性濃縮洗滌劑（洗滌劑-3）。洗滌條件；在20℃、30℃, 40℃下各洗滌10min，攪拌速率50r/min，每個(gè)試驗(yàn)條件下均使用5個(gè)油污試驗(yàn)片。彩色潤滑脂是本試驗(yàn)使用的油污，ΣK/S是使用上述顏色校正方法從圖像數(shù)據(jù)中計(jì)算出來的。油污的去除效率是根據(jù)洗前、洗后的SUS304試驗(yàn)片的ΣK/S值計(jì)算的。

ΣK/Ss是洗前試驗(yàn)片油污K/S值的和值，ΣK/Sw則是洗后試驗(yàn)片油污K/S值的和值。

圖10 從吸收率測得的液體油污量與經(jīng)γ校正計(jì)算的ΣK/S的關(guān)系

圖11 從吸收率測得的潤滑脂量與經(jīng)γ校正計(jì)算的ΣK/S的關(guān)系

圖12 從吸收率測得的潤滑脂量與經(jīng)γ校正計(jì)算的ΣK/S的關(guān)系（另一個(gè)試驗(yàn)，γ值：（e））

圖13 剩余污垢量與洗滌次數(shù)的關(guān)系

洗滌試驗(yàn)重復(fù)4次，而且每次洗滌SUS304試驗(yàn)片所使用的都是新配的洗滌劑溶液。圖13是這4個(gè)試驗(yàn)剩余油污的變化情況。這些洗滌試驗(yàn)都遵循一級反應(yīng)的規(guī)律，這與Jenning W.等人的研究結(jié)果相似，只不過他們是用NaOH溶液清洗不銹鋼表面的牛奶膜的。

表1顯示：在每個(gè)洗滌條件下去除油污的速率常數(shù)（Wash-1）也顯示一級反應(yīng)的特征，這些值是通過試驗(yàn)?zāi)M方法用最小二乘法公式計(jì)算出來的，速率常數(shù)從0～1按0.0001的幅度變化。洗滌劑2是三種洗滌劑中去污效果最好的，試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：速率常數(shù)隨溫度（20～40℃）上升而升高，但是溫度的影響在20～30℃時(shí)比30～40℃更大。

當(dāng)分析洗滌試驗(yàn)結(jié)果時(shí)，一級反應(yīng)公式并非必須。Ishikawa Y.等人報(bào)道了使用AE溶液洗滌棉布上油污的動(dòng)力學(xué)分析結(jié)果（4次重復(fù)試驗(yàn)，本研究則用對數(shù)圖對上述結(jié)果進(jìn)行了描述）（圖14）。該結(jié)果表明：簡單的一級反應(yīng)并不適用于該種情況。相似的試驗(yàn)結(jié)果還出現(xiàn)在Yamada I.等人對不同種布料黏附油污的洗滌試驗(yàn)中。當(dāng)洗滌對象是柔性的和多孔的材料（例如棉布），與一元回歸曲線相比，在開始階段的污垢去除率要更大些，而在隨后的洗滌階段污垢去除率會(huì)小些。

油污在棉布上的黏附狀態(tài)非常復(fù)雜，因?yàn)橛臀墼诶w維表面的黏附類型有很多種，包括黏附在棉線的交叉區(qū)域，在棉纖維之間的黏附和浸潤至棉纖維內(nèi)部的吸附。因此，黏附在棉布上的油污去除率趨向于更加廣泛的分布。黏附在金屬表面的油污比棉布上的油污更加一致。這也是在本研究中可把油污的去除率作為一級反應(yīng)的原因。

表1 三種洗滌劑在不同溫度下的速率常數(shù)（Wash-1）

圖14 剩余污垢量與洗滌次數(shù)的關(guān)系（Ishikawa的研究）

3. 結(jié)論

本研究認(rèn)定γ校正方法能夠測量黏附在平坦金屬表面的彩色油污數(shù)量。如果油污幾乎無色則需要經(jīng)過一個(gè)對油污的染色處理，這非常有利于油污去除的研究。該校正方法還可用于具有非一致外觀的油污黏附，它可用于測定黏附在基質(zhì)材料上的油污總量和局部油污量。這種對油污定量的方法由于未進(jìn)行抽取操作，因而對殘余的油污不會(huì)產(chǎn)生影響。因此，可以不用重復(fù)試驗(yàn)進(jìn)行相關(guān)的動(dòng)力學(xué)研究?？梢詳喽?，本文介紹的方法對實(shí)際的洗滌和清潔操作非常有價(jià)值。

本文譯自2011.10《油化學(xué)》，作者日本橫濱國立大學(xué)的Kohei Muto和Masaru Oya。