水滴角測(cè)量?jī)x或接觸角測(cè)量?jī)x測(cè)試被測(cè)物體時(shí)，通常情況要求有背光源，即測(cè)試是通過(guò)側(cè)向逆光拍攝圖像的輪廓，通過(guò)CCD攝像機(jī)將被測(cè)水滴角的輪廓圖像捕捉后，再運(yùn)用圖像識(shí)別算法將液滴查找出來(lái)，進(jìn)而通過(guò)Young-Laplace方程或ADSA－RealDrop算法擬合輪廓邊緣，計(jì)算得出相應(yīng)的接觸角值以及對(duì)應(yīng)條件下的表面張力值、表面積和體積值等。

但是，對(duì)于有遮擋物或被測(cè)零件的背光源部分有擋光時(shí)，測(cè)試的條件變掉了。與部分廠商提供的測(cè)試時(shí)有其他水滴擋住了光路的情況，在擋住物體積明顯大于被測(cè)水滴時(shí)操作非常難。

我們模擬了一個(gè)存在被擋物的測(cè)試條件：

如上圖片中，被測(cè)位置被一個(gè)牙膏所遮擋住。此時(shí)，我們?cè)黾恿伺c鏡頭和相機(jī)同向的光源，利用牙膏表面的反光，實(shí)現(xiàn)了較好的測(cè)值。

測(cè)試圖片如下所示：

源圖如下所示：

將源圖進(jìn)行灰度處理后的圖片如下所示：

通過(guò)如上的原圖對(duì)比可以明顯看出，在彩色攝像機(jī)條件下的水滴角測(cè)量的成像效果與分辨情況明顯優(yōu)于黑白的時(shí)候。

綜合如上：在背景有遮擋住時(shí)，我們的解決方案為：

1、采用與光源同軸向增加光源的辦法解決。不能采用鏡頭的同軸光，亮度通常不夠用。

2、采用彩色攝像機(jī)，可以明顯出更多的液滴細(xì)節(jié)。

3、測(cè)試算法采用ADSA－RealDrop算法，只有這樣的算法才是真正意義上的接觸角測(cè)值而不是量角器。

4、在測(cè)試過(guò)程中，由于光源沒(méi)有擺好位置，出現(xiàn)了如下一張圖片。這張圖片中液滴輪廓在人眼判斷時(shí)是明顯分辨出來(lái)的，但是軟件分辨時(shí)，由于藍(lán)度、灰度等閾值工具均不能自動(dòng)分辨出液滴，因而，自動(dòng)計(jì)算功能失效。美國(guó)科諾將進(jìn)一步優(yōu)化圖像識(shí)別人工智能算法，力爭(zhēng)實(shí)現(xiàn)此類圖片的自動(dòng)擬合。幸運(yùn)的是，CAST3提供了手動(dòng)一體化功能，ADSA-RealDrop算法同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)手動(dòng)擬合功能，人工輔助的條件下，這張對(duì)于其他軟件無(wú)法處理并得到水滴角度值的圖片，我們同將給出了重復(fù)性較好的、理想的水滴角度值。

5、ADSA－RealDrop算法可用于彩色圖像的分析，具有手動(dòng)一體功能，可以說(shuō)我們讓您測(cè)試水滴接觸角值實(shí)現(xiàn)了無(wú)“觸”不在！