La determinación de la orientación de las fibras dentro de los polímeros compuestos es un parámetro crítico para la predicción del comportamiento de un material. A lo largo del tiempo, se han desarrollado diferentes métodos para obtener una estimación de la distribución y orientación de las fibras de refuerzo de los materiales, que funciona con un buen nivel de aproximación en el modelado global.
Sin embargo, cuando debe estudiarse un comportamiento local o se desea una mayor precisión en el modelado matemático de los materiales, puede llevarse a cabo un análisis mucho más preciso, consistente en la combinación de tomografía asistida por ordenador (TAC) y software de procesamiento de imágenes.
Una muestra difícil de fotografiar
Benhui Yu et al. describieron su proceso con mucha precisión y seleccionaron una muestra bastante desafiante para validar su flujo de trabajo. Combinaron caucho natural con negro de humo, otros aditivos y fibras cortas de poliéster en una mezcladora a una temperatura de laminación que oscilaba entre 40 y 50 Celsius.
El proceso de mezcla dio como resultado un polímero compuesto de material con una densidad muy comparable (1,4 g/cm3 para las fibras de poliéster frente a ~1 g/cm3 para el caucho resultante). Esto supone un reto para las tomografías computarizadas, ya que la diferencia de densidad entre los materiales es lo que proporciona el contraste en los conjuntos de datos resultantes de esta técnica de obtención de imágenes.
Al obtener imágenes de una muestra de este tipo, debe aumentarse la sensibilidad del escáner para distinguir entre los dos materiales en los resultados. Sin embargo, el aumento de la sensibilidad tiene un coste en términos de campo de visión, por lo que la muestra original de 3x3x2,4 mm no podía escanearse por completo. Por ello, el equipo se centró en un subvolumen de 1,05×1,05×1,05 mm.
Conversión de imágenes en información numéricasobre polímeros compuestos
Una vez finalizado el escaneado, es necesario utilizar un software de reconstrucción de imágenes. Este software convierte el escaneado en un modelo 3D que se puede seguir investigando. Los algoritmos de reconstrucción dependen en gran medida de los parámetros operativos, por lo que la mayoría de los usuarios de TC tienden a confiar en el software suministrado con su hardware para la reconstrucción. Esto es similar a lo que hizo anteriormente el equipo, que transfirió los datos al software de procesamiento de imágenes Avizo de Thermo Scientific para la visualización, segmentación y medición de las fibras de la muestra. El equipo utilizó las funciones del software para eliminar el ruido y los artefactos de adquisición del conjunto de datos, obteniendo datos más fáciles de segmentar. A continuación, procedieron a identificar las fibras de poliéster mediante un algoritmo de segmentación basado en la binarización de imágenes. El resultado del algoritmo proporcionó al equipo una representación visual de la red de fibras en el interior del material.
Imágenes de fibras cortas de poliéster reconstruidas con el software Avizo.
Crédito de la imagen doi: 10.3390/ma15103726
Una vez identificadas las fibras, el siguiente paso natural es correlacionar las imágenes con un resultado numérico. El equipo se centró en un enfoque de caracterización completa y utilizó las funcionalidades del software Avizo para medir el número de fibras, su longitud y su orientación en el espacio: todas ellas propiedades que ayudan a los científicos de materiales a obtener modelos matemáticos más precisos que describen los comportamientos de los polímeros compuestos, especialmente cuando se someten a esfuerzos cortantes de compresión o tensión.
Referencias y lecturas adicionales
Yu, B.; Ren, J.; Wang, K.; Wang, C.; Bian, H. Experimental Study on the Characterization of Orientation of Polyester Short Fibers in Rubber Composites by an X-ray Three-Dimensional Microscope. Materials 15:3726 (2022). doi: 10.3390/ma15103726
Deja un comentario