显微颗粒粒径分析工具

解决什么问题

在粉末、颗粒材料的显微表征中，获得一张高分辨率图像只是第一步。手动统计每个颗粒的粒径与形貌既耗时又难以复现，尤其是在需要 D10、D50、D90 等关键分位数和 Rosin-Rammler 分布拟合时，不同操作者给出的结果往往不一致。这个技能面向 brightfield、darkfield 或 DIC 模式下拍摄的显微图像，目标是从原始照片直接生成可量化的粒度报告，避免人工在 ImageJ 里逐颗粒点击带来的主观偏差。

它如何工作

整个流程被拆成三个阶段：图像预处理、颗粒测量、分布分析。

1. 图像预处理：先用 Otsu 自动阈值将图像转为二值图，再通过形态学开闭运算去除噪点与填补孔洞，最后用分水岭算法尝试分离粘连颗粒。
2. 颗粒测量：为每个连通域计算等效粒径。脚本同时给出 Feret 直径与 Heywood 等效圆直径，并允许通过 --weight-feret 和 --weight-heywood 调整二者权重。输出中还会包含圆形度、长径比、凸度、伸长率等形状参数。
3. 分布分析：根据 DIN 66141 或 ISO 9276 标准对粒径进行分组，输出直方图、累积分布曲线以及 D10、D50、D90 和 Span 值，并对数据进行 Rosin-Rammler 线性拟合，给出拟合系数与 R²。

运行前需要提供物镜、目镜放大倍率以及相机像元尺寸，脚本据此计算物理尺度 S = pixel_size / (M1 * M2)，所有测量值自动换算为微米。输出文件包括 {basename}_particles.csv、{basename}_report.json，可选生成 --charts、--save-mask 与 --save-annotated 可视化结果。

适用边界与注意事项

• 颗粒体积按等效球体近似，对片状或针状颗粒会引入偏差。
• 分水岭无法完美处理严重重叠的颗粒，极紧密的团簇仍可能被计为单个颗粒。
• Otsu 在照明极度不均匀的图像上效果较差，此类情况建议先做 CLAHE 等局部增强。
• Rosin-Rammler 拟合更适合研磨后的粉体，对双峰或强对数正态分布的数据 R² 可能偏低。
• 直径小于约 3 个像素的颗粒无法可靠测量，亚微米级颗粒需要更高放大倍率。

总之，这个技能适合常规粉末或颗粒样品的自动化粒径统计，但不能替代对特殊形貌与高重叠样品的人工复核。