Description
Le granulomètre optique analyseur de particules
Bettersize BeVision S1
1) Caractéristiques et avantages
•Traitement d’image :
Afin d’augmenter la représentation statistique de l’échantillon, des collections d’images multiples peuvent être analysées ensemble pour fournir une représentation fidèle de la distribution des particules de l’échantillon.
•Haute précision de l’analyse de la taille des particules :
l’étalonnage de la taille des pixels peut être effectué à l’aide du micromètre à platine standard.
•Paramètres d’analyse :
distribution granulométrique, forme des particules, D100, contenu pour un intervalle spécifique, rapport d’aspect, circularité et rapport rayon-épaisseur.
• Grossissement maximum : 4000 fois
• Répétabilité : ≤3,0 % (GBRM D50)
• Précision : ≤3,0 % (GBRM D50)
• Caméra CCD : 5 MP
• Scission automatique des particules connectées :
lors de l’utilisation de la méthode de l’image, les particules agrégées ont une grande influence sur les résultats de mesure. Contrairement à la séparation manuelle habituelle, la fonction de segmentation automatique de l’analyseur de taille et de forme des particules BeVision S1 vous aide à obtenir des informations précises sur les particules en séparant rapidement et précisément les particules.
• Calibrage précis :
la taille réelle des particules peut être calibrée avec précision par la règle d’échelle.
2) Spécifications
| BeVision S1 | |
| Général | |
| Principe de mesure | Méthode d’analyse d’image statique |
| Paramètres | Taille, forme et nombre des particules |
| Performances de mesure | |
| Plage de mesure | 1 – 3 000 μm |
| Temps de mesure typique | 3 à 5 min * |
| Nombre de classes de taille/forme | 100 (réglable par l’utilisateur) |
| Fonctions spéciales | Paramètres SOP, analyse des images enregistrées |
| Appareil principal | |
| Lentille optique | 4×, 10×, 40×, 100× (avec grossissement numérique 40×) |
| Caméra | Caméra CMOS 5Mpx |
| Source de lumière | LED à lumière blanche, lampe halogène (en option) |
| Paramètres système | |
| Dimensions (L × l × H) | 20,0 × 42,0 × 55,0 cm |
| Lester | 8,0 kg |
| Tension d’alimentation | 100 / 240 V, 50 / 60 Hz |
| Logiciel | |
| Conformité | ISO 13321, ISO 9276 |
| Rapports | Rapports personnalisables |
| * Dépend de l’échantillon et de la préparation de l’échantillon | |
| Module de dispersion de poudre sèche BT – 910 |
|
| Dimensions (L × l × H) | 23,5 × 16,5 × 26,6 cm |
| Lester | 4,3 kg |
| Tension d’alimentation | 100 / 240 V, 50 / 60 Hz |
| Pression d’air de dispersion | ≤ – 60 kPa |
3) Analyse d’image dynamique
La plupart des méthodes de technologie de mesure de la taille des particules sont basées sur l’hypothèse de particules de forme sphérique. Cette hypothèse conduit à des erreurs d’analyse importantes si les particules sont en forme de flocons ou de bâtonnets. En particulier pour ces particules hautement anisotropes, l’imagerie automatisée offre une excellente alternative pour la détermination de spécifications de taille sur mesure.
Les méthodes d’imagerie automatisées pour la détermination de la distribution granulométrique d’un matériau offrent un avantage fondamental par rapport aux méthodes alternatives telles que la diffusion statique de la lumière, la sédimentation ou le tamisage : chaque particule est photographiée individuellement ! Il en résulte plusieurs avantages importants pour la détermination de la distribution granulométrique :
- Valeurs proportionnelles réalistes également aux bords de la distribution granulométrique, c’est-à-dire détection de particules surdimensionnées ou de particules fines
- Appréciation visuelle de l’état dispersant d’un échantillon (qualité dispersante, présence d’agglomérats)
- Calcul de paramètres de taille significatifs, par exemple la longueur géodésique ou le diamètre de Feret pour les fibres, en fonction de l’application
- Sélection du type de distribution approprié (volume, nombre) en fonction de la tâche particulière
De plus, la photographie individuelle des particules donne la possibilité d’effectuer des calculs statistiques sur la forme des particules, ce qui permet en pratique de différencier davantage les matériaux. Par exemple, l’anisotropie de forme, l’écart des particules par rapport à la sphère idéale, joue souvent un rôle décisif pour leur application et leur traitement ultérieur – par exemple, le transport ou le compactage des poudres, l’influence sur la rhéologie dans les dispersions ou, en plus de la distribution granulométrique, la rugosité de la surface des particules joue un rôle important pour la réussite du façonnage ou du polissage.
La nécessité de paramètres de taille et de forme de particules sur mesure, combinée à une puissance de traitement PC toujours croissante, garantit que les méthodes d’imagerie automatisées deviennent de plus en plus pertinentes pour un marché qui est à 95 % non sphérique.
4) Méthode de mesure
c. Détection d’objet
d. Classification
5) Chaîne de traitement
La prise de vue est assurée par des caméras numériques spéciales, si nécessaire en combinaison avec un microscope, pour grossir les particules. Les particules peuvent être présentes neutres (par exemple sur un objectif) ou également en mouvement. La dispersion (séparation) des particules est possible aussi bien en mode sec (par exemple par simple convoyage et remuage ou par l’utilisation d’air comprimé) qu’en mode humide dans un solvant. Une exigence absolument fondamentale pour effectuer une analyse réussie de la forme des particules est une haute résolution, une netteté d’image, une bonne dispersion de l’échantillon résultant en une mesure des particules individuelles et un agrandissement approprié. Plus d’explications sur cette expression sont nécessaires, etc. Le Traitement d’image par un logiciel approprié conduit à des images améliorées : par exemple, les pixels isolés et les particules de bordure sont éliminés, les variations de luminosité et le bruit du signal sont retouchés et les particules agglomérées sont séparées. La partie principale de la détection d’objet est la binarisation de l’image , dans laquelle chaque pixel de l’image est attribué à une particule (noir) ou à l’arrière-plan (blanc) à l’aide d’un seuil. La reconnaissance des objets (particules) et l’attribution des caractéristiques sont réalisées par le logiciel. Dans la dernière étape, la classification, les particules sont classées en classes (par exemple classes d’équivalent de taille) sur la base de leurs caractéristiques attribuées (paramètres de taille et de forme).
De nombreux paramètres de taille et de forme peuvent être déterminés à partir des images de particules par le logiciel approprié. Des paramètres de taille importants sont par exemple (CE) le diamètre équivalent du disque D eq , le diamètre maximal inscrit du disque D in , la longueur de fibre X LG (longueur géodésique) et le diamètre de fibre X FD .
Le diamètre de disque équivalent correspond au diamètre de disque de surface identique aux particules projetées en 2D, qui est souvent utilisé comme indicateur de taille pour les particules de forme irrégulière dans la technologie des procédés. Au contraire, le diamètre maximal du disque inscrit de la particule projetée en 2D correspond plus ou moins au diamètre du tamis. La longueur géodésique et le diamètre des fibres conviennent très bien pour la caractérisation des fibres.
Il existe de nombreux paramètres de forme très spécifiques à l’application. L’objectif est d’obtenir des paramètres morphologiques supplémentaires en plus de la taille des particules, grâce auxquels les caractéristiques des particules peuvent être mieux ou décrites de manière basique. Les exemples sont le “rapport d’aspect AD”, le rapport de la longueur à la largeur des particules, la “circularité ZK”, un indicateur de l’écart des particules par rapport au cercle idéal et “l’indice de concavité C”, qui reflète le rapport de la différence de surface de l’enveloppe convexe et aire de la particule à enveloppe convexe. Un autre paramètre de forme important est le « périmètre », qui affiche la couverture des particules.
