COMPARING PROPERTIES OF CARBON BLACK FILLED POLYMER SCANNING MICROSCOPY MACROSTRUCTURE IM-AGES TO ESTIMATE INFLUENCE OF PRODUCTION STAGES ON ELECTRIC CONDUCTIVITY OF POLYMERS
JOCWKX
DOI:
https://doi.org/10.25712/ASTU.2072-8921.2025.02.034Keywords:
macrostructure images, composite polymers, carbon black filled polymers, texture analysis, volume electric resistance, computer vision, local binary pattern, brightness histograms, chi-square test, intersection method, crystallinity. ___________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________Abstract
Composite polymers are in many areas of industry where their electric conductivity should vary widely. Composite structures of polymers complicate the estimation of their volume electric resistance. Thus, the suitable approach to estimate conductivity of polymers required for the specific operating conditions and identify their applicability is of great importance. This paper studies different carbon black filled rubbers with their volume electric resistances defined by their initial components and their production stages. The production technology and composite polymer production stages have direct impact on the set of characteristics and parameters of the specific composite polymer. The conducted study includes the evaluation of the influence of composite polymer production technologies on the volume electric resistance properties of the polymers and volume electric resistance dispersion in series of samples of the same line of polymers. The proposed approach helps evaluate the changes of volume electric resistance and identify the patterns using the scanning microscopy macrostructure images of polymers with different production stages. The approach is based on the local binary pattern (LBP) method. It is shown that scanning microscopy macrostructure images along with the LBP method provides the correct framework to estimate the volume electric resistance of carbon black filled polymers and identify its dependence on the production stage parameters (specifically, the vulcanization pressure). It is concluded that the best approach to analyze the volume electric resistance dynamics is by using the chi-square (χ2) test histograms when compared to the intersection method.
References
Дисперсно-наполненные полимерные композиты технического и медицинского назначения /Б.А. Люкшин (и др.) //под ред. А.В. Герасимов. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2017 г. 311 с.
Гуль В.Е., Шенфиль Л.З. Электропроводящие поли-мерные композиции. М.: Химия, 1984. 240 c.
Крикоров, B.C. Колмакова Л.А. Электропроводящие полимерные материалы. М.: Энергоатомиздат, 1984. 176 с.
Минакова Н.Н. Моделирование процессов эксплуа-тационных воздействий для дисперсно – наполненных поли-меров //Известия высших учебных заведений физика. 2000. Т. 43. № 1. С. 41 -45.
Кошелев Ф. Ф., Корнев А. Е., Климов Н. С. Общая тех-нология резины. М.: Химия, 1978. 528 С.
Минакова Н.Н., Карпов С.А, Ушаков В.Я. Текстурный анализ дисперсной структуры композитных эластомеров с модифицированным углеродным наполнителем //Извести вузов физика. 2000. Т. 43. № 1. С. 41 - 45.
Минакова Н.Н. Оценка вклада агломерированного компонента в формирование электропроводности наполненных полимеров по сравнительным характеристикам микрофотографий структуры // Ползуновский вестник. 2022. № 1. С. 147‒153. – doi: 10.25712/ASTU.2072-8921.2021.00.000.
Криштал М.М., Ясников И.С. Полунин В.И. Сканиру-ющая электронная микроскопия и рентгеноспектральный микроанализ в примерах практического применения. М.: Тех-носфера, 2009. 208 с.
Минакова Н.Н., Сквирская И.И., Ушаков В.Я. Низко-вольтные характеристики материала на основе каучука с углеродным наполнителем для объемных резисторов //Электричество. 1986. № 4. С. 64 – 66.
Минакова Н.Н., Сквирская И.И, Ушаков В.Я. Исследование природы нестабильности основных характеристик крупногабаритных полимерных резисторов //Электричество. 2001. № 3. С. 38-42.
Постнов К.В. Компьютерная графика. М.: МГСУ, 2009. 249 с.
Гонсалес Р.С, Вудс Р.Е. Цифровая обработка изоб-ражений. М.: Техносфера, 2012. 1081 с.
Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. М.: Мир, 1982. Кн.2. 480 с.
Alpaslan N., Hanbay K. Multi-resolution intrinsic texture geometry-based local binary pattern for texture classification //IEEE Access. 2020. V. 8. P. 54415–54430.
Рахимбаева Е.О Анализ алгоритма локальных бинарных шаблонов в задаче классификации текстур //Вестник современных исследований. 2019. № 1.13 (28). С. 125-130.
Annaby M., Fouda Y. Fast template matching and object detection techniques using φ-correlation and binary circuits //Multimedia Tools and Applications. 2024. Т. 83. №. 3. С. 6469-6496.
Евдокимова Н. И., Кузнецов А. В. Локальные шаблоны в задаче обнаружения дубликатов //Компьютерная оптика. 2017. Т. 41. №. 1. С. 79-87.
Tan, X. Enhanced Local Texture Feature Sets For Face Recognition Under Difficult Lighting Conditions / X. Tan, B. Triggs //IEEE Transactions On Image Processing. 2010. Vol. 19(6). P. 1635-1650.
Глумов Н. И. и др. Метод быстрой корреляции с ис-пользованием тернарных шаблонов при распознавании объ-ектов на изображениях //Компьютерная оптика. 2008. Т. 32. №. 3. С. 277-282.
Вдовенко П. А. Анализ существующих подходов сегментации лиц на изображении //Актуальные проблемы авиа-ции и космонавтики. 2016. Т. 1. №. 12. С. 602-603
Ефимов И. Н. Локальные бинарные шаблоны медианного пикселя–эффективные информативные признаки тех-нологии распознавания образов //Цифровая обработка сигналов. 2015. №. 1. С. 61-65
Shan C., Gong S. Facial Expression Based On Local Bi-nary Patterns: A Comprehensive Study // Image And Vision Compu-ting. 27(6). - 2009. P. 803-816.
Histogram Comparison // OpenCV. URL: https://docs.opencv.org/3.4/d8/dc8/tutorial_histogram_comparison.html (дата обращения 25.08.2024).
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Natalya N. Minakova
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
.
This work is licensed under a 
