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Particle shape characterisation and classification using automated microscopy and shape descriptors in batch manufacture of particulate solids

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Particuology 2016年第1期14卷 61-68页

作者： Yang Zhang Jing J. Liu Lei Zhang Jorge Calderon De Anda Xue Z. Wang School of Chemistry and Chemical Engineering South China University of Technology 381 Wushan Road Guangzhou 510641 China School of Bioscience and Bioengineering South China University of Technology Guangzhou Higher Education Mega Centre Panyu District Guangzhou510006 China Institute of Particle Science and Engineering School of Chemical and Process Engineering University of Leeds Leeds I52 9JT UK

It is known that size alone, which is often defined as the volume-equivalent diameter, is not sufficient to characterize many particulate products. The shape of crystalline products can be as important as size in many applications, Traditionally, particulate shape is often defined by several simple descriptors such as the maximum length and the aspect ratio. Although these descriptors are intuitive, they result in a loss of information about the original shape. This paper presents a method to use principal component analysis to derive simple latent shape descriptors from microscope images of particulate products made in batch processes, and the use of these descriptors to identify batch-to-batch variations. Data from batch runs of both a laboratory crystalliser and an industrial crystallisation reactor are analysed using the described approach. Qualitative and quantitative comparisons with the use of traditional shape descriptors that have nhwical meanings and Fourier shape descriptors are also made.

关键词： batch-to-batch variation classification principal components analysis shape descriptors

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