Pengembangan Karakterisasi Gelembung Mikro Menggunakan Metode PIV beserta Pemantauan dengan IOT

The development of microbubble technology has been widely used in various fields. One of these areas is sterilization technology using microbubbles to speed up and increase the effectiveness of the sterilization process. One example is room sterilization using vaporized ozone gas microbubbles which can minimize the spread of the Covid-19 virus. However, research and development of microbubbles are still not much related to the characterization of their size and hydrodynamic properties. In this study, we propose the development of a continuous characterization of the size of microbubbles using the image analysis method. Image analysis aims to find the displacement vector using particle image velocimetry (PIV) techniques. The Hadamard-Rybczynski equation was used to calculate the size of the microbubbles based on the rising velocity vector of the microbubbles. The image capture process uses an LED light shadow technique to get a brighter and more stable image. The template matching algorithm is used to speed up the displacement vector analysis process used in the PIV technique. The analysis process is carried out in-situ in parallel processing using the python program on the raspberry pi4 unit. The analysis process uses three program services that run parallel, namely recording, pre-processing, and processing services. The measurement process uses three validations, namely pixel validation, template matching algorithm validation, and interrogation window. Bubble size data is displayed in the form of real-time graphs and size distribution histograms online using IoT. The test results show the size distribution of the microbubbles produced has an average of 14.60 µm with a deviation value of 0.11µm.  Perkembangan teknologi gelembung mikro telah banyak dimanfaatkan di berbagai bidang. Salah satu bidang tersebut adalah teknologi sterilisasi menggunakan gelembung mikro untuk mempercepat dan meningkatkan efektifitas proses sterilisasi. Salah satu contohnya adalah sterilisasi ruangan menggunakan gelembung mikro gas ozon yang diuapkan yang dapat meminimalisir penyebaran virus Covid19. Akan tetapi penelitian dan pengembangan gelembung mikro masih belum banyak terkait karakterisasi ukuran dan sifat hidrodinamisnya. Dalam penelitian ini mengusulkan pengembangan karakterisasi ukuran gelembung mikro secara kontinyu menggunakan metode analisa citra. Analisa citra bertujuan untuk mencari vektor perpindahan menggunakan teknik particle image velocimetry (PIV). Persamaan Hadamard-Rybczynski digunakan untuk menghitung ukuran gelembung mikro berdasarkan vektor kecepatan naik gelembung mikro. Proses pengambilan citra menggunakan mekanisme teknik bayangan cahaya LED agar mendapatkan citra yang lebih terang dan stabil. Algoritma pencocokan template digunakan untuk mempercepat proses analisa vektor perpindahan yang digunakan dalam teknik PIV. Proses analisa dilakukan in-situ secara paralel menggunakan program python pada unit pengolah raspberry pi4. Proses analisa menggunakan 3 layanan program yang berjalan secara paralel yaitu layanan perekam, pra-pengolah dan pengolah. Proses pengukuran menggunakan 3 validasi yaitu validasi piksel, validasi algoritma pencocokan template dan validasi jendela interograsi. Data ukuran gelembung ditampilkan dalam bentuk grafik realtime dan histogram distribusi ukuran secara daring menggunakan IoT. Hasil pengujian menunjukkan distribusi ukuran gelembung mikro yang dihasilkan memiliki rata-rata 14.60 µm dengan nilai deviasi sebesar 0.11 µm