DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-39655-5
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41673090
تاريخ النشر: 2026-02-11
المؤلف: Jiaxin Jiang وآخرون
الموضوع الرئيسي: الألياف النانوية المصنوعة بالتقنية الكهربائية في التطبيقات الطبية
نظرة عامة
تقدم البحث نظامًا متعدد النفاثات للتخطيط الكهربائي معززًا بالليزر المحوري لتحسين رؤية نفاثات التخطيط الكهربائي، مما يسهل التعرف الدقيق على خصائص النفاثات. تم تطوير خوارزمية شاملة للتعرف على ميزات النفاثات المتعددة، تتضمن معالجة مسبقة للصورة، وتقسيم ميزات النفاثات، والتعرف عليها، محققةً وقت معالجة أقل من 40 مللي ثانية لاكتشاف ميزات مثل مناطق مخروط تايلور وأطوال النفاثات المرئية. تصنف الدراسة وضع الإخراج المتعدد النفاثات إلى أربع حالات متميزة بناءً على المعلمات المعترف بها وتؤسس نظام تحكم مغلق الحلقة يستخدم الجهد المطبق كمعامل قابل للتعديل. أظهرت النتائج التجريبية نجاح إنتاج أغشية نانوية عالية الجودة مع توزيع موحد لقطر الألياف.
مع النظر إلى المستقبل، يهدف المؤلفون إلى التقاط معلومات أكثر تفصيلًا عن النفاثات خلال التطور الديناميكي لعملية التخطيط الكهربائي المتعدد. يتوقعون إدخال طرق تحكم ذكية أكثر تطورًا يمكن أن تستجيب بسرعة، مما يعزز دقة التحكم في الوقت الحقيقي في تطبيقات التخطيط الكهربائي. يحمل هذا العمل وعدًا كبيرًا في تحسين جودة الأغشية النانوية وتسريع اعتماد التكنولوجيا الكهربائية في الصناعة.
الطرق
تضمنت الإعدادات التجريبية لعملية التخطيط الكهربائي المتعدد النفاثات مع دمج الليزر المحوري جهاز نفاث متعدد يحتوي على ثلاث إبر محورية، مع أقطار خارجية وداخلية تبلغ 1.8 مم و1.37 مم، على التوالي. استخدم النظام وحدة تحكم ليزر متصلة بثلاثة ليزرات منفصلة، والتي نقلت أشعة الليزر عبر الألياف الضوئية إلى الإبر الداخلية. زودت مضخة حقن بحل 10% وزني من بولي إيثيلين أكسيد (PEO)، تم تحضيره عن طريق التحريك لمدة 24 ساعة والراحة لمدة 3 إلى 4 ساعات، إلى الإبر الخارجية. أنتج مصدر الطاقة عالي الجهد مجالًا كهربائيًا سهل تشكيل مخروط تايلور عند مخرج الإبر المحورية، مما مكن من إخراج نفاثات البوليمر عندما تغلب المجال الكهربائي على توتر السطح للحل.
لتحسين رؤية مخروط تايلور والنفاثات المخرجة، تم دمج أشعة الليزر مع محلول البوليمر. تم تسجيل سلوكيات إخراج النفاثات باستخدام كاميرا CMOS، مما سمح بمراقبة تفصيلية لعملية التخطيط الكهربائي. جمع هذا الإعداد بشكل فعال بين التخطيط الكهربائي وتكنولوجيا الليزر لتحسين التصور وفهم ديناميات النفاثات خلال عملية التخطيط الكهربائي.
المناقشة
تحدد قسم المناقشة في ورقة البحث خوارزمية شاملة للتعرف على ميزات النفاثات المتعددة مصممة لتعزيز مراقبة والتحكم في عمليات التخطيط الكهربائي المتعددة النفاثات. تتكون الخوارزمية من ثلاثة مكونات رئيسية: معالجة مسبقة للصورة، تقسيم ميزات النفاثات، والتعرف على ميزات النفاثات. في البداية، تخضع صور النفاثات المتعددة لتحويل إلى تدرج الرمادي وتطبيق طريقة OTSU لتسهيل استخراج الميزات. يتم استخدام خوارزمية تقسيم تلقائية لمنطقة الاهتمام (ROI) لتحديد ووضع علامات على حدود النفاثات، والتي يتم تصفيتها وترتيبها لإزالة الضوضاء وضمان تقسيم دقيق لمميزات مخروط تايلور والنفاثات.
تعتبر عملية التقسيم حاسمة لتمييز بين مخروط تايلور والنفاثات المخرجة، باستخدام عمليات شكلية وتقنيات تصفية الضوضاء لعزل الميزات المرغوبة. بعد ذلك، تتضمن عملية التعرف على ميزات النفاثات ملاءمة حدود مخروط تايلور لأشكال هندسية (مثل مثلث، دائرة، أو بيضاوي) وحساب المعلمات ذات الصلة مثل مساحة مخروط تايلور وطول النفاثة المرئية. تحدد الدراسة أربعة أوضاع متميزة لإخراج النفاثات بناءً على الملاحظات التجريبية، مما يبرز تأثير الجهد المطبق والمسافة بين جهاز النفاث وجامع النفاثات على استقرار النفاثات. يُقترح نظام تحكم مغلق الحلقة، يستخدم تعديلات في الوقت الحقيقي على الجهد المطبق للحفاظ على ظروف النفاثات المثلى، مما يحسن جودة الأغشية النانوية المنتجة خلال عملية التخطيط الكهربائي. تظهر النتائج أن النظام المغلق الحلقة يعزز بشكل كبير من تجانس توزيع قطر الألياف، مما يؤكد فعاليته في استقرار وضع الإخراج المتعدد النفاثات. تهدف الأعمال المستقبلية إلى تحسين الخوارزمية لتحقيق تحكم أكثر ديناميكية واسترجاع المعلومات خلال عملية التخطيط الكهربائي.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-39655-5
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41673090
Publication Date: 2026-02-11
Author(s): Jiaxin Jiang et al.
Primary Topic: Electrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Overview
The research presents a multi-jet electrospinning system enhanced by a coaxial laser to improve the visibility of electrospinning jets, facilitating the precise identification of jet characteristics. A comprehensive multi-jet feature recognition algorithm was developed, incorporating image pre-processing, jet feature segmentation, and identification, achieving a processing time of under 40 milliseconds for detecting features such as Taylor cone areas and visible jet lengths. The study categorizes the multi-jet ejection mode into four distinct states based on recognized parameters and establishes a closed-loop control system that utilizes the applied voltage as an adjustable parameter. Experimental results demonstrated the successful production of high-quality nanofiber membranes with a uniform fiber diameter distribution.
Looking ahead, the authors aim to capture more detailed jet information during the dynamic evolution of the multi-electrospinning process. They anticipate the introduction of more sophisticated intelligent control methods that can respond rapidly, thereby enhancing the accuracy of real-time control in electrospinning applications. This work holds significant promise for advancing the quality of nanofiber membranes and accelerating the industrial adoption of electrospinning technology.
Methods
The experimental setup for the multi-jet electrospinning process with coaxial laser integration involved a multi-jet spinneret featuring three coaxial needles, with outer and inner diameters of 1.8 mm and 1.37 mm, respectively. The system utilized a laser controller connected to three separate lasers, which transmitted laser beams through optical fibers to the inner needles. A syringe pump supplied a 10 wt% Polyethylene Oxide (PEO) solution, prepared by stirring for 24 hours and resting for 3 to 4 hours, to the outer needles. A high-voltage power supply generated an electric field that facilitated the formation of a Taylor cone at the outlet of the coaxial needles, enabling the ejection of polymer jets when the electric field overcame the solution’s surface tension.
To enhance the visibility of the Taylor cone and the ejected jets, laser beams were coupled with the polymer solution. The jet ejection behaviors were recorded using a CMOS camera, allowing for detailed observation of the electrospinning process. This setup effectively combined electrospinning and laser technology to improve the visualization and understanding of jet dynamics during the electrospinning process.
Discussion
The discussion section of the research paper outlines a comprehensive multi-jet feature recognition algorithm designed to enhance the monitoring and control of multi-jet electrospinning processes. The algorithm consists of three main components: image preprocessing, jet feature segmentation, and jet feature identification. Initially, multi-jet images undergo grayscale conversion and binarization using OTSU’s method to improve contrast and facilitate feature extraction. An automatic region of interest (ROI) division algorithm is employed to identify and label jet contours, which are then filtered and sorted to eliminate noise and ensure accurate segmentation of the Taylor cone and jet features.
The segmentation process is critical for distinguishing between the Taylor cone and ejection jets, utilizing morphological operations and noise filtering techniques to isolate the desired features. Subsequently, the identification of jet features involves fitting the contours of the Taylor cone to geometric shapes (triangle, circle, or ellipse) and calculating relevant parameters such as the Taylor cone area and visible jet length. The study identifies four distinct jet ejection modes based on experimental observations, highlighting the influence of applied voltage and spinneret-to-collector distance on jet stability. A closed-loop control system is proposed, utilizing real-time adjustments to the applied voltage to maintain optimal jet conditions, thereby improving the quality of nanofiber membranes produced during the electrospinning process. The results demonstrate that the closed-loop system significantly enhances the uniformity of fiber diameter distribution, confirming its effectiveness in stabilizing the multi-jet ejection mode. Future work aims to refine the algorithm for more dynamic control and information retrieval during the electrospinning process.