A method to detect the fluid motion in microfluidic chip with imagery 的简体中文翻译

A method to detect the fluid motion

A method to detect the fluid motion in microfluidic chip with imagery processing technology isintroduced, which solves the problem that the fluid motion can't be detected with common method. Firstly, with the fact that in flow process the brightness change is the biggest in the edge of tiny tube, the motiontrail can be collected with frame difference method. Then this destination area is cropped to further reduce the amount of calculation in later steps. Secondly, repeat several times of open operation and close operation to obtain the images, which has smooth boundary and barely background noise. Thirdly, find all edge pixels of this motion trail image through boundary tracking algorithm and then obtain the motion trail lines with the Hough transform detection approach. At last, with the lines' length and the motion time, the flow ratecan be calculated easily. Furthermore, some characteristics of the flow can also be obtained, such as the shear stress and the viscosity of the fluid. This paper explicitly states this method process combining with a chip that use for viscosity measurement. And the results have high accuracy and good repeatability, which is demonstrated by the data that standard deviation is less than 0.7 and the precision is less than 1/100.
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引入了一种利用图像处理技术检测微流控芯片中流体运动的方法,解决了普通方法无法检测到流体运动的问题。首先,由于在流动过程中亮度变化在细管的边缘处最大,因此可以使用帧差法收集运动轨迹。然后裁剪此目标区域,以在以后的步骤中进一步减少计算量。其次,重复几次打开和关闭操作以获得图像,该图像具有平滑的边界和几乎没有背景噪声。第三,通过边界跟踪算法找到该运动轨迹图像的所有边缘像素,然后利用霍夫变换检测方法获得运动轨迹线。最后,根据线的长度和运动时间,流量可以很容易地计算出来。此外,还可以获得流动的一些特性,例如剪切应力和流体的粘度。本文明确指出了该方法与结合用于粘度测量的芯片的过程。结果具有较高的准确性和可重复性,数据表明标准偏差小于0.7,精度小于1/100。
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采用图像处理技术检测微流体芯片流体运动的方法,解决了常用方法检测流体运动无法检测的问题。首先,由于在流体过程中亮度变化是微小管边缘最大的,因此可以采用帧差法收集运动缸。然后裁剪此目标区域,以进一步减少以后步骤中的计算量。其次,重复几次开放操作和近距离操作,以获得图像,具有平滑的边界和几乎没有背景噪音。第三,通过边界跟踪算法查找此运动轨迹图像的所有边缘像素,然后通过霍夫转换检测方法获取运动轨迹线。最后,随着行的长度和运动时间,流速可以很容易地计算。此外,还可以获得流体的一些特征,如剪切应力和液体的粘度。本文明确指出了这种方法与用于粘度测量的芯片相结合的过程。结果精度高,可重复性好,标准偏差小于0.7,精度小于1/100的数据就证明了这一点。
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介绍了一种利用图像处理技术检测微流控芯片中流体运动的方法,解决了普通方法无法检测流体运动的问题。首先,利用流动过程中微小管边缘亮度变化最大的特点,采用帧差法采集运动轨迹。然后裁剪该目标区域,以进一步减少后面步骤中的计算量。其次,重复多次开运算和关运算,得到边界光滑、背景噪声小的图像。第三,通过边界跟踪算法找到该运动轨迹图像的所有边缘像素,然后采用Hough变换检测方法得到运动轨迹线。最后,利用直线的长度和运动时间,可以方便地计算流量。此外,还可以得到流体的一些特性,如剪切应力和粘度。本文结合一种用于粘度测量的芯片,详细阐述了该方法的实现过程。结果准确度高,重复性好,标准偏差小于0.7,精密度小于1/100。<br>
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