Физики заставили капли стекать с плоскости по заданному маршруту
Используя гидрофобные направляющие линии на супергидрофобной поверхности, физики заставили капли стекать с плоской поверхности по заранее заданному маршруту, например, окружности или синусоиде. Добиться этого удалось за счет снижения количества химических неоднородностей и дефектов на поверхности, сообщается в статье в ACS Applied Materials & Interfaces.
В зависимости от своего химического состава разные поверхности по-разному смачиваются водой. На поверхности гидрофильного материала (например, стекла) находится большое количество заряженных или поляризуемых химических групп, поэтому капля воды стремится растечься по его поверхности. В случае гидрофобного материала (например, тефлона), на его поверхности сосредоточены неполярные группы, и капли отталкиваются от поверхности, становясь более круглыми. Сочетая химический состав и микрорельеф, можно сделать поверхность даже супергидрофобной, так что вода будет находиться на ней в виде практически сферических капель.
Основным показателем смачивания является краевой угол, который образует касательная к жидкости с твердой поверхностью на линии трехфазного контакта жидкость-газ-твердая поверхность. Комбинируя на одной поверхности участки с разным краевым углом (например, совмещая гидрофильные и гидрофобные области), можно управлять взаимодействием поверхности с каплями воды, заставляя ее течь в определенном направлении. При этом, однако, из-за высокой адгезии к гидрофильным поверхностям, по ней жидкость двигается значительно медленнее, прилипая к отдельным участкам и скапливаясь на границах.
Чтобы создать материал, с которого вся вода стекает в виде капель, но при этом двигается по заранее заданному маршруту, Тин Дун (Ting Dong) из Университета Дунхуа и Томас Маккарти (Thomas J. McCarthy) из Массачусетского университета предложили наносить на супергидрофобную поверхность тонкие полосы нужной формы из гидрофобного материала. Полосы наносились на супергидрофобную поверхность с помощью фотолитографии с последующей химической обработкой. Ширина гидрофобных участков составила от 50 до 400 микрон, а объем капель, которые скатывались по этим полосам — около 20 микролитров.
Основной сложностью работы было получение материалов, с достаточно однородной поверхностью. Из-за наличия неоднородностей химического состава и микрошероховатостей, ни на одной реальной поверхности краевой угол не является постоянной величиной и может меняться в определенном диапазоне. С помощью осаждения веществ из газовой фазы авторам данной работы удалось свести к минимуму число дефектов на поверхности и, как следствие, сократить зазор между максимальным и минимальным краевыми углами всего до двух градусов — как для гидрофобного участка (на котором краевой угол менялся от 102 до 104 градусов), так и для его супергидрофобного окружения (от 171 до 173 градусов).
В результате капли свободно скатывались с таких поверхностей, двигаясь при этом только по гидрофобным линиям. Для проверки предложенного механизма ученые предложили для капель маршруты в виде отрезка прямой, синусоиды, окружности, а также дуги и кривой в форме знака вопроса.
В будущем такие поверхности можно будет использовать, например, для самоочищающихся автомобильных или оконных стекол, а также в различных микрофлюидных устройствах, которые требуют движения отдельных капель жидкости в заданном направлении.
Стоит отметить, что точное определение значения максимального и минимального краевых углов на супергидрофобной поверхности — довольно сложная задача, в первую очередь из-за того, что сложно точно найти линию контакта жидкости с поверхностью. Часто для этого приходится использовать не только традиционные оптические методы, но и более сложные приборы, например, конфокальную микроскопию.
Александр Дубов
А также измерит расстояние до них
Американские ученые разработали технологию пассивного теплового зрения HADAR, которая по инфракрасному изображению получает информацию о температуре, материалах и текстуре поверхности объектов, их излучательной способности, а также умеет измерять расстояние. Технология позволяет в ночных условиях получать изображение, сопоставимое по качеству со стереоскопическими изображениями, получаемыми обычными RGB камерами при дневном освещении. Статья опубликована в журнале Nature. Для автономной навигации и взаимодействия с людьми роботам и беспилотникам нужна информация об окружении, которую они получают с помощью камер, лидаров, сонаров или радаров. Однако обычные камеры зависят от условий освещенности и плохо работают в ночное время и при плохой погоде. Кроме этого информация, получаемая с камер не содержит физического контекста, что может приводить к некорректной работе нейросетевых алгоритмов автопилота, который, к примеру, не может отличить настоящего человека от манекена. Активные сенсоры, такие как лидары и радары, при резком росте их числа начинают взаимно влиять друг на друга. Выходом могло бы стать использование в условиях недостаточной видимости камер, работающих в инфракрасном диапазоне. Однако из-за так называемого «эффекта призрачности» получаемые тепловизором изображения обычно выглядят как пятна без четкой текстуры. Это связано с тем, что поверх отражающихся от объекта инфракрасных лучей, которые несут информацию об особенностях его рельефа, накладывается его собственное тепловое излучение, которое засвечивает эту полезную информацию. Группа ученых под руководством Зубин Джакоб (Zubin Jacob) из Университета Пердью смогла справиться с этой проблемой. Они разработали технологию под названием HADAR (акроним от слов heat-assisted detection and ranging), которая с помощью машинного обучения извлекает из изображений, полученных в инфракрасном диапазоне, информацию о температуре объектов, излучательной способности материалов, из которых они состоят, а также их физической текстуре. Кроме того, технология позволяет определять расстояние до объектов на изображении. Выделение информации о собственном излучении объектов позволяет избавиться от «эффекта призрачности» и получить информацию о текстуре. Для этого авторы используют данные из библиотеки материалов, которая содержит информацию об их излучательной способности. Инфракрасное изображение фиксируется с помощью гиперспектральной камеры, после чего данные поступают на вход нейросетевой модели, которая производит декомпозицию исходных данных, выделяя из них информацию о температуре, собственном излучении и текстуре. Для обучения алгоритма исследователи использовали как настоящие изображения, полученные с помощью камеры, так и множество сгенерированных трехмерных сцен. Возможности технологии демонстрирует одна из сцен, на которой при слабом освещении запечатлен автомобиль черного цвета и человек, рядом с которым установлен вырезанный из картона портрет Альберта Эйнштейна в натуральную величину. Изображения, полученные с помощью обычной камеры, лидара и HADAR затем использовали для определения объектов с помощью алгоритма распознавания изображений. На изображении, полученном с помощью обычной камеры, алгоритм ошибочно распознал двух людей, приняв картонную фигуру за человека. На данных, полученных лидаром, оказалось невозможно определить автомобиль. При этом HADAR смог выделить все составляющие сцены, а также определить, что одна из человеческих фигур имеет сигнатуру краски на поверхности, а вторая покрыта тканью. Созданная технология может значительно улучшить системы автономной навигации беспилотных транспортных средств и роботов, дополнив уже существующие системы или даже заменив их. HADAR позволяет определять объекты и измерять расстояние по данным, полученным в ночное время, так же хорошо, как это делают традиционные системы компьютерного зрения, которые используют данные с камер в условиях дневного освещения. По словам авторов работы, в дальнейшем им предстоит решить проблему высокой стоимости оборудования для гиперспектральной съемки и невысокой производительности алгоритма. Сейчас процесс получения изображений и их обработки занимает минуты, но для работы в режиме реального времени это время необходимо сократить. Ранее мы рассказывали, как физики создали лидар, способный распознать метровые детали с рекордного расстояния в 45 километров в условиях высокого шума и слабого сигнала.