BILDANALYSE & BEARBEITUNG SPECIAL Mikro-Fluidströmungen sichtbar machen

Die Beobachtung und Beschreibung von Mikroströmungsprozessen mit optischen Methoden setzt aber neben der digitalen Bildverarbeitung vor allem eine hohe Geschwindigkeit der Bilderfassung voraus.

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Folgt man dem aktuellen Trend zur Miniaturisierung von Strömungsvorgängen wie dem „lab-on-a-chip“, so wird schnell deutlich, dass solche Vorgänge nicht mehr mechanisch erfasst werden können. Die Beobachtung und Beschreibung von Mikroströmungsprozessen mit optischen Methoden setzt aber neben der digitalen Bildverarbeitung vor allem eine hohe Geschwindigkeit der Bilderfassung voraus.

Die Aufklärung des Fließverhaltens von Lösungen und Mischungen stellt nach wie vor eine der größten Herausforderungen an die apparative Messtechnik dar. Anders als in der Mechanik fester Körper können Flüssigkeiten nicht einfach „festgehalten“ und dann verstreckt, gebogen oder gestaucht werden, und auch die direkte Messung von Kräften ist in Fluiden wesentlich aufwendiger als in Festkörpern. Schon früh wurden deshalb optische Methoden verwendet, um Strömungsfelder anschaulich darzustellen, angefangen bei den Turbulenzbildern Leonardo da Vincis bis hin zu modernen Vektorgrafiken komplexer Strömungsbilder.

Insbesondere die momentan schnell voranschreitenden Entwicklungen auf den Gebieten der Mikrofluidik wie z.B. dem „Lab-on-a-chip“ oder der Mikroreaktoren erlauben meist nur noch eine visuelle Untersuchung der Strömung mit mikroskopischen Methoden. Aktive mechanische Sensoren zur Bestimmung von Geschwindigkeiten, Drücken oder Kräften sind in diesen Mikrodimensionen häufig gar nicht mehr möglich oder nur mit unangemessen hohen Kosten verbunden. Darüber hinaus können solche Techniken nicht punktuell in einem Strömungsfeld eingesetzt werden, um z.B. gezielt die Geschwindigkeit einer Strömungslinie zu ermitteln.

Videosequenzen, auch von sich ändernden Strömungsfeldern, können dagegen einfach und schnell aufgenommen werden. Hierzu ist neben einer geeigneten Kamera und Optik lediglich eine Markierungssubstanz notwendig (Farbmarkierung oder fluoreszierende Mikropartikel), die eine Verfolgung der charakteristischen Strömungslinien ermöglicht. Am Beispiel des Strahlaustritts einer verdünnten Polymerlösung aus einer Mikrodüse werden die Hürden, aber auch die Problemlösungen zur digitalen Hochgeschwindigkeitsbilderfassung und -verarbeitung aufgezeigt.

Die digitale Bilderfassung

Einen großen Vorschub für die optische Strömungserfassung haben dabei mehrere parallele Entwicklungen geleistet:

- Die digitale Bilderfassung und -speicherung, d.h. die Aufnahme oder Umwandlung eines Bildes in Reihen und Spalten von Pixeln, denen je ein Helligkeits- oder Farbwert zugewiesen ist.- Die Entwicklung digitaler Hochgeschwindigkeitskameras zur Erfassung von kurzlebigen Ereignissen.- Die Programmierung umfangreicher Softwarebibliotheken zur schnellen und einfachen Verarbeitung digitaler Bilder.

Abbildung 1 stellt z.B. eine digitale Bildsequenz dar, die erst mit einer Hochgeschwindigkeitskamera mit 2000 Bildern pro Sekunde aufgenommen werden konnte. Die Mikrodüse, aus der dieser Wasserstrahl austritt, hat dabei einen Radius von nur 125 µm. Die Ausbildung des nicht sofort abreißenden Endtropfens, der die kleineren Tropfen des Stahls „schluckt“ (deshalb englisch für dieses Phänomen: „gobbling drop“), wird nur in sehr kleinen Düsendimensionen beobachtet, wie sie u.a. bei industriellen Tintenstrahldruckern auftreten. Hervorgerufen werden die „gobbling drops“ durch Spuren (kleiner 100 ppm) von gelösten Polymeren, die in den dünnen Fäden zwischen den Tropfen hohe Zugspannungen bewirken und den Endtropfen regelrecht „zurückziehen“. Der Hochgeschwindigkeitsfilm kann unter (s. InfoClick) betrachtet werden.

Der Weg zum Ziel

Neben den oft faszinierenden Aufnahmen und Videosequenzen solcher Strömungsvorgänge erlaubt aber erst die richtige Auswertung der Bilder eine Bearbeitung und Lösung einer konkreten Aufgabenstellung. Hier können mit Hilfe der digitalen Bildverarbeitung schnell und einfach Schlüsselinformationen auch aus komplexen Bildern erhalten werden. Eine Vielzahl von Softwarewerkzeugen ermöglicht die Verstärkung von gewünschten Bildelementen oder die Unterdrückung von störenden oder unwichtigen Informationen. So können eine Reihe digitaler Filter zur Kontrastverstärkung in ähnlichen Helligkeitsbereichen oder zum Vergrößern charakteristischer Strukturen, wie Bereiche gleicher Helligkeit oder großer Helligkeitsübergänge, verwendet werden.

Aber erst die Möglichkeit, Bilder zu manipulieren, indem für die Änderung einzelner Pixel die digitalen Informationen der umliegenden Pixel herangezogen werden, macht eine digitale Bearbeitung sehr viel mächtiger als eine analoge Bildbearbeitung. Sie ermöglicht z.B. das gezielte Eliminieren unnötiger Informationen wie kleine Störungen oder optischer Artefakte, aber auch die Überbrückung unterbrochener Linien oder das Füllen von Umrissen. Ist das Bild erst einmal „bereinigt“ und nur die Schlüsselinformationen übrig und hervorgehoben, so können diese Pixel digital gespeichert und weiterverarbeitet werden.

Ein Beispiel ist in Abbildung 2 die scheinbar einfache Bestimmung der äußeren Grenzfläche des Fluidstrahls zur Luft aus einem farbigen, digitalen Bild der Videosequenz aus Abbildung 1 gezeigt. Für die Analyse von „free surface flows“, also Strömungen, die nicht von festen Grenzflächen gehalten werden, sondern sich frei bewegen und nur durch die Oberflächenspannung bestimmt werden, ist es nicht nötig, eine Markiersubstanz zuzugeben; die Grenzfläche dient schon als Markierung. Die größte Herausforderung stellt dabei die häufig unterschätzte Tatsache dar, dass das „intelligente“ menschliche Auge bei der Betrachtung eines Bildes die einzelnen Bildteile sofort bewertet. Es vermag Formen und Umrisse trotz Unreinheiten, Überlagerungen und Unterbrechungen sofort zu erkennen, indem es Störungen ausblendet und fehlende Anteile nach Erfahrung ergänzt.

Die „dumme“ Bildverarbeitungssoftware kann nicht auf dieses Wissen zurückgreifen, hat aber viele Werkzeuge, die der Anwender nutzen kann, um gezielt gewünschte Bildelemente zu verstärken oder störende Informationen auszublenden. In Abbildung 2 sind deshalb für die digitale Ermittlung des Umrisses zehn Einzelschritte nötig, eine Arbeit, die das menschliche Auge in einem Schritt erledigt.

Die eigentliche Aufgabe des Anwenders besteht also darin, diese Filter und Werkzeuge so zu kombinieren, dass auch für andere ähnliche Bilder und Videos nur die gewünschten Informationen nach Anwenden dieses „Algorithmus“ übrig bleiben. Die Möglichkeit, die Effekte solcher Softwarefilter sofort an den digitalen Bildern überprüfen zu können, hilft bei der Wahl der nötigen Kombinationen für den gewünschten Algorithmus.

Sequenzielle Bearbeitung eines Videos

Ein großer Vorteil der digitalen Bildverarbeitung ist die Möglichkeit der sequentiellen Verarbeitung vieler Bilder mit einem Knopfdruck. Ist die Kombination der Filter und Werkzeuge erst einmal festgelegt, kann der ganze Satz von Bildern eines Videos in akzeptabler Zeit von der Software nach dieser Vorgabe bearbeitet werden. Die Weiterverarbeitung der so erhaltenen kritischen Parameter in digitaler Form kann je nach gewünschter Komplexität mit einer geeigneten Mathematiksoftware erfolgen. Häufig genügt aber schon eine neue, kompakte und anschauliche Darstellung. So ist z.B. in Abbildung 3 das „Gobbling Drop“-Phänomen als „World Line“-Diagramm dargestellt.

Jede senkrechte Pixellinie enthält dabei die kritischen Parameter (Position der Tropfen) eines einzelnen Videobildes. Erhalten wurden diese Informationen aus dem Krümmungsverhaltens der Grenzfläche des Fluids zur Luft entlang der Strahlrichtung aus Abbildung 2. Die Kombination dieser (fehl-)farbigen Darstellung der Linien zu einem einzelnen Bild in Abbildung 3 erlaubt dann, anschaulich und ohne mathematischen Aufwand, die Bahnen der Tropfen im Laufe der Zeit zu verfolgen. Danach durchläuft der Endtropfen eine parabolische Bahn, während die kleineren Tropfen des Strahls sich völlig unabhängig von dem Endtropfen mit nahezu konstanter Geschwindigkeit bewegen.

Im vorliegenden Beispiel der „Gobbling Drops“ konnte nun aus diesen Daten, den Volumen der Tropfen (ebenfalls erhalten aus einem Algorithmus, der die Tropfengrößen aus den Bildern ermittelt) und den physikalischen Parametern wie der Oberflächenspannung und der Dichte, eine vollständige Theorie entwickelt werden, die den Einfluss von Polymeren auf das Strahlverhalten aus Mikrodüsen beschreibt [1] - und dies ohne mechanisch eine Geschwindigkeit oder eine Spannung in dem Fluid direkt zu messen.

Literatur[1]: C.Clasen, J.Bico, V. Entov, G.H. McKinley “Gobbling Drops – The Jetting/Dripping Transition in Flows of Polymer Solutions”, Journal of Fluid Mechanics (2005) submitted.

* Institut für Technische und Makromolekulare Chemie, Universität Hamburg, 20146 Hamburg

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