Análise de imagem – Quantikov Image Analyzer

A determinação da distribuição volumétrica de tamanho de poros é uma das caracterizações necessárias ao controle da qualidade de materiais cerâmicos empregados na área biológica [LI, 2003]. Nesses materiais, a distribuição volumétrica de tamanho de poros, por exemplo, fornece informações sobre o seu desempenho em cultura de célula ou in vivo. Mesmo em materiais para usos mais convencionais, a determinação das distribuições de tamanho de elementos microestruturais vem se tornando cada vez mais importante, uma vez que a forma e a evolução temporal destas distribuições têm mostrado uma estreita correlação com várias de suas propriedades. A análise de imagem apresenta-se como um método não destrutivo para a caracterização da textura de espumas de vidro bioativo.

Usando definições diferentes para faixa de tamanhos de poros, 10μm<macroporos<100μm e ultramacroporos>100μm, Blacher et al usaram a técnica de análise de imagem em seções transversais de polímeros ultramacroporosos obtidas em MEV, alternativamente à porosimetria de mercúrio. A justificativa foi com relação às limitações da técnica de porosimetria de mercúrio como a faixa de análise de tamanho de poros e a possível contração da amostra devido à penetração de mercúrio sob alta pressão, levando a uma incorreta distribuição de tamanho de poros [BLACHER, 2002].

Normalmente é muito difícil ou mesmo impossível cortar seções paralelas de materiais duros ou frágeis porosos para serem analisadas por métodos estereológicos. E, um dos problemas básicos da determinação da distribuição de tamanhos de elementos microestruturais, consiste na obtenção de informações do espaço tridimensional a partir de informações do espaço bidimensional, o que pode ser feito por meio de correções estereométricas. Para realizar esta tarefa, relativamente complexa, o método de Saltykov

supõe um sistema composto por esferas distribuídas de forma aleatória e uniformemente no espaço. As esferas são cortadas por um plano aleatório, sendo que cada interseção, ou seja, cada círculo, é contado e classificado em classes de tamanho de diâmetro conforme uma série geométrica. As probabilidades de ocorrência das seções de corte, correspondentes a cada classe de tamanho, são calculadas considerando-se vários planos de corte aleatórios numa esfera de raio unitário. Estes valores de probabilidade são utilizados para a determinação das distribuições de tamanho das microestruturas reais, com a hipótese básica de que os elementos microestruturais de interesse têm formas que podem ser aproximadas pela forma esférica. Recomenda-se o método de Saltykov por ser menos sensível a propagação de erros de contagem. Em muitos casos esse método pode ser acoplado a um programa de análise de imagens automatizado [DAVTIAN, 2000].

O objetivo principal do sistema Quantikov Image Analyzer (analisador microestrutural para o ambiente Windows) [PINTO, 1996] é a determinação de parâmetros geométricos de microestruturas, em especial aquelas contendo grãos e poros. Isso significa não apenas a obtenção de áreas e perímetros dos elementos microestruturais mas também parâmetros estereológicos que podem ser obtidos com técnicas bem estabelecidas da microscopia quantitativa. Todavia muitas das aplicações atuais do sistema Quantikov extrapolaram aquelas previstas na sua concepção inicial, de tal forma que ele vem sendo utilizado por inúmeros pesquisadores de outras áreas do conhecimento.

Impregnaram-se amostras da composição 50S com resina de embutimento a frio da mesma maneira como foram descritos os ensaios de Arquimedes, usando vácuo para forçar a entrada da resina nos poros maiores. Esse procedimento foi necessário devido à limitada resistência mecânica das estruturas que não permitiria a obtenção de uma seção de corte plana. As superfícies foram então preparadas através de lixamento e polimento com alumina. A digitalização, em microscópio ótico, das imagens foi realizada em seções quaisquer, considerando a natureza das espumas formadas na solução sol-gel, com distribuição de bolhas que não demonstrou nenhuma orientação de textura. As imagens obtidas são mostradas na Figura 5.15 que foram adquiridas sob as mesmas condições de brilho e contraste. Isso quer dizer que na etapa de binarização não foi

necessário nenhum tratamento adicional das imagens. Mas o pouco contraste observado levou a outro procedimento que facilitou a segmentação da imagem. De posse das imagens impressas coloriu-se a região ao redor dos poros destacando-se estes como pode ser visto na Figura 5.16, em que dois exemplos são apresentados.

100μm 100μm

Figura 5.15 - Representação de duas entre as sete áreas analisadas da amostra 50S impregnada com resina de embutimento. Observa- se o pouco contraste entre os elementos analisados e a matriz sólida.

100μm 100μm

Figura 5.16 - Mesmas imagens da Figura 5.15 com os macroporos destacados para facilitar a binarização.

O gráfico Frequência (%) versus Diâmetro de poros (μm) mostrado na Figura 5.17, é o resultado da análise de 258 elementos obtidos de 7 áreas analisadas e representa uma distribuição de poros mais ampla do que a apresentada no resultado de porosimetria, Figura 5.14. A distribuição dos diâmetros dos poros descreve uma curva

aproximadamente gaussiana, Figura 5.18, com pequeno desvio. Para um total de 258 elementos (poros) analisados, o fator de forma foi igual a 1, poros esféricos, para 207 elementos para o restante entre 0,7-0,9. O tamanho médio de poro obtido da distribuição foi 139±92μm. O elevado desvio padrão está relacionado à ampla faixa de poros que pôde ser analisada pelo Quantikov.

10 100 1000 Diâmetro (μm) F requê nc ia (%)

Figura 5.17 - Distribuição de tamanho de poros de seções polidas da amostra macroporosa 50S, resultado da análise de imagem.

10 100 1000 Diâmetro (μm) F requê nc ia (%)

A técnica mostrou-se mais adequada para representar a distribuição de macroporos, mas as diversas etapas; impregnação das amostras com resina, preparo metalográfico, digitalização das seções polidas, tratamento das imagens e, finalmente, análise das mesmas; além disso, um número elevado de elementos a ser processado, dispenderam bastante tempo e trabalho, o que pode ser uma desvantagem considerável do método.