従来の毛細管融点計は人間の目で観察し、初融（第1滴の液体出現）と全融（固体消失）の時刻に主観的誤差があると判断した。画像処理アルゴリズムの自動認識技術に基づいて、溶融過程における重要な視覚特徴を正確に分割することにより、測定の客観化と正確化を実現した。そのコアアルゴリズムのプロセスは次のとおりです。

1.画像前処理とサンプル領域の位置付け：

アルゴリズムはまず、収集されたビデオシーケンスを前処理し、キャピラリー内のサンプルを強調するためにガウスフィルタ除去とコントラスト強化を含む。その後、エッジ検出またはテンプレートマッチングアルゴリズムを用いて正確に位置を特定し、固定された毛細管領域（ROI）を分割し、背景干渉を排除し、後続の分析の基礎を築いた。

2.初融点の正確な検出——テクスチャと形状突然変異に基づく：

これが分割の最初の鍵です。固体粉末は初期段階で特定のテクスチャ特性を有する。アルゴリズムは、ROI内の領域の階調統計特徴（標準偏差など）またはテクスチャ特徴（階調共生行列に基づくエントロピーなど）を計算することにより、その変化を監視する。初融解が発生すると、局所領域に液滴が現れ、テクスチャ均一性の突然変異を招き、上述の特徴値が顕著な遷移を起こす。結合フレーム差法は局所変化領域を検出し、その対応する時刻が初融点と判定される。このステップは、微細な初期融解現象に対する人間の目の反応が遅れるという欠点を克服する。

3.全融点の正確な判定——輪郭と透光性分析に基づく：

これが分割の2つ目の鍵です。溶融が進むにつれて、固体輪郭は収縮し続けた。アルゴリズムは、エッジ抽出と輪郭追跡（Canny演算子と能動輪郭モデルなど）によって固体カラムの形態を正確に描画する。全溶融の基準は固体輪郭の消失である。より先進的なアルゴリズムでは、ROI全体の平均階調または光透過率を同時に監視します。固体消失の瞬間、毛細管底部の光透過性が急激に増加し、全体の階調値にステップ変化が生じた。アルゴリズムはこの変曲点に対応する時刻を全融点と判定し、人の目が「最後の小さな粒子が消える」と判断した瞬間の不確実性を回避した。

結論：溶融過程の視覚情報を量子化可能なテクスチャ、輪郭と階調特徴に転化することにより、画像処理アルゴリズムは初溶融と全溶融の2つの物理段階の正確、自動分割を実現した。この研究は融点測定の再現性と正確性を大幅に向上させただけでなく、実験データのデジタル化と知能化分析にも堅固な基礎を提供した。