表面接触角（精选3篇）
表面接触角 篇1
1 引言
表面张力系数γ和接触角θ是热学、表面物理化学、界面化学中的重要参数[1,2]。它们在土壤颗粒粘附、机械表面粘附、建筑、生物、纺织等领域都是至关重要的物理量[3,4,5,6,7]。各种固、液态物质表面张力系数和接触角的科学测定, 有利于指导农药和作物表面粘附研究, 提高农药利用率;有利于在不同场合下降低机械表面粘附阻力, 提高能源利用率等起指导作用。因此, 对它们的测定具有较高研究价值和学术意义。它们的测定一直以来都是农业院校本科生必开的物理实验项目, 测量方法比较单一, 而科研中测量方法多种多样。在表面张力系数和接触角已应用到各个领域的今天, 把对它们测定的设计实验方法引入到物理实验中已是必然。
2 表面张力系数和接触角介绍
表面张力系数测定, 总是在液态和气态环境下进行。因此, 表面张力系数的测定分成四类:固-气γSA、固-液γSL、液-液γLL和液-气γLL表面张力系数的测定, 但是γSA、γSL和γLL值目前还无法直接测定, 只有γLA可以通过实验直接测定。人们发现润湿现象与接触角有关, 而接触角可以通过实验来测定。在光滑且均匀的固体表面上不扩展的一滴液体 (如图1所示) , 通过固、液、气三相交界点A, 沿液滴面引一切线, 切线和固体表面的夹角为接触角θ。从热力学观点看, 液体落在固体表面时润湿情况, 由Young’s 方程:undefined决定, 而且θ≤90°固体亲液, θ>90°固体憎液。因此, 根据上述理论分析, 测定γLA和接触角θ, 可以作为各种润湿现象的依据。
3 表面张力系数的测试方法:毛细上升法
实验原理图如图2所示。在洁净的毛细管中液体平衡时所满足的条件是ρghπγ2=2πrγLAcosθ, 式中ρ是液体密度, h是液体在毛细管中上升高度, r'是毛细管半径, γLA是待测液体表面张力系数, θ是液体和毛细管壁的接触角。可利用前面提供的实验仪器, 通过对接触角、毛细管管径和液体在毛细管中上升高度的测量, 来测定特定温度下液体表面张力系数 (接触角测定见板型固体接触角测量) 。
4 固-液之间接触角测量方法
考虑在实际的测量过程中影响接触角的因素很多, 如粉末颗粒度、液体杂质和浓度、固体表面粗糙度、表面污染等。我们提供两种典型的固-液之间接触角测试方法, 让学生参考。
4.1 固体粉末的接触角测量方法
填料柱法测定固体粉末实验装置如图3所示。其原理如下:假设粉末试样均匀填入圆柱内, 堆积成的粉末床是具有一定半径γ的平行的毛细管束, 设其润湿过程是均匀、稳定的, 则undefined, 式中v为液体通过粉末床上升速度, h为液体通过粉末床上升高度, t为液体上升时间, △P为粉末床两端的压力差, η为液体粘度。液体在毛细管中液面上升的推动力是液体润湿管壁形成凹液面而引起的压力差, 由Laplace方程知, 该压力差与接触角的关系为:undefined, 式中△p为毛细管静压差, γLA为液体表面张力系数, θ为液体对粉末的前进接触角。由边界条件 (t=0, h=0) 得:undefined。由于粉末床毛细管束半径并不是定值, 用有效半径R和常C来代替r, 则undefined。对于给定的粉末, 粉末堆积密度恒定, K=CR2为定值。当液体上升高度小于10 cm, △p相对于毛细管压力差可忽略不计, 即可得到Washburn方程:undefined。由该式可知, 对于给定体系, h2~t成线性关系。先选择一表面张力系数和粘度已知的液体, 且能完全润湿 (θ=0) 粉末的进行实验, 测定不同时间液面上升高度, 从而求得常数K值。在保持相同粉末堆积密度条件下, 测定其他已知表面张力系数和粘度的液体在未知粉末床中的h2~t关系, 根据Washburn方程即可求得该未知粉末的接触角θ。
在测定常数值K时, 由于h2~t理论上成线性关系, 需要学生测定不同时刻t下, 润湿液体在固体粉末中上升的高度h, 设计表格记录数据。学生可通过计算机Office办公软件自带的Excel工作表格, 自己设计公式处理数据;也可通过实验室提供的DPS数据处理软件中的曲线拟合和最小二乘法等, 求得常数K值。该实验可培养学生计算机应用能力, 也可培养学生运用科学研究中常用的DPS数据处理软件的能力, 对学生的科研能力是很好的锻炼。
4.2 板型固体表面接触角的测量方法
对农林、机械、电子等类学生测定板型固体接触角, 具有重要的意义, 如农药和作物表面粘附、机械表面粘附、电子元件的焊接等都需要接触角来指导, 它的测定对农林、机械、电子等各类学生开发产品具有重要的参考价值。测定板型固体接触角的方法很多, 在实际的测量过程中影响接触角的因素很多, 如溶液杂质和浓度、固体表面粗糙度、表面污染等。另外学生可以在设计时可查找文献, 了解科学前沿信息, 根据需要取不同的固-液实验组合方案, 测定不同的液体在各种物体表面的接触角。我们提供一种快速测定、减少污染的测定方法, 对于液滴和物体表面间的接触角, 运用JC2000C1静滴接触角/界面张力仪和PC机强大的图像、数据处理功能来测定, 装置如图4所示。
测定时将板型固体放置于载物台上, 调节载物台底座螺丝, 使固体表面水平, 通过蠕动泵将待测液体从封装瓶中吸出, 再通过细针孔滴在物体表面, 形成待测小液滴, 调节CCD摄相头的焦距, 使液滴的影像通过PC机中视频采集卡, 清晰地输出在计算机屏幕上, 点击鼠标可将图像在瞬间存储下来, 然后运用上海中辰公司提供的接触角计算软件, 在小液滴边缘点击三点, 即可计算接触角, 达到快速测定的目的, 尽可能避免外界的影响。
5 综合设计实验的内容
学生在进行综合设计实验之前, 已习惯于传统的实验套路, 而在实际的测量过程中影响表面张力系数和接触角的因素很多, 如粉末颗粒度、液体杂质和浓度、固体表面粗糙度、表面污染、温度等。因此在进行综合设计实验时学生往往无所适从。根据这一情况, 首先给学生讲解综合设计实验的过程。其流程图如图5所示。在该实验项目中, 我们给出以下几种参考方法和实验仪器, 要求学生查阅相关书籍、文献资料, 教师指导, 购买必要的实验用品, 自行设计自己的实验方案和数据处理方法来测定表面张力系数和接触角。提供的仪器有:PC机、JC2000C1静滴接触角/界面张力仪、读数显微镜、测高仪、扭力秤、金属框、砝码、毛细管、秒表、铁架台、温度计、待测液、待测固体表面、碳粉、针管、石英砂、酒精灯、DPS数据处理软件和接触角测定软件等。实验前, 学生制定出实验方案和数据处理方法, 要求画出实验原理简图或实验框图, 并且让学生和老师讨论实验方案的可行性, 然后付诸实施。
6 综合设计性实验的意义
该实验影响因素很多, 可为学生创造一个独立思考, 自由发挥的实验环境。我们提供的方法仅供学生参考, 实验步骤不受束缚, 使学生从传统的实验套路中解脱出来, 极大地调动学生主动性。通过综合设计性实验, 促使学生查找文献, 了解科学前沿信息, 培养学生搜集和获取资料能力。让学生自行设计实验方案, 综合运用计算机强大的数据处理功能设计数据处理方法, 提出假设, 探索理论、技术, 设计方案, 提交实验心得, 撰写报告和论文, 对学生的计算机运用能力是很好的锻炼, 为培养学生的科研素质和创新能力打好基础。
摘要：根据表面张力系数和接触角测定方法受多重因素影响的特点, 制订了表面张力系数和接触角测定设计性实验的实施办法和它们的测定方法。要求学生实验前大量搜索文献和资料, 因此, 它对培养大学生信息搜集、创新、实验的主动性、设计实验有着重要意义。将数据处理软件 (DPS) 应用到设计性实验中, 解决大学生在数据处理中对于过多数据运算的难题。运用瞬时成像的方法测定接触角和表面张力系数, 避免外界影响, 达到对其准确测定。
关键词：表面张力系数,接触角,实验设计
参考文献
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角接触轴承寿命的灰色预测分析 篇2
随着石油机械设备的要求越来越高, 对钻具中角接触轴承的稳定性也提出了更高要求, 要求其在实际使用中不会发生提早失效的现象。但是目前因受制于测量成本和某些因素的限制, 在轴承具体的失效数据很少的情况下无法做到概率分布的建立和确认。在以往的疲劳寿命测试中, 根据Weibull distribution参数, 如果对仅有的少量的几组轴承试验数据做统计, 结果必然存在一些偏差。相比而言, 灰色系统理论需要的数据较少, 此外该理论对数据是否服从何种概论分布也无严格的要求。故该理论在轴承的寿命分析中运用无疑是一个有益的探索。
1 灰色预测分析
灰色系统是一门研究信息部分清楚、部分不清楚并带有不确定性现象的应用数学学科。它以“部分信息已知, 部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象, 主要通过对“部分已知信息的生成、开发, 提取有价值的信息, 实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。在灰色理论中, 最早提出的预测模型是灰色GM (1, 1) 模型, 目前在灰色系统理论中应用最广。
2 灰色系统理论模型的建立
灰色系统理论通过有限的数据, 在这看似表象无关的、离乱的数据中获取内在的某在规律。即在现有数据的基础上去寻找现实数据的规律。我们通常先确定灰色序列, 然后进行确定近似微分方程模型, 也就是灰建模。
最常用于灰色预测的GM (1, 1) 模型, 它是一个基于生成系列的只含有一个变量的一阶灰色微分方程。这一模型被广泛应用于各种科学研究。GM (1, 1) 模型微分方程为:
式中:a为发展系数;b为灰作用量。它们的值可以通过角接触轴承磨损寿命数据的小样本生成序列, 利用最小二乘法求得。它是由一个仅包含单一变量的一阶微分方程构成的模型。
设样本的原始数据序列为X (0) (k) ={x (0) (k) , k=1, 2, ……, n}, 它表示角接触轴承磨损寿命的原始数据序列。通过一次累加就可获得原始数据生成的数据序列:X (1) (k) ={x (1) (k) , k=1, 2, ……, n}, 其中:, 待辨识的两个参数a和b, 可由最小二乘法求解确定:
其中:
求出参数a和b, 可得微分方程式的解
根据做累减计算, 可得原始数据的预测值:
根据所建立的模型, 最近的几个数值才是较为精确并且具有实际意义的预测值, 而较远的数值只能作为一种变化趋势的参考。所以, 将少量的原始的试验数据建立GM (1, 1) 模型, 然后得到一个预测的数值, 并将这个得到的数值添加到原始的数据当中, 并且删除最先的一个数据, 然后再重复以上步骤, 直到达到磨损寿命预测的数据要求。
3 角接触轴承灰色预测计算与分析
3.1 灰色预测计算结果
采用轴承为井下涡轮钻具ZCJ178D-10.00专用角接触推力轴承组, 试验载荷为10 t, 假设理想情况下, 分载至每个轴承副的载荷为0.5 t, 即试验载荷为5 000 N, 轴承滚动体及内、外圈所用材料为55Si Mo VA。轴承磨损失效时的循环数为表1所示。
由试验数据得到的原始数据序列为X[0]=[3.84 3.63.864 3.792]T, 累加生成的数据序列为X[1]=[3.84 7.4411.304 15.096]T。
由上述理论可知:b=3.515, a=-0.025;b/a=3.515÷-0.025=-140.6。
所以可得原始数据的预测值
由此得出xo的预测值, 如表2所示。
3.2 计算结果分析
经过计算得到平均相对残差为3.285%, 预测的可靠度为96.715%, 其预测精度为一级。说明灰色GM (1, 1) 模型能够对角接触轴承的磨损寿命之后的一些数据做出预测, 由此确定的有关角接触轴承寿命的分布函数, 分析结果可信。
4 结论
1) 灰色预测理论可以在原始实验数据不充分的情况下, 通过建立GM (1, 1) 模型构造角接触轴承磨损寿命数据序列, 解决由于实验数据不足而造成的结果偏差。
2) 利用灰色预测研究方法对角接触轴承进行寿命测试, 不但可以减少实验的经费, 而且可以缩短试验时间。比传统的可靠性评估法更具优势。
摘要：文中利用灰色预测研究方法对角接触轴承的寿命进行计算与分析。研究结果表明, 灰色预测理论可以在原始实验数据不充分的情况下, 通过建立模型构造角接触轴承磨损寿命数据序列, 解决由于实验数据不足而造成的结果偏差。利用灰色预测研究方法对角接触轴承进行寿命测试, 不但可以减少实验的经费, 而且可以缩短试验时间, 与传统的可靠性评估相比更具优势。
关键词：灰色预测,角接触轴承,磨损寿命
参考文献
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接触角的图像处理与检测 篇3
在电子器件的研究和生产中,经常需要对器件、部件表面的洁净度进行评价。目前表面洁净度的测量方法主要有:重量法、吸光光度法、残留离子浓度法、接触角法、水膜法等,接触角法是其中比较常用的一种方法。
接触角法是将定量的液滴置于受检的物体表面, 通过测量液滴与物体表面接触角的大小来测量此物体表面的清洁度[1]。
当液滴位于器件表面时,随着体系性质的不同,液滴或铺展而覆盖器件表面,或形成一个液滴停于其上,如图1所示。
接触角即是在固、液、气三相交界点(如图中o点)处,自固液界面经液体内部到气体界面的夹角,通常以θ来表示。
当液滴在器件表面达到平衡时,形成的接触角与各界面张力之间符合下面的关系:
此式最早是T.Young在1805年提出的,常称为杨氏方程。其中,γS是固体的表面张力值;γL是液体的表面张力值;γSL是固体与液体的界面张力值。
由(1)式可知:
1)当θ=90°时, 系统处于润湿与否的分界线;
2)当θ>90°时, 此时称为不润湿;
3)当θ<90°时, 此时称为润湿;
4)当θ趋近于0°,这时液滴几乎完平铺在器件表面上,即发生铺展,称为完全润湿[2]。
由于大多数有机污染物是憎水的, 对于同一种材料表面, 通过比较其接触角大小可以了解相应的洁净程度。在表面展开的液滴直径越大, 且形状越规则(圆形),接触角越小, 则表面洁净度越高。
1 接触角的图像处理检测
用显微镜和CCD摄像机获得液滴铺展在玻璃表面的彩色图像后,所设计的图像处理流程如图2所示。首先将采集得到的液滴图像进行灰度转换,然后利用中值滤波算法预处理图像,再经过边缘检测、边缘提取和曲线拟合,最后得到接触角。
1.1 图像预处理
1.1.1 灰度转换
由于采集到的液滴图像是彩色图像,对彩色图像的处理比灰度图像复杂许多,所以通常将彩色图像转成256色灰度图像。
1.1.2 图像平滑处理
图像在形成、传输、接受和处理的过程中,不可避免地存在着噪声干扰。这些干扰恶化了图像质量,使图像模糊,不能得到清晰的图像的边缘,给分析接触角带来困难,因此需要对图像进行平滑处理来消除噪声。
图像平滑去除噪声常用的方法主要有掩膜平滑法、领域平均法、中值滤波法等[3],如图3所示。
可见,掩膜平滑法和领域平均法不只是把干扰去除,还使图像的边缘模糊;而中值滤波法在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时,能保留图像边缘细节。因此在应用中采取中值滤波法。
中值滤波是一种非线性平滑技术,一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口,将窗口中各点的灰度值的中值来代替指定点(一般是窗口的中心点)的灰度值。
1.2 图像分割
1.2.1 边缘检测
接触角的计算主要利用液滴的边界信息,边缘检测不但可以保留边界的有用信息,同时可以极大地降低处理的数据量从而简化图像分析过程[4]。
常用的边缘检测算子包括Hough算子、Sobel算子、Laplace算子和Roberts算子,如图4所示。
从图中边缘检测算子的实验效果可以看出:Hough算子对边缘的端点处检测不够准确,会影响接触点的判断;Laplace算子和Roberts算子受噪声影响较大,检测准确率低;Sobel算子检测的边缘比较完整,效果比较好。
1.2.2 二值化
二值化处理是利用一定的规则将所需要的液滴边缘和背景完全区分开,其最常用的方法就是阈值化。简单地说,阈值化就是将图像中每个点的灰度值和阈值相比较,比它小的就是黑,比它大的就是白[5]。
例如,假设f(i,j)为液滴灰度图象的像素点, G(i,j)为液滴二值图象的像素点,用阈值T 对图像进行分割,结果为:
则标记为255的像素对应于液滴,而标记为0的像素对应于背景。
阈值化最关键的就是阈值的选取,不同阈值化方法的效果如图5所示。动态选取最佳阈值的方法主要有迭代法和矩量保持法,分别如图5中(b)(c)所示。可见,迭代阈值分割法,受噪声影响较大,使曲线图像边缘上出现许多毛刺,会影响曲线的提取和拟合。而矩量保持法,使图像的端点处丢失较多的信息,会影响接触点的判断;因此,采用给定阈值的方法。由于要进行处理的图像底色大部分是黑色,所以将阈值固定为80,结果如图5中(d)所示。
1.3 轮廓提取
1.3.1 细化
细化就是从原来的图像中删除一些点,将图像的骨架提取出来并保持图形细小部分的连通性。要判断一个点P是否能被删除,要满足如下依据:
(a)内部点不能删;
(b)孤立点不能删;
(c)直线端点不能删;
(d)假设点P是边界点,去掉后,如果连通分量不增加,则P可以删除。
按照以上依据,逐行对整幅图像扫描,若有像素点满足以上依据,则删掉,不满足则保留,那么扫描结束后,剩下的点就是骨架点,如图6所示,图中下部曲线为液滴轮廓线,上部是滴液管的轮廓线。
1.3.2 轮廓跟踪
细化处理后,液滴的轮廓就基本被检测出来,但是还存在一些干扰曲线,例如滴液管的轮廓曲线,以及液滴表面对外界光的反射在图像上形成“假边界”等。因此,需要进行轮廓跟踪,对所有曲线进行标识,从而去除干扰曲线,更精确地提取液滴的轮廓曲线。
首先进行多区域跟踪[6],扫描整个跟踪区域,对图像中的所有曲线跟踪,并做不同的标记,如图7所示。然后进行单区域跟踪,采用八邻域轮廓跟踪算法对所需要的液滴轮廓曲线进行跟踪,记录轮廓曲线最左点和最右点,并分别作为液滴与表面接触的左、右接触点,如图8(a)所示。
由于光照等原因,液滴在器件表面上会有倒影,在轮廓图像上就会产生多余倒影的轮廓的边界,即边缘曲线最左点和最右点以下的部分。为防止倒影轮廓的干扰,将曲线最左端点和最右端点连线下方的边界点置为背景灰度,仅保留其上方的真实边界,如图8(b)所示。
1.4 接触角计算方法
液滴的接触角即是在接触点附近液滴轮廓曲线的切线斜率。因此,计算接触角的关键是精确地对液滴和被测表面接触点附近的液滴轮廓进行曲线拟合[7],然后在接触点处对曲线求导,即可得到接触角。
本文选用较为常用的多项式为拟合函数,其表达式为:
其中,(x,f(x))为液滴轮廓像素点坐标;αi为拟合系数,由最小二乘法确定。由于液滴的接触角是左、右接触点附近的曲线的切线斜率,若对整条曲线进行拟合,曲线上边界中心处的点将影响端点处的拟合效果, 加大拟合的均方误差,劣化拟合质量[8],因此分别在左右接触点附近选取若干点进行拟合。
2 实验数据分析
2.1 液滴轮廓的曲线拟合分析
由于选取拟合采样点数不同,即选取液滴轮廓的范围不同,拟合出曲线的切线斜率就不同;拟合多项式的阶次不同,拟合出曲线的切线斜率也不相同。因此对曲线进行不同点数、不同阶次的拟合,结果如图9和图10所示。
分析发现:当选取的拟合采样点在20~60个范围内时,接触角波动较大;而拟合采样点在60~200个范围内,接触角变化较小。
同时,接触角测量值曲线随拟合多项式的阶次不同,其波动程度也不同;接触角测量值的稳定区间也有差别。比较发现,一、二、三阶多项式随拟合点数增大呈发散状态;四、五阶多项式拟合的品质较好,存在重叠的稳定区间,其中五阶多项式拟合稳定区间最宽;而六阶多项式波动区间较宽,稳定区间较窄。所以,通常选用五阶多项式为拟合函数,拟合采样点选取在60~200个的范围内进行拟合计算比较合适。
轮廓跟踪法是根据边界点的连通性,从追踪起点(即液滴轮廓曲线最上方的点)沿逆时针方向逐点追踪到左端点,然后按顺时针方向追踪到右端点,再从右端点逆时针到追踪终点(此处为追踪起点)。由于轮廓跟踪过程中追踪到的点数有限,因此采集到的采样点数也有限,如图9和图10所示,最多只能采集到240个拟合采样点。
可以通过选取液滴轮廓曲线上不同的点作为追踪终点,增加采样点数,从而得到采样点数大于240时的拟合情况。
当取140个拟合采样点进行五阶多项式拟合时,结果如图11所示。其中虚线表示的为拟合曲线,实线表示的是水滴轮廓曲线,可见,拟合曲线与边缘曲线在左右接触点处基本重合,而且测得拟合偏差的平方和小于0.2,拟合效果比较理想。
2.2 接触角测量的准确性分析
将采集到的轮廓曲线放大4倍后,在曲线端点处画切线,并连接曲线的两个端点画直线,用MB-ruler角度测量软件人工测量切线和直线的夹角,即为接触角,该软件的测量精度是0.01。将这种方法测量的接触角的结果作为标准。
分别利用本文介绍的图像处理检测接触角的方法和上述手动测量接触角的方法对德国KRUSS光学接触角测量仪DSA100测量过的五个不同液滴的照片(如图12所示)进行处理,结果如表1和表2所示。
由表1、表2可见:采用文中所述的图像处理技术测量接触角的准确度高于德国KRUSS光学接触角测量仪DSA100的测量准确度,且与人工测量接触角的结果相比较,误差值均小于2°。
3 结 论
利用图像处理技术测量物体表面接触角。将接触角测量仪采集到的表面液滴照片经过灰度转换、中值滤波、Sobel边缘检测、阈值分割、边缘提取、轮廓跟踪等算法提取液滴边缘曲线,然后利用最小二乘法拟合。结果表明,当选用四阶或五阶多项式为拟合函数,拟合采样点选取在60~200个范围内时,得到的拟合曲线与实际边缘曲线之间的误差均小于0.2,重复性也比较好;该软件测量接触角的准确高于德国KRUSS光学接触角测量仪DSA100的测量准确度,且与手动测量接触角的结果相比较,误差值均小于2°。由于轮廓跟踪中追踪到的像素点数有限,所以最多只能选取240个拟合采样点,可以通过选取液滴轮廓曲线上不同的点作为追踪终点,增加采样点,从而使软件功能更加完善。
摘要：介绍了接触角法测定表面洁净度的基本原理,并针对表面液滴图像的特点,采用图像处理技术测量表面接触角。首先利用中值滤波算法对图像进行预处理;然后利用边缘检测和轮廓跟踪等算法提取液滴的边界曲线;最后采用以多项式作为基函数的最小二乘拟合算法拟合液滴边界曲线,继而求导得到接触角。结果表明,当选用四阶或五阶多项式为拟合函数,拟合采样点选取在60200个范围内时,该软件测量接触角的精度高于德国KRU SS光学接触角测量仪DSA 100的测量精度,且与手动测量接触角的结果相比较,误差值均小于2°。
关键词：接触角测量,洁净度,图像处理
参考文献
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