傳統(tǒng)毛細(xì)管熔點(diǎn)儀依賴(lài)人眼觀察，判斷初熔（第一滴液體出現(xiàn)）與全熔（固體消失）時(shí)刻存在主觀誤差。基于圖像處理算法的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，通過(guò)精準(zhǔn)分割熔融過(guò)程中的關(guān)鍵視覺(jué)特征，實(shí)現(xiàn)了測(cè)量的客觀化與精確化。其核心算法流程如下：

　　1.圖像預(yù)處理與樣品區(qū)域定位：

　　算法首先對(duì)采集的視頻序列進(jìn)行預(yù)處理，包括高斯濾波去噪和對(duì)比度增強(qiáng)，以凸顯毛細(xì)管內(nèi)的樣品。隨后，利用邊緣檢測(cè)或模板匹配算法精準(zhǔn)定位并分割出固定的毛細(xì)管區(qū)域（ROI），排除背景干擾，為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)。

　　2.初熔點(diǎn)的精準(zhǔn)檢測(cè)——基于紋理與形狀突變：

　　這是分割的第一個(gè)關(guān)鍵。固體粉末在初始階段具有特定的紋理特征。算法通過(guò)計(jì)算ROI內(nèi)區(qū)域的灰度統(tǒng)計(jì)特征（如標(biāo)準(zhǔn)差）或紋理特征（如基于灰度共生矩陣的熵）來(lái)監(jiān)控其變化。初熔發(fā)生時(shí)，局部區(qū)域出現(xiàn)液滴，導(dǎo)致紋理均勻性突變，上述特征值會(huì)發(fā)生顯著躍遷。結(jié)合幀差法檢測(cè)到局部變化區(qū)域，其對(duì)應(yīng)的時(shí)刻即被判定為初熔點(diǎn)。此步驟克服了人眼對(duì)細(xì)微初熔現(xiàn)象反應(yīng)滯后的缺點(diǎn)。

　　3.全熔點(diǎn)的精準(zhǔn)判定——基于輪廓與透光性分析：

　　這是分割的第二個(gè)關(guān)鍵。隨著熔化進(jìn)行，固體輪廓持續(xù)收縮。算法通過(guò)邊緣提取與輪廓跟蹤（如Canny算子與主動(dòng)輪廓模型）精確描繪固體柱的形態(tài)。全熔的判據(jù)是固體輪廓的消失。更先進(jìn)的算法則同時(shí)監(jiān)測(cè)整個(gè)ROI的平均灰度或透光率。固體消失瞬間，毛細(xì)管底部透光性急劇增加，導(dǎo)致整體灰度值發(fā)生階躍式變化。算法將此拐點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)刻判定為全熔點(diǎn)，避免了人眼因判斷“最后一個(gè)小顆粒消失”瞬間的不確定性。

　　結(jié)論：通過(guò)將熔融過(guò)程的視覺(jué)信息轉(zhuǎn)化為可量化的紋理、輪廓與灰度特征，圖像處理算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)初熔與全熔兩個(gè)物理階段的精準(zhǔn)、自動(dòng)分割。這項(xiàng)研究不僅大幅提升了熔點(diǎn)測(cè)量的重復(fù)性與準(zhǔn)確性，也為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的數(shù)字化和智能化分析提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。