日前，美国理海大学教授 LiuYaling 和团队在光固化之中成功引入基于实时图像分析的智能制造，促进了微加工技术的发展。
图 | LiuYaling（来源：LiuYaling）此次研究的贡献体现在紫外线图案化中提供智能反馈控制。具体来说，他们搭建了可应用于微流体装置之内的基于原位图像分析的无掩模光刻（image-guided in-situ maskless lithography，IGIs-ML）平台。
该方法引入了原位的动态图像分析和间歇的液流控制，提高了原位光刻的分辨率和可重复性，有助于解决领域内面临的一些固有挑战。
此前，该领域的一个突出问题是邻近效应，即在写入空间接近的结构时会产生制造伪影。这既是阻碍实现高保真图案的障碍，也是光刻、激光写入、双光子聚合和 3D 打印中的常见现象。
而此次提出的新方法为这一普遍问题提供了实用的解决方案，在不具备高精度的硬件条件下，突破了微尺度光固化目前可能的界限。
相较于常见的光刻方法，本次策略具有以下三大优势：其一，大大降低初始成本，无需掩膜、无需净室、也无需高昂的光刻胶；其二，可以满足快速高精度的（1 微米）复杂图案制造，从而降低了尺寸限制；其三，解决了快速原型制作中的邻近效应。
研究中，课题组探索了紫外诱导的自由基光聚合和微加工领域的最新应用，制造了横向位移（DLD，deterministic lateral displacement）微流体装置，该微流体装置可以通过粒子的大小来分选不同的目标粒子。
在层流的作用下，DLD 依赖于粒子和微柱之间的相互作用，微小的尺寸差异会极大地影响装置的性能，因此需要精确控制特征尺寸，这时本次方法就可以发挥作用。
除能用于基于横向位移的分选，他们还基于此方法制造了细胞 3D 培养的平台。此外，这种基于图像跟踪的制造方法，在微流体装置制造、以及集成数据驱动和智能制造上也具有巨大潜力。
事实上，此次研究的初衷是为了快速完成微流控从设计、加工、到测试的流程。然而，没过多久他们就意识到这种方法也能推广到更广泛的微加工应用。
LiuYaling 表示：“我们此次想法的萌芽可以追溯到每周例会的一项提案，旨在解决基于数字微镜器件紫外线光致图案的不均匀性问题。直到我们不断成功复制实验结果，才开始设想此次方法更广泛的适用性。”
于是，他们将目光集中在微加工微制造领域。此前，许多依托于微流体装置、及其相关的界面反应，已被广泛用于基础生物和生物医学领域。而基于图像的实时控制，可以简化和加快对于新型光固化和生物相容性水凝胶的探索。
LiuYaling 说：“研究中，全面的用户导向、以及深刻的理论洞察，这两个维度一直指导着我们，也是支持我们研究成功的根本因素。”
图 | 相关论文（来源：Nature Communications）
作为该团队的一个新平台，IGIs-ML 拥有着较大的泛用性，最为直接的应用是在操控还原聚合和 3D 打印方面。后期还可以引申用于组织工程和生物力学的研究中。
目前，课题组正着手把本次平台放到云端，这样一来世界各地的研究人员都可以远程使用，从而实现云端加工和测试。
参考资料：
1.Paul, R., Zhao, Y., Coster, D. et al. Rapid prototyping of high-resolution large format microfluidic device through maskless image guided in-situ photopolymerization. Nat Commun 14, 4520 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-40119-x
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