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Este protocolo permite a coleta eficiente de imagens experimentais de alta velocidade de impactos de queda líquida e uma análise rápida desses dados em lotes. Para agilizar esses processos, o método descreve como calibrar e configurar aparelhos, gerar uma estrutura de dados adequada e implantar um script de análise de imagem.
Estudos experimentais de impactos de queda líquida em superfícies são frequentemente restringidos em seu escopo devido à grande variedade de possíveis parâmetros experimentais, como propriedades materiais, condições de impacto e configurações experimentais. Compondo isso, os impactos de queda são frequentemente estudados usando fotografia de alta velocidade rica em dados, de modo que é difícil analisar muitos experimentos de forma detalhada e oportuna. O objetivo deste método é permitir um estudo eficiente dos impactos das gotículas com fotografia de alta velocidade, utilizando uma abordagem sistemática. O equipamento é alinhado e calibrado para produzir vídeos que podem ser processados com precisão por um código de processamento de imagem personalizado. Além disso, a configuração da estrutura do arquivo e o fluxo de trabalho descritoaqui garantem eficiência e organização clara do processamento de dados, o que é realizado enquanto o pesquisador ainda está no laboratório. O método de processamento de imagem extrai o contorno digitalizado da gotícula impactante em cada quadro do vídeo, e os dados processados são armazenados para análise suplementar conforme necessário. O protocolo pressupõe que uma gotícula é liberada verticalmente gravidade, e o impacto é gravado por uma câmera visualizando de lado com a gota iluminada usando a sombra. Muitos experimentos semelhantes envolvendo análise de imagens de eventos de alta velocidade poderiam ser abordados com pequenos ajustes no protocolo e no equipamento utilizado.
Os impactos da queda líquida nas superfícies são de grande interesse tanto para a compreensão dos fenômenos fundamentais1 quanto para os processos industriais2. Os impactos da queda têm sido estudados há mais de 100 anos3, mas muitos aspectos ainda estão para ser totalmente investigados. A fotografia de alta velocidade é quase universalmente usada para estudos de impactos de queda4 porque fornece dados ricos e acessíveis que permitem que medições analíticas sejam feitas com boa resolução de tempo. Os resultados de um impacto de queda em uma superfície sólida5,6,7 variam de simples deposição atérespingos 8. Os impactos em superfícies superhidrofóbicas são frequentemente estudados, pois podem gerar resultados particularmente interessantes, incluindo quedade9,10,11,12. O protocolo descrito aqui foi desenvolvido para estudar os impactos da gota d'água em superfícies de polímeros com padronização de microescala e, em particular, a influência do padrão nos desfechos de impacto de queda13,14.
O resultado de um experimento de impacto de queda pode ser afetado por uma grande variedade de variáveis possíveis. O tamanho e a velocidade da queda podem variar, juntamente com propriedades fluidas como densidade, tensão superficial e viscosidade. A queda pode ser newtoniana15 ou não-newtoniano16. Uma grande variedade de superfícies de impacto tem sido estudada, incluindo superfícies líquidas7,17,sólidas18e elásticas19. Várias configurações experimentais possíveis foram descritas anteriormente por Rein et al.17. A gota pode tomar diferentes formas. Pode ser oscilante, rotativo ou impacto em um ângulo para a superfície. A textura da superfície e fatores ambientais, como a temperatura, podem variar. Todos esses parâmetros tornam o campo de impactos de gotículas extremamente amplo.
Devido a essa grande variedade de variáveis, estudos de fenômenos dinâmicos de umectação líquida são muitas vezes limitados a se concentrar em tópicos relativamente específicos ou estreitos. Muitas dessas investigações utilizam um número moderado de experimentos (por exemplo, 50-200 pontos de dados) obtidos a partir de vídeos de alta velocidade processados manualmente10,20,21,22. A amplitude desses estudos é limitada pela quantidade de dados que podem ser obtidos pelo pesquisador em um período razoável de tempo. O processamento manual de vídeos exige que o usuário realize tarefas repetitivas, como medir o diâmetro das gotículas impactantes, muitas vezes alcançadas com o uso de software de análise de imagem (Fiji23 e Tracker24 são escolhas populares). A medida mais utilizada para caracterizar impactos de queda é o diâmetro de uma queda de propagação25,26,27,28.
Devido a melhorias no processamento de imagens, os métodos automáticos auxiliados por computador estão começando a melhorar a eficiência da coleta de dados. Por exemplo, algoritmos de análise de imagem para medição automática do ângulo de contato29 e tensão superficial usando o método de queda pendente30 estão agora disponíveis. Muito mais ganhos de eficiência podem ser feitos para a fotografia de alta velocidade de impactos de queda, que produz filmes compostos por muitas imagens individuais para análise, e de fato alguns estudos recentes começaram a usar análise automatizada15,18, embora o fluxo de trabalho experimental não tenha mudado claramente. Outras melhorias no projeto experimental para experimentos de impacto de queda surgiram de avanços em fontes de luz LED disponíveis comercialmente, que podem ser acopladas a câmeras de alta velocidade através da técnica de shadowgraph31,32,33,34.
Este artigo descreve um método padronizado para captura e análise de filmes de impacto de queda. O objetivo principal é permitir a coleta eficiente de grandes conjuntos de dados, que devem ser geralmente úteis para a grande variedade de estudos de impacto de queda descritos acima. Usando este método, o contorno digitalizado e resolvido pelo tempo de uma queda impactante pode ser obtido para ~100 experimentos por dia. A análise calcula automaticamente os parâmetros de impacto das gotículas (tamanho, velocidade, números de Weber e Reynolds) e o diâmetro máximo de disseminação. O protocolo é diretamente aplicável para quaisquer parâmetros básicos de gotículas (incluindo velocidade líquida, de tamanho e impacto), material de substrato ou condições ambientais. Estudos que escaneiam uma grande variedade de parâmetros experimentais podem ser conduzidos em um prazo relativamente curto. O método também incentiva estudos de alta resolução, abrangendo uma pequena gama de variáveis, com múltiplos experimentos de repetição.
Os benefícios deste método são fornecidos pelo experimento padronizado, e uma estrutura de dados e fluxo de trabalho claro. A configuração experimental produz imagens com propriedades consistentes (espacial e contraste) que podem ser passadas para um código de análise de imagem personalizado (incluído como um Arquivo de Codificação Suplementar que é executado no MATLAB) para o processamento imediato de vídeos gravados imediatamente após o experimento. A integração do processamento e aquisição de dados é um dos principais motivos para a melhoria da velocidade geral de coleta de dados. Após uma sessão de aquisição de dados, cada vídeo foi processado e todos os dados brutos relevantes são armazenados para análise posterior sem exigir o reprocessamento do vídeo. Além disso, o usuário pode inspecionar visualmente a qualidade de cada experimento imediatamente após sua realização e repetir o experimento, se necessário. Uma etapa inicial de calibração garante que a configuração experimental possa ser reproduzida entre diferentes sessões de laboratório com boa precisão.
Presume-se que para implementar este método o usuário tenha acesso a uma câmera de alta velocidade organizada para que ele visualize a superfície de um ponto de vista horizontal (lateral). Uma representação esquemmática deste arranjo é mostrada na Figura 1, incluindo a definição de eixos cartesianos. O sistema deve ter a capacidade de posicionar precisamente a câmera e a amostra em três dimensões (X, Y e Z). Um método de shadowgraph é implementado para iluminar a gota e é colocado ao longo do caminho óptico da câmera. O sistema deve usar um sistema de iluminação LED de alta qualidade (DC) de alta qualidade (incluindo uma lente condensador a collimação) que pode ser movido nas direções X e Z para alinhar o caminho óptico com a câmera. Presume-se também que o usuário tenha acesso a uma bomba de seringa que possa programar para produzir gotículas individuais de volume desejado quando conectada a uma determinada agulha35. A gotícula cai a gravidade de modo que sua velocidade de impacto é controlada pela posição da agulha acima da superfície. Embora essa configuração seja bastante genérica, a Tabela de Materiais lista equipamentos específicos utilizados para obter os resultados representativos, e observa algumas possíveis restrições impostas pela escolha dos equipamentos.
Figura 1: Representação esquemática da configuração experimental mínima. Uma câmera de alta velocidade é posicionada para gotículas de imagem que impactam verticalmente em uma amostra de lado a lado. Uma fonte de luz LED está alinhada com a linha de visão da câmera para a sombreia. Uma agulha é usada para a produção individual de gotículas, e eixos cartesianos são definidos. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
A descrição do método é focada na medição das bordas das gotículas líquidas à medida que caem e impactam. As imagens são obtidas do ponto de vista comumente usado. É possível investigar a disseminação de gotículas de vistas laterais e inferiores usando duas câmeras de alta velocidade13,14, mas a visão de baixo para cima não é possível para materiais opacos, e uma visão de cima para baixo produz complicações de alinhamento. O fluxo de trabalho básico poderia ser usado para melhorar a pesquisa de quaisquer objetos pequenos (2-3 mm de diâmetro) que impactem superfícies, e poderia ser usado para objetos maiores ou menores com outras pequenas alterações. Melhorias e alternativas à configuração experimental e ao método são consideradas ainda mais na seção de discussão.
1. Configuração da câmera de alta velocidade
2. Realização de experimentos
3. Análise de dados brutos
A conversão de distâncias medidas de imagens em pixels para milímetros é alcançada com o uso de um quadrado de referência conhecido. Este quadrado deve ser desobstruído no FOV da câmera, e em foco(Figura 2A). O foco incorreto do quadrado de referência (Figura 2B) produzirá um erro sistemático nas variáveis calculadas, por exemplo, velocidade. Para reduzir o erro no cálculo do fator de conversão, o quadrado de referência deve cobrir o máximo possível do FOV. O comprimento lateral do quadrado deve ser conhecido como uma precisão tão alta quanto possível, dado o limite de resolução da câmera.
O software de identificação de gotículas depende da superfície da amostra ser apresentada horizontalmente à câmera, como mostra a Figura 2C. Superfícies dobradas ou mal resolvidas(Figura 2D) produzirão erros de processamento de imagem. O software pode ser usado para analisar gotículas que impactam superfícies planas que não são horizontais, desde que a borda da superfície produza um contraste acentuado contra o fundo.
Para garantir que toda a gota se espalhe pelo software, a gotícula deve pousar no centro da amostra(Figura 2E). Se o sistema estiver incorretamente alinhado, a gotícula pode derivar da posição central e ficará fora de foco(Figura 2F). Se a gota estiver fora de foco, o tamanho calculado estará incorreto. Esse efeito é frequentemente causado pelo mau alinhamento do sistema usado para mover a agulha verticalmente para longe da superfície, o que produzirá uma deriva na localização do impacto em função da altura. Sugere-se que o usuário implemente um sistema óptico de prancha (ou similar) para garantir o alinhamento paralelo e perpendicular.
Para garantir que as bordas das bordas da gota impactante pareçam nítidas, sugere-se que o menor tempo de exposição possível com a fonte de luz disponível deve ser usado (Figura 2G). O alinhamento incorreto do caminho de iluminação em relação à câmera muitas vezes leva ao ajuste de outras configurações, como a abertura da câmera e o tempo de exposição. Isso produz uma borda difusa para a gotícula de viagem(Figura 2H)
Figura 2: Problemas comuns com calibração incorreta do sistema. (A)Quadrado de calibração corretamente alinhado e focado. (B) Quadrado de calibração fora de foco, produzindo fator de calibração incorreto. (C) A superfície da amostra é horizontal e fornece um alto contraste entre a superfície da amostra e o fundo. (D) A amostra está em um ângulo para a câmera, produzindo uma superfície reflexiva. (E) Droplet pousa no centro da amostra no plano de foco. (F) Droplet aterrissa fora do centro e não está em foco devido à abertura ampla utilizada. (G) Uma gotícula é bordada com bordas afiadas devido a um curto tempo de exposição (10 μs). (H) A iluminação sub-ótima e um tempo de exposição mais longo (99 μs) produzem desfoque de movimento. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
A iluminação incorreta e o alinhamento da amostra podem produzir brilho e sombras nas imagens gravadas. Estes frequentemente produzem artefatos nas fases de processamento de imagens, o que pode reduzir o número de pontos de dados de boa qualidade coletados. O brilho é comum para fluidos transparentes se o caminho de iluminação não estiver alinhado horizontalmente. O software deve ser capaz de rastrear todo o contorno da gotícula nas imagens de vídeo (Figura 3A). Se o traço não for concluído, os valores medidos, como o comprimento da gotícula de espalhamento, estarão incorretos (Figura 3B).
Figura 3: Comprimento de uma gotícula impactante em função do número do quadro de vídeo (quadro de impacto = 0). Cada ponto de dados azul corresponde às imagens de inset. (A)A iluminação correta permite que o software rastreie todo o contorno da gotícula (linha amarela). Os pontos de contato (cruzes verdes) são corretamente identificados, e o comprimento registrado da gotícula de propagação é uma função suave do número do quadro. (B) A má iluminação produz brilho no líquido e a borda esquerda da gotícula não é rastreada corretamente. O comprimento registrado da gotícula de disseminação demonstra imprecisões nos dados. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Arquivo de codificação suplementar. Clique aqui para baixar este arquivo.
Este método depende do controle da posição e alinhamento de várias partes do sistema. Um requisito mínimo para usar este método é a capacidade de alinhar a amostra, câmera e LED de iluminação. O alinhamento incorreto da fonte de luz ao sensor da câmera é um problema comum. Se o caminho da luz entrar na câmera em um ângulo, artefatos indesejados são produzidos e dificultam o processamento da imagem. O usuário deve procurar alcançar um caminho de iluminação horizontal quase perfeito entre o LED e o sensor da câmera. Controles precisos de posicionamento (por exemplo, estágios de micrômetros) são úteis para este aspecto do método.
A escolha da lente depende do FOV necessário para o experimento. Embora as lentes de zoom variável comumente disponíveis permitam que o sistema seja adaptado na hora, eles muitas vezes sofrem de outros problemas. Se utilizar lentes de zoom variáveis, o usuário deve certificar-se de que a ampliação total não muda durante um lote de experimentos (uma vez que o sistema está calibrado, seção de protocolo 1). Este problema pode ser evitado usando lentes de ampliação fixas. Com a ampliação fixada, a posição do plano focal de qualquer tipo de lente pode ser alterada movendo a câmera em relação à amostra.
Ao alinhar o sistema é aconselhável usar uma amostra em branco da mesma espessura que as amostras a serem investigadas. Isso impede que as amostras de interesse sejam danificadas ou molhadas antes dos experimentos. Se a espessura da amostra mudar durante um lote de experimentos, então o sistema precisa ser realinhado na direção Z.
Embora não seja necessário, a adição de um sistema de posicionamento de agulha controlado por computador pode aumentar consideravelmente a velocidade e a resolução do método. Sistemas de trilhos de esteira comumente disponíveis podem ser usados que permitem o posicionamento da agulha com precisão de micrômetros. O controle digital da agulha também permite ao usuário zerar a altura relativa à superfície com maior precisão. Esta etapa adicional garante que a configuração experimental possa ser restaurada com precisão no início de uma nova sessão de laboratório.
É aconselhável que o usuário aprenda a usar o software de controle para a câmera de alta velocidade. A maioria dos sistemas modernos pode usar um gatilho de imagem. Este método usa a eletrônica interna de alta velocidade da câmera para monitorar uma área do FOV para mudanças. Se calibrado cuidadosamente, isso pode ser usado para acionar a câmera automaticamente à medida que a gotícula impacta a superfície. Este método reduz o tempo gasto para encontrar os quadros corretos do vídeo para cortar depois que um vídeo é gravado.
Este método pode ser expandido para usar mais de uma câmera para análise de fenômenos direcionalmente dependentes. Se usar várias câmeras, é aconselhável que o usuário use acionamento e sincronização de hardware. A maioria dos sistemas de câmeras de alta velocidade permitem a sincronização de várias câmeras para gravar na mesma taxa de quadros. Usando um gatilho de hardware compartilhado (por exemplo, o pulso de lógica transistor-transistor transistor (TTL), o usuário pode registrar visualizações simultâneas do mesmo experimento. Este método poderia ser ainda mais adaptado para registrar o mesmo evento em duas ampliações variadas.
Este protocolo visa permitir a coleta e o processamento rápido de dados de vídeo de alta velocidade para gotículas que impactam superfícies. Como demonstrado, é versátil sobre uma série de condições de impacto. Com alterações relativamente pequenas no código de análise, poderia ser estendido para fornecer dados adicionais (por exemplo, dependência de tempo e perfis de respingos) ou para estudar diferentes geometrias de impacto. Outras melhorias podem envolver o corte automático de vídeos para incluir os quadros-chave de interesse. Esta etapa, juntamente com a automação da altura da agulha, permitiria que os vídeos em lote fossem coletados de forma totalmente automática, exigindo apenas que o usuário mudasse a amostra entre os impactos.
Os autores não têm nada para revelar.
Este trabalho foi apoiado pelo Fundo Marsden, administrado pela Sociedade Real da Nova Zelândia.
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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