微流控芯片流道特征超聲C掃描分析*

金士杰 楊雅喃 田 鑫 史思琪 林 莉

(大連理工大學無損檢測研究所 大連 116085)

0 引言

微流控芯片是將樣品預處理、分離、檢測和分析過程集成在幾平方厘米的小尺度芯片上，具有小體積、低消耗、多功能集成、高質量傳輸、高分析通量等優異性能[1-2]，在生物醫學、生命科學、致病菌檢測、食品安全檢測等領域得到廣泛應用[3-4]。流道作為微流控芯片的主要結構，一旦出現堵塞、破邊、斷裂或制作參數不準等問題，將導致流道尺寸改變，而2%的微小偏差會造成16%的流體阻力變化[5]。因此，微流控芯片流道的特征變化是制備和應用過程中的關注重點。

微流控芯片體積較小，且流道尺寸處于微米量級，使得難以直接獲取流道特征。目前，用于微流控芯片的檢測技術主要有質譜檢測、熒光檢測、電化學檢測、化學發光檢測等[6-7]，同時常用光學技術分析流道特征。光學相干層析成像在表征微流控芯片內部結構的同時，可以確定流道高度、寬度與橫截面積等關鍵參數，與激光掃描共聚焦顯微鏡檢測結果相比，流道高度測量誤差僅為4%[5]。利用數字全息顯微檢測技術可獲得流道寬度和表面缺陷信息，寬度80 μm流道的測量結果為78.7 μm[8]。利用微反射特性分析不同區域反射率，也可得到微流控芯片流道的三維圖像，且流道形狀、尺寸與設計值一致性較好[9]。

采用光學技術表征微流控芯片流道結構需要精密、高成本的光學儀器和訓練有素的技術人員。相比之下，超聲檢測技術具有成本低、適用性廣和數字化、自動化成像等優勢。其中，超聲C掃描技術利用存在聲阻抗差異界面的反射回波，高分辨力呈現界面信息[10]，已被廣泛應用于航空航天[11]、鐵路運輸[12]和電氣工程[13]等領域，并拓展到多邊形蜂窩結構[14]、擴散焊接頭[15]等復雜結構評價。結合超聲C 掃描技術有助于辨識結構內部的微細特征，如利用中心頻率20 MHz 探頭可檢出鈦合金擴散焊焊縫內部寬度200 μm 以上的缺陷[15]。因此，對微流控芯片實施C 掃描檢測，有望獲得流道特征詳細信息。

本文應用超聲C 掃描技術分析微流控芯片流道特征，比較了不同中心頻率探頭與掃描步進下的流道辨識結果，并進行定量評價。在此基礎上，給出不同寬度流道，以及有無氣泡時的C掃描圖像，驗證方法可行性。

1 超聲C掃描原理

圖1 給出了超聲C 掃描示意圖。其中，聚焦探頭通過逆壓電效應激勵產生超聲信號，利用水層作為耦合劑傳遞至微流控芯片，并在芯片內部傳播。探頭在芯片上方沿著X軸、Y軸和Z軸運動，通過控制Z軸使焦點位于流道表面。設置掃查范圍，使探頭沿著X軸和Y軸按規定路徑運動，覆蓋芯片范圍。當超聲信號在傳播過程中遇到流道與芯片的異質界面時，根據材料聲學特性差異，部分能量將會發生反射，其接收信號幅值不同于與其他區域。

圖1 微流控芯片超聲C 掃描示意圖Fig.1 Schematic diagram of ultrasonic C-scan for microfluidic chip

式(1)中，r為界面的聲壓反射率，Pr為反射波聲壓，Po為入射波聲壓，Z1和Z2分別為微流控芯片與流道內部介質的聲阻抗。

基于一定步進沿X軸和Y軸移動探頭，采集每個位置點的A 掃描信號，可得指定區域的超聲C 掃描圖像。像素點顏色反映所選閘門內的信號幅值大小，即可獲得流道形狀等信息，并實施特征分析和定量檢測[16-18]。

2 實驗樣品與設備

如圖2 所示，實驗對象為兩個具有不同流道寬度和布局的微流控芯片試樣。微流控芯片上層材料為聚二甲基硅氧烷(Polydimethylsiloxane,PDMS)，下層材料為有機玻璃，二者以等離子鍵合。微流控芯片尺寸為50 mm×20 mm，芯片、PDMS 層、有機玻璃層的平均厚度如表1所示。

表1 微流控芯片各部分平均厚度Table 1 Average thickness of each part in microfluidic chips(單位：mm)

圖2 微流控芯片試樣及流道示意圖(單位：μm)Fig.2 Microfluidic chips and schematic diagrams of channels (Unit: μm)

在此基礎上，使用水浸超聲C 掃描檢測系統，以及15 MHz、10 MHz 和5 MHz 脈沖水浸聚焦探頭(圖3)，進行超聲信號發射和接收，并執行C 掃描檢測，3 個探頭的焦距分別為54 mm、36 mm 和64 mm。調整探頭到微流控芯片的垂直距離，使之處于焦點處，此時回波幅值最高。以中心頻率10 MHz 探頭為例，圖4給出了有無微流控芯片時采集的超聲A掃描信號。其中，W0為微流控芯片的上表面回波，W1為微流控芯片的底面回波，即后續C掃描成像的關注信號；W2為無微流控芯片時的水槽底面墊板的上表面反射回波，W3為水槽底面墊板的下表面反射回波。對比可見，當在調平裝置上放置微流控芯片實施C 掃描成像時，來自水槽底面的反射波因多界面衰減而難以捕捉。此外，利用脈沖反射回波法可以測量得到試樣1 與試樣2 的平均聲速分別約為1300.7 m/s 與1070.4 m/s。

圖3 不同頻率聚焦探頭Fig.3 Focusing probes with different frequencies

圖4 10 MHz 檢測頻率時有無微流控芯片的超聲A 掃描信號Fig.4 Ultrasonic A-scan signals with and without microfluidic chip at the detection frequency of 10 MHz

3 實驗結果及分析

超聲C 掃描結果與探頭類型、掃描步進等檢測參數直接相關。基于此，本文對比不同檢測參數下的微流控芯片C掃描圖像，并分析流道表征結果。

針對試樣1，選用中心頻率5 MHz 與10 MHz的聚焦探頭，掃描步進0.1 mm，圖5 給出對應超聲C 掃描圖像。結果顯示，中心頻率5 MHz 探頭所得圖像較為模糊；相比之下，隨著檢測頻率提升，取向多變的流道輪廓表征效果得到改善。一方面，中心頻率10 MHz 探頭的焦斑直徑均約為0.89 mm，而5 MHz 探頭焦斑直徑達到1.46 mm，探頭焦斑增大導致掃描精度和分辨能力降低。另一方面，探頭中心頻率也會影響微流控芯片的C 掃描圖像分辨力，隨著探頭頻率增加，產生的超聲波波長減小，可檢出的流道尺寸變小，則表征效果提升。

圖5 不同檢測頻率下的試樣1 超聲C 掃描圖像Fig.5 Ultrasonic C-scan images with different detection frequencies for Sample 1

圖6 給出了C 掃描圖像中流道橫截面區域的顏色幅值變化曲線。對比可見，5 MHz 探頭檢測時的流道間峰谷值波動較小，而10 MHz 檢測頻率下的曲線起伏明顯，且相對更加平滑，有助于確定流道數量及變化。在此基礎上，利用峰值對流道間距實施定量。試樣1 中8 條流道之間的鄰近中心間距設計值是2.0 mm，10 MHz 探頭的流道中心間距測量值為1.90～2.10 mm，測量誤差不超過5%。中心頻率5 MHz 探頭的流道中心間距測量值為1.70～2.40 mm，測量誤差最大達到20%。因此，應盡量選擇高頻(如10 MHz 以上)、小焦斑探頭檢測微細尺寸流道，以提升流道特征辨識能力。

圖6 不同檢測頻率C 掃描圖像流道橫截面幅值變化曲線Fig.6 Amplitude variation of channel crosssection in C-scan images with different detection frequencies

掃描步進主要影響成像效率和檢測效果。研究中利用中心頻率10 MHz 探頭，分別采用0.5 mm、0.2 mm和0.1 mm掃描步進，對流道寬度200 μm的試樣1進行超聲C掃描檢測，結果如圖7所示。在不同掃描步進下，均可辨識流道特征變化，但表征效果存在差異。圖8 給出了不同掃描步進下的流道橫截面的顏色幅值變化曲線?？紤]到相同范圍內的實際采樣點數不同，則通過插值使得各曲線點數一致，隨后進行平滑處理。結果顯示，雖然檢測頻率和增益等參數相同，但流道寬度僅為200 μm，掃描步進越大，越難以捕捉到流道區域的峰值信息，導致C掃描圖像分辨力降低。隨著掃描步進減小，曲線起伏變化明顯，步進0.1 mm 時的曲線峰值較步進0.2 mm提高50.7%，較步進0.5 mm 提高63.8%。在此基礎上，根據有無流道處的聲阻抗差異，讀取曲線中的相鄰峰值間隔，對流道中心間距實施定量。步進0.1 mm時的流道中心間距測量值為1.90～2.10 mm，測量誤差不超過5%。掃描步進為0.2 mm 時，流道中心間距測量值為1.80～2.00 mm，測量誤差最大達到10%。因此，實際檢測中應選擇小的掃描步進檢測微細尺寸流道，以提高流道表征分辨力和定量精度。

圖7 不同掃描步進下的試樣1 超聲C 掃描圖像Fig.7 Ultrasonic C-scan images with different scanning intervals for Sample 1

圖8 不同步進C 掃描圖像流道橫截面幅值變化曲線Fig.8 Amplitude variation of channel cross-section in C-scan images with different scanning intervals

比較而言，超聲C 掃描步進大，可以縮短成像用時，提高成像效率，但易出現漏檢或流道邊緣表征不清晰等問題，導致定量誤差增大；減小掃描步進有助于提高圖像分辨力和流道表征效果。實際檢測中應綜合考慮檢測效率與分辨力，合理選擇C 掃描參數。

微流控芯片使用過程中可能會出現流道堵塞等現象，導致性能下降。研究中將存在氣泡的水注入試樣2，以模擬堵塞流道。考慮試樣2 中流道寬度最窄處為80 μm，故選用更高中心頻率的15 MHz聚焦探頭，步進0.1 mm 實施超聲C 掃描，圖9 給出了原始狀態和堵塞狀態下的C 掃描圖像。根據圖2給出的流道布局，試樣2 左側3 條流道寬度依次為80 μm、150 μm 與300 μm。相同檢測頻率下，隨著流道寬度變窄，超聲散射機制改變且檢測靈敏度下降，使得寬度較小的流道開始難以清晰識別。對比可見，流道3 可以辨識，而流道2 與流道1 幅值降低，特征呈現逐漸不明顯。同時，氣泡的存在，使得圖9(b)中流道寬度發生變化，左側直流道與右側蛇形流道中多處成像區域變窄，反映了因氣泡堵塞造成的流道特征改變。

圖9 試樣2 超聲C 掃描圖像Fig.9 Ultrasonic C-scan images of Sample 2

最后，現有結果是針對注水后的靜態試樣實施超聲C 掃描檢測，沒有考慮流體介質在流道傳輸過程中的多普勒效應。后續將對工作狀態下的微流控芯片進行超聲檢測與定量分析，以提升方法適用性。

4 結論

本文將超聲C 掃描技術應用于微流控芯片流道特征分析，并對比分析了不同檢測條件下的成像結果。當聚焦探頭中心頻率不低于10 MHz、掃描步進不超過0.1 mm 時，可以從C 掃描圖像中辨識流道特征，且流道中心間距測量誤差不超過5%。同時，超聲C 掃描成像能夠反映流道寬度變化，從而對發生堵塞的微流控芯片進行有效識別。利用中心頻率15 MHz 聚焦探頭，可發現寬度300 μm 流道內部存在的多處氣泡堵塞。