技术领域
[0001] 本发明涉及可降解材料降解测试技术领域，尤其是涉及基于环境模拟的可降解材料降解测试设备及方法。
相关背景技术
[0002] 现有的可降解材料降解测试技术主要包括几种不同的方法。根据华东师范大学的研究，目前有四种主要的材料降解率检测方法。这些方法包括两种标准方法（使用腐熟堆肥和蛭石腐熟堆肥浸提液作为接种物）和两种实验方法（使用蛭石芽孢杆菌和蛭石嗜热菌作为接种物）。这些方法被用来测试不同材料，如原纸、塑料薄膜（主要成分为聚乳酸，PLA）和胶带成品的降解性能。研究发现，在60天的实验周期内，原纸和PLA薄膜在四种方法处理下均显示出快速的降解，但胶带成品的降解率在不同方法下有所不同。
[0003] 另一方面，根据X‑MOL网站上的一篇综述，生物可降解聚合物在环保方面具有重要意义，因为它们可以减少由传统聚合物复合材料引起的环境污染。然而，这些材料也存在一些缺点，比如在某些环境条件下的降解效率可能不高，或者生产成本较高等。这些缺点限制了它们在某些领域的应用。尽管如此，生物可降解聚合物的研究和发展仍在继续，目的是提高其性能并降低成本，以更好地满足市场需求。
[0004] 总的来说，现有的可降解材料降解测试技术虽然在一定程度上能够评估材料的生物降解性能，但仍存在一些缺陷，如测试方法的标准化、降解速率的变异性以及特定条件下材料性能的不稳定性。这些问题的解决对于推动可降解材料的发展和广泛应用至关重要。
具体实施方式
[0040] 以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
[0041] 本发明实施例公开基于环境模拟的可降解材料降解测试设备及方法。
[0042] 参照图1－图5，实施例1，基于环境模拟的可降解材料降解测试设备，包括环境模拟器、降解过程监测单元2、基于芯片的环境模拟控制模块3和环境模拟分析模块4，环境模拟器包括测试件承载平台11、升降机构12、测试盖板组件13和多组环境模拟元件，测试件承载平台11的底部可拆卸安装在测试设备箱体101内，顶部设有多个测试槽，升降机构12的固定座可拆卸安装在测试设备箱体101内壁上，且活塞杆向下正对测试件承载平台11的中心，测试盖板组件13的上部连接安装在升降机构12的活塞杆上，当升降机构12的活塞杆处于下降状态时，测试盖板组件13的底部扣合在测试件承载平台11的顶面，将测试件承载平台11多个测试槽密封分割成多个独立的测试腔111，多组环境模拟元件分别安装在多个测试腔111内壁上，用于模拟光照和温湿度环境，测试件承载平台11和测试盖板组件13内部设有多个视觉拍摄腔，降解过程监测单元2的多个视觉相机21分别安装在多个视觉拍摄腔内，拍摄可降解材料测试件100测试过程的视觉画面，并传输给环境模拟分析模块4，环境模拟控制模块3分别控制环境模拟器和降解过程监测单元2各执行器的执行动作，环境模拟分析模块
4分别与降解过程监测单元2和基于芯片的环境模拟控制模块3通信连接，基于环境模拟参数和视觉画面对可降解材料测试件100降解过程进行分析。
[0043] 为了实现对可降解材料进行多样化的环境模拟测试，采用同一台设备里，通过升降机构12驱动下可开合的测试盖板组件13与测试件承载平台11的多个测试槽密封分割成多个独立的测试腔111，升降机构12可以是升降电缸、升降气缸等实现形式，多个独立的测试腔111配套安装单独的环境模拟元件，环境模拟元件可以实现温湿度和光照的模拟，模拟的参数可以通过环境模拟控制模块3来实现控制，也可以进行编程实现自动化的模拟参数设置，降解过程监测单元2的多个视觉相机21可独立拍摄多块可降解材料测试件100测试过程的视觉画面，环境模拟分析模块4可以基于环境模拟参数和视觉画面对可降解材料测试件100降解过程进行分析，分析采用视觉分析，主要分析材料降解关联特征包括颜色变化、形态变化和纹理变化等参数，最终通过视觉分析得到基于环境模拟的降解测试结果，工作人员在检测过程中除非通过视觉画面得知出现异常，可以在长达几十天的时间内不需要打开设备，能更加高效地完成可降解材料降解测试，测试结果能更好的反映可降解材料的各项指标。
[0044] 实施例2，测试件承载平台11顶部的每个测试槽内设有至少两根弹簧柱112，测试盖板组件13的底面对应测试件承载平台11每个测试槽的位置设有相同数量的弹簧柱112，当测试盖板组件13的底部扣合在测试件承载平台11的顶面时，弹簧柱将可降解材料测试件100压紧定位。
[0045] 采用在测试件承载平台11顶部的每个测试槽内设有至少两根弹簧柱112，一般采用三根弹簧柱112，在测试盖板组件13底面对应位置设置相同数量的弹簧柱112，这样当测试盖板组件13的底部扣合在测试件承载平台11的顶面时，三组弹簧柱会将可降解材料测试件100的上下表面的前中后部压紧，从而能适应不同范围内尺寸的硬质或软质可降解材料的测试。
[0046] 实施例3，环境模拟元件包括温度环境控制模块141、湿度环境控制模块142和光照环境控制模块143，温度环境控制模块141包括半导体控温器1411和导热板1412，半导体控温器1411的半导体制冷片安装在测试盖板组件13底部开设的电器槽处，导热板1412的一侧贴装在半导体制冷片表面，另一侧与测试腔111内环境接触，通过半导体控温器1411的温度参数控制实现对测试腔111内环境温度的控制，湿度环境控制模块142包括加湿雾化器1421、湿气输入管道1422、湿气输出管道1423、微型循环泵1424和基于湿度传感器的湿度控制器1425，加湿雾化器1421安装在测试盖板组件13顶部，加湿雾化器1421的湿气输出端通过湿气输入管道1422与测试腔111内连通，湿气输出管道1423埋设在测试盖板组件13内，微型循环泵1424安装在测试盖板组件13顶部，微型循环泵1424的抽吸口通过湿气输出管道
1423抽吸测试腔111内湿气，湿度控制器1425基于设定湿度值和湿度传感器测得测试腔111内的湿度值，分别控制加湿雾化器1421和微型循环泵1424的执行动作实现对测试腔111内湿度的控制，光照环境控制模块143包括两个太阳光模拟灯1431和光照控制器1432，两个太阳光模拟灯1431分别安装在测试件承载平台11的测试槽中部和测试盖板组件13底部对应位置，用于照射可降解材料测试件100的上下表面，光照控制器1432分别控制两个太阳光模拟灯1431的开、关和运行功率。
[0047] 环境模拟元件为了实现温湿度及光照的环境模拟，采用温度环境控制模块141、湿度环境控制模块142和光照环境控制模块143组合的形式，其中在正常室温环境和湿度环境的模拟下，采用常规的温度设置，例如10℃到40℃，湿度20%‑90%时，如果需要模拟霜冻等情形，可以在湿度接近100%，温度控制在零下时，在小空间的测试腔111内环境可以模拟霜冻，甚至结冰的情况，还可以模拟在霜冻或结冰情况下进行大的光照度模拟，从而尽可能地实现对环境气候的模拟。
[0048] 实施例4，降解过程监测单元2包括多对视觉相机21、多对补光灯22、多对防雾玻璃隔板23和基于芯片的拍摄控制器24，多对视觉相机21和多对补光灯22分别安装在多个视觉拍摄腔内，多对防雾玻璃隔板23分别安装在多个视觉拍摄腔处，用于隔绝测试腔111内的湿气，拍摄控制器24分别控制多对视觉相机21和多对补光灯22的执行动作。
[0049] 降解过程监测单元2主要基于视觉相机21实现，补光灯22可以在小空间的测试腔111内提供相对统一的拍照光，在拍摄时可以将环境模拟元件的各个元件暂时关闭，避免对拍照结果产生影响。
[0050] 实施例5，环境模拟控制模块3包括控制芯片31、工业控制屏32和一组控制按钮33，工业控制屏32和一组控制按钮33分别安装在测试设备箱体101外表面，一组控制按钮33分别与工业控制屏32通信连接，工业控制屏32与控制芯片31通信连接，控制芯片31分别与升降机构12、半导体控温器1411、湿度控制器1425、光照控制器1432和拍摄控制器24通信连接。
[0051] 实施例6，采用工业触摸控制屏代替工业控制屏32和一组控制按钮33。
[0052] 采用工业触摸控制屏的控制可以便捷的实现各个参数及拍摄等控制，还可以输入设定的程序实现自动化的测试控制。
[0053] 实施例7，环境模拟分析模块4包括存储器41和计算机42，存储器41分别与多对视觉相机21的数据输出端通信连接，计算机42与存储器41通信连接，采用视觉分析算法分析存储器41内存储的视觉画面。
[0054] 实施例8，环境模拟分析模块4还包括显示器43，显示器43与计算机42通信连接，用于显示视觉画面和视觉分析结果。
[0055] 实施例9，基于环境模拟的可降解材料降解测试方法，采用基于环境模拟的可降解材料降解测试设备同时对多块可降解材料测试件100进行环境模拟测试，包括以下步骤：
[0056] 步骤1，基于测试腔111尺寸准备多块相同尺寸的可降解材料测试件100，分别将可降解材料测试件100放置在测试件承载平台11顶部的测试槽内弹簧柱112的上表面；
[0057] 步骤2，操作工业触摸控制屏，通过控制芯片31向升降机构12输出下降指令，升降机构12的活塞杆向下伸出，直到测试盖板组件13的底部扣合在测试件承载平台11的顶面后停止；
[0058] 步骤3，通过操作工业触摸控制屏设置环境模拟参数，控制芯片31分别向半导体控温器1411、湿度控制器1425和光照控制器1432交互控制参数，分别控制环境模拟元件各执行器按照设定参数运行，在测试腔111内模拟环境；
[0059] 步骤4，每隔设定测试时间控制芯片31控制环境模拟元件停止动作，通过拍摄控制器24控制多对视觉相机21和多对补光灯22开启，多对视觉相机21分别拍摄多个测试腔111内的多块可降解材料测试件100的上下表面视觉画面，并将视觉画面按照编号数据和拍摄时间数据打包发送给环境模拟分析模块4的存储器41；
[0060] 步骤5，计算机42采用视觉分析算法分析存储器41内存储的视觉画面，并输出视觉分析结果；
[0061] 步骤6，显示器43显示对应编号数据的可降解材料测试件100视觉画面和视觉分析结果。
[0062] 实施例10，步骤5中，视觉分析算法包括以下步骤：
[0063] 步骤a，对图像进行标准化裁剪和降噪增强预处理；
[0064] 步骤b，提取图像中与材料降解关联特征，材料降解关联特征包括颜色变化、形态变化和纹理变化；
[0065] 步骤c，使用机器学习算法判断材料的状态；
[0066] 步骤d，通过比较不同时间点的图像，分析材料的变化情况；
[0067] 步骤e，将视觉变化量化输出分析结果。
[0068] 下面提供一个简化的示例，说明如何使用Python和OpenCV库来分析可降解材料在环境模拟下的视觉画面。这个示例假设你已经有了在不同时间点捕获的材料降解的图像序列，并且我们只关注材料面积的变化来评估降解程度。
[0069] import cv2
[0070] import numpy as np
[0071] import os
[0072] # 文件夹中包含了一系列按顺序命名的图像文件
[0073] image_folder = 'path_to_images'
[0074] image_files = sorted([os.path.join(image_folder, f) for f in os.listdir(image_folder) if f.endswith('.jpg')])
[0075] # 初始化一个列表来存储每个图像中材料的面积
[0076] material_areas = []
[0077] # 遍历所有图像文件
[0078] for image_file in image_files:
[0079] # 读取图像
[0080] image = cv2.imread(image_file)
[0081] # 转换为灰度图像
[0082] gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
[0083] # 应用阈值操作来分割材料区域（这里假设材料颜色较亮）
[0084] _, thresh = cv2.threshold(gray, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)[0085] # 找到材料区域的轮廓
[0086] contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
[0087] # 假设只有一个轮廓对应材料
[0088] if contours:
[0089] # 计算轮廓的面积
[0090] area = cv2.contourArea(contours[0])
[0091] material_areas.append(area)
[0092] else:
[0093] material_areas.append(0)
[0094] # 输出每个图像中材料的面积
[0095] for i, area in enumerate(material_areas):
[0096] print(f"Image {i+1}: Material area = {area} pixels")
[0097] # 可以进一步分析面积变化，例如计算面积变化百分比
[0098] if len(material_areas) > 1:
[0099] initial_area = material_areas[0]
[0100] final_area = material_areas[‑1]
[0101] degradation_percentage = ((initial_area ‑ final_area) / initial_area) * 100
[0102] print(f"Material degradation percentage: {degradation_percentage:2f}%")
[0103] 输出的结果如表1所示：表1
图像编号 材料面积（像素） 相对于前一张图像的变化率（%）
image_01.jpg 50000 NaN
image_02.jpg 48000 ‑4.0000
image_03.jpg 46000 ‑4.1667
image_04.jpg 44000 ‑4.3478
第一个图像没有变化百分比，因为没有前一个图像与之比较。
[0104] 以上均为本发明的较佳实施例，并非以此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。
