Ten protokół umożliwia efektywne zbieranie eksperymentalnych obrazów uderzeń kropel cieczy z dużą prędkością oraz szybką analizę tych danych w partiach. Aby usprawnić te procesy, metoda opisuje, jak skalibrować i ustawić aparaturę, wygenerować odpowiednią strukturę danych i wdrożyć skrypt do analizy obrazu.
Artykuł metodologiczny
Wysokoprzepustowa analiza uderzeń kropel cieczy
W tym artykule
Podsumowanie
Streszczenie
Eksperymentalne badania wpływu kropli cieczy na powierzchnie są często ograniczone w swoim zakresie ze względu na szeroki zakres możliwych parametrów eksperymentalnych, takich jak właściwości materiału, warunki uderzenia i konfiguracje eksperymentalne. Co więcej, skutki upadków są często badane przy użyciu bogatej w dane fotografii o dużej prędkości, tak że trudno jest przeanalizować wiele eksperymentów w sposób szczegółowy i terminowy. Celem tej metody jest umożliwienie efektywnego badania uderzeń kropel za pomocą szybkiej fotografii przy użyciu systematycznego podejścia. Sprzęt jest wyrównany i skalibrowany w celu tworzenia filmów, które mogą być dokładnie przetwarzane przez niestandardowy kod przetwarzania obrazu. Co więcej, opisana tutaj konfiguracja struktury plików i przepływ pracy zapewniają wydajność i przejrzystą organizację przetwarzania danych, które odbywa się, gdy badacz jest jeszcze w laboratorium. Metoda przetwarzania obrazu wyodrębnia zdigitalizowany kontur uderzającej kropli w każdej klatce wideo, a przetworzone dane są przechowywane do dalszej analizy w razie potrzeby. Protokół zakłada, że kropla jest uwalniana pionowo pod wpływem grawitacji, a uderzenie jest rejestrowane przez kamerę oglądającą z boku, a kropla jest oświetlona za pomocą cieniografii. Wiele podobnych eksperymentów obejmujących analizę obrazów zdarzeń o dużej prędkości można przeprowadzić przy niewielkich korektach protokołu i używanego sprzętu.
Wprowadzenie
Uderzenia kropel cieczy o powierzchnie są niezwykle interesujące zarówno pod kątem zrozumienia zjawisk fundamentalnych1, jak i w kontekście procesów przemysłowych2. Uderzenia kropel są badane od ponad 10 lat3, jednak wiele aspektów wciąż wymaga pełnego zbadania. W badaniach nad uderzeniami kropel niemal powszechnie stosuje się fotografię wysokich prędkości4, ponieważ dostarcza ona bogatych i dostępnych danych, które umożliwiają wykonywanie pomiarów analitycznych z dobrą rozdzielczością czasową. Wyniki uderzenia kropli o powierzchnię stałą5,6,7 obejmują szeroki zakres – od zwykłego osadzenia po rozbryzganie8. Często bada się uderzenia o powierzchnie superhydrofobowe, ponieważ mogą one generować szczególnie interesujące efekty, w tym odbijanie się kropel9,10,1,12. Opisany tutaj protokół został opracowany w celu badania uderzeń kropel wody o powierzchnie polimerowe z mikrostrukturalnym wzorowaniem, a w szczególności wpływu tego wzoru na wyniki uderzenia kropli13,14.
Wynik eksperymentu z uderzenia kropli może zależeć od szerokiego zakresu możliwych zmiennych. Rozmiar i prędkość kropli mogą się różnić, podobnie jak właściwości płynu, takie jak gęstość, napięcie powierzchniowe i lepkość. Kropla może być płynem newtonowskim15 lub nienewtonowskim16. Badano szeroką gama powierzchni uderzenia, w tym powierzchnie cieczowe7,17, stałe18 oraz elastyczne19. Różne możliwe konfiguracje eksperymentalne zostały wcześniej opisane przez Rein i współpracowników17. Kropla może przyjmować różne kształty. Może oscylować, rotować lub uderzać w powierzchnię pod kątem. Tekstura powierzchni oraz czynniki środowiskowe, takie jak temperatura, mogą być zróżnicowane. Wszystkie te parametry sprawiają, że dziedzina uderzeń kropli jest niezwykle rozległa.
Ze względu na ten szeroki zakres zmiennych, badania nad zjawiskami dynamicznego zwilżania cieczy są często ograniczone do stosunkowo specyficznych lub wąskich zagadnień. Wiele z takich analiz opiera się na umiarkowanej liczbie eksperymentów (np. 50−20 punktów danych) uzyskanych z ręcznie przetwarzanych filmów wysokich prędkości10,20,21,2. Zakres takich badań jest ograniczony ilością danych, jakie badacz może uzyskać w rozsądnym czasie. Ręczne przetwarzanie filmów wymaga od użytkownika wykonywania powtarzalnych czynności, takich jak pomiar średnicy uderzających kropli, co często osiąga się przy użyciu oprogramowania do analizy obrazu (popularnym wyborem są Fiji23 oraz Tracker24). Najszerzej stosowanym pomiarem do charakterystyki uderzeń kropli jest średnica rozprzestrzeniającej się kropli25,26,27,28.
Dzięki udoskonaleniom w przetwarzaniu obrazów, automatyczne metody wspomagane komputerowo zaczynają zwiększać wydajność gromadzenia danych. Na przykład dostępne są obecnie algorytmy analizy obrazu do automatycznego pomiaru kąta zwilżania29 oraz napięcia powierzchniowego z wykorzystaniem metody kropli wiszącej30. Znacznie większe zyski w zakresie wydajności można osiągnąć w przypadku fotografii wysokich prędkości uderzeń kropel, która generuje filmy składające się z wielu pojedynczych obrazów do analizy; rzeczywiście niektóre niedawne badania zaczęły wykorzystywać zautomatyzowaną analizę15,18, choć schemat pracy eksperymentalnej nie uległ wyraźnej zmianie. Inne ulepszenia w projekcie eksperymentalnym dla doświadczeń z uderzeniami kropel wynikają z postępów w dostępnych komercyjnie źródłach światła LED, które mogą być łączone z kamerami wysokich prędkości za pomocą techniki szadografii31,32,3,34.
Niniejszy artykuł opisuje zestandaryzowaną metodę rejestracji i analizy filmów z uderzeń kropli. Głównym celem jest umożliwienie efektywnego gromadzenia dużych zbiorów danych, co powinno być ogólnie przydatne dla szerokiej gamy opisanych powyżej badań nad uderzeniami kropli. Stosując tę metodę, można uzyskać rozdzielone w czasie, zdigitalizowane obrysy uderzającej kropli dla około 10 eksperymentów dziennie. Analiza automatycznie oblicza parametry uderzenia kropli (rozmiar, prędkość, liczby Webera i Reynoldsa) oraz maksymalną średnicę rozprzestrzeniania się. Protokół można bezpośrednio zastosować do dowolnych podstawowych parametrów kropli (w tym rodzaju cieczy, rozmiaru i prędkości uderzenia), materiału podłoża lub warunków środowiskowych. Badania obejmujące szeroki zakres parametrów eksperymentalnych mogą być przeprowadzone w stosunkowo krótkim czasie. Metoda ta sprzyja również badaniom o wysokiej rozdzielczości, obejmującym niewielki zakres zmiennych, z wielokrotnymi powtórzeniami eksperymentów.
Zalety tej metody wynikają ze standaryzacji eksperymentu oraz przejrzystej struktury danych i przepływu pracy. Układ doświadczalny pozwala na uzyskanie obrazów o spójnych właściwościach (przestrzennych i kontrastowych), które mogą zostać przekazane do dedykowanego kodu analizy obrazu (dołączonego jako Uzupełniający Plik z Kodem uruchamianego w programie MATLAB) w celu szybkiego przetworzenia nagranych filmów bezpośrednio po zakończeniu eksperymentu. Integracja przetwarzania danych z ich akwizycją jest głównym powodem zwiększenia ogólnej prędkości gromadzenia danych. Po sesji akwizycji każde wideo zostaje przetworzone, a wszystkie istotne surowe dane są przechowywane do dalszej analizy bez konieczności ponownego przetwarzania materiału wideo. Ponadto użytkownik może wizualnie ocenić jakość każdego eksperymentu bezpośrednio po jego przeprowadzeniu i w razie potrzeby go powtórzyć. Wstępny etap kalibracji zapewnia, że układ doświadczalny może zostać odtworzony pomiędzy różnymi sesjami laboratoryjnymi z wysoką precyzją.
Zakłada się, że w celu wdrożenia tej metody użytkownik ma dostęp do kamery wysokich prędkości ustawionej w taki sposób, aby obrazowała ona powierzchnię z poziomego (bocznego) punktu widzenia. Schematyczna reprezentacja tego układu przedstawiona jest w Rysunek 1w tym definicję układu współrzędnych kartezjańskich. System powinien umożliwiać precyzyjne pozycjonowanie zarówno kamery, jak i próbki w trzech wymiarach (X, Y i Z). W celu oświetlenia kropli zastosowano metodę cieniowania (shadowgraph), a układ ten umieszczono wzdłuż ścieżki optycznej kamery. System powinien wykorzystywać wysokiej jakości układ oświetlenia LED prądem stałym (DC) (wraz z kolimującą soczewką kondensacyjną), który może być przemieszczany w kierunkach X i Z w celu dopasowania ścieżki optycznej do kamery. Przyjmuje się również, że użytkownik ma dostęp do pompy strzykawkowej, którą można zaprogramować tak, aby przy podłączeniu konkretnej igły generowała pojedyncze krople o pożądanej objętości35Kropla spada pod wpływem grawitacji, dzięki czemu prędkość uderzenia jest kontrolowana przez położenie igły nad powierzchnią. Choć układ ten jest dość ogólny, Tabela materiałów wymienia konkretny sprzęt użyty do uzyskania reprezentatywnych wyników oraz zaznacza pewne potencjalne ograniczenia wynikające z wyboru sprzętu.
Rysunek 1: Schematyczna reprezentacja minimalnego układu eksperymentalnego. Kamera wysokiej rozdzielczości czasowej jest ustawiona tak, aby obrazować z boku krople uderzające pionowo w próbkę. Źródło światła LED jest wyrównane z linią widzenia kamery w celu wykonania cieniowania (shadowgraphy). Do wytwarzania pojedynczych kropel wykorzystuje się igłę, a następnie definiuje się osie układu kartezjańskiego. Aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny, kliknij tutaj.
Opis metody koncentruje się na pomiarze krawędzi kropli cieczy podczas ich spadania i uderzenia. Obrazy są pozyskiwane z powszechnie stosowanego punktu widzenia z boku. Możliwe jest badanie rozprzestrzeniających się kropli zarówno z widoku z boku, jak i z widoku od dołu przy użyciu dwóch szybkich kamer13,14, jednak widok od dołu nie jest możliwy w przypadku materiałów nieprzezroczystych, a widok z góry powoduje komplikacje związane z dopasowaniem osi. Podstawowy schemat postępowania mógłby zostać wykorzystany do usprawnienia badań nad dowolnymi małymi obiektami (o średnicy 2−3 mm) uderzającymi w powierzchnie, a po wprowadzeniu dalszych niewielkich zmian mógłby zostać zastosowany dla obiektów większych lub mniejszych. Udoskonalenia i alternatywy dla układu eksperymentalnego oraz metody są rozważane w sekcji dyskusji.
Protokół
1. Konfiguracja kamery wysokich prędkości
- Ustaw stałe pole widzenia (FOV) kamery i oblicz współczynnik konwersji z pikseli na mm.
- Umieść znacznik wyrównawczy (np. znacznik o boku 4 mm z dołączonym kodem do analizy obrazu) w centralnym punkcie stolika z próbką w taki sposób, aby był skierowany w stronę kamery. Dostosuj powiększenie kamery tak, aby kwadratowy znacznik mieścił się w polu widzenia (FOV). Upewnij się, że znacznik jest ostry, i wykonaj zdjęcie.
UWAGA: Kod analizy obrazu wymaga, aby obrazowana kropla zajmowała więcej niż 1% całkowitego pola widzenia (FOV), w przeciwnym razie zostanie ona zaklasyfikowana jako szum. Analogicznie, kropla nie powinna zajmować więcej niż 40% pola widzenia, w przeciwnym razie zdarzenie to zostanie zidentyfikowane jako błąd przetwarzania obrazu. - Zablokuj powiększenie obiektywu i upewnij się, że pozostanie ono niezmienione podczas serii eksperymentów.
- Uruchom interfejs graficzny (GUI) oprogramowania do analizy uderzeń kropel, klikając ikonę w programie MATLAB.
- Uruchom kod analizy obrazu. W interfejsie graficznym (GUI) kliknij kalibracja kamery przycisk i wybierz obraz uzyskany w kroku 1.1.1. Wprowadź rozmiar kwadratu kalibracyjnego w mm i kliknij Proszę o dostarczenie tekstu źródłowego do tłumaczenia..
- Przesuń widoczny na ekranie prostokąt tak, aby kwadrat kalibracyjny był jedynym obiektem w jego wnętrzu. Kliknij Proszę o dostarczenie tekstu źródłowego do tłumaczenia. a oprogramowanie automatycznie obliczy współczynnik konwersji. W przypadku niepowodzenia kalibracji automatycznej należy postępować zgodnie z instrukcją oprogramowania w celu przeprowadzenia kalibracji ręcznej.
- Umieść znacznik wyrównawczy (np. znacznik o boku 4 mm z dołączonym kodem do analizy obrazu) w centralnym punkcie stolika z próbką w taki sposób, aby był skierowany w stronę kamery. Dostosuj powiększenie kamery tak, aby kwadratowy znacznik mieścił się w polu widzenia (FOV). Upewnij się, że znacznik jest ostry, i wykonaj zdjęcie.
- Wyrównaj układ eksperymentalny.
- Przygotuj ciecz używaną do dozowania pojedynczych kropli.
- Ustaw uchwyt igły mniej więcej na wysokości oczu użytkownika, aby ułatwić ładowanie.
- Ręcznie przedmuchaj przewód za pomocą strzykawki, aby usunąć z niego pozostałości cieczy. Upewnij się, że przewód nie jest skręcony, a igła jest czysta i stabilnie zamocowana. Przymocuj igłę oraz przewód w taki sposób, aby igła znajdowała się w pozycji pionowej.
UWAGA: W razie potrzeby należy oczyścić stalową igłę etanolem w kąpieli ultradźwiękowej. - Napełnij strzykawkę badanym płynem (np. wodą) i podłącz ją do pompy strzykawkowej sterowanej komputerowo. Odpowietrz igłę za pomocą pompy strzykawkowej (kliknij i przytrzymaj przycisk podawania), aż w płynie nie będzie widocznych pęcherzyków powietrza.
- Ustaw pompę strzykawkową tak, aby podawała objętość wymaganą do uwolnienia pojedynczej kropli.
UWAGA: W przypadku wyników reprezentatywnych średnica kropli wynosiła 2,6 mm przy szybkości dozowania 0,5 ml/min i objętości dozowanej wynoszącej 11 µLSzybkość pompowania powinna być na tyle niska, aby krople tworzyły się i oddzielały pod wpływem grawitacji; parametr ten można precyzyjnie dostosować metodą prób i błędów. Objętość kropli można przybliżyć jako14
gdzie D jest średnica igły, γLG jest napięciem powierzchniowym ciecz-gaz oraz ρ jest gęstością cieczy.
- Ustaw próbkę (np. płaski polidimetylosiloksan [PDMS]), umieszczając ją pod igłą i dozując pojedynczą kroplę za pomocą pompy strzykawkowej. Sprawdź, czy kropla spadła i rozprzestrzeniła się na interesującym obszarze próbki; w przeciwnym razie skoryguj położenie próbki w razie potrzeby.
UWAGA: Jeśli ustawienie kropli sprawia trudności, należy sprawdzić, czy igła jest zamontowana w uchwycie pionowo i czy nie jest wygięta. Próbka jest teraz wyrównana względem osi X i Y i nie powinna być przemieszczana podczas przeprowadzania eksperymentów. - Ustaw i sfocusuj kamerę.
- Nanieś pojedynczą kroplę na próbkę. Dostosuj położenie pionowe (Z) uchwytu próbki, aż powierzchnia znajdzie się na poziomie centrum pola widzenia (FOV) kamery.
- Dostosuj pozycję poziomą (X) kamery w taki sposób, aby kropla na próbce znajdowała się w centrum pola widzenia (FOV). Dostosuj pozycję pionową (Z) i poziomą (X) diody LED, aby odpowiadały one pozycji kamery, tak aby centrum światła znajdowało się w centrum pola widzenia (FOV). Dostosuj odległość (Y) kamery od kropli, aby uzyskać ostrość obrazu kropli.
UWAGA: System został wyrównany i skalibrowany. Jeśli rozmieszczenie wszystkich urządzeń nie uległo zmianie, protokół można wstrzymać i wznowić bez konieczności ponownego wyrównywania. Wyrównanie próbki w kierunku pionowym (Z) należy powtórzyć w przypadku próbek o różnej grubości.
- Ustaw warunki rejestracji obrazu w kamerze.
- Ustaw częstotliwość klatek kamery na wartość optymalną dla rejestrowanego obiektu.
UWAGA: Optymalna liczba klatek na sekundę kamery (liczba klatek na sekundę) można przewidzieć za pomocą31
gdzie N częstotliwość próbkowania (liczba obrazów zarejestrowanych w czasie, gdy obiekt pokonuje skalę długości, zazwyczaj 10), V jest prędkością kropli, a j jest skala długości obrazowania (np. pole widzenia, FOV). - Ustaw czas naświetlania kamery na wartość tak małą, jak to możliwe, przy jednoczesnym zachowaniu wystarczającego oświetlenia. Na tym etapie ustaw przysłonę obiektywu na najmniejszą dostępną wartość, zachowując wystarczające oświetlenie.
UWAGA: Szacunkowy minimalny czas naświetlania (te) jest określone przez31
gdzie k jest skala długości (np. rozmiar piksela), PMAG jest powiększeniem pierwotnym, a V jest prędkością kropli. - Ustaw wyzwalacz kamery. Użyj wyzwalacza w trybie końcowym (end mode), aby kamera buforowała nagranie, a następnie zatrzymała je po uruchomieniu wyzwalacza (np. po kliknięciu myszą przez użytkownika).
UWAGA: Do zautomatyzowania tego procesu można wykorzystać automatyczny system wyzwalania.
- Ustaw częstotliwość klatek kamery na wartość optymalną dla rejestrowanego obiektu.
- Przygotuj ciecz używaną do dozowania pojedynczych kropli.
2. Przeprowadzenie eksperymentów
- Przygotuj system plików komputerowych dla serii eksperymentów.
- Utwórz folder do przechowywania filmów dla bieżącej serii eksperymentów. Ustaw ten folder jako lokalizację zapisu w oprogramowaniu kamery zgodnie z instrukcją producenta. Upewnij się, że format plików dla przechwyconych obrazów to .tif.
- Kliknij przycisk Set Path w interfejsie graficznym (GUI) analizy obrazu i wybierz ten sam folder co w kroku 2.1.1, co poinstruuje oprogramowanie o monitorowaniu tego folderu pod kątem nowych filmów.
- Utwórz strukturę folderów dla serii eksperymentów.
- Kliknij przycisk Make Folders w GUI analizy obrazu i wprowadź cztery wartości zgodnie z prośbą: 1) minimalną wysokość wypuszczenia kropli, 2) maksymalną wysokość wypuszczenia, 3) skok wysokości między kolejnymi eksperymentami oraz 4) liczbę powtórzeń eksperymentu dla każdej wysokości.
UWAGA: Prędkość uderzenia można przybliżyć wzorem V = (2gh)1/2, gdzie g to przyspieszenie ziemskie, a h to wysokość wypuszczenia kropli. - Kliknij OK, aby uruchomić skrypt Make Folders.
UWAGA: W katalogu dla tego eksperymentu utworzono teraz zestaw folderów. Foldery te są nazwane „height_xx”, gdzie xx oznacza wysokość wypuszczenia kropli. W każdym z tych folderów przygotowano puste podfoldery do przechowywania danych dla każdego powtórzenia eksperymentu. Powtórz sekcję 2.1 dla każdej nowej badanej powierzchni lub cieczy.
- Kliknij przycisk Make Folders w GUI analizy obrazu i wprowadź cztery wartości zgodnie z prośbą: 1) minimalną wysokość wypuszczenia kropli, 2) maksymalną wysokość wypuszczenia, 3) skok wysokości między kolejnymi eksperymentami oraz 4) liczbę powtórzeń eksperymentu dla każdej wysokości.
- Przygotuj powierzchnię zgodnie z wymaganiami eksperymentu. W przypadku uderzenia w suchą, stałą powierzchnię, wyczyść ją zgodnie z odpowiednim standardowym protokołem i pozwól jej całkowicie wyschnąć.
- Zarejestruj zdarzenie uderzenia kropli.
- Umieść próbkę na stole obiektowym. W razie potrzeby obróć powierzchnię, aby wyrównać ją z osią kamery. Przesuń igłę na pożądaną wysokość wypuszczenia kropli.
- Upewnij się, że pole widzenia kamery nie jest zasłonięte, następnie przechwyć i zapisz obraz (do późniejszego wykorzystania podczas przetwarzania obrazu) za pomocą oprogramowania kamery. Rozpocznij nagrywanie wideo, aby kamera rejestrowała i buforowała obraz (tj. wypełniała wewnętrzną pamięć kamery).
- Podaj pojedynczą kroplę na próbkę za pomocą pompy strzykawkowej (krok 1.2.1.4). Zakończ nagrywanie w momencie, gdy zdarzenie uderzenia zostanie sfinalizowane. Zdejmij powierzchnię z uchwytu na próbki i za potrzebą ją osusz.
- Przygotuj plik wideo do dalszej analizy.
- Przytnij wideo.
- Za pomocą odpowiedniego oprogramowania (np. oprogramowania kamery wysokich prędkości) przejrzyj wideo, aby znaleźć pierwszą klatkę, w której kropla znajduje się całkowicie w polu widzenia (FOV). Przytnij początek wideo do tej klatki.
- Przesuń się o liczbę klatek niezbędną do uchwycenia zjawisk interesujących podczas eksperymentu uderzeniowego (np. 250 klatek jest zazwyczaj wystarczające dla uderzeń rejestrowanych przy 10 0 fps). Przytnij koniec wideo do tej klatki.
- Zapisz wideo jako plik .avi, ustawiając ścieżkę zapisu w odpowiednim folderze dla bieżącej serii eksperymentów, wysokości wypuszczenia i numeru powtórzenia.
- W GUI analizy obrazu kliknij przycisk Sort Files. Potwierdź wizualnie, że obraz tła wykonany w kroku 2.3.2 jest teraz wyświetlany na ekranie. Operacja ta odnajduje ostatnio zapisany plik .avi oraz plik .tif i przenosi je do tego samego folderu, zakładając, że zostały wykonane w tym samym czasie.
- Kliknij przycisk Run Tracing, aby rozpocząć przetwarzanie obrazu. Wideo zostanie wyświetlone z nałożonym wynikiem przetwarzania. Sprawdź jakościowo, oglądając wideo, czy przetwarzanie obrazu przebiega prawidłowo.
UWAGA: Po zakończeniu przetwarzania obrazu kod wyświetli obraz kropli w maksymalnym rozprzestrzenieniu. Błędna kalibracja kamery może prowadzić do nieprawidłowego przetwarzania obrazu. W razie potrzeby powtórz kalibrację, aż przetwarzanie obrazu przebiegnie pomyślnie. - Powtórz sekcje 2.3 i 2.4, dostosowując wysokość igły zgodnie z wymaganiami, aby przeprowadzić wszystkie eksperymenty w tej serii.
UWAGA: Każdy folder eksperymentalny będzie teraz zawierał serię plików .mat. Pliki te zawierają dane wyekstrahowane przez oprogramowanie do przetwarzania obrazu i zapisane do późniejszej analizy, w tym kontur kropli, pole powierzchni, ramkę ograniczającą (bounding box) oraz obwód dla każdej klatki.
- Przytnij wideo.
3. Analiza surowych danych
- W interfejsie graficznym analizy obrazów kliknij Przetwarzanie danych przycisk służący do rozpoczęcia obliczeń głównych zmiennych z surowych przetworzonych danych. Jeśli operacja ta zostanie uruchomiona po sesji eksperymentalnej, użytkownik zostanie poproszony o wybranie folderu zawierającego partię eksperymentów do przetworzenia.
- Wprowadź cztery wartości zgodnie z prośbą: 1) częstotliwość klatek nagrania (fps), 2) gęstość cieczy (kg/m3), 3) napięcie powierzchniowe cieczy (N/m) oraz 4) lepkość cieczy (Pa·s).
UWAGA: Oprogramowanie domyślnie przyjmuje częstotliwość klatek wynoszącą 9 30 kl./s oraz właściwości cieczy wody w warunkach otoczenia. Wprowadzone wartości są wykorzystywane do obliczenia liczb Webera i Reynoldsa. - Zapisz dane w pliku videofolders.mat i wyeksportuj je do pliku .csv.
UWAGA: Kod wczyta plik prop_data.mat dla pojedynczego eksperymentu, obliczy pozycję środka kropli, wyznaczy klatkę uderzenia (zdefiniowaną jako ostatnia klatka przed zwolnieniem środka kropli) oraz klatkę, w której poziomy rozrost kropli jest maksymalny. Zapisane dane wyjściowe będą obejmować prędkość uderzenia (przy użyciu 1st dopasowanie wielomianowe rzędu [X] do pozycji pionowej środka kropli w funkcji czasu), równoważna średnica kropli (obliczona poprzez przyjęcie symetrii obrotowej względem osi Z w celu wyznaczenia objętości kropli, a następnie wyznaczenie średnicy kuli o tej objętości36), średnicę kropli przy maksymalnym rozprzestrzenieniu oraz liczbę Webera i liczbę Reynoldsa dla uderzenia.
Wyniki
Konwersja odległości mierzonych na obrazach z pikseli na milimetry odbywa się przy użyciu znanego kwadratu referencyjnego. Kwadrat ten musi znajdować się w polu widzenia (FOV) kamery, być niezasłonięty i znajdować się w ostrości (Rysunek 2A). Nieprawidłowe ustawienie ostrości kwadratu referencyjnego (Rysunek 2B) spowoduje wystąpienie błędu systematycznego w obliczonych zmiennych, np. prędkości. Aby zminimalizować błąd podczas obliczania współczynnika konwersji, kwadrat referencyjny powinien zajmować jak największą część pola widzenia. Długość boku kwadratu powinna być znana z jak najwyższą precyzją, uwzględniając limit rozdzielczości kamery.
Oprogramowanie do identyfikacji kropel opiera się na założeniu, że powierzchnia próbki jest skierowana poziomo do kamery, jak pokazano na Rysunku 2C. Powierzchnie wygięte lub słabo rozdzielone (Rysunek 2D) będą powodować błędy przetwarzania obrazu. Oprogramowanie może być wykorzystywane do analizy kropel uderzających w płaskie powierzchnie, które nie są poziome, pod warunkiem, że krawędź powierzchni tworzy ostry kontrast z tłem.
Aby zapewnić, że oprogramowanie śledzi cały obszar rozprzestrzeniania się kropli, powinna ona spaść w centrum próbki (Rysunek 2E). Jeśli system jest niewłaściwie skalibrowany, kropla może dryfować z pozycji centralnej i znajdować się poza ogniskiem (Rysunek 2F). Gdy kropla znajduje się poza ogniskiem, obliczona wielkość będzie błędna. Efekt ten jest często spowodowany słabym ustawieniem systemu służącego do pionowego odsuwania igły od powierzchni, co prowadzi do dryfu miejsca uderzenia w funkcji wysokości. Zaleca się, aby użytkownik zastosował optyczny stół optyczny (lub podobny system), aby zapewnić równoległe i prostopadłe ustawienie.
Aby zapewnić ostrość krawędzi obrazowanych kropel uderzających, zaleca się stosowanie jak najkrótszego czasu naświetlania możliwego przy dostępnym źródle światła (Rysunek 2G). Nieprawidłowe ustawienie toru oświetlenia względem kamery często prowadzi do korygowania innych parametrów, takich jak przysłona kamery i czas naświetlania. Powoduje to rozmycie krawędzi poruszającej się kropli (Rysunek 2H)
Rysunek 2: Typowe problemy wynikające z nieprawidłowej kalibracji systemu. (A) Kwadrat kalibracyjny prawidłowo wyrównany i ostry. (B) Kwadrat kalibracyjny poza zakresem ostrości, co prowadzi do uzyskania błędnego współczynnika kalibracji. (CPowierzchnia próbki jest pozioma i zapewnia wysoki kontrast pomiędzy powierzchnią próbki a tłem.D) Próbka znajduje się pod kątem względem kamery, co powoduje powstanie powierzchni refleksyjnej. (E) Kropla opada na środek próbki w płaszczyźnie ostrości. (F) Kropla spada poza centrum i znajduje się poza obszarem ostrości ze względu na zastosowaną szeroką przysłonę. (G) Kropla jest obrazowana z ostrymi krawędziami dzięki krótkiemu czasowi ekspozycji (10 µs). (H) niedoskonałe oświetlenie i dłuższy czas naświetlania (99 µspowodują rozmycie ruchu. Prosimy kliknąć tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.
Nieprawidłowe oświetlenie i ustawienie próbki mogą powodować powstawanie odblasków i cieni na zarejestrowanych obrazach. Często prowadzi to do powstania artefaktów na etapach przetwarzania obrazu, co może zmniejszyć liczbę zebranych punktów danych wysokiej jakości. Odblaski często występują w przypadku płynów przezroczystych, jeśli droga oświetlenia nie jest ustawiona poziomo. Oprogramowanie powinno być w stanie prześledzić cały obrys kropli na obrazach wideo (Rysunek 3A). Jeśli obrys nie zostanie domknięty, zmierzone wartości, takie jak długość rozlewającej się kropli, będą błędne (Rysunek 3B).
Rycina 3: Długość uderzającej kropli w funkcji numeru klatki wideo (klatka uderzenia = 0). Każdy niebieski punkt danych odpowiada obrazom wstawionym.APrawidłowe oświetlenie pozwala oprogramowaniu na wyznaczenie całego obrysu kropli (żółta linia). Punkty styku (zielone krzyżyki) są prawidłowo zidentyfikowane, a zarejestrowana długość rozprzestrzeniającej się kropli stanowi funkcję gładką w zależności od numeru klatki.BSłabe oświetlenie powoduje powstawanie odblasków na cieczy, przez co lewa krawędź kropli nie jest prawidłowo śledzona. Odnotowana długość rozprzestrzeniającej się kropli wykazuje niedokładności w danych. Prosimy kliknąć tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej figury.
Uzupełniający plik z kodem. Prosimy kliknąć tutaj, aby pobrać ten plik.
Dyskusja
Ta metoda polega na kontroli położenia i wyrównania kilku części systemu. Minimalnym wymogiem do zastosowania tej metody jest możliwość wyrównania próbki, kamery i diody LED oświetlenia. Częstym problemem jest nieprawidłowe ustawienie źródła światła względem czujnika aparatu. Jeśli ścieżka światła wpada do kamery pod kątem, powstają niechciane artefakty, które utrudniają przetwarzanie obrazu. Użytkownik powinien dążyć do uzyskania niemal idealnej poziomej ścieżki oświetlenia między diodą LED a czujnikiem kamery. Precyzyjne elementy sterujące pozycjonowaniem (np. stoliki mikrometryczne) są pomocne w tym aspekcie metody.
Wybór obiektywu zależy od pola widzenia wymaganego w eksperymencie. Chociaż powszechnie dostępne obiektywy o zmiennym zoomie pozwalają na błyskawiczną adaptację systemu, często borykają się z innymi problemami. W przypadku korzystania z obiektywów o zmiennym zoomie użytkownik musi upewnić się, że całkowite powiększenie nie zmienia się podczas serii eksperymentów (po kalibracji systemu, sekcja 1 protokołu). Tego problemu można uniknąć, stosując soczewki o stałym powiększeniu. Przy stałym powiększeniu położenie płaszczyzny ogniskowej każdego typu obiektywu można zmienić, przesuwając aparat względem próbki.
Podczas wyrównywania systemu zaleca się użycie próbki zerowej o tej samej grubości co próbki, które mają być badane. Dzięki temu interesujące próbki nie zostaną uszkodzone lub zamoczone przed eksperymentami. Jeśli grubość próbki zmieni się podczas serii eksperymentów, system musi zostać ponownie wyrównany w kierunku Z.
Chociaż nie jest to konieczne, dodanie sterowanego komputerowo systemu pozycjonowania igły może znacznie zwiększyć szybkość i rozdzielczość metody. Można zastosować powszechnie dostępne systemy szyn z silnikiem krokowym, które pozwalają na pozycjonowanie igły z dokładnością do mikrometru. Cyfrowe sterowanie igłą pozwala również użytkownikowi na wyzerowanie wysokości względem powierzchni z większą precyzją. Ten dodatkowy krok zapewnia, że konfiguracja eksperymentalna może zostać dokładnie przywrócona na początku nowej sesji laboratoryjnej.
Zaleca się, aby użytkownik nauczył się korzystać z oprogramowania sterującego kamerą o dużej szybkości. Większość nowoczesnych systemów może korzystać z wyzwalacza obrazu. Ta metoda wykorzystuje wewnętrzną, szybką elektronikę kamery do monitorowania obszaru pola widzenia pod kątem zmian. Przy starannej kalibracji można to wykorzystać do automatycznego wyzwalania kamery, gdy kropla uderza w powierzchnię. Ta metoda skraca czas spędzony na znajdowaniu odpowiednich klatek wideo do przycięcia po nagraniu wideo.
Metodę tę można rozszerzyć o więcej niż jedną kamerę do analizy zjawisk zależnych od kierunku. W przypadku korzystania z wielu kamer zaleca się, aby użytkownik korzystał ze sprzętowego wyzwalania i synchronizacji. Większość szybkich systemów kamer umożliwia synchronizację wielu kamer w celu nagrywania z tą samą liczbą klatek na sekundę. Korzystając ze współdzielonego wyzwalacza sprzętowego (np. impulsu logicznego tranzystor-tranzystor [TTL]), użytkownik może nagrywać jednoczesne widoki tego samego eksperymentu. Metoda ta może być dalej zaadaptowana do rejestrowania tego samego zdarzenia w dwóch różnych powiększeniach.
Protokół ten ma na celu umożliwienie szybkiego gromadzenia i przetwarzania danych wideo o dużej prędkości kropel uderzających w powierzchnie. Jak wykazano, jest wszechstronny w różnych warunkach uderzenia. Przy stosunkowo niewielkich zmianach w kodzie analizy, może on zostać rozszerzony w celu dostarczenia dalszych danych (np. zależności czasowej i profili rozprysków) lub w celu zbadania różnych geometrii uderzeń. Dalsze ulepszenia mogą obejmować automatyczne przycinanie filmów w celu uwzględnienia interesujących nas kluczowych klatek. Ten krok, wraz z automatyzacją wysokości igły, pozwoliłby na zbieranie filmów wsadowych w sposób w pełni automatyczny, wymagający od użytkownika zmiany próbki tylko między uderzeniami.
Oświadczenia
Autorzy nie mają nic do ujawnienia.
Podziękowania
Ta praca była wspierana przez Fundusz Marsdena, zarządzany przez Królewskie Towarzystwo Nowej Zelandii.
Materiały
| Nazwa | Firma | Numer katalogowy | Komentarze |
|---|---|---|---|
| Igła z końcówką w rozmiarze 24 | Sigma Aldrich | CAD7930 | |
| kwadrat wyrównujący 4 x 4 mm (chrom na szkle) | Wykonana we własnym zakresie przy użyciu litografii. | ||
| Strzykawka 5 ml | ~ | ~ | Powinna być kompatybilna z pompą strzykawkową. Łączniki Leur lock łączą strzykawkę z igłą. |
| Asferyczna soczewka kondensatorowa | Thor Labs | ACL5040U | Określa szerokość wiązki, która powinna pokrywać pole widzenia. |
| Ethernet Cat 5e | ~ | Szybkie połączenie danych między szybką kamerą a komputerem, odpowiednie dla kamer Photron. | |
| Oprogramowanie do analizy wpływu kropel | ~ | ~ | Dostarczane jako dodatkowy plik kodowania. Dane konspektu są przechowywane w plikach .mat. Obliczenia są wyprowadzane jako pliki .csv. |
| Przednia powierzchnia LED dużej mocy | Luminus | CBT-40-G-C21-JE201 LED | Oddzielny zasilacz powinien być prądem stałym, aby uniknąć migotania. |
| Szybka kamera | Photron | Photron SA5 | Zwykle działa z prędkością ~10 000 fps w przypadku upadków. |
| Oprogramowanie kamery o dużej szybkości | Photron | Photron Fastcam Viewer | Protocol zakłada, że kamera ma wyzwalacz końcowy, że pliki filmowe mogą być zapisywane w .avi formacie, a zrzuty ekranu w .tif formacie w wyznaczonym folderze, a filmy mogą być przycinane. |
| Stopnie translacji liniowej | Thor Labs | DTS25/M | Służy do pozycjonowania diody LED, próbki i kamery. |
| Obiektyw aparatu makro z mocowaniem F | Nikon | Nikkor 105mm f/2.8 Obiektyw | Wybór obiektywu określa pole widzenia. |
| Komputer z Matlabem 2018b, | Matlab | ~ | PC, moc obliczeniowa i pamięć RAM mogą wpływać na szybkość protokołu, a tym samym na wydajność. |
| Polidimetylosiloksan (PDMS) | Dow | SYLGARD™ 184 Podłoża z elastomeru silikonowego | wykonane w stosunku 10:1 (monomer do środka sieciującego). |
| Rurka PTFE | ~ | ||
| Pompa strzykawkowa | Pump Systems Inc | NE-1000 | Protokół zakłada, że można to ustawić tak, aby dozować określoną objętość. |
Bibliografia
- Josserand, C., Thoroddsen, S. T. Drop impact on a solid surface. Annual Review of Fluid Mechanics. 48, 365-391 (2016).
- Van Dam, D. B., Le Clerc, C. Experimental study of the impact of an ink-jet printed droplet on a solid substrate. Physics of Fluids. 16, 3403-3414 (2004).
- Worthington, A. M. A study of splashes. , Longmans, Green, and Company. London. (1908).
- Thoroddsen, S., Etoh, T., Takehara, K. High-speed imaging of drops and bubbles. Annual Review of Fluid Mechanics. 40, 257-285 (2008).
- Chandra, S., Avedisian, C. On the collision of a droplet with a solid surface. Proceedings of the Royal Society of London. Series A: Mathematical and Physical Sciences. 32 (1884), 13-41 (1991).
- Marengo, M., Antonini, C., Roisman, I. V., Tropea, C. Drop collisions with simple and complex surfaces. Current Opinion in Colloid and Interface Science. 16, 292-302 (2011).
- Yarin, A. L. Drop impact dynamics: Splashing, spreading, receding, bouncing. Annual Review of Fluid Mechanics. 38 (1), 159-192 (2006).
- Thoroddsen, S. T. The making of a splash. Journal of Fluid Mechanics. 690, 1-4 (2012).
- Bartolo, D., et al. Bouncing or sticky droplets: Impalement transitions on superhydrophobic micropatterned surfaces. Europhysics Letters. 74 (2), 299-305 (2006).
- Richard, D., Quéré, D. Bouncing water drops. Europhysics Letters. 50 (6), 769-775 (2000).
- Bird, J. C., Dhiman, R., Kwon, H. M., Varanasi, K. K. Reducing the contact time of a bouncing drop. Nature. 503, 385-388 (2013).
- Khojasteh, D., Kazerooni, M., Salarian, S., Kamali, R. Droplet impact on superhydrophobic surfaces: A review of recent developments. Journal of Industrial and Engineering Chemistry. 42, 1-14 (2016).
- Robson, S., Willmott, G. R. Asymmetries in the spread of drops impacting on hydrophobic micropillar arrays. Soft Matter. 12 (21), 4853-4865 (2016).
- Broom, M. Imaging and Analysis of Water Drop Impacts on Microstructure Designs. , University of Auckland. Doctoral dissertation (2019).
- Lee, J. B., Derome, D., Guyer, R., Carmeliet, J. Modeling the maximum spreading of liquid droplets impacting wetting and nonwetting surfaces. Langmuir. 32 (5), 1299-1308 (2016).
- Laan, N., de Bruin, K. G., Bartolo, D., Josserand, C., Bonn, D. Maximum diameter of impacting liquid droplets. Physical Review Applied. 2 (4), 044018(2014).
- Rein, M. Phenomena of liquid drop impact on solid and liquid surfaces. Fluid Dynamics Research. 12 (2), 61-93 (1993).
- Wang, M. J., Lin, F. H., Hung, Y. L., Lin, S. Y. Dynamic behaviors of droplet impact and spreading: Water on five different substrates. Langmuir. 25 (12), 6772-6780 (2009).
- Weisensee, P. B., Tian, J., Miljkovic, N., King, W. P. Water droplet impact on elastic superhydrophobic surfaces. Scientific Reports. 6, 30328(2016).
- Xu, L., Zhang, W. W., Nagel, S. R. Drop splashing on a dry smooth surface. Physical Review Letters. 94 (18), 184505(2005).
- Clanet, C., Béguin, C., Richard, D., Quéré, D. Maximal deformation of an impacting drop. Journal of Fluid Mechanics. 517, 199-208 (2004).
- Collings, E., Markworth, A., McCoy, J., Saunders, J. Splat-quench solidification of freely falling liquid-metal drops by impact on a planar substrate. Journal of Materials Science. 25 (8), 3677-3682 (1990).
- Schindelin, J., et al. Fiji: An open-source platform for biological-image analysis. Nature Methods. 9 (7), 676-682 (2012).
- Tracker Video Analysis and Modeling Tool for Physics Education (software). , Available from: https://physlets.org/tracker (2019).
- Bennett, T., Poulikakos, D. Splat-quench solidification: Estimating the maximum spreading of a droplet impacting a solid surface. Journal of Materials Science. 28 (4), 963-970 (1993).
- Rioboo, R., Marengo, M., Tropea, C. Time evolution of liquid drop impact onto solid, dry surfaces. Experiments in Fluids. 33 (1), 112-124 (2002).
- Ukiwe, C., Kwok, D. Y. On the maximum spreading diameter of impacting droplets on well-prepared solid surfaces. Langmuir. 21 (2), 666-673 (2005).
- Wildeman, S., Visser, C. W., Sun, C., Lohse, D. On the spreading of impacting drops. Journal of Fluid Mechanics. 805, 636-655 (2016).
- Biolè, D., Bertola, V. A goniometric mask to measure contact angles from digital images of liquid drops. Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects. 467, 149-156 (2015).
- Daerr, A., Mogne, A. Pendent_Drop: An ImageJ plugin to measure the surface tension from an image of a pendent drop. Journal of Open Research Software. 4 (1), 3(2016).
- Versluis, M. High-speed imaging in fluids. Experiments in Fluids. 54 (2), 1458(2013).
- Rydblom, S., Thӧrnberg, B. Liquid water content and droplet sizing shadowgraph measuring system for wind turbine icing detection. IEEE Sensors Journal. 16 (8), 2714-2725 (2015).
- Castrejón-García, R., Castrejón-Pita, J., Martin, G., Hutchings, I. The shadowgraph imaging technique and its modern application to fluid jets and drops. Revista Mexicana de Física. 57 (3), 266-275 (2011).
- Castrejón-Pita, J. R., Castrejón-García, R., Hutchings, I. M. High speed shadowgraphy for the study of liquid drops. Fluid Dynamics in Physics, Engineering and Environmental Applications. Klapp, J., Medina, A., Cros, A., Vargas, C. , Springer. Berlin, Heidelberg. 121-137 (2013).
- Tripp, G. K., Good, K. L., Motta, M. J., Kass, P. H., Murphy, C. J. The effect of needle gauge, needle type, and needle orientation on the volume of a drop. Veterinary ophthalmology. 19 (1), 38-42 (2016).
- Hugli, H., Gonzalez, J. J. Drop volume measurements by vision. Machine Vision Applications in Industrial Inspection VIII. 3966, 60-67 (2000).
Przedruki i uprawnienia
