PoreSizer™ — Análise de Imagem
Tamanho de partícula por micrografia — flood fill, calibração de escala, ISO 13322.
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Teoria e método
O PoreSizer faz análise de imagem estática de uma micrografia seguindo a ISO 13322-1:2014. Feições escuras (partículas ou poros) são separadas do fundo por um limiar de cinza, e cada região conexa é medida pelo diâmetro de área equivalente — o diâmetro do círculo de mesma área projetada, x_A = √(4A/π), também chamado diâmetro de Heywood (ISO 13322-1 §3.1.1, ISO 9276-6).
A segmentação converte a imagem para cinza como (R+G+B)/3 (média não-ponderada, igual ao padrão do ImageJ) e marca como partícula todo pixel mais escuro que o limiar; pixels conexos são agrupados por um flood fill iterativo (8-conectado por padrão, como ImageJ/OpenCV/scikit-image). O botão Auto define o limiar pelo método de Otsu (1979), que maximiza a variância entre classes σ²_B = ω₀ω₁(μ₀−μ₁)² do histograma de luminância.
Partículas cortadas pela borda do frame enviesam a distribuição, pois uma partícula grande tem mais chance de tocar a borda que uma pequena. A ISO 13322-1 §8.3 corrige isso com o fator de Miles-Lantuéjoul: partículas que tocam a borda são excluídas da medição e cada partícula retida é ponderada por 1/P_i, com P_i = (Z₁−w)(Z₂−h)/(Z₁·Z₂) a probabilidade de uma partícula daquele tamanho caber no frame. O PoreSizer aplica isso por padrão; você também pode só excluir ou incluir as partículas de borda.
Os resultados podem ser reportados por número (Q₀) ou por área projetada (Q₂), o tipo de quantidade r da ISO 9276-1. A análise de imagem é intrinsecamente number-based; a ponderação por área é um proxy bidimensional em que partículas maiores pesam mais, não uma distribuição real de massa ou volume — converter para volume (Q₃) exigiria uma hipótese estereológica de forma para inferir o volume 3D de uma projeção 2D, que esta ferramenta não faz. Reporte o tipo de quantidade junto de cada estatística.
A confiabilidade de um percentil depende de quantas partículas foram medidas: a mediana x₅₀ é a mais robusta, enquanto as caudas (x₁₀, x₉₀) e a ponderação por área/volume exigem muito mais partículas — milhares para um x₉₀ confiável (ISO 13322-1 Anexo A; Masuda & Iinoya 1971). A digitalização também limita a exatidão: abaixo de cerca de 10 pixels de diâmetro o erro de área por contagem de pixels cresce rápido, então o PoreSizer sinaliza partículas tão pequenas. Tudo roda localmente no seu navegador; suas imagens não saem do dispositivo.
Como usar
- 01Envie uma micrografia arrastando-a para o canvas, colando da área de transferência ou procurando o arquivo. A decodificação e a análise acontecem inteiramente no seu navegador.
- 02Calibre a escala para ter resultados em unidades físicas: no método Objeto de referência, use a ferramenta de medição, trace uma linha sobre uma feição de tamanho conhecido, clique em "Usar linha" e informe o tamanho real; ou no método Microscópio, informe o tamanho do pixel do sensor e a magnificação total.
- 03Opcionalmente use a ferramenta de região para desenhar uma ou mais áreas de interesse — isso exclui barras de escala, rótulos ou artefatos da análise (segure Shift para somar regiões).
- 04Ajuste o limiar de cinza observando a máscara de binarização destacar exatamente o que será medido, ou clique em Auto (Otsu). Em Avançado, ajuste a área mínima da partícula, a conectividade 4/8, o preenchimento de furos e o tratamento das partículas de borda (Miles-Lantuéjoul por padrão).
- 05Clique em Analisar para ler a contagem, o diâmetro médio, D10/D50/D90, a cobertura e o gráfico de granulometria em peneiras; alterne entre ponderação Q₀ (contagem) e Q₂ (área) e abra a tabela completa de partículas.
- 06Exporte um CSV com os dados completos — parâmetros, agregados, as duas granulometrias e cada partícula — ou um relatório PDF formatado com o gráfico de distribuição.
Perguntas frequentes
Por que os resultados de análise de imagem diferem do peneiramento?
A análise de imagem mede o tamanho projetado bidimensional das feições visíveis em uma imagem e reporta uma distribuição por número, enquanto o peneiramento classifica partículas tridimensionais pela forma como passam pelas aberturas e é baseado em massa. Poucas partículas grandes dominam uma distribuição em massa mas contam pouco por número, então os dois métodos legitimamente dão números diferentes; são complementares, não intercambiáveis.
Por que partículas encostadas contam como uma só?
A segmentação por flood fill não separa partículas que se tocam fisicamente, e a ISO 13322-1 exige medições em partículas isoladas. A separação por watershed não está nesta versão — reduza a densidade de partículas na lâmina, ou desenhe regiões ao redor de partículas bem separadas, para obter contagens confiáveis.
O PoreSizer mede poros ou partículas?
Ele segmenta regiões escuras, que podem ser partículas ou poros, e reporta o tamanho projetado 2D — uma medida superficial baseada em imagem, no espírito da ISO 13322-1. Isso difere e complementa a porometria por fluxo, como ASTM F316 (ponto de bolha / poro de fluxo médio) e ASTM D6767 (fluxo capilar para geotêxteis), que reportam a constrição mais estreita que controla o fluxo, e não a abertura projetada.
Posso enviar fotos HEIC?
O Safari 17 e posteriores decodificam HEIC nativamente; Chrome e Firefox não, então converta HEIC/AVIF para JPG ou PNG antes. Fontes de microscopia normalmente exportam TIFF ou PNG, totalmente suportados.
De quantas partículas eu preciso?
A mediana (x₅₀) é confiável com relativamente poucas partículas, mas percentis altos como x₉₀ e a ponderação por área/volume exigem muito mais — frequentemente milhares (ISO 13322-1 Anexo A; Masuda & Iinoya 1971). O PoreSizer avisa quando a contagem é baixa para as estatísticas que você está lendo.
Referências normativas
- ISO 13322-1:2014 — Particle size analysis — Image analysis methods — Part 1: Static image analysis methods.
- ISO 9276-1 — Representation of results of particle size analysis — Part 1: Graphical representation.
- ISO 9276-6:2008 — Representation of results of particle size analysis — Part 6: Descriptive and quantitative representation of particle shape and morphology.
- N. Otsu (1979). A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 9(1): 62–66.
- R. E. Miles (1974) e C. Lantuéjoul (1980) — correção de efeitos de borda na análise de partículas individuais em frame planar.
- T. Allen (1997). Particle Size Measurement, 5ª ed. Chapman & Hall — contagens de partículas necessárias versus precisão.