基于Micro-PIV技术的电动微流体测量研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-22页 |
| 1．1 电动微流体测量技术 | 第8-12页 |
| 1．1．1 称重法 | 第9页 |
| 1．1．2 电流监测法 | 第9-10页 |
| 1．1．3 激光诱导荧光技术 | 第10-12页 |
| 1．2 Micro-PIV技术 | 第12-20页 |
| 1．2．1 Micro-PIV技术的发展及现状 | 第12-16页 |
| 1．2．2 Micro-PIV算法综述 | 第16-20页 |
| 1．3 本论文的主要工作 | 第20-22页 |
| 2 电动微流体理论 | 第22-28页 |
| 2．1 电渗理论 | 第22-25页 |
| 2．1．1 双电层模型 | 第22-24页 |
| 2．1．2 电渗流动量方程 | 第24-25页 |
| 2．2 电泳 | 第25-27页 |
| 2．3 小结 | 第27-28页 |
| 3 Micro-PIV的硬件系统 | 第28-39页 |
| 3．1 硬件系统组成和基本原理 | 第28-29页 |
| 3．2 荧光显微镜 | 第29-31页 |
| 3．3 CCD | 第31-32页 |
| 3．4 激发光源 | 第32-33页 |
| 3．5 荧光示踪粒子选择 | 第33-36页 |
| 3．6 高压电源设计 | 第36-38页 |
| 3．7 小结 | 第38-39页 |
| 4 Micro-PIV的软件系统 | 第39-61页 |
| 4．1 粒子图像的实时采集 | 第39-42页 |
| 4．2 粒子图像预处理 | 第42-43页 |
| 4．2．1 噪声处理 | 第42-43页 |
| 4．2．2 掩模技术 | 第43页 |
| 4．3 粒子图像计算方法 | 第43-53页 |
| 4．3．1 粒子图像计算的影响因素 | 第44-46页 |
| 4．3．2 粒子图像模板匹配 | 第46-48页 |
| 4．3．3 金字塔算法 | 第48-49页 |
| 4．3．4 金字塔算法和模板匹配的结合 | 第49-51页 |
| 4．3．5 亚像素算法 | 第51-52页 |
| 4．3．6 平均算法 | 第52-53页 |
| 4．4 后处理算法 | 第53-54页 |
| 4．5 精度校验 | 第54-59页 |
| 4．5．1 粒子图像模拟 | 第54-55页 |
| 4．5．2 算法的验证 | 第55-57页 |
| 4．5．3 算法的误差分析 | 第57页 |
| 4．5．4 几种算法的误差比较 | 第57-59页 |
| 4．6 小结 | 第59-61页 |
| 5 弯曲沟道微流体速度测量 | 第61-72页 |
| 5．1 实验目的 | 第61-62页 |
| 5．2 实验装置 | 第62页 |
| 5．3 实验准备 | 第62-63页 |
| 5．3．1 弯曲沟道的微流控芯片制作 | 第62页 |
| 5．3．2 外接储液池 | 第62-63页 |
| 5．4 实验过程及计算结果 | 第63-68页 |
| 5．5 数据分析 | 第68-69页 |
| 5．6 数值计算 | 第69-71页 |
| 5．7 小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第80页 |
