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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김익환 (전남대학교) 강현욱 (전남대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2022년 학술대회
발행연도
2022.11
수록면
489 - 493 (5page)

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In various industries, wettability analysis of a solid surface is essential to determine the surface energy. A contact angle is a tangential angle for a liquid interface at the intersection of droplets on a solid surface in the environment. General methods for measuring contact angle at the contact point have been developed to accurately use a goniometer and image processing software to find the border of the sessile droplet on aligned and fixed lighting with a camera system. However, extracting the exact three-phase contact point is difficult due to the light scattering on droplets and an out-of-focused images by human error. To overcome these errors, we suggest a convolutional neural network model predict contact angle from the preprocessed sessile droplet images. The trained model analyzes the experimental droplet images depending on the contact angle and defines the three-phase contact point through pixel distribution. The developed model performance shows 2.67% of the mean absolute percentage error at the contact angle range of 20° to 160°.
#접촉각(Contact angle) #표면 에너지(Surface energy) #인공 지능(Artificial intelligence)

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론 및 실험
3. 결론
참고문헌

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