Name: Determinazione campi di flusso 3D tramite multi-camera campo di luce Imaging (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-03-06T12:00:00.000+00:00
Duration: 14 min 25 s
Description: Scopri la tecnica di imaging a campo di luce per ricostruire campi di flusso 3D utilizzando array di telecamere calibrate e algoritmi di correlazione incrociata. Questo metodo computazionale migliora le misurazioni in fluidodinamica.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

playerTrialDesktop

Vorremmo ringraziare NSF concedere CMMI # 1126862 per finanziare le attrezzature e lo sviluppo di algoritmi ad apertura sintetica alla BYU, In-house laboratorio indipendente di ricerca (ILIR) fondi (controllato dal Dr. Tony Ruffa) per il finanziamento del materiale e lo sviluppo a NUWC Newport, e NIH / dell&#39;NIDCD R01DC009616 sovvenzione per il finanziamento SLT, DJD e JRN e dati relativi agli esperimenti vocali piega e l&#39;Università di Erlangen Scuola di Dottorato in Tecnologie Avanzate ottiche (SAOT) per il supporto parziale di SLT. Infine, il Rocky Mountain NASA Space Consorzio di sovvenzione per il finanziamento JRN.

1. 3D Luce Impostazione sul campo Imaging <ol><li> Avviare determinando le dimensioni del volume di misura e la risoluzione temporale e spaziale richiesta per investigare l&#39;esperimento di flusso di fluido in fase di studio. </li><li> Stimare la densità ottica che sarà presente nel esperimento per determinare il numero di telecamere necessarie per generare immagini riorientate con rapporto segnale-rumore (SNR) 1, 2 (ad esempio per PIV uno dovrebbe calcolare particelle per pixel). Per l&#39;esperimento 3D SAPIV con le pieghe di sintesi vocali qui presentati, usiamo 8 telecamere e si aspettano di ottenere una densità di semina di 0,05-0,1 particelle per pixel (ppp). Questo numero aumenta con il numero crescente di fotocamera con rendimenti decrescenti raggiunto circa 13 telecamere, il SNR diminuisce rapidamente al di sotto di 5 telecamere. </li><li> Montare le telecamere in una configurazione di array su un telaio in modo tale che ogni telecamera può vedere il volume di misura da punti di vista diversi.</li><li> Collegare le telecamere ad un computer centrale per l&#39;acquisizione dei dati e la visualizzazione. </li><li> Seleziona le tue lenti con lunghezze focali appropriati per l&#39;ingrandimento desiderato e ottici distanze di lavoro. Tipicamente, lo stesso tipo di obiettivo a focale fissa è montata ad ogni telecamera per generare ingrandimento simile in ciascuna immagine. </li><li> Collocare un oggetto visivo (come una griglia di calibrazione) al centro del volume di misura. </li><li> Utilizzando l&#39;immagine ripresa dalla telecamera centro della matrice come riferimento, spostare l&#39;intero array frame fotocamera più vicino o più lontano dal volume di misura per ottenere l&#39;ingrandimento desiderato. </li><li> Successivamente, separare le telecamere rimanenti nella matrice. Spaziatura delle telecamere Allontanare tra loro migliora la risoluzione spaziale nella dimensione di profondità a costo di profondità totale risolvibile 1. Nota: usiamo profondità per fare riferimento alla Z-dimensione, il che è positivo verso le telecamere (vedi Figura 1). Il rapporto di profondità in-Plane risoluzione è data approssimativamente da <img alt="Equazione 1" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1.jpg" /> , Dove Z è la profondità del volume, o s è la distanza delle telecamere al fronte del volume, e D è il rapporto di spaziatura fotocamera s o. </li><li> Angolo tutte queste telecamere che l&#39;obiettivo visivo al centro del volume di misura è approssimativamente centrata in ciascuna telecamera. </li><li> Con le aperture completamente aperte su ogni obiettivo della fotocamera, mettere a fuoco ogni telecamera sul bersaglio visivo. </li><li> Collocare un oggetto di calibrazione sul retro del volume di misura. Assicurarsi che l&#39;obiettivo è in vista di ogni telecamera, se non lo è, allora la distanza tra le telecamere e il volume di misura e / o spaziatura fotocamera esigenze di adeguamento (passi 1,7-1,8). </li><li> Chiudere l&#39;apertura di ogni telecamera fino a quando l&#39;obiettivo è a fuoco in ogni camera. </li><li> Ripetere i passaggi da 1,11-1,12 con l&#39;obiettivo di tegli anteriore del volume di misura. Il target di calibrazione dovrebbe essere simile alla figura 2 dopo ogni telecamera viene regolata. </li></ol> 2. Volume Illuminazione Setup <ol><li> Determinare il metodo appropriato per illuminare il volume di misura basato sul metodo di misurazione specifico applicato al campo di flusso. Per Particle Image Velocimetry (PIV) un volume laser viene utilizzato. </li><li> Selezionare un laser con una frequenza che può raggiungere la risoluzione desiderata temporale della misurazione. Il laser può essere singola pulsata per tempo risolto o doppia pulsata per il telaio-a cavallo 3. </li><li> Utilizzare lenti ottiche per formare il fascio laser in un volume di luce che copre il volume di misura. </li><li> Seed il volume con particelle traccianti adatti per le misure PIV 3. La concentrazione di particelle nel fluido dovrebbe essere abbastanza grande per ottenere la risoluzione spaziale desiderata, ma non così grande da ridurre il SNR inSA riorientato le immagini di sotto di un livello accettabile. Riferimento 1 contiene uno studio approfondito della densità di semina realizzabile, ma come regola generale una densità immagine di 0,05-0,15 particelle per pixel (ppp) è adatto alla maggior parte esperimenti con 8 o più telecamere. Per un numero fisso di telecamere, delle particelle per pixel riduce le dimensioni di volume maggiore profondità. </li></ol> 3. Array Camera di calibrazione <ol><li> Taratura richiede catturare una serie di immagini di ogni telecamera con un target di calibrazione (ad esempio una griglia a scacchiera, vedi figura 2) in più sedi in tutto il volume di misura. In primo luogo, scegliere tra due tipi di calibrazione: o un multi-camera di auto-calibrazione metodo o l&#39;immagine di un bersaglio di calibrazione noto che è proprio mosso attraverso il campo di interesse. </li><li> Definire un sistema di coordinate di riferimento nel volume di misura. Questo sistema di coordinate è spesso scelti in modo che f sia rilevanteo l&#39;esperimento (es. allineato con l&#39;asse di un cilindro, originario all&#39;avanguardia di una piastra piana, etc). Qui abbiamo scelto di collocare le griglie nel piano XY allineato punti lungo l&#39;asse Z (Figura 1). </li><li> Se si utilizza un multi-camera autocalibrazione algoritmo 4, 5 le posizioni di calibrazione finali può essere casuale, ad eccezione di una posizione che si trova proprio nel sistema di coordinate di riferimento. La posizione dei punti di taratura su questo target precisamente posizionata deve essere nota con precisione. In ogni telecamera, catturare un&#39;immagine del bersaglio in ogni posizione simile a Figura 2. </li><li> Se non si utilizza un multi-camera autocalibrazione algoritmo, quindi il bersaglio di calibrazione deve essere posizionato con precisione in diverse posizioni nel volume di misura tale che l&#39;orientamento del target nel sistema di coordinate di riferimento è nota con precisione. In ogni telecamera, catturare l&#39;immagine del target in ogni luogo.</li><li> Identificare punti sul bersaglio in ogni telecamera per ogni immagine. Per l&#39;auto-calibrazione, corrispondenze immagine punto attraverso tutte le telecamere sono necessari 5, ma esplicito riferimento a immagini corrispondenze di punti sono necessari solo per i punti generati dalla destinazione precisa posizione. Per il metodo di calibrazione proprio percorso, esplicito riferimento a immagini corrispondenze di punti sono necessari per tutti i punti di tutte le telecamere. </li><li> Applicare l&#39;algoritmo di calibrazione scelto per calibrare tutte le telecamere. Qui abbiamo scelto di utilizzare un multi-camera autocalibrazione algoritmo 4, 5 (open source <a href="http://cmp.felk.cvut.cz/~svoboda/SelfCal/" target="_blank">http://cmp.felk.cvut.cz/ ~ Svoboda / SelfCal /</a> ) e le posizioni delle telecamere conseguenti relativi ai piani di interesse sono mostrato in Figura 3. </li></ol> 4. Timing, Triggering e raccolta dati <ol><li> Quantitativa, risolta in tempo di imaging campo luminoso richiede che tutte le cameras e fonti di illuminazione di essere accuratamente sincronizzati, spesso ad un evento rilevante sperimentale. </li><li> Un generatore di impulsi esterno viene utilizzato per attivare le esposizioni della fotocamera e le sequenze di illuminazione. Programmare le opportune sequenze di impulsi di temporizzazione del generatore di impulsi. Per l&#39;esperimento corde vocali, si usa una sequenza di frame-cavallo, per cui il laser è impulsata vicino alla fine di una telecamera e di esposizione vicino all&#39;inizio del successivo 3. </li><li> Se da un innesco evento sperimentale, in modo che un segnale appropriato viene generato e ingresso al generatore di impulsi. </li><li> In caso di attivazione manuale, disposizioni per l&#39;attivazione del generatore di impulsi. </li><li> Iniziare l&#39;acquisizione di dati sperimentali, avviando la cattura della fotocamera e la sequenza di illuminazione tramite il metodo scelto di attivazione. </li><li> Anche se sembra banale, al momento di acquistare la grande quantità di dati associato a un multi-camera di luce campo dell&#39;imaging esperimento di una buona convenzione di denominazione è cruciale. E &#39;utile considerare come i dati saranno utilizzati dalla cattura alla definitiva quando si sviluppa la convenzione di denominazione. </li></ol> 5. Aperture Rifocalizzazione Synthetic <ol><li> Abbiamo ora genererà una pila 3D focale di immagini per produrre un volume sinteticamente riorientato. Primo, definire la spaziatura tra i piani focali e profondità complessiva rifocalizzazione da utilizzare nel volume riorientato <img alt="Equazione 1" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1.jpg" /> 1, 7. Tipicamente, la spaziatura piano focale è impostato a metà della risoluzione profondità e la profondità totale rifocalizzazione è governata dalla regione in cui tutti i campi di telecamere della sovrapposizione vista. I piani focali sarà perpendicolare all&#39;asse Z del sistema di coordinate di riferimento. </li><li> Definire la scala da applicare alle immagini su riproiezione nel volume di misura. La scala deve essere coerente con l&#39;ingrandimento delle immagini prime per evitaresignificativa sovra-campionamento o sotto-campionamento delle immagini riproiettato. </li><li> Stabilire trasformazioni tra ogni piano immagine della telecamera e ogni piano focale sintetico. </li><li> Eseguire la pre-elaborazione dell&#39;immagine per rimuovere il rumore di fondo e ospitare per differenze di intensità tra le immagini 1, 7. </li><li> Immagini riproiettare sui piani focali sintetiche, applicare la scala e ri-campione le immagini. Una serie di funzioni built-in Matlab (Image Processing Toolbox a) in grado di gestire questi compiti assegnati i piano a piano trasformazioni. </li><li> Su ogni piano focale sintetica, applicare la additivo o moltiplicativo algoritmo rifocalizzazione SA 1, 7. Per le applicazioni 3D SAPIV, abbiamo avuto un buon successo con additivo SA (applicato alle corde vocali qui). Per le immagini di bolle in controluce, il moltiplicativo SA ha dato risultati superiori. Come controllo applica il riorientamento di un piano delle immagini di calibrazione per vedere se la ricostruzione appare come previsto. </li&gt; </ol> 6. Volume di post-elaborazione <ol><li> Per stimare gli oggetti originali nel volume che ha generato il campo di luce richiede una fase di elaborazione noto come ricostruzione. Esistono diversi algoritmi che vanno dalla semplice intensità di soglia da 1 a gradiente di metriche basate su fuoco da 7 a più complesse deconvoluzione 3D 8. Scegliere un algoritmo di ricostruzione appropriato per l&#39;applicazione. Per PIV, abbiamo avuto successo sia con soglia intensità e deconvoluzione 3D. Usiamo intensità sogliatura qui per formare una pila focale. Due pile focali da tempo 1 (t 1) e il tempo 2 (t 2) sono cross-correlata per formare un campo vettoriale. Il 3D sul campo metodo Luce Imaging intrinsecamente risultati in oggetti che vengono allungate nella dimensione della profondità, che possono influenzare la precisione PIV, un algoritmo di buona ricostruzione tenta di mitigare questo allungamento. </li><li> Dopo la fase di ricostruzione, caratteristiche del volume può essere necessario o exestratto in per consentire la misura della dimensione, forma, ecc Gli algoritmi utilizzati per l&#39;estrazione di caratteristiche sono diverse e dipendono dall&#39;applicazione 7. Per estrarre bolle, ad esempio, richiede un mezzo di localizzazione caratteristiche bolla e definire le loro dimensioni. Per le applicazioni PIV, non esplicitamente estrarre le particelle e questo passaggio può essere saltato. </li><li> Per le applicazioni 3D SAPIV, analizzare il volume di ricostruzione in volumi più piccoli interrogatori e applicare un opportuno algoritmo di cross-correlazione basata su PIV di misurare il campo vettoriale 1, 3. </li></ol> un maketform: costruisce un piano di trasformazione aereo e imtransform: mappe e ricampiona l&#39;immagine in base alle trasformazioni da maketform.

<ol><li>Belden, J., Truscott, T. T., Axiak, M., Techet, A. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Three-dimensional+synthetic+aperture+particle+imaging+velocimetry%5BTitle%5D)+AND+%22Measurement+Science+and+Technology%22%5BJournal%5D)">Three-dimensional synthetic aperture particle imaging velocimetry.</a> Measurement Science and Technology. 21 (12), 125403(2010).</li>
<li>Wilburn, B., Joshi, N., Vaish, V., Talvala, E. -V., Antunez, E., Barth, A., Adams, A., Horowitz, M., Levoy, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High+performance+imaging+using+large+camera+arrays%5BTitle%5D)+AND+%22ACM+Trans.+Graph%22%5BJournal%5D)">High performance imaging using large camera arrays.</a> ACM Trans. Graph. 24, 765-776 (2005).</li>
<li>Raffel, M., Willert, C., Wereley, S., Kompenhaus, J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aRaffel%2C+M+%22Particle+image+velocimetry+-+A+Practical+Guide%22">Particle image velocimetry - A Practical Guide</a>. , Springer-Verlag. Berlin. (2007).</li>
<li>Belden, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Auto-Calibration+of+Multi-Camera+Systems+with+Refractive+Interfaces%5BTitle%5D)+AND+%22Experiments+in+Fluids%22%5BJournal%5D)">Auto-Calibration of Multi-Camera Systems with Refractive Interfaces.</a> Experiments in Fluids. , In Review (2013).</li>
<li>Svoboda, T., Martinec, M., Pajdla, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+convenient+multi-camera+self-calibration+for+virtual+environments%5BTitle%5D)+AND+%22PRESENCE%3A+Teleoperators+and+Virtual+Environments%22%5BJournal%5D)">A convenient multi-camera self-calibration for virtual environments.</a> PRESENCE: Teleoperators and Virtual Environments. 14 (4), 407-422 (2005).</li>
<li>Synthetic aperture focusing using a shear-warp factorization of the viewing transfor. Vaish, V., Garg, G., Talvala, E., Antunez, E., Wilburn, B., Horowitz, M., Levoy, M. 3, 129(2005).</li>
<li>Belden, J., Ravela, S., Truscott, T. T., Techet, A. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Three-Dimensional+Bubble+Field+Resolution+Using+Synthetic+Aperture+Imaging%3A+Application+to+a+Plunging+Jet%5BTitle%5D)+AND+%22Experiments+in+Fluids%22%5BJournal%5D)">Three-Dimensional Bubble Field Resolution Using Synthetic Aperture Imaging: Application to a Plunging Jet.</a> Experiments in Fluids. , Accepted (2012).</li>
<li>Levoy, M., Ng, R., Adams, A., Footer, M., Horowitz, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Light+field+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22ACM+Transactions+on+Graphics%22%5BJournal%5D)">Light field microscopy.</a> ACM Transactions on Graphics. 25 (3), (2006).</li>
<li>Triep, M., Brücker, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Three-dimensional+nature+of+the+glottal+jet%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+the+Acoustical+Society+of+America%22%5BJournal%5D)">Three-dimensional nature of the glottal jet.</a> Journal of the Acoustical Society of America. 127, 1537-1547 (2008).</li>
<li>Elsinga, G., Scarano, F., Wieneke, B., van Oudheusden, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tomographic+particle+image+velocimetry%5BTitle%5D)+AND+%22Experiments+in+Fluids%22%5BJournal%5D)">Tomographic particle image velocimetry.</a> Experiments in Fluids. 41, 933-947 (2006).</li>
<li>MatPIV [Internet]. , Available from:
		
	 <a target="_blank" href="http://folk.uio.no/jks/matpiv/index2.html">http://folk.uio.no/jks/matpiv/index2.html</a> (2004).</li>
</ol>

Non abbiamo nulla da rivelare.

Diversi passaggi sono fondamentali per la corretta esecuzione di un esperimento Luce Imaging campo. Selezione della lente e il posizionamento della telecamera deve essere scelto con cura per massimizzare la risoluzione all&#39;interno del volume di misura. La calibrazione è forse la fase più critica, in quanto gli algoritmi rifocalizzazione SA mancherà di produrre immagini nitide e precise senza una calibrazione accurata. Fortunatamente, multi-camera di auto-calibrazione facilita la calibrazione accurata con un livello relativamente basso di sforzo. Illuminazione uniforme in tutte le immagini che fornisce un buon contrasto tra gli oggetti di interesse e lo sfondo è necessario, anche se l&#39;elaborazione delle immagini in grado di normalizzare le immagini ad un grado. La tempistica è importante anche quando si eseguono SA sui volumi che sono oggetti in movimento. Se ogni telecamera non viene attivato a prendere un&#39;immagine al tempo stesso, la ricostruzione dell&#39;immagine sarà ovviamente imprecisa. Per gli esperimenti in questo documento abbiamo utilizzato la sequenza di sincronizzazione shown in Figura 7. Le applicazioni di imaging 3D Luce di campo qui presentato comporta una risoluzione spaziale trade-off. Per esempio, 3D SAPIV può ricostruire volumi particelle da immagini di particelle otticamente dense, ma le particelle sono distribuite in un (potenzialmente grande) volume. Per 2D PIV, le particelle sono distribuite su una lamina sottile, e quindi le immagini con la stessa densità di particelle corrispondere a una densità molto maggiore nel volume di misura. Tuttavia, il metodo 3D SAPIV permette densità di semina molto più grandi che altri metodi di PIV 3D 1. Un&#39;altra considerazione potenzialmente limitante è l&#39;intensità relativamente grande computazionale associata ai metodi di imaging Luce di campo, la complessità computazionale è tipico per l&#39;immagine basati su metodi di ricostruzione 3D, come tomografica PIV-10. Per questo esperimento abbiamo usato 8 Photron SA3 telecamere dotate di obiettivi Sigma 105 millimetri macro e un QUANTRONix doppio Darwin Nd: YLF laser (532 nm, 200 mJ). Le telecamere e laser sono stati sincronizzati tra loro tramite una Nucleonics Berkley 575 BNC digitale ritardo / generatore di impulsi. Il flusso di fluido è stato seminato con Expancel elio riempito microsfere di vetro. Le microsfere hanno un diametro medio di 70 micron con una densità di 0,15 g / cc. Offriamo versioni open source dei codici utilizzati nel presente documento per la comunità accademica attraverso il nostro sito <a href="http://www.3dsaimaging.com/" target="_blank">http://www.3dsaimaging.com/</a> ed incoraggiamo gli utenti a darci feedback e partecipare al miglioramento e la fornitura di codici utili per la comunità quantitativa campo di luce.

determinazione campi di flusso 3d tramite multi-camera campo di luce imaging

Determining 3D Flow Fields via Multi-camera Light Field Imaging

Nel campo della meccanica dei fluidi, la risoluzione di sistemi computazionali ha superato metodi sperimentali e ampliato il divario tra i fenomeni osservati e previsti nel fluido. Pertanto, esiste la necessità di un metodo accessibile in grado di risolvere tridimensionali (3D) insiemi di dati per una serie di problemi. Presentiamo una nuova tecnica per eseguire quantitativa imaging 3D di molti tipi di campi di flusso. La tecnica 3D permette lo studio di campi di velocità complicati e flussi frizzante. Misure di questi tipi presentano una varietà di sfide allo strumento. Per esempio, otticamente dense flussi multifase frizzanti non può essere facilmente immaginata dal tradizionali tecniche di flusso non invasive di misura dovuti alle bolle occlusione accesso ottico alle regioni interne del volume di interesse. Utilizzando immagini poco campo siamo in grado di riparametrizzare immagini catturate da una serie di telecamere per ricostruire una mappa 3D volumetrica per ogni istanza di tempo, nonostanteocclusioni parziali nel volume. La tecnica fa uso di un algoritmo noto come apertura sintetica (SA) rifocalizzazione, quale una pila 3D focale viene generato combinando immagini provenienti da più telecamere post-cattura 1. Imaging campo luminoso permette la cattura di angolare nonché informazioni spaziali i raggi di luce, e dunque consente la ricostruzione 3D scena. Informazioni quantitative può quindi essere estratto dalle ricostruzioni 3D utilizzando una varietà di algoritmi di elaborazione. In particolare, abbiamo sviluppato metodi di misurazione basato su Imaging campo di luce per l&#39;esecuzione di 3D velocimetry immagini di particelle (PIV), l&#39;estrazione di bolle in un campo 3D e il monitoraggio il confine di una fiamma tremolante. Vi presentiamo i fondamenti della metodologia Luce Imaging campo nel contesto della nostra configurazione per l&#39;esecuzione 3DPIV del flusso d&#39;aria che passa sopra una serie di sintetiche corde vocali, e mostrare i risultati rappresentativi applicazione della tecnica ad una bolla-jet trascinatore precipitare.

Immagini raw di alta qualità PIV contengono particelle uniformemente distribuite appaiono con alto contrasto sullo sfondo nero (figura 4a). Per compensare l&#39;illuminazione non uniforme in tutta l&#39;immagine, l&#39;immagine di pre-elaborazione può essere eseguita per rimuovere le aree luminose, regolare il contrasto e normalizzare gli istogrammi di intensità in tutte le immagini di tutte le telecamere (Figura 4b). Quando l&#39;esperimento è seminato ad una densità appropriata e una calibrazione accurata viene eseguita, il SA rifocalizzato immagini rivelerà in particelle concentrarsi su ogni piano profondità (Figura 5). Se il volume di misura è finita semi, il SNR nelle immagini riorientate sarà basso rendendo difficile ricostruire le particelle. SA riorientato le immagini con un buon SNR può essere thresholded di trattenere particelle di messa a fuoco su ogni piano di profondità. Figura 6 mostra due immagini thresholded da due passi temporali al piano = Z -10,6 mm di profondità. Il thresholded VOlume viene quindi analizzato in volumi di interrogatorio che contengono un numero sufficiente di particelle per l&#39;esecuzione di PIV 3. Applicando un algoritmo 3DPIV al volume analizzato produce un campo di velocità del fluido mostrata in figura 7, in questo caso, il campo di flusso che è indotto da una piega modello vocale. La velocità di flusso del campo fuori dal getto è molto piccola, quindi dei pochissimi può essere visto fuori di questa regione. A t = 0 msec la piega vocale è chiuso e velocità molto poco in campo è presente. La grande velocità nel getto a t = 1 msec muove nella direzione y positiva e riduce in intensità da t = 2-4 msec. Le chiude piega t = 5 msec riducendo la velocità del getto ed il ciclo si ripete. Queste immagini non hanno la stessa scorrevolezza, come molti autori precedenti 9 che si presentano fino a 100 immagini mediate, come ogni campo di velocità presentato rappresenta una singola istantanea nel tempo. Come punto di riferimento, simulazioni precedenti hanno dimostrato gli errori tipici di calcolovelocità d per essere dell&#39;ordine del 5-10% su ogni componente di velocità, che comprende errore dall&#39;algoritmo PIV 1 stesso, per l&#39;algoritmo si usi (MatPIV 11 adattato per il 3D), questo errore è noto per essere relativamente grande rispetto altri codici. Flussi Bubbly sono un&#39;altra area di interesse scientifico che possono beneficiare delle funzionalità 3D di Imaging campo di luce. La tecnica SA può essere applicato similmente a campi di flusso frizzante, che sostituisce la luce laser diffusa con retroilluminazione bianca, che si traduce in immagini come quella mostrata in Figura 8a in cui i bordi bolle appaiono scuri contro lo sfondo bianco. Dopo autocalibrazione, la variante moltiplicativa dell&#39;algoritmo SA può essere applicato per ottenere una pila focale con bolle nitide sul piano profondità corrispondente alla profondità della bolla e dalla vista offuscata su altri piani, come mostrato in Figura 8b-d 7. Soglia semplice non èun metodo adeguato per estrarre le bolle, invece una serie di algoritmi avanzati feature extraction sono utilizzati come dettagliato in 7. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig1.jpg" alt="Figura 1" /> Figura 1. Immagini di telecamere e corde vocali con etichette e il sistema di coordinate. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig2.jpg" alt="Figura 2" /> Figura 2. Griglia di calibrazione a Z = 0 mm come si vede da tutte le 8 telecamere. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3.jpg" alt="Figura 3" fo:content-width="2.5in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3highres.jpg"/> Figura 3. Topview di configurazione della telecamera da multi-camera di uscita di auto calibrazione. Telecamere 1-8 si trovano con i numeri e cerchi, con la loro visione generale direction indicato da una linea. Il blob rosso vicino l&#39;origine è in realtà 400 punti + dalla griglia di calibrazione a ciascuna profondità Z tracciate in 3D rispetto alle telecamere. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig4.jpg" alt="Figura 4" /> Figura 4. Crude immagini di particelle del campo visualizzato dalla telecamera # 6 a T 1 e T 2 (A e B). Stesse immagini dopo la pre-elaborazione (C &amp; D). <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig5.jpg" alt="Figura 5" /> Figura 5 Da sinistra a destra:. Prime immagini riorientate SAPIV a profondità (a) Z = -5,9 mm, (b) mm -10,6 e (c) -15,3 mm. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig6.jpg" alt="Figura 6" /> Figura 6. Threshoimmagini lded a passi temporali (a) t 1 e (b) t 2 a Z = -10,6 mm. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7.jpg" alt="Figura 7" fo:content-width="5.25in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7highres.jpg"/> Figura 7. Tridimensionale campo vettoriale del getto creato da sintetici corde vocali per 6 fasi temporali. Il lato sinistro mostra una vista isometrica del intero campo di velocità 3D. Tagli della xy e YZ sono realizzati attraverso il centro delle corde vocali come indicato sopra ogni colonna. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig8.jpg" alt="Figura 8" /> Figura 8 Da sinistra a destra:. Immagine Raw del campo di moto frizzante dalla matrice fotocamera e delle immagini riorientate a profondità (b) Z = -10 mm, (c) 0 mm e (d) 10 mm.Il cerchio evidenzia una bolla che si trova sulla Z = -10 piano mm di profondità, e scompare dalla vista su altri piani. Dettagli degli esperimenti bolla possono essere trovati in 4.

Una tecnica per eseguire quantitativa tridimensionale (3D) per una serie di flussi di fluidi viene presentato. Utilizzando i concetti della zona di Imaging campo di luce, abbiamo ricostruire volumi 3D da array di immagini. I nostri risultati 3D abbracciano una vasta gamma tra cui campi di velocità e multi-fase distribuzione delle dimensioni bolla.

Determinazione campi di flusso 3D tramite multi-camera campo di luce Imaging

Nel campo della meccanica dei fluidi, la risoluzione degli schemi computazionali ha superato quella dei metodi sperimentali, ampliando il divario tra i risultati previsti e...

L'obiettivo generale del seguente video è presentare una panoramica di una tecnica di imaging tridimensionale in grado di fornire un campo di velocità 3D. Questo risultato si ottiene utilizzando telecamere calibrate per acquisire le immagini necessarie a campionare il campo luminoso. Come secondo passo, il campo luminoso viene ri-parametrizzato, generando una serie di immagini focalizzate che formano una rappresentazione tridimensionale del campo di flusso.Successivamente, la serie focale viene post-elaborata utilizzando un algoritmo di cross-correlazione per ottenere i vettori del campo di velocità 3D. I risultati mostrano un campo di flusso 3D risolto nel tempo nella scia di un modello sintetico di piega vocale vibrante, utilizzato come banco di prova. Vengono inoltre mostrati i risultati della tecnica applicata a un campo di bolle.Procedi pure. Il vantaggio principale di questa tecnica rispetto ai metodi esistenti è che possiamo effettuare misurazioni in volumi contenenti un numero maggiore di particelle, bolle o gocce. Questo metodo può fornire informazioni sui flussi di fluidi ed essere esteso ad altre applicazioni, come la misurazione della forma di una fiamma e del ruolo che la velocità svolge nella combustione, nonché alla misurazione del comportamento collettivo di gruppi animali, come stormi di uccelli.Generalmente, le persone nuove rispetto a questa tecnica potranno incontrare difficoltà perché la quantità di dati può diventare schiacciante, ma riteniamo di aver sviluppato un manuale pratico per l'uso di questo metodo. Ok. La dimostrazione visiva di questo metodo è fondamentale poiché le configurazioni della telecamera e della calibrazione sono piuttosto diverse rispetto all'approccio con una singola telecamera. Eseguiremo questi esperimenti nel laboratorio Biofluidi della BYU del Dott. Scott Thompson, con l'aiuto del suo studente laureando, Jesse Daley.Il primo passo consiste nel determinare le dimensioni del volume di misura, nonché la risoluzione temporale e spaziale necessaria per lo studio dell'esperienza di flusso del fluido. In questo caso, il metodo verrà utilizzato per eseguire una diagnostica tridimensionale ad apertura sintetica mediante immagine di particelle per la perdita di simmetria del flusso d'aria indotto da una piega vocale sintetica. Il volume di misura è di 50 per 50 per 25 millimetri cubi e le scale temporali più brevi da acquisire sono di 10 microsecondi.Successivamente, stimare la densità ottica che sarà presente nell'esperimento al fine di determinare il numero di telecamere necessarie per generare immagini a fuoco con un buon rapporto segnale-rumore. Densità di semina più elevate richiedono un numero maggiore di telecamere in questa fase di un'immagine di particelle. Per esperimenti con simmetria O, dovrebbe essere calcolato anche il numero di particelle per pixel. Montare le telecamere in una configurazione a matrice su un telaio in modo che ciascuna telecamera possa osservare il volume di misura da punti di vista diversi.Successivamente, impostare la distanza tra le telecamere rimanenti nell'array. Aumentare la distanza tra le telecamere migliora la risoluzione spaziale nella dimensione della profondità, a scapito della profondità totale risolvibile. Per l'acquisizione dei dati.Per la visualizzazione, collegare le telecamere a un computer centrale. Posizionare un bersaglio visivo, come una griglia di calibrazione, al centro del volume di misura. Utilizzare l'immagine della telecamera centrale dell'array come riferimento e spostare l'intero telaio dell'array più vicino o più lontano dal volume di misura per ottenere l'angolo di ingrandimento desiderato o regolare le telecamere in modo che il bersaglio visivo al centro del volume di misura risulti approssimativamente centrato nell'immagine di ciascuna telecamera.Con le aperture completamente aperte su ogni obiettivo della fotocamera, mettere a fuoco ciascuna fotocamera sul bersaglio visivo. Posizionare un bersaglio di calibrazione sul retro del volume di misurazione. Assicurarsi che il bersaglio sia visibile da ciascuna fotocamera.Se necessario, regolare nuovamente la distanza tra le telecamere e il volume di misura e/o l'interasse delle telecamere. Eseguire la stessa operazione con un target di calibrazione all'inizio del volume e iterare fino a quando la parte anteriore e posteriore risultano entrambe visibili in tutte le telecamere.Chiudere l'apertura di ogni fotocamera finché il bersaglio non è a fuoco. Quando il bersaglio si trova in qualsiasi posizione all'interno del volume di misurazione per ciascuna fotocamera, potrebbe essere necessaria un'illuminazione aggiuntiva con l'apertura ridotta. Per iniziare, determinare il metodo appropriato per illuminare il volume di misurazione in base al metodo di misurazione specifico applicato al campo di flusso.Per questa dimostrazione, viene utilizzato un laser a doppio impulso da 1000 hertz. Utilizzare lenti ottiche per focalizzare il laser in un volume luminoso che copra il volume di misura. Infine, quando si è pronti per la raccolta dei dati, prepararsi a immettere nel volume delle particelle traccianti adatte alla tecnica di Particle Image.Loc.Misurazioni di simmetria come descritte nelle referenze. Come regola generale, una densità di immagine compresa tra 0,05 e 0,15 particelle per pixel è appropriata per la maggior parte degli esperimenti con otto o più telecamere. Per un numero fisso di telecamere, il numero di particelle per pixel diminuisce.Per dimensioni di profondità di volume maggiori. Un passaggio fondamentale è la calibrazione. Questa operazione può essere eseguita con o senza le particelle traccianti.Se si utilizza un algoritmo di autocalibrazione con più telecamere come in questa dimostrazione, è necessario definire un sistema di coordinate di riferimento nel volume di misurazione. In questo caso, la griglia di calibrazione viene posizionata al centro delle corde vocali. In un'orientazione fissa rispetto al sistema di coordinate di riferimento, utilizzare un oggetto con una geometria nota come bersaglio di calibrazione. In questo caso, la griglia di calibrazione nell'algoritmo di autocalibrazione con più telecamere o le posizioni dei bersagli di calibrazione possono essere casuali, tranne una che deve essere controllata con precisione.Questo stabilisce il sistema di coordinate di riferimento. In ogni fotocamera, acquisire un'immagine del bersaglio in ciascuna posizione. Identificare i punti sul bersaglio in ogni fotocamera. Per ogni immagine utilizzata per la calibrazione automatica, ciascun punto identificato sul bersaglio deve essere localizzato nell'immagine prodotta da ogni fotocamera.Tuttavia, la localizzazione esplicita dei punti nel sistema di coordinate di riferimento è richiesta soltanto per i punti associati alla struttura bersaglio posizionata con precisione. Per acquisire dati destinati all'imaging quantitativo del campo luminoso risolto nel tempo, tutte le telecamere e le sorgenti di illuminazione devono essere sincronizzate accuratamente. Per questo esperimento, viene utilizzato un generatore di impulsi esterno programmato per attivare le esposizioni delle telecamere e le sequenze di illuminazione.Prepararsi per la raccolta di una grande quantità di dati, prestando particolare attenzione alla denominazione dei file di dati. Iniziare l'acquisizione dei dati sperimentali assicurandosi che le particelle traccianti siano in flusso e avviando l'acquisizione della telecamera e la sequenza di illuminazione mediante il metodo di trigger scelto. Per produrre un volume sinteticamente rifocalizzato per la raccolta di dati, generare una serie focale 3D.Per fare ciò, definire la distanza tra i piani focali e la profondità complessiva di rifocalizzazione nel volume rifocalizzato. Come spiegato nelle referenze, tipicamente il piano focale viene impostato a metà della risoluzione in profondità e la profondità totale di rifocalizzazione è determinata dalla regione in cui tutti i campi visivi delle telecamere si sovrappongono. I piani focali saranno perpendicolari all'asse Z del sistema di coordinate di riferimento.Qui abbiamo un interasse tra piani focali di circa 0,16 millimetri e una profondità totale di rifocalizzazione di 20 millimetri, che porta a circa 128 piani focali marini risolti dopo l'elaborazione; eseguire il pre-elaborazione delle immagini per ridurre il rumore di fondo e compensare le differenze di intensità tra le immagini. Stabilire le trasformazioni tra ogni fotocamera, piano immagine e ciascun piano focale sintetico. Ri-proiettare le immagini sui piani focali sintetici.Applica la scala e ricalcola il campionamento delle immagini. Questa operazione può essere eseguita all'interno di matlab. Date le trasformazioni da piano a piano, applica l'algoritmo di rifocalizzazione dell'apertura sintetica, additivo o moltiplicativo, a ciascun piano focale sintetico.Come verifica, applicare la rifocalizzazione a un piano delle immagini di calibrazione per verificare se la ricostruzione appare come previsto. Quando il metodo additivo viene applicato a uno dei piani di calibrazione a z uguale a 13,3 millimetri, l'immagine entra ed esce dal fuoco mentre si scorre lo stack di fuoco dal retro verso l'avanti. Infine, mostriamo il fuoco in ciascun piano di calibrazione utilizzando le immagini rifocalizzate a sinistra e l'immagine della griglia di calibrazione proveniente dalla telecamera centrale a destra.Dopo aver eseguito il processo di rifocalizzazione su tutti i piani desiderati, elaborare le immagini per rimuovere il rumore causato dalla rifocalizzazione applicando una soglia basata sugli istogrammi di intensità delle immagini rifocalizzate, al fine di mantenere solo le particelle a fuoco. Successivamente, sovrapporre le immagini sogliate per creare un volume in un processo chiamato ricostruzione. Dopo la ricostruzione, è possibile raccogliere dati quantitativi dal volume.Un esempio di immagine grezza di particelle di alta qualità per la perdita, immagini di simmetria provenienti da una singola telecamera, è mostrato qui. Queste immagini contengono particelle distribuite uniformemente che appaiono con un alto contrasto rispetto allo sfondo nero. Qui è riportato il risultato di un esperimento correttamente seminato e accuratamente calibrato.L'immagine ricostruita con apertura sintetica mostra le particelle a fuoco su ciascun piano di profondità: da sinistra a destra, le immagini corrispondono a profondità di meno sette millimetri, zero millimetri e sette millimetri. Per poter sfruttare i dati è necessario un passaggio di elaborazione noto come ricostruzione. In questo caso, viene applicata una sogliatura dell'intensità per mantenere le particelle a fuoco su ciascun piano di profondità.I piani focali vengono quindi sovrapposti per creare un volume. Le immagini alla stessa profondità vengono mostrate in due istanti diversi. Il volume della soglia può quindi essere inviato ai volumi di interrogazione che contengono un numero sufficiente di particelle per eseguire la velocimetria basata sulle immagini delle particelle.Questo è un esempio di dati campione raccolti per il campo vettoriale tridimensionale del getto generato da corde vocali sintetiche in diversi istanti temporali. Il lato sinistro mostra una vista asimmetrica dell'intero campo di velocità 3D in ogni istante. Sezioni trasversali del piano XY a Z uguale a cinque millimetri sono mostrate nei tagli centrali del piano YZ.A X uguale a 14 millimetri mostrati a destra a t uguale a zero millisecondi. La piega vocale è chiusa e nel campo è presente una velocità molto bassa. La velocità massima nel getto a un millisecondo si muove nella direzione trasversale positiva e diminuisce di intensità da due a quattro millisecondi.La piega si chiude in cinque millisecondi, riducendo la velocità del getto e il ciclo si ripete. Questi dati rappresentano il campo di velocità in un singolo istante temporale, a differenza della media solitamente presentata. Un'altra applicazione dell'imaging a campo luminoso riguarda i flussi bollosi.Qui è mostrato un campo di bolle formato dal trascinamento di aria da un getto che incide sulla superficie dell'acqua. Pausando il video in un determinato momento, l'opzione Step consente di rifocalizzare l'immagine attraverso diversi piani di profondità per osservare le bolle entrare e uscire dal fuoco.Questa immagine fissa mostra da sinistra a destra l'immagine grezza di un campo di flusso bollicioso proveniente dall'array di fotocamere e le immagini rifocalizzate a profondità di meno 10 millimetri, zero millimetri e 10 millimetri. Il cerchio evidenzia una bolla che si trova sul piano di profondità di meno 10 millimetri e scompare dalla vista negli altri piani. Una volta acquisite le competenze necessarie, la calibrazione e l'acquisizione dei dati possono generalmente essere eseguite in circa quattro ore, mentre la rifocalizzazione mediante acquisizione sintetica richiede circa 12 ore durante l'esecuzione di questa procedura. È fondamentale essere molto organizzati, poiché vi sono molti passaggi e una grande quantità di dati da raccogliere.Seguendo questa procedura, è possibile analizzare i ricchi insiemi di dati per ottenere informazioni fisiche su diverse domande, ad esempio quali sono le distribuzioni delle dimensioni delle bolle nei flussi multifase? Questa tecnica indicherà la strada ai ricercatori in campi come la biologia fisica, dove potranno studiare la dinamica dei fluidi del volo delle farfalle o la struttura tridimensionale del movimento a stormo degli uccelli. Dopo aver visto questo video, si dovrebbe avere una buona comprensione di come configurare accuratamente le telecamere per l'imaging a campo luminoso, calibrarle correttamente, eseguire l'apertura sintetica sulle immagini tramite software e utilizzare i dati volumetrici per ulteriori elaborazioni.Per codici di esempio, set di dati e informazioni sui tutorial, si prega di visitare il nostro sito web. Non dimenticare che lavorare con Tad Truscott può essere estremamente pericoloso e occorre sempre adottare tutte le precauzioni necessarie, come indossare una corazza quando si lavora nel suo laboratorio.

determining-3d-flow-fields-via-multi-camera-light-field-imaging

Research

Ricerca

JoVE Journal

Engineering

Ingegneria

Questo protocollo fornisce le istruzioni su come utilizzare un apparecchio autonomo subacqueo velocimetria (SCUVA), che è progettato per la quantificazione in situ di animali generati flussi. Inoltre, questo protocollo affronta le sfide poste dalle condizioni del campo, e comprende il movimento dell'operatore, la posizione di previsione degli animali, e l'orientamento di SCUVA.

Misura quantitativamente In situ Flussi utilizzando un autorespiratore subacqueo Velocimetry (SCUVA)

Presentiamo un metodo non distruttivo per il campionamento variazione spaziale nella direzione della luce diffusa da materiali di struttura complessa. Mantenendo intatto il materiale, noi preserviamo comportamento dispersione lordo scala, mentre contemporaneamente l'acquisizione contributi direzionali a scala fine con l'imaging ad alta risoluzione. I risultati sono visualizzati in software alle posizioni e scale biologicamente rilevanti.

Misurare spazialmente e Directionally-variante Light Scattering da materiale biologico

Sistemi di suddivisione delle emissioni doppia fotocamera per due colori microscopia a fluorescenza generano in tempo reale sequenze di immagini con risoluzione ottica e temporale eccezionale, un requisito di alcuni saggi cellulari in tempo reale tra cui saggi di adesione cella di flusso piastra paralleli. Quando il software viene utilizzato per unire le immagini provenienti dai canali di emissione acquistati contemporaneamente, sequenze di immagini pseudocolored sono prodotti.

Contemporaneamente Catturare immagini in tempo reale in due canali di emissione Utilizzando un Splitting sistema Dual Camera Emissione: Applications to Cell Adhesion

La microscopia confocale viene utilizzato per immagini miscele colloide-polimero quiescenti e fluenti, che vengono studiati come sistemi modello per sospensioni interessanti. Algoritmi di analisi dell'immagine sono utilizzati per calcolare le metriche strutturali e dinamici per le particelle colloidali che misurano le variazioni dovute al confino geometrica.

Imaging confocale di confinati riposo e fluenti miscele colloidali e polimeri

I biofilm hanno interazioni complesse con l'ambiente circostante. Per studiare in modo completo le interazioni biofilm-ambiente, presentiamo qui una serie di metodi per creare un ambiente chimico eterogeneo per lo sviluppo del biofilm, per quantificare la velocità del flusso locale e per analizzare il trasporto di massa all'interno e intorno alle colonie di biofilm.

Metodi per caratterizzare il co-sviluppo di biofilm e Habitat Eterogeneità

Utilizziamo la stampa 3D per fabbricare particelle anisotrope a forma di martinetti, croci, tetradi e triadi, i cui allineamenti e rotazioni nel flusso turbolento di fluidi possono essere misurati da più immagini video simultanee.

Metodi per misurare l&#39;orientamento e rotazione Tasso di particelle in turbolenza 3D-stampati

Un sistema tridimensionale di monitoraggio di particelle velocimetry (3D-PTV) sulla base di una telecamera ad alta velocità con uno splitter a quattro vista è descritta qui. La tecnica è applicata a un flusso del getto da un tubo circolare in prossimità di dieci diametri valle al numero di Reynolds Re ≈ 7,000.

Tridimensionale Velocimetry monitoraggio di particelle per applicazioni Turbulence: caso di flusso Jet

Per studiare le velocità di flusso e la direzionalità dell'actina filamentosa nella sinapsi immunologica delle cellule T, l'imaging a super-risoluzione su cellule vive è combinato con la fluorescenza a riflessione interna totale e quantificato con la spettroscopia di correlazione delle immagini spazio-temporali.

Corticale actina di flusso in cellule T quantificati da spazio-temporale Correlazione Immagine Spettroscopia di Structured Illuminazione Microscopia dati

La tecnica descritta nel presente documento offre un metodo relativamente semplice e basso costo per misurare simultaneamente la cinematica delle particelle e turbolenza dei flussi con concentrazioni di particelle basso. La turbolenza è misurata usando particle image velocimetry (PIV) e cinematica delle particelle sono calcolati dalle immagini ottenute con una fotocamera ad alta velocità in un campo di vista sovrapposto.

Misura simultanea di turbolenza e la cinematica delle particelle utilizzando tecniche di formazione immagine di flusso

L'obiettivo del protocollo è consentire la visualizzazione dei campi di flusso dettagliati e la determinazione del taglio vicino al confine e delle sollecitazioni normali all'interno di un foro acido di equilibrio indotto da una conduttura vibrante.

Visualizzazione del campo di flusso intorno a una pipeline vibrante all'interno di un foro di equilibrio

Scopri la tecnica di imaging a campo di luce per ricostruire campi di flusso 3D utilizzando array di telecamere calibrate e algoritmi di correlazione incrociata. Questo metodo computazionale migliora le misurazioni in fluidodinamica.

Determinazione campi di flusso 3D tramite multi-camera campo di luce Imaging

Esplora altri video