Summary
Dieses Protokoll ermöglicht eine effiziente Erfassung experimenteller Hochgeschwindigkeitsbilder von Flüssigkeitstropfeneinschlägen und eine schnelle Analyse dieser Daten in Batches. Um diese Prozesse zu optimieren, beschreibt die Methode, wie Geräte kalibriert und eingerichtet, eine geeignete Datenstruktur generiert und ein Bildanalyseskript bereitgestellt wird.
Abstract
Experimentelle Untersuchungen von Flüssigkeitstropfeneinschlägen auf Oberflächen sind aufgrund der vielzahl möglicher experimenteller Parameter wie Materialeigenschaften, Aufprallbedingungen und experimentelle Konfigurationen oft in ihrem Umfang eingeschränkt. Zusammen mit dieser Verbindung werden Falleinschläge oft mit datenreicher Hochgeschwindigkeitsfotografie untersucht, so dass es schwierig ist, viele Experimente detailliert und zeitnah zu analysieren. Ziel dieser Methode ist es, eine effiziente Untersuchung von Tröpfcheneinschlägen mit Hochgeschwindigkeitsfotografie durch einen systematischen Ansatz zu ermöglichen. Das Gerät wird ausgerichtet und kalibriert, um Videos zu erstellen, die mit einem benutzerdefinierten Bildverarbeitungscode genau verarbeitet werden können. Darüber hinaus gewährleisten die hier beschriebenen Dateistruktur-Setups und -Workflows Effizienz und eine klare Organisation der Datenverarbeitung, die während des Labors des Forschers durchgeführt wird. Die Bildverarbeitungsmethode extrahiert die digitalisierte Umrisslinie des einwirkenden Tröpfchens in jedem Bild des Videos, und verarbeitete Daten werden bei Bedarf zur weiteren Analyse gespeichert. Das Protokoll geht davon aus, dass ein Tröpfchen vertikal unter der Schwerkraft freigesetzt wird und der Aufprall von einer Kamera aufgezeichnet wird, die von Seite an betrachtet wird, wobei der Tropfen mit Schattengraphie beleuchtet wird. Viele ähnliche Experimente, die bildanalyse von Hochgeschwindigkeitsereignissen beinhalten, könnten mit geringfügiger Anpassung an das verwendete Protokoll und die verwendete Ausrüstung angegangen werden.
Introduction
Flüssigkeitstropfeneinschläge auf Oberflächen sind sowohl für das Verständnis grundlegender Phänomene1 als auch für industrielle Prozesse2von großem Interesse. Tropfeneinwirkungen werden seit über 100 Jahren untersucht3, aber viele Aspekte sind noch nicht vollständig untersucht. Hochgeschwindigkeitsfotografie wird fast überall für Untersuchungen von Tropfenschlägen4 verwendet, da sie umfangreiche, zugängliche Daten liefert, die analytische Messungen mit guter Zeitauflösung ermöglichen. Die Ergebnisse eines Tropfenschlags auf einer festen Oberfläche5,6,7 reichen von einfacher Ablagerung bis hin zum Spritzen8. Auswirkungen auf superhydrophobe Oberflächen werden oft untersucht, da sie besonders interessante Ergebnisse erzeugen können, einschließlich Tropfenspringen9,10,11,12. Das hier beschriebene Protokoll wurde entwickelt, um Wassertropfeneinschläge auf Polymeroberflächen mit mikroskaliger Musterung zu untersuchen, insbesondere den Einfluss des Musters auf die Tropfenschlagergebnisse13,14.
Das Ergebnis eines Drop-Impact-Experiments kann durch eine Vielzahl möglicher Variablen beeinflusst werden. Die Größe und Geschwindigkeit des Tropfens kann variieren, zusammen mit Flüssigkeitseigenschaften wie Dichte, Oberflächenspannung und Viskosität. Der Tropfen kann entweder Newtonian15 oder nicht-Newtonian16sein. Es wurde eine Vielzahl von Schlagflächen untersucht, darunterflüssige 7,17, feste18und elastische19 Oberflächen. Verschiedene mögliche experimentelle Konfigurationen wurden zuvor von Rein et al.17beschrieben. Das Tröpfchen kann verschiedene Formen annehmen. Es kann oszillierend sein, drehen oder in einem Winkel zur Oberfläche aufpralln. Die Oberflächenstruktur und Umgebungsfaktoren wie die Temperatur können variieren. All diese Parameter machen das Feld der Tröpfcheneinschläge extrem breit gefächert.
Aufgrund dieser großen Palette von Variablen beschränken sich Studien über dynamische Flüssigkeitsbenetzungsphänomene oft darauf, sich auf relativ spezifische oder enge Themen zu konzentrieren. Viele dieser Untersuchungen verwenden eine moderate Anzahl von Experimenten (z. B. 50 bis 200 Datenpunkte), die aus manuell verarbeiteten Hochgeschwindigkeitsvideos10,20,21,22gewonnen werden. Die Breite solcher Studien wird durch die Menge der Daten begrenzt, die der Forscher in einem angemessenen Zeitraum erhalten kann. Die manuelle Verarbeitung von Videos erfordert, dass der Benutzer sich wiederholende Aufgaben ausführt, wie z. B. die Messung des Durchmessers von Schlagtropfen, die häufig mit der Verwendung von Bildanalysesoftware erreicht werden (Fidschi23 und Tracker24 sind beliebte Optionen). Die am weitesten verbreitete Messung zur Charakterisierung von Tropfenschlägen ist der Durchmesser eines Streutropfens25,26,27,28.
Aufgrund von Verbesserungen in der Bildverarbeitung beginnen automatische computergestützte Methoden, die Effizienz der Datenerfassung zu verbessern. So stehen beispielsweise Bildanalysealgorithmen zur automatischen Messung des Kontaktwinkels29 und der Oberflächenspannung mit der Pendeltropfenmethode30 zur Verfügung. Viel größere Effizienzgewinne können für die Hochgeschwindigkeitsfotografie von Tropfenschlägen erzielt werden, die Filme produziert, die aus vielen Einzelbildern für die Analyse bestehen, und in der Tat haben einige neuere Studien begonnen, automatisierte Analyse15,18zu verwenden, obwohl sich der experimentelle Workflow nicht eindeutig geändert hat. Weitere Verbesserungen im experimentellen Design für Tropfenschlagexperimente ergeben sich aus Fortschritten in handelsüblichen LED-Lichtquellen, die mit Hochgeschwindigkeitskameras über die Schattengraphentechnik31,32,33,34gekoppelt werden können.
In diesem Artikel wird eine standardisierte Methode zum Erfassen und Analysieren von Drop Impact-Filmen beschrieben. Das vorrangige Ziel besteht darin, eine effiziente Sammlung großer Datensätze zu ermöglichen, die im Allgemeinen für die Vielzahl der oben beschriebenen Drop-Impact-Studien nützlich sein sollten. Mit dieser Methode kann die zeitaufgelöste, digitalisierte Umrisslinie eines einwirkenden Tropfens für 100 Experimente pro Tag erhalten werden. Die Analyse berechnet automatisch die Tröpfchenschlagparameter (Größe, Geschwindigkeit, Weber- und Reynolds-Zahlen) und den maximalen Streudurchmesser. Das Protokoll ist direkt anwendbar für alle grundlegenden Tröpfchenparameter (einschließlich Flüssigkeit, Größe und Aufprallgeschwindigkeit), Substratmaterial oder Umgebungsbedingungen. Studien, die eine große Bandbreite experimenteller Parameter scannen, können in relativ kurzer Zeit durchgeführt werden. Die Methode fördert auch hochauflösende Studien, die einen kleinen Bereich von Variablen abdecken, mit mehreren Wiederholungsexperimenten.
Die Vorteile dieser Methode bieten das standardisierte Experiment sowie eine übersichtliche Datenstruktur und ein klarer Workflow. Das experimentelle Setup erzeugt Bilder mit konsistenten Eigenschaften (Räumundlich und Kontrast), die an einen benutzerdefinierten Bildanalysecode (als ergänzende Codierungsdatei, die auf MATLAB ausgeführt wird) übergeben werden können, um aufgezeichnete Videos unmittelbar nach dem Experiment schnell verarbeiten zu können. Die Integration von Datenverarbeitung und -erfassung ist ein Hauptgrund für die verbesserte Gesamtgeschwindigkeit der Datenerfassung. Nach einer Sitzung der Datenerfassung wurde jedes Video verarbeitet und alle relevanten Rohdaten zur weiteren Analyse gespeichert, ohne dass das Video erneut aufbereitet werden muss. Darüber hinaus kann der Anwender die Qualität jedes Experiments unmittelbar nach der Durchführung visuell überprüfen und das Experiment bei Bedarf wiederholen. Ein erster Kalibrierungsschritt stellt sicher, dass der Versuchsaufbau zwischen verschiedenen Laborsitzungen mit guter Präzision reproduziert werden kann.
Es wird davon ausgegangen, dass der Benutzer zur Implementierung dieser Methode Zugriff auf eine Hochgeschwindigkeitskamera hat, die so angeordnet ist, dass sie die Oberfläche aus einem horizontalen (Side-on)-Sichtbild abstellt. Eine schematische Darstellung dieser Anordnung ist in Abbildung 1dargestellt, einschließlich der Definition kartesischer Achsen. Das System sollte in der Lage sein, kamera und sample präzise in drei Dimensionen (X, Y und Z) zu positionieren. Zur Beleuchtung des Tröpfchens wird eine Schattengraphenmethode implementiert, die entlang des optischen Pfades der Kamera platziert wird. Das System sollte ein hochwertiges Gleichstrom-LED-Beleuchtungssystem (einschließlich einer kollimierenden Kondensatorlinse) verwenden, das in X- und Z-Richtung bewegt werden kann, um den optischen Pfad an der Kamera auszurichten. Es wird auch angenommen, dass der Benutzer Zugang zu einer Spritzenpumpe hat, die er programmieren kann, um einzelne Tröpfchen des gewünschten Volumens zu produzieren, wenn er mit einer bestimmten Nadel35verbunden ist. Das Tröpfchen fällt unter die Schwerkraft, so dass seine Aufprallgeschwindigkeit durch die Position der Nadel über der Oberfläche gesteuert wird. Obwohl diese Einrichtung recht allgemein ist, listet die Werkstofftabelle bestimmte Geräte auf, die verwendet werden, um die repräsentativen Ergebnisse zu erhalten, und stellt einige potenzielle Einschränkungen fest, die durch die Auswahl der Ausrüstung auferlegt werden.
Abbildung 1: Schematische Darstellung des minimalen Versuchsaufbaus. Eine Hochgeschwindigkeitskamera ist so positioniert, dass Bildtröpfchen vertikal von seiteweise auf eine Probe einwirken. Eine LED-Lichtquelle ist an der Sichtlinie der Kamera für die Schattengraphie ausgerichtet. Für die individuelle Tröpfchenproduktion wird eine Nadel verwendet, und kartesische Achsen werden definiert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Die Methodenbeschreibung konzentriert sich auf die Messung der Kanten von Flüssigkeitströpfchen beim Fallen und Aufprall. Bilder werden aus dem häufig verwendeten Side-on-Sichtpunkt erhalten. Es ist möglich, die Streutröpfchen sowohl aus Seiten- als auch von Bottom-up-Ansichten mit zwei Hochgeschwindigkeitskameras13,14zu untersuchen, aber die Bottom-up-Ansicht ist bei undurchsichtigen Materialien nicht möglich, und eine Ansicht von oben nach unten führt zu Ausrichtungskomplikationen. Der grundlegende Workflow könnte verwendet werden, um die Forschung für kleine Objekte (2 bis 3 mm Durchmesser), die Oberflächen beeinflussen, zu verbessern, und er könnte für größere oder kleinere Objekte mit weiteren geringfügigen Änderungen verwendet werden. Verbesserungen und Alternativen zum Versuchsaufbau und zur Versuchsmethode werden im Diskussionsteil weiter geprüft.
Protocol
1. Einrichten der Hochgeschwindigkeitskamera
- Legen Sie das feste Sichtfeld (Fixed Field of View, FOV) für die Kamera fest und berechnen Sie den Umrechnungsfaktor von Pixel zu Mm.
- Platzieren Sie eine Ausrichtungsmarkierung (z. B. eine 4 mm Seitenlängenmarkierung mit dem angegebenen Bildanalysecode) an der Mittelposition der Probenstufe, sodass sie der Kamera zugewandt ist. Passen Sie die Vergrößerung der Kamera so an, dass die quadratische Markierung in den FOV passt. Stellen Sie sicher, dass sich der Marker im Fokus befindet, und erfassen Sie ein Bild.
HINWEIS: Der Bildanalysecode erfordert, dass ein abgebildetes Tröpfchen mehr als 1 % des gesamten FOV abdeckt, andernfalls wird es als Rauschen klassifiziert. Ebenso sollte das Tröpfchen nicht mehr als 40 % des FOV einnehmen, da es andernfalls als fehlgeschlagenes Bildverarbeitungsereignis identifiziert wird. - Sperren Sie die Vergrößerung der Linse und stellen Sie sicher, dass diese während einer Reihe von Experimenten unverändert bleibt.
- Laden Sie die grafische Benutzeroberfläche (GUI) für die Tröpfchenauswirkungsanalyse-Software, indem Sie auf das Symbol in MATLAB klicken.
- Führen Sie den Bildanalysecode aus. Klicken Sie auf der GUI auf die Schaltfläche Kamera kalibrieren, und wählen Sie das bildweise 1.1.1 aus. Geben Sie die Größe des Kalibrierquadrats in mm ein und klicken Sie auf OK.
- Verschieben Sie das rechteckige Rechteck, das auf dem Bildschirm angezeigt wird, bis das Kalibrierungsquadrat das einzige Objekt darin ist. Klicken Sie auf OK, und die Software berechnet automatisch den Umrechnungsfaktor. Wenn die automatische Kalibrierung fehlschlägt, befolgen Sie die Softwareanleitung, um eine manuelle Kalibrierung durchzuführen.
- Platzieren Sie eine Ausrichtungsmarkierung (z. B. eine 4 mm Seitenlängenmarkierung mit dem angegebenen Bildanalysecode) an der Mittelposition der Probenstufe, sodass sie der Kamera zugewandt ist. Passen Sie die Vergrößerung der Kamera so an, dass die quadratische Markierung in den FOV passt. Stellen Sie sicher, dass sich der Marker im Fokus befindet, und erfassen Sie ein Bild.
- Richten Sie das experimentelle System aus.
- Bereiten Sie die Flüssigkeit vor, die für die Abgabe einzelner Tröpfchen verwendet wird.
- Positionieren Sie die Nadelhalterung auf Augenhöhe des Benutzers, um eine einfache Beladung zu ermöglichen.
- Reinigen Sie die Schläuche manuell, um Flüssigkeit zu entfernen, indem Sie die Luft mit einer Spritze durchdrücken. Stellen Sie sicher, dass der Schlauch nicht verdreht ist und die Nadel sicher und sauber ist. Befestigen Sie die Nadel und die Schläuche, so dass die Nadel vertikal ist.
HINWEIS: Reinigen Sie bei Bedarf die Stahlnadel in einem Ultraschallbad mit Ethanol. - Füllen Sie die Spritze mit der untersuchten Flüssigkeit (z. B. Wasser) und befestigen Sie sie an der computergesteuerten Spritzenpumpe. Reinigen Sie die Nadel mit der Spritzenpumpe (klicken und halten Sie den Spenderknopf), bis keine Blasen in der Flüssigkeit vorhanden sind.
- Stellen Sie die Spritzenpumpe so ein, dass sie das Volumen ausgibt, das für die Freigabe eines einzelnen Tröpfchens erforderlich ist.
HINWEIS: Für die repräsentativen Ergebnisse betrug der durchschnittliche Tröpfchendurchmesser 2,6 mm bei einer Dosierrate von 0,5 ml/min und einem abgegebenen Volumen von 11 l. Die Pumpleistung sollte langsam genug sein, so dass sich Tröpfchen unter der Schwerkraft bilden und loslassen, und dies kann durch Versuch und Irrtum fein abgestimmt werden. Das Volumen des Tröpfchens kann als14
wobei D der Nadeldurchmesser ist, istLG die Flüssigkeitsgas-Oberflächenspannung und die Flüssigkeitsdichte.
- Richten Sie die Probe (z. B. flaches Polydimethylsiloxan [PDMS]) aus, indem Sie sie unter die Nadel legen und mit der Spritzenpumpe ein einzelnes Tröpfchen abgeben. Überprüfen Sie, ob das Tröpfchen auf dem von Interesse interessierten Bereich der Probe landet und sich ausbreitet, und ändern Sie die Stichprobenposition nicht nach Bedarf.
HINWEIS: Wenn sich die Tröpfchenausrichtung als schwierig erweist, überprüfen Sie, ob die Nadel vertikal im Nadelhalter montiert und nicht gebogen ist. Die Probe wird nun relativ zur X- und Y-Achse ausgerichtet und sollte während der Experimente nicht verschoben werden. - Richten Sie die Kamera aus und fokussieren Sie sie.
- Geben Sie ein einzelnes Tröpfchen auf die Probe. Passen Sie die vertikale Position (Z) des Probenhalters an, bis die Oberfläche mit der Mitte des FOV der Kamera eben ist.
- Passen Sie die horizontale Position (X) der Kamera so an, dass das Tröpfchen auf der Probe in der Mitte des FOV ausgerichtet ist. Passen Sie die vertikalen (Z) und horizontalen (X) Positionen der LED an die Position der Kamera an, sodass die Mitte des Lichts in der Mitte des FOV angezeigt wird. Stellen Sie den Abstand (Y) der Kamera vom Tröpfchen so ein, dass das Tröpfchen in den Fokus rückt.
HINWEIS: Das System ist nun ausgerichtet und kalibriert. Wenn die Positionierung aller Geräte unverändert ist, kann das Protokoll ohne Neuausrichtung angehalten und neu gestartet werden. Die Probenausrichtung in vertikaler Richtung (Z) muss für Proben unterschiedlicher Dicke wiederholt werden.
- Stellen Sie die Aufnahmebedingungen für die Kamera ein.
- Legen Sie die Bildrate der Kamera auf einen optimalen Wert für das aufgezeichnete Objekt fest.
ANMERKUNG: Die optimale Bildrate der Kamera (fps) kann mit31
wobei N die Abtastrate ist (Anzahl der Bilder, die aufgenommen wurden, wenn das Objekt die Längenskala abdeckt, normalerweise 10), V die Geschwindigkeit des Tröpfchens und j die Bildlängenskala (z. B. die FOV). - Stellen Sie die Belichtungszeit der Kamera auf einen möglichst kleinen Wert ein, während genügend Beleuchtung beibehalten wird. Passen Sie in diesem Stadium die Linsenöffnung auf die kleinste verfügbare Einstellung an, während Sie genügend Beleuchtung beibehalten.
ANMERKUNG: Eine Schätzung für die minimale Belichtungszeit (te) wird durch31
wobei k die Längenskala (z. B. die Größe eines Pixels), PMAG die primäre Vergrößerung und V die Geschwindigkeit des Tröpfchens ist. - Stellen Sie den Trigger für die Kamera ein. Verwenden Sie einen Endmodus-Trigger, damit die Kamera die Aufnahme puffert und dann am Trigger stoppt (z. B. einen Benutzer-Mausklick).
HINWEIS: Zur Automatisierung dieses Vorgangs kann ein automatisches Triggersystem verwendet werden.
- Legen Sie die Bildrate der Kamera auf einen optimalen Wert für das aufgezeichnete Objekt fest.
- Bereiten Sie die Flüssigkeit vor, die für die Abgabe einzelner Tröpfchen verwendet wird.
2. Durchführung von Experimenten
- Bereiten Sie das Computerdateisystem auf einen Stapel von Experimenten vor.
- Erstellen Sie einen Ordner, um Filme für den aktuellen Experimentstapel zu speichern. Legen Sie diesen Ordner als Speicherort für die Kamerasoftware nach der Anleitung des Kameraherstellers fest. Stellen Sie sicher, dass das Dateiformat für aufgenommene Bilder .tif ist.
- Klicken Sie in der Bildanalyse-GUI auf die Schaltfläche Pfad festlegen, und wählen Sie denselben Ordner wie in Schritt 2.1.1 aus, der die Software anweist, diesen Ordner auf neue Videos zu überwachen.
- Erstellen Sie die Ordnerstruktur für einen Stapel von Experimenten.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Ordner erstellen auf der Bildanalyse-GUI und geben Sie vier Werte wie auf ergangen ein: 1) die minimale Droplet-Release-Höhe, 2) die maximale Freigabehöhe, 3) den Höhenschritt zwischen den einzelnen Experimenten und 4) die Anzahl der Wiederholungsexperimente in jeder Höhe.
HINWEIS: Die Aufprallgeschwindigkeit kann als V = (2gh)1/2angenähert werden, wobei g die Beschleunigung aufgrund der Schwerkraft und h die Fallfreisetzungshöhe ist. - Klicken Sie auf OK, um das Skript Ordner erstellen auszuführen.
HINWEIS: Für dieses Experiment wurde jetzt eine Reihe von Ordnern im Verzeichnis erstellt. Diese Ordner werden "height_xx" genannt, wobei xx die Höhe der Tröpfchenfreigabe ist. In jedem dieser Ordner können leere Ordner Daten für jedes Wiederholungsexperiment speichern. Wiederholen Sie Abschnitt 2.1 für jede zu untersuchende neue Oberfläche oder Flüssigkeit.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Ordner erstellen auf der Bildanalyse-GUI und geben Sie vier Werte wie auf ergangen ein: 1) die minimale Droplet-Release-Höhe, 2) die maximale Freigabehöhe, 3) den Höhenschritt zwischen den einzelnen Experimenten und 4) die Anzahl der Wiederholungsexperimente in jeder Höhe.
- Bereiten Sie die Oberfläche nach Bedarf für das Experiment vor. Für den Aufprall auf eine trockene, feste Oberfläche, reinigen Sie die Oberfläche mit einem geeigneten Standardprotokoll und lassen Sie es vollständig trocknen.
- Zeichnen Sie ein Droplet-Aufprallereignis auf.
- Platzieren Sie das Beispiel auf der Beispielstufe. Drehen Sie bei Bedarf die Oberfläche, um sie an der Kamera auszurichten. Bewegen Sie die Nadel auf die gewünschte Tröpfchenfreisetzungshöhe.
- Stellen Sie sicher, dass die Ansicht von der Kamera ungehindert ist, und erfassen und speichern Sie dann ein Bild (das später während der Bildverarbeitung verwendet werden soll) mit der Kamerasoftware. Beginnen Sie die Videoaufzeichnung, damit die Kamera aufzeichnet und puffert (d. h. den internen Speicher der Kamera füllt).
- Geben Sie mit der Spritzenpumpe ein einzelnes Tröpfchen auf die Probe (Schritt 1.2.1.4). Lösen Sie die Aufzeichnung aus, um zu beenden, sobald das Aufprallereignis abgeschlossen ist. Entfernen Sie die Oberfläche vom Probenhalter und trocknen Sie sie gegebenenfalls.
- Bereiten Sie die Videodatei für die weitere Analyse vor.
- Schneiden Sie das Video zu.
- Mit geeigneter Software (z.B. der Hochgeschwindigkeitskamera-Software) scannen Sie das Video durch, um den ersten Frame zu finden, in dem sich das Tröpfchen vollständig im FOV befindet. Schneiden Sie den Start des Videos auf diesen Frame zu.
- Bewegen Sie sich vorwärts durch die Anzahl der Frames, die erforderlich sind, um die Phänomene von Interesse während des Aufprallexperiments zu erfassen (z. B. sind 250 Frames in der Regel ausreichend für Stöße, die mit 10.000 fps erfasst werden). Schneiden Sie das Ende des Videos auf diesen Frame zu.
- Speichern Sie das Video als .avi-Datei, und legen Sie den Speicherpfad auf den entsprechenden Ordner für den aktuellen experimentellen Batch, die Freigabehöhe und die Wiederholungsnummer fest.
- Klicken Sie in der Bildanalyse-GUI auf die Schaltfläche Dateien sortieren. Bestätigen Sie visuell, dass das in Schritt 2.3.2 aufgenommene Hintergrundbild nun auf dem Bildschirm angezeigt wird. Dadurch wird die zuletzt gespeicherte .avi-Datei und .tif-Datei gefunden und in denselben Ordner verschoben, vorausgesetzt, sie wurden zur gleichen Zeit aufgenommen.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Ablaufverfolgung ausführen, um mit der Bildverarbeitung zu beginnen. Das Video wird mit der resultierenden Bildverarbeitung überlagert angezeigt. Überprüfen Sie qualitativ, ob die Bildverarbeitung ordnungsgemäß funktioniert, indem Sie sich das Video ansehen.
HINWEIS: Nach Abschluss der Bildverarbeitung zeigt der Bildverarbeitungscode ein Bild des Tröpfchens bei maximaler Verbreitung an. Wenn die Kamera nicht richtig kalibriert wird, kann dies zu einer falschen Bildverarbeitung führen. Wiederholen Sie bei Bedarf die Kalibrierung, bis die Bildverarbeitung erfolgreich ist. - Wiederholen Sie die Abschnitte 2.3 und 2.4, indem Sie die Nadelhöhe so einstellen, wie es für die Durchführung aller Experimente in dieser Charge erforderlich ist.
HINWEIS: Jeder experimentelle Ordner enthält nun eine Reihe von .mat-Dateien. Diese Dateien enthalten die von der Bildverarbeitungssoftware extrahierten und für zukünftige Analysen gespeicherten Daten, einschließlich der Drop-Umrisslinie, des Bereichs, des Begrenzungsrahmens und des Umfangs für jeden Frame.
- Schneiden Sie das Video zu.
3. Analyse von Rohdaten
- Klicken Sie in der Bildanalyse-GUI auf die Schaltfläche Prozessdaten, um mit der Berechnung der Hauptvariablen aus den roh verarbeiteten Daten zu beginnen. Wenn dies nach der experimentellen Sitzung ausgeführt wird, wird der Benutzer aufgefordert, den Ordner auszuwählen, der den zu verarbeitenden Experimentenstapel enthält.
- Geben Sie die vier Werte wie ausanimiert ein: 1) Bildrate der Aufnahme (fps), 2) Flüssigkeitsdichte (kg/m3), 3) Flüssigkeitsoberflächenspannung (N/m) und 4) Flüssigkeitsviskosität (Pas).
HINWEIS: Die Software ist standardmäßig auf eine Bildrate von 9.300 fps und die Flüssigkeitseigenschaften von Wasser unter Umgebungsbedingungen. Die eingegebenen Werte werden verwendet, um die Weber- und Reynolds-Zahlen zu berechnen. - Speichern Sie die Daten in der Datei videofolders.mat und exportieren Sie sie als CSV-Datei.
HINWEIS: Der Code lädt die Datei prop_data.mat für ein einzelnes Experiment, berechnet die Position des Tröpfchenzentrums, findet den Aufprallrahmen (definiert als letzter Frame, bevor das Tröpfchenzentrum abbremst) und den Rahmen, in dem die horizontale Breite des Tröpfchens maximiert wird. Die gespeicherten Ausgangsdaten sind die Aufprallgeschwindigkeit (unter Verwendung einer Polynom-Anpassung der1. Ordnung an die vertikale Position des Tröpfchenzentrums als Funktion der Zeit), der äquivalente Durchmesser des Tröpfchens (berechnet durch die Annahme einer Rotationssymmetrie um die Z-Achse, um das Tröpfchenvolumen zu finden, dann den Durchmesser einer Kugel mit diesem Volumen36),den Tröpfchendurchmesser bei maximaler Streuung und den Aufprall der Zahlen Weber und Reynolds.
Representative Results
Die Umwandlung von Entfernungen, die von Bildern in Pixel in Millimeter gemessen werden, wird mit einem bekannten Referenzquadrat erreicht. Dieses Quadrat muss im FOV der Kamera und im Fokus(Abbildung 2A) ungehindert sein. Ein falscher Fokus des Referenzquadrats (Abbildung 2B) führt zu einem systematischen Fehler in den berechneten Variablen, z. B. Geschwindigkeit. Um den Fehler bei der Berechnung des Umrechnungsfaktors zu reduzieren, sollte das Referenzquadrat so viel wie möglich vom FOV abdecken. Die Seitenlänge des Quadrats sollte angesichts der Auflösungsgrenze der Kamera so hoch wie möglich bekannt sein.
Die Tröpfchenidentifikationssoftware beruht auf der Oberfläche der Probe, die der Kamera horizontal präsentiert wird, wie in Abbildung 2Cdargestellt. Flächen, die gebogen oder schlecht aufgelöst sind (Abbildung 2D), führen zu Bildverarbeitungsfehlern. Die Software kann verwendet werden, um Tröpfchen zu analysieren, die flache Oberflächen betreffen, die nicht horizontal sind, solange die Oberflächenkante einen scharfen Kontrast zum Hintergrund erzeugt.
Um sicherzustellen, dass die gesamte Tröpfchenausbreitung von der Software verfolgt wird, sollte das Tröpfchen in der Mitte der Probe landen (Abbildung 2E). Wenn das System falsch ausgerichtet ist, kann das Tröpfchen von der mittleren Position driften und azentrisch sein (Abbildung 2F). Wenn das Tröpfchen nicht im Fokus ist, ist die berechnete Größe falsch. Dieser Effekt wird häufig durch eine schlechte Ausrichtung des Systems verursacht, das verwendet wird, um die Nadel vertikal von der Oberfläche weg zu bewegen, was eine Drift in der Aufprallposition als Funktion der Höhe erzeugt. Es wird vorgeschlagen, dass der Benutzer ein optisches Steckbrettsystem (oder ähnliches) implementiert, um eine parallele und senkrechte Ausrichtung zu gewährleisten.
Um sicherzustellen, dass die abgebildeten Kanten des aufprallenden Tröpfchens scharf erscheinen, wird empfohlen, die kürzeste Belichtungszeit mit der verfügbaren Lichtquelle zu verwenden (Abbildung 2G). Eine falsche Ausrichtung des Beleuchtungspfades relativ zur Kamera führt häufig zur Einstellung anderer Einstellungen wie Kameraöffnung und Belichtungszeit. Dies erzeugt eine unscharfe Kante zum reisenden Tröpfchen (Abbildung 2H)
Abbildung 2: Häufige Probleme bei einer falschen Kalibrierung des Systems. (A) Kalibrierquadrat richtig ausgerichtet und fokussiert. (B) Kalibrierquadrat abl. (C) Die Probenoberfläche ist horizontal und bietet einen hohen Kontrast zwischen Probenoberfläche und Hintergrund. (D) Die Probe befindet sich in einem Winkel zur Kamera und erzeugt eine reflektierende Oberfläche. (E) Droplet landet in der Mitte der Probe in der Fokusebene. (F) Droplet landet aus der Mitte und ist aufgrund der verwendeten breiten Blende nicht im Fokus. (G) Ein Tröpfchen wird aufgrund einer kurzen Belichtungszeit (10 s) mit scharfen Kanten abgebildet. (H) Suboptimale Beleuchtung und eine längere Belichtungszeit (99 s) erzeugen Bewegungsunschärfe. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Falsche Beleuchtung und Ausrichtung der Probe können Blendung und Schatten in den aufgezeichneten Bildern erzeugen. Diese produzieren oft Artefakte in den Bildverarbeitungsphasen, was die Anzahl der gesammelten Datenpunkte in guter Qualität reduzieren kann. Blendung ist bei transparenten Flüssigkeiten üblich, wenn der Beleuchtungspfad nicht horizontal ausgerichtet ist. Die Software sollte in der Lage sein, die gesamte Umrisslinie des Tröpfchens in den Videobildern zu verfolgen (Abbildung 3A). Wenn die Ablaufverfolgung nicht abgeschlossen ist, sind die Messwerte wie die Länge des Streutröpfchens falsch (Abbildung 3B).
Abbildung 3: Länge eines aufprallenden Tröpfchens als Funktion der Videorahmennummer (Aufprallrahmen = 0). Jeder blaue Datenpunkt entspricht den Einsetbildern. (A) Korrekte Beleuchtung ermöglicht es der Software, die gesamte Umrisslinie des Tröpfchens (gelbe Linie) zu verfolgen. Kontaktpunkte (grüne Kreuze) werden korrekt identifiziert, und die aufgezeichnete Länge des streunenden Tröpfchens ist eine glatte Funktion der Rahmennummer. (B) Schlechte Beleuchtung erzeugt Blendung auf der Flüssigkeit und der linke Rand des Tröpfchens wird nicht richtig zurückverfolgt. Die aufgezeichnete Länge des streunenden Tröpfchens zeigt Ungenauigkeiten in den Daten. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Ergänzende Codierungsdatei. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Discussion
Diese Methode hängt von der Kontrolle der Position und Ausrichtung mehrerer Teile des Systems ab. Eine Mindestanforderung für die Verwendung dieser Methode ist die Möglichkeit, die Probe, Kamera und Beleuchtungs-LED auszurichten. Eine falsche Ausrichtung der Lichtquelle auf den Kamerasensor ist ein häufiges Problem. Wenn der Lichtpfad in einem Winkel in die Kamera eintritt, werden unerwünschte Artefakte erzeugt und behindern die Bildverarbeitung. Der Anwender sollte einen nahezu perfekten horizontalen Beleuchtungspfad zwischen der LED und dem Kamerasensor erreichen. Präzise Positioniersteuerungen (z.B. Mikrometerstufen) sind für diesen Aspekt der Methode hilfreich.
Die Wahl der Linse hängt vom FOV ab, der für das Experiment erforderlich ist. Obwohl allgemein erhältliche variable Zoomobjektive eine spontane Anpassung des Systems ermöglichen, leiden sie oft unter anderen Problemen. Bei Verwendung von variablen Zoomobjektiven muss der Benutzer sicherstellen, dass sich die Gesamtvergrößerung während einer Reihe von Experimenten nicht ändert (sobald das System kalibriert ist, Protokollabschnitt 1). Dieses Problem kann durch die Verwendung von festen Vergrößerungslinsen vermieden werden. Wenn die Vergrößerung fixiert ist, kann die Position der Brennebene beider Linsentypen durch Verschieben der Kamera relativ zur Probe verändert werden.
Bei der Ausrichtung des Systems ist es ratsam, eine leere Probe mit der gleichen Dicke wie die zu untersuchenden Proben zu verwenden. Dadurch wird verhindert, dass die von Interesse interessierten Proben vor Experimenten beschädigt oder nass werden. Wenn sich die Probendicke während einer Versuchscharge ändert, muss das System in Z-Richtung neu ausgerichtet werden.
Obwohl nicht notwendig, kann die Zugabe eines computergesteuerten Nadelpositionierungssystems die Geschwindigkeit und Auflösung der Methode erheblich erhöhen. Es können allgemein erhältliche Schrittmotorschienensysteme verwendet werden, die eine Positionierung der Nadel mit Mikrometergenauigkeit ermöglichen. Die digitale Steuerung der Nadel ermöglicht es dem Benutzer auch, die Höhe relativ zur Oberfläche mit größerer Präzision zu nullzuerzielen. Dieser zusätzliche Schritt stellt sicher, dass der Versuchsaufbau zu Beginn einer neuen Lab-Sitzung korrekt wiederhergestellt werden kann.
Es wird empfohlen, dass der Benutzer lernt, die Steuerungssoftware für die Hochgeschwindigkeitskamera zu verwenden. Die meisten modernen Systeme können einen Bildauslöser verwenden. Bei dieser Methode wird die interne Hochgeschwindigkeitselektronik der Kamera verwendet, um einen Bereich des FOV auf Änderungen zu überwachen. Bei sorgfältiger Kalibrierung kann dies verwendet werden, um die Kamera automatisch auszulösen, wenn der Tröpfchen auf die Oberfläche einwirkt. Diese Methode reduziert die Zeit, die für das Auffinden der richtigen Frames des Videos nach der Aufnahme eines Videos aufgewendet wird.
Diese Methode kann erweitert werden, um mehr als eine Kamera für die Analyse von richtungsabhängigen Phänomenen zu verwenden. Wenn Sie mehrere Kameras verwenden, wird empfohlen, dass der Benutzer Hardware-Triggern und -Synchronisierung verwendet. Die meisten Hochgeschwindigkeitskamerasysteme ermöglichen die Synchronisierung mehrerer Kameras, um sie mit der gleichen Bildrate aufzuzeichnen. Mit einem gemeinsam genutzten Hardware-Trigger (z. B. Transistor-Transistor-Logik [TTL]-Puls) kann der Benutzer gleichzeitige Ansichten desselben Experiments aufzeichnen. Diese Methode könnte weiter angepasst werden, um dasselbe Ereignis bei zwei unterschiedlichen Vergrößerungen aufzuzeichnen.
Dieses Protokoll zielt darauf ab, eine schnelle Erfassung und Verarbeitung von Hochgeschwindigkeits-Videodaten für Tröpfchen zu ermöglichen, die Oberflächen betreffen. Wie sich gezeigt hat, ist es vielseitig in einer Reihe von Aufprallbedingungen. Bei relativ geringfügigen Änderungen des Analysecodes könnte er erweitert werden, um weitere Daten (z. B. Zeitabhängigkeit und Spritzprofile) bereitzustellen oder verschiedene Aufprallgeometrien zu untersuchen. Weitere Verbesserungen könnten das automatische Zuschneiden von Videos beinhalten, um die wichtigsten Voninteresseer zu berücksichtigen. Dieser Schritt würde zusammen mit der Automatisierung der Nadelhöhe die vollautomatische Erfassung von Batch-Videos ermöglichen, sodass der Benutzer nur die Probe zwischen den Aufprall wechseln muss.
Disclosures
Die Autoren haben nichts zu verraten.
Acknowledgments
Diese Arbeit wurde vom Marsden Fund unterstützt, der von der Royal Society of New Zealand verwaltet wird.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 24 gauge blunt tip needle | Sigma Aldrich | CAD7930 | |
| 4 x 4 mm alignment square (chrome on glass) | Made in-house using lithography. | ||
| 5 ml syringe | ~ | ~ | Should be compatible with syringe pump. Leur lock connectors join the syringe to the needle. |
| Aspheric condenser lens | Thor Labs | ACL5040U | Determines beam width, which should cover the field of view. |
| Cat 5e ethernet cable | ~ | ~ | A fast data connection between the high-speed camera and PC, suitable for Photron cameras. |
| Droplet impact analysis software | ~ | ~ | Provided as Supplementary Coding File. Outline data are stored in .mat files. Calculations are output as .csv files. |
| Front surface high-power LED | Luminus | CBT-40-G-C21-JE201 LED | Separate power supply should be DC to avoid flickering. |
| High-speed camera | Photron | Photron SA5 | Typically operated at ~10,000 fps for drop impacts. |
| High-speed camera software | Photron | Photron Fastcam Viewer | Protocol assumes camera has an end trigger; that movie files can be saved in .avi format, and screenshots in .tif format, to a designated folder; and that movies can be cropped. |
| Linear translation stages | Thor Labs | DTS25/M | Used to position the LED, sample and camera. |
| Macro F-mount camera lens | Nikon | Nikkor 105mm f/2.8 Lens | Choice of lens determines field of view. |
| PC running Matlab 2018b | Matlab | ~ | PC processing power and RAM can effect protocol speed and hence efficiency. |
| Polydimethylsiloxane (PDMS) | Dow | SYLGARD™ 184 Silicone Elastomer | Substrates made using a 10:1 (monomer:cross-linker) ratio. |
| PTFE tubing | ~ | ~ | |
| Syringe pump | Pump Systems Inc | NE-1000 | Protocol assumes this can be set to dispense a specific volume. |
References
- 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).
