PARTICLE ENCAPSULATION AND DETECTION BASED ON NON-NEWTONIAN MICRODROPLETS
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摘要: 微流控液滴封装技术可将单个或者多个颗粒物封装到微尺度液滴, 具有细胞培养、药物可控释放和微量成分分析等重要生物医学应用, 而这些应用往往涉及多相混合的复杂非牛顿流体. 目前制备尺寸均匀的非牛顿微液滴并实现高效率单粒子封装仍较难实现. 针对该问题, 首先基于流动聚焦微通道和聚合物溶液开展非牛顿液滴生成实验, 系统探究不同非牛顿性质对液滴生成模态的影响, 指出兼具剪切稀化与弹性效应的聚合物溶液可在射流模态下实现高单分散性液滴的稳定生成. 在此基础上, 结合惯性-黏弹性粒子排序, 实现了封装率超过58%的单粒子封装, 突破了传统单粒子封装的泊松限制. 最后, 进一步构建了粒子封装率自动检测模型, 验证了其在单液滴与多液滴场景下粒子封装率高精度检测的有效性. 综上, 研究结果不仅一定程度上拓展对于液滴微流控基础理论的认识, 还充分验证了射流模态下非牛顿液滴稳定生成用于单粒子封装策略的可行性和优越性, 可为优化基于非牛顿微液滴的粒子封装技术及开发一体化装置提供一定参考.Abstract: Microfluidic droplet encapsulation technology can encapsulate single particle or multiple particles into microscale droplets. It has important biomedical applications such as cell culture, controlled drug release, and trace component analysis, and most of these practical applications involve complex non-Newtonian fluids with multiple phases. At present, it is still difficult to prepare non-Newtonian microdroplets with uniform size and achieve high-efficiency single particle encapsulation with these non-Newtonian microdroplets. In order to address this problem, we first conducted the experiments of non-Newtonian droplet generation and particle encapsulation based on flow-focusing microchannel and polymer solution, and systematically explored the effects of different non-Newtonian properties on droplet generation modes. It was pointed out that the polymer solutions with both shear thinning and elastic effects can realize stable generation of highly monodisperse droplets in jetting mode. On this basis, we combined this stable generation of highly monodisperse droplets in jetting mode with the inertia-viscoelastic particle sorting, and achieved high-efficiency single-particle encapsulation that overcomes the Poisson limitation of single particle encapsulation using traditional methods. Finally, we constructed an automatic detection model of particle encapsulation rate to achieve high-precision detection of the encapsulated particles in both single droplet and multi-droplet scenarios. To sum up, the research results of this paper not only expand the understanding of the basic theory of droplet microfluidic technology to a certain extent, but also fully verify the feasibility and superiority of the strategy of stable generation of non-Newtonian droplet in jetting mode for single-particle encapsulation, which can provide certain reference for optimizing the particle encapsulation technology based on non-Newtonian microdroplet and developing the corresponding integrated device.
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引 言
作为一种将微流控芯片技术与液滴技术相结合的新兴技术, 液滴微流控技术具有更高的实验效率和更精确的操作控制能力[1-3]. 液滴微流控技术可以实现液滴精确控制, 实现液滴之间的快速混合和反应[4-6], 液滴作为反应容器, 可以容纳多种物质以及微小颗粒, 在高速流动的微通道中可以实现高通量的分析和检测[7]. 液滴微流控技术可以应用于生物医学研究中更复杂的微观实验操作和分析[8], 尤其是在高通量单细胞分析实验和材料合成等相关应用中承担重要角色. 单细胞的排列、分离和隔离, 药物与细胞[9]的共封装, 是液滴微流控技术应用的关键步骤.
众所周知, 微流控液滴封装技术存在一个基本限制[10-11]: 泊松限制. 悬浮在离散相中的微粒或细胞封装过程中是随机的接近封装区, 导致每个液滴中的粒子或细胞数量的不确定性, 液滴封装粒子数量往往成正态分布, 单粒子的封装率一般为20% ~ 35%. 泊松分布的存在限制了微流控封装技术的进一步发展. 近年来, 研究者尝试开发各种各样主动或被动的方法去摆脱泊松限制, 从而提高液滴封装效率. 例如使用惯性排序以及使用激光干扰细胞封装等. Kemna等[12]通过设计螺旋通道引入迪恩力, 实现了粒子的有序排列, 从而提高封装率. 然而, 随着流量条件的改变, 会有多个平衡位置出现, 不利于单粒子封装. Harrington等[10]设计了双螺旋结构, 将迪恩夹带应用于细胞与微粒, 通过定义不同的体积比来实现有效共封装, 并调节体积比缩放以确定最佳封装条件. 螺旋结构存在的主要问题是迪恩力会将粒子的平衡位置推向边缘, 沿着通道边缘运动的粒子在封装区会受到液滴头内部流场的影响卷入通道中心, 从而影响封装效果. Edd等[13]在高纵横比通道下严格控制粒子有序化的附加程度, 使其产生精确交错的纵向间隔的两个液滴列, 并结合复杂的光学设备实现了细胞及微粒受控的高效封装. 然而, 这种方法缺乏稳健性且容易破坏细胞活性, 难以满足细胞封装的生物相容性要求.
需要指出的是, 现有实验研究大多使用牛顿流体, 而在实际生物医学应用中的流体介质往往具有明显的非牛顿性质, 如剪切稀化和黏弹性等[14-16]. 与牛顿流体相比, 非牛顿性质的引入会影响液滴生成的模态[17-18]. 由于流量条件以及流体性质的不同, 常见的液滴微流控生成通道中存在5种基本的液滴生成模式: 挤压[19-21]、滴流[22]、射流[19,23]、尖端流[24]及尖端多液滴破碎模态[25]. 了解非牛顿液滴生成模态是稳定制备高单分散性非牛顿液滴的前提条件, 而单分散性是保证液滴封装环境均一的关键环节. 在保证单分散液滴生成的基础上, 若可实现粒子或细胞在离散相中有序排列, 有望大幅提高封装效率[26].
在微流控平台实现微粒的高效封装之后, 封装率的检测也是应用中的重要环节. 传统的液滴封装率以手动计算为主. 基于液滴微流控技术的粒子封装具有高通量特点, 这使得数据量较为庞大, 且液滴密集以及图片大小和清晰度等问题无疑会为手工计算增加难度. 通过图像处理实现粒子封装率的自动计算应是解决之道. 现有算法包括卷积神经网络[27]、YOLO[28]和DETR[29]等. 其中, 卷积神经网络适用于处理图像特别是图像识别; YOLO算法检测速度非常快, 但对相互靠近的物体, 以及很小的群体检测效果不好; DETR算法简化了目标检测的网络架构, 但需要更长的训练时间来收敛. 新近发展的Deformable DETR算法[30]结合了DETR算法的图上检测能力, 也解决了收敛速度慢和特征空间分辨率有限的问题, 有望应用于复杂场景下粒子的封装率检测.
基于上述分析, 本文旨在发展基于非牛顿微液滴的粒子封装及检测技术. 首先, 基于流动聚焦微通道和聚合物溶液开展非牛顿液滴生成实验, 研究不同非牛顿液滴生成模态. 其次, 选取兼具剪切稀化与弹性效应的非牛顿流体, 结合粒子惯性-黏弹性排序, 探索不同流量条件和不同液滴生成模态下粒子封装效率. 最后, 建立Deformable DETR粒子封装检测模型, 实现了粒子封装的高精度检测. 研究结果可在一定程度上拓展对于液滴微流控基础理论的认识, 为优化基于非牛顿微液滴的粒子封装技术提供一定参考.
1. 材料和方法
1.1 流体配置
实验选取橄榄油作为连续相流体, 其密度和黏度分别为0.92 g/cm3和78 mPa·s; 选取3种聚合物溶液作为离散相流体, 分别为聚环氧乙烷水溶液(polyethylene oxide, PEO)、聚乙烯吡咯烷酮水溶液(polyvinylpyrrolidone, PVP)、黄原胶水溶液(xanthan gum, XG). 离散相的牛顿流体对比项选用甘油-水混合液(glycerin-water, GW, 60 wt.%). 所使用聚合物均购买自西格玛-奥德里奇公司, 配置时未做其他处理. 聚合物溶液采用回旋振荡器以100 r/min的速率混合1 ~ 2 d; 甘油-水混合液直接按照配比质量分数加入去离子水, 充分摇混即可. 所有配置溶液静置6 h以上再进行后续实验.
含粒子的溶液配置时, 将50 mg/mL直径为20 μm的聚苯乙烯微球(CV 3.1%, 中科雷鸣) 添加到离散相溶液中, 装入密封容器中进行混匀, 使用工作频率为40 kHz, 功率为100 W的超声清洗机(KQ-100 DE, 昆山超声仪器)对装载粒子的离散相溶液进行隔水超声处理, 避免粒子聚团, 配置成粒子浓度为0.5 wt.%的离散相溶液.
实验所涉及聚合物溶液的流变性质使用锥板流变仪(physica MCR301, Anton Parr GmBH, 50 mm, 0.3 rad)测量. 如图1 展示了3种不同浓度非牛顿流体的流变测量结果. 其中, XG溶液以及PEO溶液的黏度随剪切应变率的增加而减小, 剪切稀化强度随浓度的增加而增加(图1(a)和图1(b)); PVP溶液的黏度不随剪切应变率变化, 随浓度的增加而增加(图1(c)). 此外, PVP溶液与PEO溶液表现出一定弹性效应. 图1(d)展示了2 wt.% PVP的储能模量与损耗模量(G', G'')随角频率的变化.
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图 1 聚合物溶液黏度与弹性模量的测量结果Figure 1. Measured results of viscosity and elastic modulus of the polymer solutions1.2 芯片设计与加工
图2展示了本研究所设计的芯片结构示意图, 微通道的宽度(W)和深度(H)均为 100 µm. 矩形结构尽可能减少壁面对液滴生成的影响, 并且可以基于二维图像合理地分析液滴生成过程[31]. 在粒子封装过程中, 为尽可能避免粒子分布受入口切面的影响, 将入口与出口孔径设计为800 µm. 粒子在通道中杂乱排列, 使得被封装的粒子具有随机性, 使粒子封装存在基本的泊松限制, 在离散相前端通道设计蛇形通道, 蛇形通道的单程长度L1 = 4 mm, 主通道长度L = 2 cm为粒子平衡提供空间距离. 为简化连续相输入控制, 将两侧连续相通道在外侧合并成一个主入口. 主入口的连续相和离散相的流量分别用 Qc 和 Qd表示. 可知, 连续相两侧通道流量各为Qc/2.
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图 2 芯片结构示意图及几何参数Figure 2. Schematic diagram of the chip structure and the geometric parameters微流控芯片实物如图3所示. 芯片是基于标准软光刻技术, 采用聚二甲基硅氧烷(polydimethylsiloxane, PDMS)制备. 所使用的SU8-3050掩模委托中国苏州中芯启恒公司加工. 将PDMS与固化剂按10: 1的比例配置并使用玻璃棒搅拌, 直至混合液中充满小气泡, 放入真空容器中脱气之后在掩模板上浇铸, 在真空容器中进行二次脱气后放入70 °C干燥箱中烘烤2 h. 烘烤结束之后, 将固化好的PDMS模块剥离掩模板, 使用切割器PDMS分割出所需模块, 用外径1 mm的打孔器在入口和出口处打孔, 然后将PDMS模块氧等离子体键合(PC-6S, 北京嘉润万丰)到玻璃显微镜载玻片(25 mm × 75 mm)上, 使用聚乙烯管(smiths medical, 内径 0.38 mm; 外径1.09 mm)连接芯片入口与注射器上的25 G针头, 连接周围使用专用胶(道康宁3145)进行加固.
1.3 实验操作及数据处理
微流控芯片固定在倒置显微镜(奥利巴IX73, 日本)载物台上, 使用高精度流量泵驱动(哈佛Elite 11, 美国)两个1 mL注射器分别将离散相和连续相流体以恒定流量通入微通道中. 两相流体在流动聚焦结构处相遇, 在合适流量条件下, 连续相橄榄油剪切离散相聚合物溶液形成微液滴. 实验中的流量通过流量泵调节, 流量参数直接读取即可. 本实验的流量为Qd = 10 ~ 100 μL/h, Qc = 100 ~ 3000 μL/h. 液滴生成及粒子封装过程通过高速相机以2000帧/秒的速度记录(CP70-1-M-1000, 德国). 所有实验均在室温下进行. 图4展示了液滴检测及封装率计算模型. 本文验证了其在单液滴与多液滴场景下粒子封装率高精度检测的有效性, 具体过程在后续结果与讨论部分详述.
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图 4 液滴检测及封装率计算模型及工作流程Figure 4. Calculation model and the working procedures of droplet detection and encapsulation rate calculation2. 结果与讨论
2.1 非牛顿液滴的生成模态
图5是牛顿流体60 wt.% GW溶液在橄榄油中生成的液滴, 图5(a) ~ 图5(g)流量分别为Qd = 20 μL/h, Qc = 100 ~ 3000 μL/h. 随着连续相流量的增大, 液滴尺寸减小, 液滴由挤压模态转变为滴流模态(图5(a) ~ 图5(d)), 这个过程伴随卫星液滴的生成. 继续增大连续相流量, 产生了不同的现象(图5(e) ~ 图5(g)), 液滴不是单独生成而是一次性生成一组并且以稳定的周期生成, 这个阶段为多液滴破碎模态. 在这个模态中发现随着流量变化会出现液滴尺寸的突增(图5(e) ~ 图5(f))以及组内液滴数的增加, 往往首液滴尺寸的增加会伴随一组更小液滴串(图5(f)中框选部分), 主要原因在于小液滴串分散了液滴生成过程中的剪切压力. 之后随着连续向流量的增加(图5(g)), 液滴恢复到以一组的方式周期性生成, 组内液滴数量增多, 液滴尺寸服从几何级数分布. 图5(h)为Qd = 50 μL/h, Qc = 3000 μL/h流量条件下, 观察到尖端破碎的过程, 生成的液滴尺寸微小且均一, 并且没有卫星液滴的生成. 作为牛顿流体, 60 wt.% GW溶液在现有实验条件下液滴生成模态: 挤压、滴流、多液滴破碎以及尖端流模态.
在离散相中添加高分子可显著流体流变性质(图1), 并改变液滴生成模态. 图6 ~ 图8展示了具有与60 wt.% GW溶液相似黏度但不同非牛顿性质的高分子水溶液在相同的流动聚焦微通道中的液滴生成. 图6展示了具有单一剪切稀化效应的0.01 wt.% XG溶液在橄榄油中的液滴生成, 流量条件为Qd = 20 μL/h, Qc = 100 ~ 2500 μL/h. 随着连续相流量的扩大, 0.01 wt.% XG液滴生成表现出挤压到滴流模态转变, 液滴生成过程中始终伴随卫星液滴的产生. 此外, 在较大流速条件, 可观察到独立的液滴串珠及液滴尺寸突增的现象.
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图 5 60 wt.% GW溶液的液滴生成实验图Figure 5. Experimental image of droplet generation of 60 wt.% GW solution![]()
图 6 具有单一剪切稀化的0.01 wt.% XG溶液的液滴生成实验图Figure 6. Experimental image of droplet generation of 0.01 wt.% XG solution with sole effect of shear thinning图7展示了具有单一弹性的2 wt.% PVP溶液在橄榄油中的液滴生成. 图7(a) ~ 图7(e)的流量条件为Qd = 20 μL/h, Qc = 100 ~ 2000 μL/h. 随着连续相流量的增加液滴从挤压模态转换为滴流模态, 弹性效应使得液桥减薄成细丝后断裂成大量卫星液滴, 与牛顿流体60 wt.% GW溶液及剪切稀化流体0.01 wt.% XG溶液均有差别. 随着连续相流量的增大, 在图7(e)中也观察到液滴尺寸的突增. 与前两者不同的是, 前端用于分散压力的液滴串用液丝相连, 这与PVP溶液的弹性效应密切相关. 图7(g)与图7(h)是2 wt.% PVP溶液在Qd = 30 μL/h, Qc分别为3600与4500 μL/h时表现出的多液滴破碎与尖端流模态. 不同于60 wt.% GW溶液的液滴生成现象, PVP溶液条件下生成的液滴与细丝相连, 且兼具射流模态的特征, 其模态转换需要更高的流量条件.
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图 7 具有单一弹性效应的2 wt.% PVP溶液的液滴生成实验图Figure 7. Experimental image of droplet generation of 2 wt.% PVP solution with a single elastic effect图8为0.4 wt.% PEO溶液在橄榄油中以流速为20 μL/h生成液滴的过程, 0.4 wt.% PEO溶液兼具剪切稀化与弹性效应. 图8(a) ~ 图8(d)的流量条件为Qd = 20 μL/h, Qc = 100 ~ 1500 μL/h, 随着连续相流量的增加, 生成液滴过程中形成液丝到断裂成卫星液滴的过程明显增长, 过程中液丝拉长, 卫星液滴显著增多. 随着连续相流量的增加, 液滴从挤压、滴流、中间流到典型的射流模态. 这里中间流定义为液滴生成且液桥未完全分解成卫星液滴, 与下一个液滴头相连的现象(图8(c)). 图8(d)连续相流量增大到一定程度, 液桥呈现不断裂且演变成高度延伸的圆柱形液丝, 后端形成极小的液滴, 卫星液滴消失. 这是PEO溶液区别于其他流体呈现出典型的射流模态.
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图 8 兼具剪切稀化与弹性效应的0.4 wt.% PEO溶液的液滴生成实验图Figure 8. Experimental image of droplet generation of 0.4 wt.% PEO solution with shear thinning and elastic effects2.2 基于PEO溶液的粒子封装
根据2.1节中的实验结果显示兼具剪切稀化与弹性效应的PEO溶液可以在射流模态下生成稳定的液滴, 且无卫星液滴伴随. 进一步考察了不同浓度PEO溶液的液滴生成情况. 图9为不同浓度PEO溶液条件下生成液滴尺寸D随着毛细数Cac变化规律. 其中, 误差带为同种工况下多个液滴尺寸的标准差, 用于表征液滴单分散性. 液滴尺寸的骤降表示液滴生成模态转为射流模态. 可以发现, 0.1 wt.% PEO液滴在现有实验范围内未出现射流模态, 0.4 wt.% PEO条件下液滴生成的射流模态下整体单分散性较差. 相较而言, 更高浓度的1 wt.% PEO条件下, 液滴生成可在更小的Cac下转化为射流模态, 生成的液滴尺寸更小且单分散性较好, 有利于后续粒子封装.
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图 9 不同浓度PEO溶液下液滴尺寸变化规律图Figure 9. Size variation pattern of droplets in the case of PEO solutions at different concentrations此外, 层流模式下通道内流动的流速呈抛物线状, 即通道中心的流速最快, 而通道壁附近的流体流动由于黏性力的阻碍作用, 逐渐降低至壁面处0流速. 通道中心的高流动剪切率导致剪切稀化流体的黏度降低, 与流速形成正向反馈, 通道两侧速度梯度增大, 最终促使粒子排列在通道中心平衡位置. 同时, 流体中的弹性效应使得流体具有恢复形变的能力, 这进一步有助于将粒子平衡在通道中心位置. 因此, 在较大的剪切稀化和弹性共同作用下, 可以更好地控制粒子在微通道中的平衡位置.
将粒子浓度为50 mg/mL直径为20 μm的聚苯乙烯微球添加到1 wt.% PEO溶液中, 配置成粒子浓度为0.5 wt.%的离散相溶液用于开展粒子封装实验. 在蛇形微通道中, 当离散相流量达到10 μL/h或更高时, 观察到粒子排序现象. 图10蓝色箭头指示从左到右为流体流动方向, 可以观察到在前3个蛇形通道中粒子随机分布在通道中, 直到第4个通道3.2 cm处观察到粒子有序排列. 随着距离增大, 粒子在惯性-黏弹性作用下呈现规则的排列, 形成粒子自组织模式.
在粒子排序的条件下, 进一步在不同模态下考察液滴封装粒子情况. 图11(a)为Qc = 200 μL/h时, 不同离散相流量条件下的实验图. 在这些条件下, 液滴均处于中间流模态, 粒子在前端可实现有序排列, 且实现很好的液滴封装效果. 图11(b) 为Qc = 400 μL/h条件下不同离散相流量情况的实验图. 可以看出, PEO液滴生成呈现典型的射流模态. 随着离散相流量的增大, 液滴颈部逐渐加宽. 这种情况下, 粒子排列不易被液滴内部流场打乱, 从而保证粒子长时间稳定封装, 提高粒子封装率.
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图 11 PEO液滴不同生成模态下粒子封装实验图Figure 11. Experimental diagram of particle encapsulation in different generation modes of PEO droplets单粒子封装率是评价液滴封装的重要指标. 图12(a) ~ 图12(c)分别为Qc = 200 μL/h, Qd = 100 μL/h与Qc = 400 μL/h流量条件下的液滴内不同粒子数的统计直方图, 分别对应不同模态下的实验结果. 图12(a)中间流模态下液滴单封装率在Qd = 50 μL/h流量条件下出现峰值. 该模态下, 空液滴, 单粒子、双粒子及多粒子整体趋势相同, 都呈现出单粒子封装高于其他情况. 存在的主要问题是空液滴及多粒子总和占比较大, 不利于下游分析和后期研究. 图12(b)为从中间模态到射流模态转换, Qc = 400 μL/h时由液滴生成模态由中间流态转换为射流模态. 图中红色曲线表示粒子在中间流态的整体封装率趋势, 黑色曲线则表示射流模态下粒子封装率曲线. 中间流态下呈现的特点与图12(a)相同, 意味着在中间流态下离散相与连续相流量的改变不影响粒子整体封装趋势, 只会在合适的条件下达到单粒子封装峰值, 但流体性质、通道环境以及粒子尺寸都会影响粒子的峰值变化.
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图 12 不同液滴生成模态下粒子封装率统计结果Figure 12. Statistical results of particle encapsulation rate at different droplet generation modes射流模态下粒子封装呈现多粒子液滴显著减少但空液滴数量增多的特点. 射流模态下, 液滴生成速率迅速增大, 粒子浓度与液滴生成频率不同步将导致空液滴数量增多, 而这恰恰是高封装率出现的关键因素. 图12(c)为不同离散相流量的射流模态条件下的粒子封装结果. 与图12(b)中的射流模态封装结果一样, 起初在Qd = 100 μL/h空液滴占比甚至高于单粒子封装, 随着离散相流量的增加, 单粒子封装率渐渐提升与空液滴持平, 多粒子封装占比很小. 如图中红色曲线, 单粒子封装率在Qd = 200 μL/h时达到峰值. 之后, 离散相持续加大, 粒子浓度逐渐低于液滴生成频率, 单粒子封装率又出现下降. 图12(d) ~ 图12(f)为不同粒子数封装率随流量变化的折线图, 实验流量条件分别与图12(a) ~ 图12(c)对应. 从图12中可以很直观地得出, 无论在哪种模态条件下, 单粒子封装率均能达到58%, 优于已报道的封装技术[32]. 该结果表明, 本文所提出的基于非牛顿微液滴的粒子封装技术可突破封装率泊松限制, 是一种切实可行的策略.
2.3 液滴检测与粒子封装率计算
为便于进一步分析与应用, 搭建deformable DETR框架来实现单液滴及液滴群的粒子封装的自动检测. 首先, 对图像进行预处理, 将所采集图像含有重复液滴的图片筛除, 避免多次计算. 使用deformable DETR模型检测之前, 将一部分图像数据集通过labelme进行标注, 得到标注框的类别及位置坐标等信息. 需注意, 标注液滴群时有些液滴可能被截断. 为了减小此类液滴错误分类, 选取图像中约85%以上的液滴绘制包围框, 以便准确地对图像边界内包含粒子的液滴进行分类. 其次, 将标注的数据集以80%, 10%和10%的比例分别存储在训练集、验证集和测试集中, 然后进行训练. 数据通过resnet50特征提取特征, 通过Transformer中的encoder和decoder模块进行目标检测, 在NVIDIA RTX A2000上进行训练和测试, 2 h进行100个epoch.
图13(a)为单粒子标注图像示例, 图13(b)为液滴群标注图像示例. 数据集包括两类数据, 一是液滴数据, 二是粒子数据. 液滴与粒子的包裹关系通过后处理来解决. 为了验证检测结果的可靠性, 分别将单液滴与液滴群的模型检测结果进行可视化展示, 图13(c)为单粒子检测结果图像示例, 图13(d)为液滴群检测结果示例. 可以看出, 几乎所有的检测都是准确的. 这表明所构建的检测模型可用于单液滴和复杂液滴群场景检测.
基于上述检测结果可提取检测框的坐标信息, 包括检测框的左上和右下两个点的坐标信息、检测框的类别信息及置信度. 通过筛选, 将检测框分别放在液滴数据集和粒子数据集, 在数据集中保留坐标信息和置信度阈值, 通过坐标关系, 可以判断液滴和粒子的相对位置关系, 以判断粒子是否属于当前的液滴, 即液滴是否对该粒子进行了封装. 随后, 根据液滴内粒子的个数, 对液滴的种类进行了分类, 对实验图像中包含不同粒子数的液滴进行统计, 根据统计结果进一步得出不同情况的封装率. 图14为随机选取的两张液滴群示例图像经检测得到的统计结果. 图14(a)与图14(b)为单张液滴群封装实验图像的检测结果, 子图为对应的实验图像, 图14(c)为二者进行统计加和的结果, 图14(d)为最终计算所得的封装率. 手动计数和模型统计结果的对比, 发现模型用于检测单液滴及液滴群的误差低于4%, 检测精度高达96%. 这些结果表明, deformable DETR框架在液滴粒子封装的高精度检测方面具有较好潜力.
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图 14 液滴群粒子封装检测统计结果Figure 14. Statistical results of particle encapsulation on droplet population3. 结论
本研究首先从非牛顿微液滴生成出发, 划分了非牛顿液滴生成模态, 明确了兼具剪切稀化与弹性效应的PEO溶液更利于进行粒子封装. 其次, 粒子封装实验和分析表明, 结合PEO溶液在射流模态下实现高单分散性液滴的稳定生成的特性与惯性-黏弹性效应诱导的粒子排序, 实现超过58%封装率的单粒子封装, 克服了基于传统方法单粒子封装率的泊松限制. 最后, 验证了deformable DETR框架在液滴粒子封装的高精度检测方面的有效性, 未来有望将其与粒子封装技术结合开发基于非牛顿微液滴的粒子封装与检测一体化技术及装置.
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图 1 聚合物溶液黏度与弹性模量的测量结果
Figure 1. Measured results of viscosity and elastic modulus of the polymer solutions
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图 2 芯片结构示意图及几何参数
Figure 2. Schematic diagram of the chip structure and the geometric parameters
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图 4 液滴检测及封装率计算模型及工作流程
Figure 4. Calculation model and the working procedures of droplet detection and encapsulation rate calculation
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图 5 60 wt.% GW溶液的液滴生成实验图
Figure 5. Experimental image of droplet generation of 60 wt.% GW solution
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图 6 具有单一剪切稀化的0.01 wt.% XG溶液的液滴生成实验图
Figure 6. Experimental image of droplet generation of 0.01 wt.% XG solution with sole effect of shear thinning
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图 7 具有单一弹性效应的2 wt.% PVP溶液的液滴生成实验图
Figure 7. Experimental image of droplet generation of 2 wt.% PVP solution with a single elastic effect
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图 8 兼具剪切稀化与弹性效应的0.4 wt.% PEO溶液的液滴生成实验图
Figure 8. Experimental image of droplet generation of 0.4 wt.% PEO solution with shear thinning and elastic effects
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图 9 不同浓度PEO溶液下液滴尺寸变化规律图
Figure 9. Size variation pattern of droplets in the case of PEO solutions at different concentrations
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图 11 PEO液滴不同生成模态下粒子封装实验图
Figure 11. Experimental diagram of particle encapsulation in different generation modes of PEO droplets
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图 12 不同液滴生成模态下粒子封装率统计结果
Figure 12. Statistical results of particle encapsulation rate at different droplet generation modes
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