Epsilon Open Archive

Datoriserad bildanalys är att låta datorer analysera digitala bilder och räkna
fram olika egenskaper från dem. Användningen av datoriserad bildanalys
har fullständigt exploderat de senaste årtiondena och man finner nu avancerade
automatiska matematiska metoder, i allt från mobiltelefoner och kompaktkameror
till medicinsk utrustning.

Att låta datorer analysera bilder är praktiskt i många sammanhang – inte
minst när man har stora mängder bilddata, eller när det finns krav på objektivitet
och reproducerbarhet. Den bärande frågar är dock, hur konstruerar
man dessa automatiska metoder?

Syftet med denna avhandling är att ta fram automatiska bildanalysmetoder
för att karaktärisera enstaka träfiber och fiberstruktur i papper och
kompositmaterial. Träfibrer är de avlånga cellerna i trädens stammar. Deras
mekaniska egenskaper och dess längd- till bredd-förhållande på upp till
100 till 1 gör att de passar till många olika ändamål. Framförallt används de
till att tillverka papper men även till att förstärka plaster i så kallade plastträfiberkompositer.
Papper tillverkas i många olika kvalitéer, allt från toalettpapper
till högglansigt fotopapper. Skillnaden mellan dessa produkter
kan till stor del beskrivas genom egenskaper hos träfibrerna och dess fiberstruktur
i pappret. Dessa beror i sin tur på vilken råvara som har använts
och hur den har processerats.

Bildmaterialet som används är datortomografiska bilder (CT), eller snitt,
som beräknats fram från multipla röntgenprojektioner. I de flesta fall har
bildserier används som tillsammans bildar volymetriska bilder, tredimensionella
bilder av en volym. Upplösningen i bilderna är omkring en mikrometer,
vilket är tillräckligt högt för att formvariationer hos enskilda fibrer
ska kunna ses, inklusive dess längsgånde hålrum, kallat lumen. Samtidigt
är upplösningen sådan att tillräckligt stora områden kan avbildas för att ge
kunskap även om fiberstrukturen hos material.

Arbetet sträcker sig över ett stort område. Det innehåller metoder för
att simulera det brus eller de störningar som är vanligt förekommande hos
bildtagningsutrustningen. Med hjälp av simuleringarna går det att uppskatta
hur stora fel dessa störningar skapar i mätningarna. Faskontrast är ett viktigt
fenomen som gör att man kan avbilda material som är helt eller delvis
transparenta för ljus genom att utnyttja diffraktion. Högupplösta röntgenbilder
av papper och kompositer innehåller som regel både absorptions- och
faskontrast. En del av arbetet har bestått i att reducera faskontrasten i bilderna
för att kunna få fram absorptionen. Detta är viktigt dels för att kunna
använda bildanalysmetoder som är designade utifrån modeller som inte tar
hänsyn till fastkontrast, dels när man ska analysera enskilda snitt, eftersom utbredningen av faskontrasteffekterna kan påverka flera närliggande snitt.
Det faskontrastreducerande filter som presenteras baserar sig på avfaltning
av volymetriska tomogram.

Avhandlingen innehåller också metoder för att karaktärisera tvärsnitt
av fibrer och fördelningen av fiberorienteringar i material. Dessa kan användas
för att analysera tillverkningsprocesser och för att förfina mekaniska
modeller av papper. En viktig komponent i detta är en metod för att mäta
kontaktytorna mellan enstaka fibrer. Problemet är egentligen inte exakt lösbart
eftersom kontaktytan inte har någon distinkt röntgenabsorption, men
genom att definiera kontaktområdet med hjälp av en yta med minimal area
mellan fibrerna så erhålls en mycket hög precision.

Kurvaturer hos ytor är rotations- och translationsinvarianta egenskaper.
I avhandlingen presenteras en grupp av metoder som är mycket lämpliga att
använda på fiberbaserade material. De här metoderna störs mycket litet av
det faktum att fibrer ligger nära varandra, till skillnad från standardmetoderna
för att beräkna kurvatur i volymsbilder. Detta är viktigt framförallt när
man vill filtrera bort små variationer hos ytor som inte är viktiga. Träfibrer
har oundvikligen mycket variationer i ytan, som de får i de olika processtegen:
från stam till papper. CT-bilder har dessutom en del brus som ger ytor
ytterligare geometriska störningar. Det visas också att kurvaturegenskaper
är mycket användbara för att finna lumen som i sin tur kan användas för att
segmentera individuella fibrer.

En metod för att ta fram densitetsprofiler från borrkärnor av trä har
också utvecklats. Den baseras på tredimensionella bilder tagna med spiral-
CT i kontrast till tvådimensionella bilder som är den nuvarande standarden.
Avhandlingen innehåller också arbete kring att detektera fiberkluster i bilder
av kompositmaterial samt en jämförelse mellan olika metoder för att
jämföra fiberorientering i pappersark.

Den här avhandlingen visar att datoriserad bildanalys redan är ett användbart
verktyg för att karaktärisera enskilda fibrer och fibernätverk i papper
och kompositmaterial. En stor utmaning kvarstår i att ta fram material
för att verifiera nuvarande och framtida metoder och några förslag för hur
det kan göras diskuteras i avhandlingen.