CN113884156A - 皮升级微液滴体积的测量方法和*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及微液滴技术领域，公开了一种皮升级微液滴体积的测量方法和***，该测量方法采用在显微视觉下测量已知成分的微液滴在基底上形成的单分子薄膜的面积，并结合分子高度或者分子自组装间隙，计算得到微液滴的体积；微液滴在基底上形成的单分子薄膜结构稳定、致密，将微液滴在三维空间内求解体积的问题转化为二维平面内求薄膜面积问题，测量方式更加简单、方便，且设备成本低、测量精确度高。
Description
技术领域
本发明涉及微液滴技术领域，尤其涉及一种皮升级微液滴体积的测量方法和***。
背景技术
皮升为容量计量单位，符号为pL，是非国际单位制单位，相当于10-12升或10-15m3。在生物、化学、材料等科学实验中，经常需要对流体进行操作，如样品DNA的制备、液相色谱、PCR反应、电泳检测等操作都是在液相环境中进行。如果要将样品制备、生化反应、结果检测等步骤集成到生物芯片上，则实验所用流体的量就从毫升、微升级降至纳升或皮升级的微液滴形式。
在现有的技术中，针对测量微升级微液滴的体积有电容液滴分析法、光纤液滴分析法、声表面波技术、与结合高速CCD相机(CCD，英文全称：Charge Coupled Device，中文全称：电荷耦合元件)的液滴体积观测法等。
其中，电容液滴分析法的原理为，已知被测溶液的介电常数，可根据所测电容值计算液滴生长过程中对应的液滴体积。该方法的缺点是必须事先知道所测液滴的介电系数，且在测量前有对该成分的液滴进行体积-电容值标定(即已有液滴体积-电容指纹图)，而往往标定精度又受供液泵的稳定性影响，且实验所需的高精度电容传感器的价格昂贵。
与电容液滴分析法的类似，光纤液滴分析方法同样需要类似的指纹图。在该方法中，指纹图描述的是液滴生长轮廓与接收光纤的光强信息的关系，测量精度同样受标定精度影响。而且，使用光纤液滴传感器需要使光通过输入光纤输入，随后导入液滴，再通过输出光纤收集光信号，具有较大的操作难度。
使用声表面波来测量液滴体积的原理为，声表面波是一种沿着固体的表面或界面传播的机械振动波，如果将液滴置于声表面波传播路径上，则通过检测液滴对声表面波的振幅及传播速度的影响便可得知液滴的体积。然而目前这种方法所得效果精度不高，基本上只能反映液滴体积与声表面波的衰减呈正相关。
结合高速CCD相机的液滴体积观测法是计算液滴体积较流行的方法，其利用视觉反馈形式获取液滴信息，并以此求解液滴体积。这种方法为通过高速CCD相机拍摄液滴滴落的过程，并将液滴的三维信息投影到二维成像平面，再从二维平面提取液滴的形貌信息，如直径、接触角等，并通过这些信息，结合液滴的体积求解模型，反推液滴体积，但是此种测试方法的观测对象为三维液滴，该方法的准确度依赖于液滴的体积模型的精确性。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种皮升级微液滴体积的测量方法和***，旨在解决现有技术中测量皮升级微液滴的设备成本高且测量精确度不高的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种皮升级微液滴体积的测量方法，所述测量方法包括：
将任一已知成分的皮升级的微液滴滴于基底表面，所述微液滴在所述基底上铺展成一层单分子薄膜，形成待测基底；
将所述待测基底移动至显微镜下，调整所述显微镜的放大倍数和焦距，使在视野中获得所述单分子薄膜的清晰、高对比度的成像，并拍摄所述成像；
对所述成像进行图像处理，获得所述单分子薄膜的轮廓曲线，计算所述单分子薄膜的实际面积；
根据所述微液滴的成分的分子高度，或者所述微液滴的分子在所述基底上的自组装间隙，结合所述单分子薄膜的实际面积，计算所述微液滴的体积。
可选的，所述单分子薄膜的实际面积根据公式(I)计算得到：
S＝S’/K (Ⅰ)；
其中，S为所述单分子薄膜的实际面积；
S’为所述单分子薄膜在所述基底上的轮廓曲线所包围的面积；
K为所述显微镜的放大倍数。
可选的，当已知所述微液滴的成分的分子高度，所述微液滴的体积根据公式(II)计算得到：
V＝S×h (II)；
其中，V为所述微液滴的体积；
S为所述单分子薄膜的实际面积；
h为所述微液滴的成分的分子高度。
可选的，当已知所述微液滴的成分的分子在所述基底上的自组装间隙，所述微液滴的体积根据公式(III)计算得到；
V＝VmS/NA uv (III)；
其中，V为所述微液滴的体积；
Vm为所述微液滴的摩尔体积；
S为所述单分子薄膜的实际面积；
NA为阿伏伽德罗常数；
u为所述微液滴的成分的分子在所述基底上的自组装间隙的晶格宽度；
v为所述微液滴的成分的分子在所述基底上的自组装间隙的晶格长度。
可选的，所述图像处理的步骤包括：
使用图像预处理算法，获得所述成像的清晰、高对比度的二值化图片；
对所述二值化图片使用边缘检测算法，获取像素级的轮廓像素点；
对所述轮廓像素点使用亚像素拟合算法，获得光滑的轮廓曲线。
可选的，所述图像预处理算法包括但不限于图像灰度化、图像二值化和中值滤波。
可选的，所述边缘检测算法包括Canny算法。
可选的，所述基底包括固态基底和液态基底。
可选的，所述固态基底包括但不限于氧化铝和氧化银；所述液态基底包括但不限于水。
本发明还提供了一种皮升级微液滴体积的测量***，所述测量***用于执行上述任一种所述的皮升级微液滴体积的测量方法，所述测量***包括微液滴生成装置、显微镜、相机、图像处理模块和运算模块；
所述微液滴生成装置用于产生皮升级的微液滴；
所述显微镜用于在视野中获得所述微液滴滴于基底表面所形成的单分子薄膜的清晰、高对比度的成像；
所述相机用于拍摄所述成像；
所述图像处理模块用于对所述成像进行图像处理，以获得所述单分子薄膜的轮廓曲线，并计算所述单分子薄膜的实际面积；
所述运算模块用于根据所述微液滴的成分的分子高度，或者所述微液滴的分子在所述基底上的自组装间隙，并结合所述单分子薄膜的实际面积，计算所述微液滴的体积。
本发明提供的技术方案中，在显微视觉下测量已知成分的微液滴在基底上形成的单分子薄膜的面积，并结合分子高度或者分子自组装间隙，即可得到微液滴的体积；微液滴在基底上形成的单分子薄膜结构稳定、致密，将微液滴在三维空间内求解体积的问题转化为二维平面内求薄膜面积问题，测量方式更加简单、方便，且设备成本低、测量精确度高。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1为本发明一种皮升级微液滴体积的测量方法的流程原理图；
图2为本发明实施例一中待测基底在显微镜下成像的示意图；
图3为本发明实施例一中单分子薄膜在基底上拟合的轮廓曲线示意图；
图4为本发明实施例中微液滴的分子在基底上自组装后的排列示意图。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面结合附图和具体实施例，对本发明进行更详细的说明。在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示相对重要性，或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，除非另有说明，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征；“多个”的含义是两个或两个以上。术语“包括”及其任何变形，意为不排他的包含，可能存在或添加一个或更多其他特征、整数、步骤、操作、单元、组件和/或其组合。
此外，本说明书所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是用于限制本发明。本说明书所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
此外，下面所描述的本发明不同实施例中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
本发明提供了一种皮升级微液滴体积的测量方法，所述测量方法包括：
S01：将任一已知成分的皮升级的微液滴滴于基底表面，所述微液滴在所述基底上铺展成一层单分子薄膜，形成待测基底；
S02：将所述待测基底移动至显微镜下，调整所述显微镜的放大倍数和焦距，使在视野中获得所述单分子薄膜的清晰、高对比度的成像，拍摄所述成像；
S03：对所述成像进行图像处理，获得所述单分子薄膜的轮廓曲线，计算所述单分子薄膜的实际面积；
S04：根据所述微液滴的成分的分子高度，或者所述微液滴的分子在所述基底上的自组装间隙，结合所述单分子薄膜的实际面积，计算所述微液滴的体积。
在一实施例中，步骤S01的微液滴由微液滴生成装置所产生，成分为易于观察的表面活性剂或适于自组装的材料(如脂肪酸)，将皮升级微液滴缓慢滴于一基底上，所述基底包括固态基底和液态基底，且所述固态基底包括但不限于氧化铝和氧化银；所述液态基底包括但不限于水；该微液滴在基底上平铺成一张致密的单分子薄膜，在显微下观察，单分子薄膜与未被单分子薄膜覆盖的基底呈现鲜明的对比。
在一实施例中，步骤S03中的所述图像处理的步骤包括：
S031：使用图像预处理算法，获得所述成像的清晰、高对比度的二值化图片；
S032：对所述二值化图片使用边缘检测算法，如Canny算法，获取像素级的轮廓像素点；
S033：对所述轮廓像素点使用亚像素拟合算法，获得光滑的轮廓曲线。
其中，所述图像预处理算法包括但不限于图像灰度化、图像二值化和中值滤波。图像灰度化用于将彩色图像转变为灰度图，图像二值化用于将灰度图转变为黑白图，中值滤波用于去除图像中因相机不稳定导致的噪声，以获得清晰的，对比度高的二值化图片。
在一实施例中，在步骤S03中，所述单分子薄膜的实际面积根据公式(I)计算得到：
S＝S’/K (Ⅰ)；
其中，S为所述单分子薄膜的实际面积；
S’为所述单分子薄膜在所述基底上的轮廓曲线所包围的面积；
K为所述显微镜的放大倍数。
在一实施例中，在步骤S04中，当已知所述微液滴的成分的分子高度，所述微液滴的体积根据公式(II)计算得到：
V＝S×h (II)；
其中，V为所述微液滴的体积；
S为所述单分子薄膜的实际面积；
h为所述微液滴的成分的分子高度。
在一实施例中，在步骤S04中，当已知所述微液滴的成分的分子在所述基底上的自组装间隙，所述微液滴的体积根据公式(III)计算得到：
V＝VmS/NAuv (III)；
其中，V为所述微液滴的体积；
Vm为所述微液滴的摩尔体积；
S为所述单分子薄膜的实际面积，
NA为阿伏伽德罗常数；
u为所述微液滴的成分的分子在所述基底上的自组装间隙的晶格宽度；
v为所述微液滴的成分的分子在所述基底上的自组装间隙的晶格长度。
实施例一：
请参照图2-3。
S11：采用表面活性剂(如双季铵盐的溴化物)作为微液滴成分，表面活性剂具有双亲性，亲水端可溶于水，憎水端则浮于水面。将上述表面活性剂的皮升级的微液滴缓慢滴于水面，一段时间后，液滴将在水面平铺为一层单分子薄膜，形成待测基底；
S12：将所述待测基底移动至显微镜下，调整所述显微镜的放大倍数K和焦距，使在视野中获得所述单分子薄膜的清晰、高对比度的成像，并利用相机拍摄所述成像，所述成像的示意图如图2所示；
S13：对所述成像进行图像处理，获得所述单分子薄膜的轮廓曲线，计算所述单分子薄膜的实际面积S；
S14：已知所述微液滴的成分，根据分子的范德华半径可以获得分子的高度h，根据分子高度h，结合所述单分子薄膜的实际面积S，根据V＝S×h，即可得到所述微液滴的体积V。
在本实施例中，步骤S13包括以下步骤；
S131：对所述成像使用图像预处理算法进行图像处理，其中，图像预处理算法包括将彩色图像转变为灰度图的灰度化处理、将灰度图转变为黑白图的二值化、以及去除图像中因相机不稳定导致的噪声中值滤波，获得所述成像的清晰、高对比度的二值化图片；
S132：对所述二值化图片使用边缘检测算法，如Canny算法，获取像素级的轮廓像素点；
S133：由于此时成像的最小单位为像素，单分子薄膜的边缘为锯齿状，为提高求解单分子薄膜面积的精度，还需要对单分子薄膜边界进行亚像素拟合，以获得光滑的轮廓曲线，所述成像的轮廓曲线示意图如图3所示；
S134：根据获得的所述轮廓曲线，计算所述单分子薄膜在所述基底上的轮廓曲线所包围的面积S’；
S135：所述单分子薄膜的实际面积S，可由所述单分子薄膜在所述基底上的轮廓曲线所包围的面积S’除以显微镜的放大倍数K得到，即单分子薄膜的面积为S＝S’/K。
实施例二：
请参照图4。
S21：采用能自组装制膜的材料(如二十二烷酸)作为微液滴成分，将上述皮升级的微液滴缓慢滴于氧化铝或氧化银的固态基底上，脂肪酸在范德华力、氢键、静电作用等驱动力作用下在基底上自发、有序地生成一层单分子薄膜(此过程称为自组装)，自组装完成后，形成待测基底，分子在基底上的排列示意图如图4所示；
S22：将所述待测基底移动至显微镜下，调整所述显微镜的放大倍数K和焦距，使在视野中获得所述单分子薄膜的清晰、高对比度的成像，并利用相机拍摄所述成像；
S23：对所述成像进行图像处理，获得所述单分子薄膜的轮廓曲线，计算所述单分子薄膜的实际面积S；
S24：已知某种材料在某种基底上自组装间隙的情况下，即已知所述微液滴的成分的分子在所述基底上的自组装间隙的晶格宽度u和晶格长度v，结合所述微液滴的摩尔体积Vm，再并结合所述单分子薄膜的实际面积S，根据V＝VmS/NA uv，即可得到所述微液滴的体积V，其中NA为阿伏伽德罗常数。
其中，步骤S24中所述微液滴的体积计算的推导过程为：
在已知某种材料在某种基底上自组装后的晶格宽度u和晶格长度v的情况下,可以由公式N＝S/uv求解该薄膜包含的分子数量N；
将分子数量N转换为物质的量n＝N/NA，NA为阿伏伽德罗常数，NA＝6.02×1023；
由于已知该微液滴的成分，可查得该微液滴的摩尔体积Vm；
最后根据公式V＝Vm×n，得到微液滴的体积V＝VmS/NA uv。
在本实施例中，步骤S23包括以下步骤；
S231：对所述成像使用图像预处理算法进行图像处理，其中，图像预处理算法包括将彩色图像转变为灰度图的灰度化处理、将灰度图转变为黑白图的二值化、以及去除图像中因相机不稳定导致的噪声中值滤波，获得所述成像的清晰、高对比度的二值化图片；
S232：对所述二值化图片使用边缘检测算法，如Canny算法，获取像素级的轮廓像素点；
S233：由于此时成像的最小单位为像素，单分子薄膜的边缘为锯齿状，为提高求解单分子薄膜面积的精度，还需要对单分子薄膜边界进行亚像素拟合，以获得光滑的轮廓曲线；
S234：根据获得的所述轮廓曲线，计算所述单分子薄膜在所述基底上的轮廓曲线所包围的面积S’；
S235：所述单分子薄膜的实际面积S，可由所述单分子薄膜在所述基底上的轮廓曲线所包围的面积S’除以显微镜的放大倍数K得到，即单分子薄膜的面积为S＝S’/K。
本发明还提供了一种皮升级微液滴体积的测量***(图未示)，所述测量***用于执行上述任一种所述的皮升级微液滴体积的测量方法，所述测量***包括微液滴生成装置、显微镜、相机、图像处理模块和运算模块，
所述微液滴生成装置用于产生皮升级的微液滴，
所述显微镜用于在视野中获得所述微液滴滴于基底表面所形成的单分子薄膜的清晰、高对比度的成像；
所述相机用于拍摄所述成像；
所述图像处理模块用于对所述成像进行图像处理，以获得所述单分子薄膜的轮廓曲线，并计算所述单分子薄膜的实际面积；
所述运算模块用于根据所述微液滴的成分的分子高度，或者所述微液滴的分子在所述基底上的自组装间隙，并结合所述单分子薄膜的实际面积，计算所述微液滴的体积。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种皮升级微液滴体积的测量方法，其特征在于，所述测量方法包括：
将任一已知成分的皮升级的微液滴滴于基底表面，所述微液滴在所述基底上铺展成一层单分子薄膜，形成待测基底；
将所述待测基底移动至显微镜下，调整所述显微镜的放大倍数和焦距，使在视野中获得所述单分子薄膜的清晰、高对比度的成像，并拍摄所述成像；
对所述成像进行图像处理，获得所述单分子薄膜的轮廓曲线，计算所述单分子薄膜的实际面积；
根据所述微液滴的成分的分子高度，或者所述微液滴的分子在所述基底上的自组装间隙，结合所述单分子薄膜的实际面积，计算所述微液滴的体积。
2.根据权利要求1所述的皮升级微液滴体积的测量方法，其特征在于，所述单分子薄膜的实际面积根据公式(I)计算得到：
S＝S’/K (Ⅰ)；
其中，S为所述单分子薄膜的实际面积，S’为所述单分子薄膜在所述基底上的轮廓曲线所包围的面积，K为所述显微镜的放大倍数。
3.根据权利要求2所述的皮升级微液滴体积的测量方法，其特征在于，当已知所述微液滴的成分的分子高度，所述微液滴的体积根据公式(II)计算得到：
V＝S×h (II)；
其中，V为所述微液滴的体积，S为所述单分子薄膜的实际面积，h为所述微液滴的成分的分子高度。
4.根据权利要求2所述的皮升级微液滴体积的测量方法，其特征在于，当已知所述微液滴的成分的分子在所述基底上的自组装间隙，所述微液滴的体积根据公式(III)计算得到：
V＝VmS/NAuv (III)；
其中，V为所述微液滴的体积，Vm为所述微液滴的摩尔体积，S为所述单分子薄膜的实际面积，NA为阿伏伽德罗常数，u为所述微液滴的成分的分子在所述基底上的自组装间隙的晶格宽度，v为所述微液滴的成分的分子在所述基底上的自组装间隙的晶格长度。
5.根据权利要求1所述的皮升级微液滴体积的测量方法，其特征在于，所述对所述成像进行图像处理，获得所述单分子薄膜的轮廓曲线包括：
使用图像预处理算法，获得所述成像的清晰、高对比度的二值化图片；
对所述二值化图片使用边缘检测算法，获取像素级的轮廓像素点；
对所述轮廓像素点使用亚像素拟合算法，获得光滑的轮廓曲线。
6.根据权利要求5所述的皮升级微液滴体积的测量方法，其特征在于，所述图像预处理算法包括但不限于图像灰度化、图像二值化和中值滤波。
7.根据权利要求5所述的皮升级微液滴体积的测量方法，其特征在于，所述边缘检测算法包括Canny算法。
8.根据权利要求1所述的皮升级微液滴体积的测量方法，其特征在于，所述基底包括固态基底和液态基底。
9.根据权利要求8所述的皮升级微液滴体积的测量方法，其特征在于，所述固态基底包括但不限于氧化铝和氧化银；所述液态基底包括但不限于水。
10.一种皮升级微液滴体积的测量***，其特征在于，所述测量***用于执行权利要求1-9任一项所述的皮升级微液滴体积的测量方法，所述测量***包括微液滴生成装置、显微镜、相机、图像处理模块和运算模块；
所述微液滴生成装置用于产生皮升级的微液滴；
所述显微镜用于在视野中获得皮升级微液滴滴于基底表面所形成的单分子薄膜的清晰、高对比度的成像；
所述相机用于拍摄所述成像；
所述图像处理模块用于对所述成像进行图像处理，以获得所述单分子薄膜的轮廓曲线，并计算所述单分子薄膜的实际面积；
所述运算模块用于根据所述微液滴的成分的分子高度，或者所述微液滴的分子在所述基底上的自组装间隙，并结合所述单分子薄膜的实际面积，计算所述微液滴的体积。
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