Голографию привлекли к быстрой оценке примесей в воде и машинном масле



Голографию привлекли к быстрой оценке примесей в воде и машинном масле

Оригинал новости размещен на портале университета ИТМО.

Обычно голография ассоциируется с объемными изображениями музейных реликвий, сувенирами, маркировкой товаров и защитными знаками. Но ее применяют и в промышленности: для исследования рельефа поверхностей и деформации изделий.

В новой работе ученые из Университета ИТМО Татьяна Вовк и Николай Петров разработали метод для быстрого анализа распределения микроскопических частиц в прозрачных средах. В основе подхода – технология голографии Габора, самый простой и исторически первый тип голографии.

Результаты экспериментов, подкрепленные компьютерным моделированием, показали, что новый метод позволяет быстро узнать концентрацию частиц в среде, выяснить, как они распределены и насколько прозрачны.


Татьяна Вовк

«Существует много способов визуализации частиц в суспензии или аэрозоле, а также методов обработки этих изображений, – отмечает научная сотрудница кафедры фотоники и оптоинформатики Татьяна Вовк. – Но они занимают довольно много времени, а некоторые не справляются с анализом сред с высокой концентрацией частиц. Поэтому наша цель состояла в том, чтобы сделать экспресс-метод, способный в реальном времени давать информацию о средах с любым содержанием частиц и готовый для внедрения в производство”.

Моделирование дифракции лазерного излучения на частицах

Пока ученые показали лишь базовую работоспособность метода, но полагают, что быстрая регистрация частиц будет полезна во многих областях. Например, основанные на данной технологии анализаторы смогут в реальном времени следить за потоками суспензий или аэрозолей и, в частности, определять количество твердых частиц в машинном масле.
«Когда детали трутся друг о друга, в смазку попадает металлическая стружка, которая изнашивает механизм. Устройство поможет оценить загрязненность масляного потока, а следовательно, и уровень износа механизма», – добавляет Татьяна Вовк.


Кювета с частицами песка, распределенными в воде во время эксперимента

Не менее интересны биологические применения технологии. По мнению ученых, метод поможет исследовать чистоту озерной и речной воды, определяя в ней степень прозрачности планктона. Эта характеристика, в свою очередь, расскажет об экологии водоема, поскольку оптические свойства микроорганизмов сильно зависят от состояния среды обитания.

Ученые рассматривают возможность адаптировать технологию к отслеживанию вирусных частиц в живых клетках.

«Сейчас для изучения механизмов вирусного транспорта используют флуоресцентную микроскопию. Такой анализ требует обработки больших объемов данных. Типичный регистрируемый видеоряд содержит сотни и тысячи кадров с высоким разрешением. Наш метод потенциально может помочь, поскольку быстрая обработка данных является основным его преимуществом. Но для этого понадобится содействие специалистов из области биомедицины. Кроме того, необходимо тщательно изучить, как наиболее эффективно объединить технологии флуоресцентной микроскопии с методами цифровой голографии», – рассказывает Николай Петров, руководитель лаборатории цифровой и изобразительной голографии Университета ИТМО.


Николай Петров

Чтобы понять, как распределены частицы в образце, оптики снимают с него одну цифровую голограмму Габора. Из трехмерного снимка они извлекают два плоских изображения, проводя их фокусировку численно, с помощью математического алгоритма. Затем ученые сравнивают изображения межу собой, и в зависимости от того, насколько они похожи, получают ту или иную зависимость – корреляционную функцию. Ее распространяют на весь объем среды. В итоге вычисления занимают всего несколько секунд.

Корреляционный анализ широко распространен не только в обработке изображений, но и в статистической физике и других дисциплинах, изучающих случайные процессы. К примеру, он помогает выявлять общие закономерности между наблюдаемыми величинами и типами частиц, рождающихся в результате столкновения в большом адронном коллайдере.

Статья: Tatiana A. Vovk, Nikolay V. Petrov (2017), Correlation Characterization of Particles in Volume Based on Peakto-Basement Ratio, Scientific Reports."