图像分析在扫描电子显微镜（SEM）图片表征上的应用

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抄袭想法，别抄袭成果。

Agan------4/20/2012

起因：

       由于我硕士课题涉及到锂离子电池负极材料的研究，而当前商业化的负极材料主要是石墨相关，天然石墨，或者人造石墨。天然石墨来源于石墨矿。石墨矿中石墨的形态主要呈现鳞片状，工业上使用球化机将这些鳞片状石墨进行纯化，球化，以提高材料的首次效率。因为鳞片石墨的大量片层结构，是石墨边缘面大量暴露，造成在电池充放电过程中为电解液在上面沉积，使电池首次效率过低。球化后可以改善这个情况。但是还是达不到要求。使用包覆在球形天然石墨表面包覆一层物质，可以提高其与电解液的界面性能。具体内容，百度很多。这不是本文重点。

       本文重点在于：为了评价包覆效果，一般的手段是对比包覆前后材料的形貌，而看形貌的手段一般是进行SEM，这也是对材料表征的一个常用手段。

       但是能不能从一张SEM图片中挖掘出更多的信息呢？本文提出一种方法，我称之为：对SEM图片的后续信息挖掘处理。下面结合我的课题进行举例。

演示：

       图1为球形石墨的一般SEM图片。从比例尺上看，该球形石墨平均粒径为20μm.可以看到球形石墨颗粒为类球形，在每个类球表面可见不规则层，也有一些凹槽，这该是在球化过程中形成的。

图1：球形石墨的SEM图片

       由于材料的性能与这些不规则层或凹槽的多少存在相关性，需要表征这些形态的多少。但是如何做呢？1，通过人眼进行分析，但该手段比较可靠性不强，无法自动化；2，借助些图像分析手段来表征这些形态。

       图2为实验Matlab边探测算法处理原SEM图片。

图2：边缘探测图1后生成

       通过观察图2，这些形态马上就暴露在我们面前。对比图1和图2，在图2中观察到了石墨的球形边缘，同时可见有些球中间出现无边状态，那是因为这些区域足够光滑，不规则层或凹槽形态消失，就对应于这些区域的增多，反正，亦然。这就提供了一种评价标准。

       为了进一步显示这些形态，使用matlab file exchange中的一个Steve Eddins提供的imoverlay脚本生成了图3.

图3：图2覆盖在图1上生成图

       观察图3，一切一目了然，此时无声胜有声啊。哈哈！你有没觉得图3甚至有点艺术的感觉啊，大自然有美啊。

展望：

       结合化学手段与计算机图形处理技术为我们提供了更多信息。还有一个简单的想法是通过对图1进行图形分析，甚至可以为材料的粒度分布提供一份参考数据，信息挖掘更为完全。我认为这是未来的一个发展趋势。且由于SEM看材料形貌的普遍性，该方法应用范围和应用对象可以更为宽广，在此将自己的小小发现与大家分享，欢迎大家补充！

感谢：

       在此向matlab软件，Steve Eddins致谢，感谢Steve Eddins的慷慨贡献。

链接：

       Matlab: http://www.mathworks.cn/products/matlab/

Steve Eddins的matlab主页：http://www.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/authors/22204

       Imoverlay脚本：

http://www.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/10502-image-overlay

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