O processamento digital de imagens micrográficas baseia-se na recolha de imagens obtidas por microscopia óptica ou electrónica. O recurso a um destes dois tipos de observação depende da dimensão dos poros em análise: para poros de maiores dimensões, a microscopia óptica tem-se revelado adequada; caso seja previsível a existência de poros pequenos, a microscopia electrónica de varrimento (SEM) é incontornável. Em análises SEM, Scrivener [101] refere ser mais adequado o método da detecção de electrões retrodifundidos (SEM- -BSE); Ye et al. [117] recomendam a chamada microscopia electrónica de varrimento ambiental (ESEM), também pelo método da detecção de electrões retrodifundidos (ESEM- -BSE). Face aos tradicionais equipamentos SEM, os equipamentos ESEM têm como vantagem a possibilidade de controlo da humidade relativa na câmara de ensaio (nos SEM, a humidade relativa é muito baixa); deste modo, pode evitar-se uma eventual fissuração dos provetes resultante daquele ambiente seco, obtendo-se resultados mais correctos.
A microscopia electrónica implica no entanto uma redução significativa da área de observação. Por outro lado, devem considerar-se alguns aspectos relacionados com o binómio ampliação/resolução: uma grande ampliação reduz significativamente a resolução digital da imagem pelo que pode pôr em causa a qualidade do processamento digital que permite quantificar os diversos parâmetros. Coster e Chermant [13] mencionam que a área de observação tem que ser suficientemente grande para permitir a detecção dos maiores elementos da estrutura porosa e a dimensão do pixel suficientemente reduzida para permitir a detecção dos mais pequenos detalhes. Consequentemente, a ampliação adequada será resultado de um compromisso. A este propósito, Chermant et al. [18] apresentam um exemplo em que a área de observação foi tal que cortou os poros de maiores dimensões e não permitiu a detecção dos poros mais pequenos. Neste caso concreto, aqueles autores obtiveram um valor de desvio padrão, relativo ao diâmetro médio, superior ao da própria média, o que diz bem da sensibilidade associada à escolha da escala de observação.
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informáticos que aplicam os princípios da estereologia quantitativa [38, 13]. Esta área do conhecimento lida com um conjunto de métodos para a exploração do espaço tri-dimensional a partir de informação bi-dimensional, aplicando probabilidades estatísticas à geometria do meio.
A aquisição de imagens é geralmente feita através de meios informáticos que criam um ficheiro a partir da observação do microscópio. Quando estes meios não estavam disponíveis, um equipamento fotográfico tradicional ligado ao equipamento de observação permitia a obtenção de fotografias. As imagens obtidas11 são posteriormente tratadas em duas fases [13]: antes de mais, há que eliminar o chamado ruído digital pela aplicação de diversos tipos de filtros; em seguida, procede-se à segmentação da imagem no sentido de se obter uma distinção entre os elementos que se pretendem analisar (no caso da análise da dimensão dos poros, a segmentação é entre o volume de vazios e as restantes fases). Este procedimento começa com a transformação do conjunto de cores existentes para um conjunto de níveis de cinzento. Posteriormente, é definido o nível de cinzento que corresponde à transição entre fases, designado por nível limiar. Com a introdução deste dado, a imagem é seguidamente transformada num conjunto binário de preto e branco, em que, geralmente, o branco representa o volume de poros. Por vezes, pode revelar-se necessária uma terceira fase de filtragem e segmentação da imagem binarizada com o objectivo de melhorar as condições de aplicabilidade dos processos estereológicos; esta terceira fase recorre geralmente à morfologia matemática [13].
O processamento estereológico é então iniciado, medindo as quantidades relativas à contagem de diferentes entidades geométricas nas dimensões zero, um e dois [38]. A contagem de pontos pode basear-se em diversos critérios, sendo o mais frequente o que considera os pontos de uma grelha pré-definida que estão incluídos em cada fase. Determinam-se deste modo as respectivas fracções de número de pontos face ao número total de pontos da grelha, PP. A
análise linear intersecta linhas de teste com a área de observação, determinando a fracção de cada linha que fica inserida em cada fase, LL. A análise superficial envolve a determinação da
fracção de área que corresponde a cada fase, AA. A contagem de pontos também pode ser
efectuada nas dimensões um e dois. Determinam-se respectivamente o número de intersecções por unidade de comprimento das linhas de teste que cruzam os limites dos elementos de cada fase, PL, e o número de pontos por unidade de superfície da área de
observação que estão incluídos em cada fase, PA. Do mesmo modo, podem expressar-se as
fracções das linhas de teste que ficam inseridas em cada fase por unidade de superfície da área de observação, LA (quadro 1.2).
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Quadro 1.2 - Medição e cálculo de quantidades estereológicas (adaptado de [38] e [13])
Unidades dos símbolos Elemento geométrico α0 α-1 α-2 α-3 Pontos PP PL PA PV Linhas LL LA LV Superfícies AA SV Volumes VV
No quadro 1.2, Vv é a fracção de volume, SV a relação entre a superfície e o volume, LV o
comprimento das linhas por unidade de volume e PV o número de pontos de intersecção por
unidade de volume.
O processo de contagem conduz então a um conjunto de características quantificadas de pontos, linhas e superfícies. Assumindo um modelo de poro esférico, estas características são relacionadas através das equações da estereologia quantitativa. O resultado consiste na definição das características volumétricas (tri-dimensionais) da estrutura porosa. As equações básicas são [38]: P L A V A L P V = = = (1.5)
(
)
A L V L P S = 4/π ⋅ =2⋅ (1.6) A V P L = 2⋅ (1.7) L A V V V L S P P P = ⋅ ⋅ =2⋅ ⋅ 2 1 (1.8)Note-se que este procedimento assume que a imagem é representativa do material. No entanto, dificilmente esta premissa é verificada. Scrivener resumiu recentemente os três aspectos que contribuem para que os dados bi-dimensionais de uma secção do material originem erros na caracterização tri-dimensional [101]. Em primeiro lugar, deve ter-se presente que a secção não é geralmente equatorial, pelo que a espessura de alguns elementos como camadas será sobre-estimada (figura 1.6a). Em segundo lugar, e pelo mesmo efeito, a dimensão das partículas observadas será menor que a dimensão real (figura 1.6b); por outro lado, considerando que a probabilidade de as partículas mais pequenas serem seccionadas é menor, o erro associado à estimativa do número deste tipo de partículas pode ser significativo. Finalmente, a conectividade tri-dimensional de uma rede porosa não pode ser deduzida a partir de dados bi-dimensionais (figura 1.6c). O autor refere também que a única medida que pode ser directamente transposta das duas para as três dimensões é a área global de determinada fracção do material, uma vez que é equivalente ao volume dessa mesma fracção.
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c b a
Figura 1.6 - Erros associados à caracterização tri-dimensional a partir de dados bi-dimensionais [101]
Por outro lado, no mesmo trabalho, Scrivener menciona ainda uma outra dificuldade: o critério para a definição do nível de cinzento limiar. De facto, o contraste que as diversas fases sólidas e os poros assumem na imagem é por vezes pouco diferenciado, sobretudo para poros de menores dimensões. Deste modo, existe um juízo por parte do operador que é determinante nos resultados finais.
Existem algumas adaptações da metodologia estereológica para a análise de elementos não- -esféricos. A mais recente foi desenvolvida por Sahagian e Proussevitch [100] que elaboraram um método baseado em diversos tipos de elipsóides; apresentam um novo conjunto de formulações que aplicam determinados coeficientes de conversão 2D→3D. Os autores aplicaram o método à análise de basaltos vesiculares, concluindo que o recurso a modelos elípticos permite reduzir a margem de erro associada à transposição dos dados entre as duas e as três dimensões. Não se conhecem aplicações deste método específico a materiais do tipo das argamassas, pelo que não é possível confirmar o seu sucesso nestes casos. As adaptações anteriores às de Sahagian e Proussevitch foram sobretudo dirigidas à análise de aglomerados de partículas, pelo que a sua adequabilidade em argamassas também não é conhecida.
O processamento digital de imagens é também utilizado para a caracterização das diversas fases sólidas do material. No entanto, o tratamento de imagem que se destina à distinção entre os diversos compostos da matriz endurecida é extremamente complexo, na medida em que
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pode ser muito ténue a diferença de tonalidade e/ou de contraste. Por esta razão, pode considerar-se que a distinção de fases sólidas é mais rigorosa se obtida pelos meios tradicionais como a análise termogravimétrica (TGA) e a difracção de raios-X (XRD) [101, 18].
Como referido anteriormente, a microscopia constitui a principal fonte de imagens para processamento digital. No entanto, deve aqui referir-se um outro procedimento mencionado por Coster e Chermant [13] e aplicado, por exemplo, por Landis et al. [78]. No seguimento da observação de um provete por raios-X em equipamentos de microtomografia, é obtido um grande conjunto de radiografias 2D. Pela aplicação de processos matemáticos, é possível uma reconstrução 3D que não é mais do que o mapa da absorção de raios-X por parte das diversas fases do material. Deste modo, as imagens obtidas podem ser directamente relacionadas com a estrutura porosa do provete. Para a quantificação dos diversos parâmetros da estrutura do material, as imagens 2D passam por um processo de filtragem e segmentação semelhante ao que foi acima descrito. Posteriormente, pela análise sistemática de cada imagem, é possível obter a caracterizção tri-dimensional do material. Uma das grandes vantagens desta tecnologia é o facto de os resultados finais não dependerem de extrapolações 2D→3D. No entanto, esta técnica não parece adequada para uma aplicação de rotina e a sua resolução pode não ser suficiente para a detecção do intervalo global de dimensões de poros [117]. Por outro lado, a capacidade de penetração de raios-X permanece diminuta em materiais do tipo das argamassas pelo que não é por enquanto possível uma caracterização representativa [13]. Esta ideia é implicitamente confirmada por Landis et al., ao referirem que a análise de imagem que realizaram incidiu sobre um volume cúbico de 2,4x2,4x2,4mm3 extraído de uma análise microtomográfica a um cilindro de argamassa com 4mm de diâmetro e 4mm de altura. Julga- se que este tipo de escala não permite a obtenção de resultados representativos no que diz respeito a argamassas correntes.
1.2.3 Combinação da porosimetria de mercúrio com o processamento