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Engineering

液滴衝撃の高スループット解析

doi: 10.3791/60778 Published: March 6, 2020

Summary

このプロトコルは、液体落下衝撃の実験高速画像の効率的な収集を可能にし、それらのデータをバッチで迅速に分析します。これらのプロセスを合理化するために、このメソッドは、装置のキャリブレーションとセットアップ、適切なデータ構造の生成、およびイメージ分析スクリプトの展開方法を説明します。

Abstract

表面に対する液体の落下の影響の実験的研究は、材料特性、衝撃条件、実験構成などの可能な実験パラメータの広い範囲のために、その範囲内でしばしば制限されています。さらに、データが豊富な高速撮影を用いて落下衝撃を検討することが多く、多くの実験を詳細かつタイムリーに解析することが困難です。この方法の目的は、体系的なアプローチを用いて、高速写真による液滴の影響を効率的に研究できるようにすることです。機器は、カスタム画像処理コードで正確に処理できるビデオを制作するために調整され、較正されます。さらに、ここで説明するファイル構造の設定とワークフローにより、研究者が研究室にいる間に実行されるデータ処理の効率と明確な組織化が保証されます。画像処理方法は、ビデオの各フレーム内の影響を与えるドロップレットのデジタル化された輪郭を抽出し、処理されたデータは必要に応じてさらなる分析のために保存される。このプロトコルは、重力下で液滴が垂直に放出されることを前提とし、衝撃は影の写真を使用して照らされたドロップと横からカメラの視聴によって記録されます。高速事象の画像解析を含む多くの同様の実験は、使用されるプロトコルと機器にわずかな調整で対処することができます。

Introduction

表面に対する液滴の影響は、基礎現象1の理解と産業プロセス2の両方にとって大きな関心を持。落下影響は100年以上にわたって研究されてきた、多くの側面はまだ十分に調査されていない。高速撮影は、良好な時間分解能で分析測定を行うことを可能にする豊富でアクセス可能なデータを提供するため、落下衝撃4の研究にほぼ普遍的に使用されます。固体表面に対する落下衝撃の結果は、単純な堆積から水しぶき8まで多岐に渡ります超疎水性表面への影響は、ドロップバウンス9、10、11、12など、特に興味深い結果を生み出すことができるためしばしば研究されます。ここで説明するプロトコルは、マイクロスケールパターニングを用いたポリマー表面への水滴の影響、特にパターンが落下衝撃結果13,14に及ぼす影響を研究するために開発された。

落下衝撃実験の結果は、可能な変数の広い範囲によって影響を受ける可能性があります。落下の大きさと速度は、密度、表面張力、粘度などの流体特性と共に変化する可能性があります。ドロップはニュートン15または非ニュートン16のいずれかです。液体7、17、固体18、弾性19表面など、さまざまな衝撃表面が検討されている。様々な実験構成は、Rein et al.17によって先に説明された。液滴は異なる形状を取ることができます。振動、回転、またはサーフェスに対する角度での衝撃を行うことができます。表面の質感や、温度などの環境要因が異なる場合があります。これらのパラメータはすべて、液滴の影響の分野を非常に広範囲に及ぼします。

この変数の範囲が広いため、動的液体濡れ現象の研究は、多くの場合、比較的具体的または狭いトピックに焦点を当てることに限定されています。このような調査の多くは、手動で処理された高速ビデオ10、20、21、22から得られた適度な数の実験(例えば、50-200データポイント)を使用する。このような研究の幅は、研究者が合理的な時間で得ることができるデータの量によって制限される。ビデオの手動処理では、画像解析ソフトウェアを使用して達成される可能性のある衝撃液滴の直径の測定など、繰り返しの作業を実行する必要があります(フィジー23とトラッカー24は一般的な選択肢です)。ドロップの影響を特徴付けるための最も広く使用されている測定は、広がる低下の直径である 25,26,27,28.

画像処理の改善により、自動コンピュータ支援方式はデータ収集効率の向上を図っています。例えば、ペンダントドロップ法30を用いた接触角29および表面張力の自動測定のための画像解析アルゴリズムが利用可能になった。分析のために多くの個々の画像からなる映画を生成するドロップインパクトの高速撮影のためにはるかに大きな効率の向上が可能であり、実際にいくつかの最近の研究は、実験的なワークフローが明確に変更されていないが、自動分析15、18を使用し始めました。落下衝撃実験の実験計画における他の改良点は、市販のLED光源の進歩から生じ、シャドーグラフ技術31、32、33、34を介して高速カメラと結合することができる。

この記事では、ドロップインパクトムービーのキャプチャと分析のための標準化された方法について説明します。主な目的は、大きなデータセットの効率的な収集を可能にすることです。この方法を用いて、影響を与える落下の時間分解されたデジタル化された輪郭が、1日100回の実験に対して得られ得る。この解析では、ドロップレットの影響パラメータ(サイズ、速度、ウェーバー、レイノルズ数)と最大拡散径が自動的に計算されます。このプロトコルは、基本的な液滴パラメータ(液体、サイズ、衝撃速度を含む)、基材、または環境条件に直接適用されます。実験パラメータの広い範囲をスキャンする研究は、比較的短い時間枠で行うことができます。この方法はまた、複数の繰り返し実験で、変数の小さな範囲をカバーし、高解像度の研究を奨励します。

この方法の利点は、標準化された実験と、明確なデータ構造とワークフローによって提供されます。実験用セットアップでは、実験直後に記録されたビデオを迅速に処理するために、カスタムイメージ解析コード(MATLABで実行される補足コーディングファイルとして含まれる)に渡すことができる一貫したプロパティ(空間とコントラスト)を持つ画像が生成されます。データの処理と取得の統合は、データ収集の全体的な速度を向上させる主な理由です。データ取得のセッション後、各ビデオは処理され、関連するすべての生データは、ビデオの再処理を必要とせずに、さらなる分析のために保存されます。また、ユーザは、実施直後に各実験の品質を目視で検査し、必要に応じて実験を繰り返すことができる。最初のキャリブレーションステップにより、実験のセットアップを異なるラボセッション間で正確に再現できます。

この方法を実装するには、水平(サイドオン)の視点から表面をイメージするように配置された高速カメラにアクセスできるものとします。図1に、この配置の概略図を示し、デカルト軸の定義を示します。システムは、カメラとサンプルの両方を3次元(X、Y、Z)で正確に配置する能力を持っている必要があります。ドロップレットを照らすようにシャドウグラフ法が実装され、カメラの光路に沿って配置されます。システムは、カメラに光学路を合わせるためにX方向とZ方向に移動することができる高品質の直流(DC)LED照明システム(コリメーティング凝縮レンズを含む)を使用する必要があります。また、ユーザは、特定の針35に接続されたときに所望の体積の個々の液滴を生成するようにプログラムすることができるシリンジポンプへのアクセス権を有することを前提とする。液滴は重力下に入るので、衝撃速度は表面上の針の位置によって制御されます。この設定は非常に一般的ですが、表は代表的な結果を得るために使用される特定の機器をリストし、機器の選択によって課されるいくつかの潜在的な制限を指摘します。

Figure 1
図1:最小限の実験設定の概略図。高速カメラは、横からサンプルに垂直に影響を与える画像の液滴に配置されます。LED光源は、シャドウグラフィーのためにカメラの視線に合わせて配置されます。針は個々の液滴の生産に使用され、直交軸は定義される。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

この方法の説明は、液滴が落下し、衝撃を与えるにつれて、液体の縁の測定に焦点を当てています。画像は、一般的に使用されるサイドオンの視点から取得されます。2 台の高速カメラ13,14を使用してサイドオンビューとボトムアップビューの両方から広がる液滴を調査することは可能ですが下方向のビューは不透明なマテリアルでは不可能であり、上から下方向のビューでは線形の複雑性が生じる。基本的なワークフローは、サーフェスに影響を与える小さな(直径 2 ~3 mm)のオブジェクトの研究を改善するために使用することができ、さらに小さな変更を加えた大きなオブジェクトや小さいオブジェクトに使用できます。実験のセットアップと方法の改善と代替方法については、このセクションで詳しく説明します。

Protocol

1. 高速カメラの設定

  1. カメラの固定視野(FOV)を設定し、ピクセルからmmへの変換係数を計算します。
    1. カメラに向かわせるようにサンプルステージの中央位置に位置合わせマーカー(例えば、画像解析コードを備えた4mm側の長さマーカー)を配置します。カメラの拡大率を調整して、四角いマーカーが FOV 内に収まるようにします。マーカーがフォーカスされていることを確認し、画像をキャプチャします。
      注: 画像分析コードでは、画像のドロップレットが全 FOV の 1% 以上をカバーする必要があり、それ以外の場合はノイズとして分類されます。同様に、液滴はFOVの40%以上を占めるべきではありません。そうでなければ失敗した画像処理イベントとして識別されます。
    2. レンズの倍率をロックし、実験のバッチ中に変更されていないことを確認します。
    3. MATLAB内のアイコンをクリックして、ドロップレット影響解析ソフトウェアのグラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)をロードします。
    4. イメージ解析コードを実行します。GUI で、カメラのキャリブレーションボタンをクリックし、ステップ 1.1.1 で取得した画像を選択します。キャリブレーションの正方形のサイズを mm で入力し、[OK]をクリックします。
    5. 画面に表示される四角形を、その中にキャリブレーションの正方形が唯一のオブジェクトになるまで移動します。[OK] をクリックすると、変換係数が自動的に計算されます。自動校正に失敗した場合は、ソフトウェアガイドに従って手動でキャリブレーションを実行します。
  2. 実験システムを整列させます。
    1. 個々の液滴の分配に使用されている液体を準備します。
      1. ニードルマウントをユーザーの目の高さに配置して、読み込みやすさを可能にします。
      2. 手動でチューブをパージし、シリンジで空気を押し通して流体を取り除きます。チューブがねじれていないことと、針が安全で清潔であることを確認します。針とチューブを固定して、針が垂直になるようにします。
        注:必要に応じて、超音波浴中のエタノールでスチールニードルをきれいにします。
      3. 調査中の流体(例えば、水)でシリンジを充填し、コンピュータ制御のシリンジポンプに取り付けます。液体に泡が入らなくなるまで、シリンジポンプ(クリックしてディスペンスボタンを押したままにして)を使用して針をパージします。
      4. 注射器ポンプをセットして、個々の液滴の放出に必要な容積を分配します。
        注:代表的な結果では、平均液滴径は0.5 mL/minの分配速度と11 μLの分配された容積を使用して2.6mmでした。ポンピング速度は、液滴が重力下で形成され放出されるように十分に遅くする必要があり、これは試行錯誤によって微調整することができます。液滴の体積は14と近似することができる
        Equation 1
        ここで、Dは針径、γLGは液体-気体表面張力、ρは流体密度です。
    2. サンプル(例えば、平らなポリジメチルシロキサン[PDMS])を針の下に置き、シリンジポンプを使用して単一の液滴を分配することによって、サンプルを整列させる。ドロップレットが、目的のサンプルの領域に着地して広がっていることを確認し、必要に応じてサンプル位置を変更しない場合は、それを確認します。
      メモ:液滴の位置合わせが困難な場合は、針が針ホルダーに正しく取り付けられ、曲がっていないか確認してください。サンプルは X 軸と Y 軸に対して位置合わせされ、実験中は移動できません。
    3. カメラを揃えて焦点を合わせます。
      1. サンプルに単一の液滴を分配します。サンプルホルダーの垂直位置(Z)を、サーフェスがカメラのFOVの中心と同じレベルになるまで調整します。
      2. サンプルの液滴が FOV の中央に揃うように、カメラの水平位置 (X) を調整します。LED の垂直(Z)と水平(X)の位置をカメラの位置に合わせて調整し、光の中心が FOV の中心に表示されるようにします。液滴が焦点を合わせるように、カメラの液滴からの距離(Y)を調整します。
        注: システムは調整され、調整されます。すべての機器の位置が変更されていない場合、プロトコルを再調整せずに一時停止および再起動できます。縦方向のサンプルの整列(Z)は、さまざまな厚さのサンプルに対して繰り返す必要があります。
    4. カメラの記録条件を設定します。
      1. カメラのフレームレートを、記録するオブジェクトの最適な値に設定します。
        注:カメラの最適なフレームレート(fps)31を使用して予測できます
        Equation 2
        ここで、Nはサンプリングレート(物体として撮影された画像の数は長さスケールをカバーし、通常は10)、Vは液滴の速度、jはイメージング長スケール(例えばFOV)です。
      2. 十分な照明を保持しながら、カメラの露出時間をできるだけ小さい値に設定します。この段階では、レンズの絞りを、十分な照明を保持しながら、使用可能な最小の設定に調整します。
        注: 最小露光時間の推定値 (te) は31
        Equation 3
        ここでkは長さスケール(ピクセルのサイズなど)、PMAGは主な倍率、Vは液滴の速度です。
      3. カメラのトリガーを設定します。エンドモードトリガーを使用して、カメラが記録をバッファリングし、トリガーで停止します(例えば、ユーザーのマウスクリック)。
        メモ:自動トリガシステムを使用して、このプロセスを自動化することができます。

2. 実験の実施

  1. 実験のバッチ用にコンピュータのファイルシステムを準備します。
    1. 現在の実験バッチのムービーを保存するフォルダを作成します。このフォルダをカメラメーカーのガイドに従って、カメラソフトウェアの保存場所として設定します。キャプチャされたイメージのファイル形式が .tif であることを確認します。
    2. 画像解析 GUI の [パスの設定] ボタンをクリックし、ステップ 2.1.1 と同じフォルダを選択します。
    3. 実験のバッチのフォルダー構造を作成します。
      1. 画像解析 GUI の[フォルダを作成]ボタンをクリックし、プロンプトに従って、ドロップレットリリースの最小高さ、2)最大リリース高さ、3)各実験間の高さのステップ、および4)各高さで繰り返し実験の回数の4つの値を入力します。
        注: 衝撃速度はV = (2gh)1/2と近似することができ、gは重力による加速度、hはドロップ リリース高さです。
      2. [OK] をクリックして、[フォルダの作成] スクリプトを実行します。
        注: この実験のディレクトリに、さまざまなフォルダが作成されました。これらのフォルダは"height_xx"という名前で、xxは液滴リリースの高さです。これらの各フォルダでは、空のフォルダに繰り返しの実験のデータを格納する準備が整います。研究する新しいサーフェスまたは流体ごとにセクション 2.1 を繰り返します。
  2. 実験に必要なサーフェスを準備します。乾燥した固体表面への衝撃のために、適切な標準プロトコルで表面をきれいにし、完全に乾燥させます。
  3. ドロップレットの影響イベントを記録します。
    1. サンプルステージにサンプルを配置します。必要に応じて、サーフェスを回転させてカメラに合わせます。針を希望の液滴放出高さに移動します。
    2. カメラからのビューが遮られないことを確認し、カメラソフトウェアを使用して(画像処理時に後で使用する)画像をキャプチャして保存します。ビデオ録画を開始して、カメラが録画およびバッファリングを行う(つまり、カメラの内部メモリを埋める)ようにします。
    3. スポイトポンプを使用して、単一の液滴をサンプルに分配します(ステップ1.2.1.4)。影響イベントが完了したら、記録を停止するようにトリガーします。サンプルホルダーから表面を取り除き、適宜乾燥させます。
  4. さらに分析できるようにビデオ ファイルを準備します。
    1. ビデオをトリミングします。
      1. 適切なソフトウェア(例えば、高速カメラソフトウェア)を使用して、ビデオをスキャンして、液滴が完全にFOV内にある最初のフレームを見つけます。ビデオの開始位置をこのフレームにトリミングします。
      2. 衝撃実験中に対象の現象をキャプチャするために必要なフレーム数を進めます(例えば、通常、10,000 fpsでキャプチャされた影響には250フレームで十分です)。ビデオの終わりをこのフレームにトリミングします。
      3. ビデオを .avi ファイルとして保存し、現在の実験用バッチの対応するフォルダーへの保存パスを設定し、リリースの高さ、繰り返し番号を繰り返します。
    2. イメージ解析 GUI で、[ファイルの並べ替え] ボタンをクリックします。ステップ 2.3.2 で撮影した背景画像が画面に表示されることを視覚的に確認します。これにより、保存された最新の .avi ファイルと .tif ファイルが検出され、同時に取得されたと仮定して、同じフォルダーに移動されます。
    3. [トレースの実行] ボタンをクリックして、イメージ処理を開始します。結果の画像処理がオーバーレイされた状態でビデオが表示されます。ビデオを見て、画像処理が正しく機能していることを定性的に確認します。
      注:画像処理が完了すると、画像処理コードは最大拡散時に液滴の画像を表示します。カメラを正しく調整しないと、誤った画像処理が発生する可能性があります。必要に応じて、画像処理が成功するまでキャリブレーションを繰り返します。
    4. セクション 2.3 と 2.4 を繰り返し、このバッチですべての実験を行うために必要に応じて針の高さを調整します。
      注: 各実験用フォルダには、一連の .mat ファイルが含まれます。これらのファイルは、画像処理ソフトウェアによって抽出され、各フレームのドロップアウトライン、領域、境界ボックス、および周囲を含む、将来の分析のために保存されたデータが含まれています。

3. 生データの分析

  1. 画像解析 GUI で「データの処理」ボタンをクリックして、未処理の処理データから主要変数の計算を開始します。実験セッションの後に実行すると、ユーザーは処理する実験のバッチを含むフォルダを選択するように求められます。
  2. 1)フレームレート(fps)、2)流体密度(kg/m 3)、3)流体表面張力(N/m)、4)流体粘度(Pa·s)の4つの値を入力します。
    注: ソフトウェアは、デフォルトでフレームレート 9,300 fps、周囲の環境下での水の流体特性に設定されます。入力された値は、ウェーバーとレイノルズ数の計算に使用されます。
  3. データを videofolders.mat ファイルに保存し、.csv ファイルとしてエクスポートします。
    注: コードは、単一の実験のためにファイルprop_data.matをロードし、液滴の中心の位置を計算し、衝撃フレーム(ドロップレットの中心が減速する前の最後のフレームとして定義される)を見つけ、そして、ドロップレットの水平広がりを最大化するフレームを見つけます。保存される出力データは、衝撃速度(時間の関数として、液滴中心の垂直位置に1stの多項式フィットを使用する)、液滴の等価直径(Z軸を中心とした回転対称を仮定して液滴体積を求め、その体積36の球体の直径を求めることによって計算される)、最大スプレッドにおける液滴直径、およびインパクトウェブアーとレイノルズ数である。

Representative Results

画像からミリメートル単位の距離の変換は、既知の参照正方形を使用して達成されます。この正方形は、カメラのFOVで妨げられない必要があり、焦点を合わせる必要があります(図2A)。参照の正方形の誤った焦点(図2B)は、例えば速度などの計算された変数に系統的な誤差を生じるだろう。変換係数の計算における誤差を減らすために、参照の正方形は、できるだけ多くの FOV をカバーする必要があります。正方形の側面の長さは、カメラの解像度制限を考慮して、可能な限り高い精度を知られるべきです。

液滴識別ソフトウェアは、図 2Cに示すように、カメラに水平に提示されるサンプルの表面に依存しています。曲がったり、分解が不十分なサーフェス (図 2D) は、イメージ処理エラーを生成します。このソフトウェアは、サーフェスエッジが背景に対して鋭いコントラストを生み出す限り、水平ではない平らな表面に影響を与える液滴を分析するために使用できます。

液滴全体の拡散がソフトウェアによって追跡されるように、液滴はサンプルの中央に着陸する必要があります(図2E)。システムが正しく整列しない場合、ドロップレットは中央の位置からドリフトし、焦点が合っていない(図2F)。ドロップレットがフォーカスから外れていれば、計算されたサイズは不正確になります。この効果は、多くの場合、高さの関数として衝撃位置にドリフトを生成する表面から垂直に針を移動するために使用されるシステムの不十分なアライメントによって引き起こされます。ユーザーは、平行かつ垂直な整列を確実にするために、光学ブレッドボードシステム(または同様)を実装することが示唆される。

衝撃を与える液滴の画像エッジが鋭く見えるようにするために、利用可能な光源で可能な最短の露光時間を使用することが推奨される(2G)。カメラに対する照明パスの位置が正しくない場合、カメラの絞りや露出時間などの他の設定の調整が行われます。これは、移動液滴にファジーエッジを生成します (図 2H)

Figure 2
図2:システムのキャリブレーションが正しくない場合の一般的な問題(A)キャリブレーション四角形が正しく整列し、焦点を合わせた。(B)キャリブレーションの正方形が焦点を合わせなくため、正しくないキャリブレーション係数が生成されます。(C)サンプルサーフェスは水平で、サンプル表面と背景のコントラストが高い。(D)サンプルはカメラに対してある角度で、反射面を作り出します。(E) 液滴は、焦点面のサンプルの中心に着地します。(F)ドロップレットは、中心から離れて着地し、使用される広い開口部のために焦点を合わせていない。(G) 液滴は、露出時間が短いためシャープなエッジ(10 μs)で画像化されます。(H)最適ではない照明と露光時間(99 μs)が長いと、モーションブラーが生成されます。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

サンプルの照明と位置合わせが正しくないと、記録された画像にまぶしさと影が生じる可能性があります。これらはしばしば画像処理段階でアーティファクトを生成し、収集される高品質のデータポイントの数を減らすことができます。輝度パスが水平に整列していない場合、透明流体ではグレアが一般的です。ソフトウェアは、ビデオ画像内の液滴の全体の輪郭を追跡できるはずです(図3A)。トレースが完了しない場合、拡散液滴の長さなどの測定値が正しく表示されません(図3B)。

Figure 3
図3:ビデオフレーム番号の関数としての影響を与える液滴の長さ(インパクトフレーム= 0)。各青色のデータ ポイントは、挿入イメージに対応します。(A) 正しい照明により、ソフトウェアは、ドロップレットの輪郭全体をトレースすることができます (黄色の線)。接触点(緑十字)が正しく識別され、広がる液滴の記録された長さはフレーム数の滑らかな機能です。(B) 照明が悪いと液体にグレアが生じ、液滴の左端が正しくトレースされない。拡散液滴の記録された長さは、データの不正確さを示しています。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

補足コーディング ファイル。このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

Discussion

この方法は、システムのいくつかの部分の位置と位置合わせの制御に依存します。この方法を使用するための最小要件は、サンプル、カメラ、照明 LED を整列する機能です。カメラ センサーに光源の配置が正しくないことが一般的な問題です。光路がカメラに斜めで入ると、不要なアーティファクトが生成され、画像処理が妨げられます。ユーザーは、LEDとカメラセンサーの間にほぼ完璧な水平照明経路を達成することを目指す必要があります。正確な位置制御(例えば、マイクロメータ段階)は、この方法の側面に役立ちます。

レンズの選択は、実験に必要なFOVに依存します。一般的に利用可能な可変ズームレンズは、システムをその場で適応することができますが、多くの場合、他の問題に苦しんでいます。可変ズームレンズを使用する場合、ユーザーは実験のバッチ中に総倍率が変化しないことを確認する必要があります(システムがキャリブレーションされると、プロトコルセクション1)。この問題は、固定倍率レンズを使用することで回避できます。倍率を固定すると、レンズの種類の焦点面の位置は、サンプルに対してカメラを動かすことによって変更することができます。

システムを整列させながら、調査するサンプルと同じ厚さの空白のサンプルを使用することをお勧めします。これにより、目的のサンプルが実験前に損傷したり濡れたりするのを防がれます。実験のバッチ中にサンプルの厚さが変化する場合、システムを Z 方向に再調整する必要があります。

必要ではありませんが、コンピュータ制御の針位置システムを追加すると、方法の速度と分解能が大幅に向上します。一般的に利用可能なステッパーモーターレールシステムはマイクロメートルの正確さで針の位置を可能にする使用することができる。針のデジタル制御はまたユーザーがより大きい精密の表面に対して高さをゼロにすることを可能にする。この追加の手順により、新しいラボ セッションの開始時に実験のセットアップを正確に復元できます。

ユーザーは、高速カメラの制御ソフトウェアを使用することを学ぶことをお勧めします。最新のシステムでは、イメージ トリガーを使用できます。この方法では、カメラの内部高速電子機器を使用して、FOVの領域の変化を監視します。慎重にキャリブレーションした場合、これは、液滴が表面に影響を与えるようにカメラを自動的にトリガーするために使用することができます。この方法により、ビデオの録画後にトリミングするビデオの正しいフレームを見つけるのにかかる時間が短縮されます。

この方法は、方向依存現象の解析に複数のカメラを使用するように拡張できます。複数のカメラを使用する場合は、ハードウェアのトリガーと同期を使用することをお勧めします。ほとんどの高速カメラシステムでは、複数のカメラを同期して同じフレームレートで録画できます。共有ハードウェアトリガ(トランジスタ-トランジスタロジック(TTL)パルスなど)を使用して、ユーザは同じ実験の同時ビューを記録できます。この方法は、2つの変化する倍率で同じイベントを記録するようにさらに適合することができます。

このプロトコルは、サーフェスに影響を与える液滴に対する高速ビデオデータの迅速な収集と処理を可能にすることを目的としています。実証されているように、それは影響条件の範囲にわたって多目的である。解析コードを比較的小さな変更を加えると、さらにデータを提供したり(時間依存や飛散プロファイルなど)、異なる影響形状を調査したりすることが可能です。さらなる改善には、関心のあるキーフレームを含むようにビデオの自動トリミングが含まれる可能性があります。このステップは、針の高さの自動化と並んで、バッチビデオを完全に自動で収集することを可能にし、ユーザーが影響の間でサンプルを変更する必要があります。

Disclosures

著者らは開示するものは何もない。

Acknowledgments

この作品は、ニュージーランド王立協会が運営するマースデン基金によって支援されました。

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.

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液滴衝撃の高スループット解析
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Broom, M. A. J., Willmott, G. R. High Throughput Analysis of Liquid Droplet Impacts. J. Vis. Exp. (157), e60778, doi:10.3791/60778 (2020).More

Broom, M. A. J., Willmott, G. R. High Throughput Analysis of Liquid Droplet Impacts. J. Vis. Exp. (157), e60778, doi:10.3791/60778 (2020).

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