水滴角測量儀或接觸角測量儀測試被測物體時，通常情況要求有背光源，即測試是通過側向逆光拍攝圖像的輪廓，通過CCD攝像機將被測水滴角的輪廓圖像捕捉后，再運用圖像識別算法將液滴查找出來，進而通過Young-Laplace方程或ADSA－RealDrop算法擬合輪廓邊緣，計算得出相應的接觸角值以及對應條件下的表面張力值、表面積和體積值等。

但是，對于有遮擋物或被測零件的背光源部分有擋光時，測試的條件變掉了。與部分廠商提供的測試時有其他水滴擋住了光路的情況，在擋住物體積明顯大于被測水滴時操作非常難。

我們模擬了一個存在被擋物的測試條件：

如上圖片中，被測位置被一個牙膏所遮擋住。此時，我們增加了與鏡頭和相機同向的光源，利用牙膏表面的反光，實現了較好的測值。

測試圖片如下所示：

源圖如下所示：

將源圖進行灰度處理后的圖片如下所示：

通過如上的原圖對比可以明顯看出，在彩色攝像機條件下的水滴角測量的成像效果與分辨情況明顯優于黑白的時候。

綜合如上：在背景有遮擋住時，我們的解決方案為：

1、采用與光源同軸向增加光源的辦法解決。不能采用鏡頭的同軸光，亮度通常不夠用。

2、采用彩色攝像機，可以明顯出更多的液滴細節。

3、測試算法采用ADSA－RealDrop算法，只有這樣的算法才是真正意義上的接觸角測值而不是量角器。

4、在測試過程中，由于光源沒有擺好位置，出現了如下一張圖片。這張圖片中液滴輪廓在人眼判斷時是明顯分辨出來的，但是軟件分辨時，由于藍度、灰度等閾值工具均不能自動分辨出液滴，因而，自動計算功能失效。美國科諾將進一步優化圖像識別人工智能算法，力爭實現此類圖片的自動擬合。幸運的是，CAST3提供了手動一體化功能，ADSA-RealDrop算法同時可以實現手動擬合功能，人工輔助的條件下，這張對于其他軟件無法處理并得到水滴角度值的圖片，我們同將給出了重復性較好的、理想的水滴角度值。

5、ADSA－RealDrop算法可用于彩色圖像的分析，具有手動一體功能，可以說我們讓您測試水滴接觸角值實現了無“觸”不在！