傳統(tǒng)毛細管熔點儀依賴人眼觀察，判斷初熔（第一滴液體出現(xiàn)）與全熔（固體消失）時刻存在主觀誤差。基于圖像處理算法的自動識別技術(shù)，通過精準分割熔融過程中的關(guān)鍵視覺特征，實現(xiàn)了測量的客觀化與精確化。其核心算法流程如下：

　　1.圖像預處理與樣品區(qū)域定位：

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

　　2.初熔點的精準檢測——基于紋理與形狀突變：

　　這是分割的第一個關(guān)鍵。固體粉末在初始階段具有特定的紋理特征。算法通過計算ROI內(nèi)區(qū)域的灰度統(tǒng)計特征（如標準差）或紋理特征（如基于灰度共生矩陣的熵）來監(jiān)控其變化。初熔發(fā)生時，局部區(qū)域出現(xiàn)液滴，導致紋理均勻性突變，上述特征值會發(fā)生顯著躍遷。結(jié)合幀差法檢測到局部變化區(qū)域，其對應的時刻即被判定為初熔點。此步驟克服了人眼對細微初熔現(xiàn)象反應滯后的缺點。

　　3.全熔點的精準判定——基于輪廓與透光性分析：

　　這是分割的第二個關(guān)鍵。隨著熔化進行，固體輪廓持續(xù)收縮。算法通過邊緣提取與輪廓跟蹤（如Canny算子與主動輪廓模型）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。更先進的算法則同時監(jiān)測整個ROI的平均灰度或透光率。固體消失瞬間，毛細管底部透光性急劇增加，導致整體灰度值發(fā)生階躍式變化。算法將此拐點對應的時刻判定為全熔點，避免了人眼因判斷“最后一個小顆粒消失”瞬間的不確定性。

　　結(jié)論：通過將熔融過程的視覺信息轉(zhuǎn)化為可量化的紋理、輪廓與灰度特征，圖像處理算法實現(xiàn)了對初熔與全熔兩個物理階段的精準、自動分割。這項研究不僅大幅提升了熔點測量的重復性與準確性，也為實驗數(shù)據(jù)的數(shù)字化和智能化分析提供了堅實基礎。