マルチカメラライトフィールドイメージングを介して3D流れ場の決定

次のビデオの全体的な目的は、3D速度場を生成することができる3次元イメージング技術の概要を示すことです。これは、キャリブレーションされたカメラを使用して、ライトフィールドのサンプリングに必要な画像を収集することで実現されます。2番目のステップとして、ライトフィールドが再パラメータ化され、フローフィールドの3D表現を形成する画像の焦点スタックが生成されます。

次に、フォーカルスタックは相互相関アルゴリズムを使用してポストプロセスされ、3D速度フィールドベクトルが取得されます。結果は、テストベッドとして使用された振動する合成声帯モデルをきっかけに、時間分解された3D流れ場を示しています。バブル フィールドに適用された手法の結果も表示されます。

さあ、どうぞ。この手法が既存の方法と比較した場合の主な利点は、より多くの粒子、気泡、または液滴を含む体積で測定できることです。この方法は、流体の流れに関する洞察を提供し、炎の形状や燃焼で速度が果たす役割の測定、さらには鳥の群れなどの動物群の集団行動の測定など、他のアプリケーションに拡張できます。

一般的に、この手法に不慣れな人は、データ量が膨大になる可能性があるため苦労するでしょうが、この手法を使用するためのクックブックを開発したと考えています。大丈夫です。カメラとキャリブレーションのセットアップは、シングルカメラアプローチを使用する場合とはかなり異なるため、この方法を視覚的にデモンストレーションすることが重要です。これらの実験は、スコット・トンプソン博士の大学院生であるジェシー・デイリーの助けを借りて、BYUバイオフルイド研究室で行います。

最初のステップは、測定ボリュームのサイズと、流体実験の調査に必要な時間的および空間的分解能を決定することです。ここでは、この方法を使用して、合成声帯によって誘発される気流の損失対称性について、3D合成開口粒子画像を実行します。測定ボリュームは 50 x 50 x 25 mm の 3 乗で、キャプチャする最短のタイムスケールは 10 マイクロ秒です。

次に、実験に存在する光学密度を推定して、良好な信号対雑音比でリフォーカス画像を生成するために必要なカメラの数を決定します。シード密度が高いほど、パーティクル イメージのこの時点でより多くのカメラが必要になります。O対称性実験では、ピクセルあたりの粒子数も計算する必要があります 各カメラが異なる視点から測定ボリュームを表示できるように、フレーム上にカメラをアレイ構成でマウントします。

次に、アレイ内の残りのカメラ間の間隔を設定します。カメラを互いに離す間隔を空けると、深度次元の空間解像度が向上しますが、解決可能な深度の合計が犠牲になります。データキャプチャ用。

表示中に、カメラを中央のコンピューターに接続します。キャリブレーショングリッドなどの視覚的なターゲットを測定ボリュームの中央に配置します。アレイの中央カメラからの画像を基準として使用し、アレイフレーム全体を測定ボリュームに近づけたり遠ざけたりして、測定ボリュームの中心にある視覚ターゲットが各カメラ画像のほぼ中央に来るように、目的の倍率角度またはカメラを実現します。

各カメラレンズの絞りを完全に開いた状態で、各カメラを視覚的なターゲットに焦点を合わせます。測定ボリュームの後ろにキャリブレーションターゲットを配置します。ターゲットが各カメラのビュー内にあることを確認します。

そうでない場合は、カメラと測定ボリューム、またはカメラの間隔との距離を再調整してください。ボリュームの前面にあるキャリブレーションターゲットでも同じことを行い、前面と背面が表示されるまで繰り返します。すべてのカメラで。

ターゲットにピントが合うまで、各カメラの絞りを閉じます。各カメラの測定ボリューム内の任意の位置に配置されている場合、絞りを閉じた状態で追加の照明が必要になる場合があります。まず、流れ場に適用される特定の測定方法に基づいて、測定量を照らすための適切な方法を決定します。

このデモンストレーションでは、1000ヘルツのダブルパルスレーザーを使用します。光学レンズを使用して、レーザーを測定ボリュームをカバーする光ボリュームに形成します。最後に、データ収集の準備ができたら、パーティクルimage.Locに適したトレーサーパーティクルをボリュームにシードする準備をします。

参考文献に記載されている対称性測定。大まかに言うと、8 台以上のカメラを使用するほとんどの実験では、ピクセルあたり 0.05 から 0.15 粒子の画像密度が適切です。カメラの数が固定されている場合、ピクセルあたりのパーティクルは減少します。

より大きなボリューム深さの寸法の場合。重要なステップはキャリブレーションです。これは、トレーサー粒子の有無にかかわらず行うことができます。

このデモンストレーションのようにマルチカメラセルフキャリブレーションアルゴリズムを使用する場合は、測定ボリュームに基準座標系を確立します。ここでは、キャリブレーショングリッドは声帯の中心に配置され、参照座標系に固定された向きで、既知のジオメトリを持つオブジェクトをキャリブレーションターゲットとして使用します。この場合、マルチカメラ セルフ キャリブレーション アルゴリズムのキャリブレーション グリッドまたはキャリブレーション ターゲットの位置は、正確に制御されているものを除いてランダムにすることができます。

これにより、各カメラで、各位置のターゲットの画像をキャプチャします。各カメラでターゲット上のポイントを特定します。セルフキャリブレーションの各画像について、ターゲット上の識別された各ポイントは、各カメラによって作成された画像内に配置されている必要があります。

ただし、参照座標系内のポイントの明示的な位置は、正確に配置されたターゲットに関連付けられたポイントにのみ必要です。定量的な時間分解光場イメージング用のデータを取得するには、すべてのカメラと照明源を正確に同期させる必要があります。この実験では、プログラムされた外部パルス発生器を使用して、カメラの露出と照明シーケンスをトリガーします。

データ・ファイルの命名について少し考えるなど、大量のデータの収集に備えます。実験データのキャプチャを開始するには、トレーサー粒子が流れていることを確認し、選択したトリガー方法を使用してカメラキャプチャと照明シーケンスを開始します。データを収集するために合成的に再フォーカスされたボリュームを生成するには、3D フォーカルスタックを生成します。

これを行うには、焦点面間の間隔と、再フォーカスされたボリュームの全体的な再フォーカス深度を定義します。参考文献で説明されているように、通常、焦点面は深度解像度の半分に設定され、リフォーカス深度の合計は、すべてのカメラ視野が重なる領域によって制御されます。焦点面は、参照座標系のZ軸に対して垂直になります。

ここでは、焦点面の間隔が約0.16ミリメートル、リフォーカス深度が合計20ミリメートルで、処理後に約128枚の水平面が解決され、画像の前処理を実行してバックグラウンドノイズを改善し、画像間の強度の違いに対応します。各カメラ、イメージ平面、および各合成焦点平面間の変換を確立します。画像を合成焦点面に再投影します。

スケールを適用し、画像を再サンプリングします。これはmatlab内で行うことができます。平面間変換が与えられた場合、各合成焦点平面に加法または乗算合成開口再フォーカス アルゴリズムを適用します。

確認として、キャリブレーション画像の1つの平面にリフォーカスを適用して、再構成が期待どおりに表示されるかどうかを確認します。加算法を z が 13.3 ミリメートルに等しいキャリブレーション平面の 1 つに適用すると、フォーカス スタックが後方から前方に移動するときに、画像にピントが合ったりピントが合ったりします。最後に、左のピントを合わせ直した画像と、右の中央カメラからのキャリブレーショングリッドの画像を使用して、各キャリブレーション平面でのフォーカスを示します。

必要なすべての平面プロセスに再焦点を合わせた後、再焦点によって発生するノイズを除去する画像は、焦点が合った粒子を保持するために、再焦点の合った画像の強度ヒストグラムに基づいてしきい値を適用します。次に、しきい値イメージをスタックして、再構築と呼ばれるプロセスでボリュームを作成します。再構築後、ボリュームから定量的なデータを収集できます。

ここでは、1台のカメラからの損失、対称性のための高品質な生粒子画像の例を示します。これらの画像には、黒い背景に対して高いコントラストで表示される、均一に分布した粒子が含まれています。これは、適切にシードされ、正確に較正された実験の結果です。

合成絞りの再焦点化された画像は、左から右に各深度平面上の焦点が合っている粒子が、マイナス 7 ミリメートル、0 ミリメートル、および 7 ミリメートルの深さの画像であることを示しています。データを活用するには、再構築と呼ばれる処理ステップが必要です。この場合、強度、閾値化が適用され、各深度平面上に焦点が合った粒子を保持します。

次に、焦点面を積み重ねて、ここにボリュームを作成します。同じ奥行きの画像は、2つの異なる時間で表示されます。その後、しきい値ボリュームを、パーティクル イメージの速度対称性を実行するのに十分な数のパーティクルを含むインテロゲーション ボリュームに渡すことができます。

これは、合成声帯が数ステップにわたって発生するジェットの3次元ベクトル場について収集されたサンプルデータの例です。左側は、各時間における 3D 速度場全体の I 非対称ビューを示しています。Z が 5 mm に等しい XY 平面のステップ カットは、YZ 平面の中心カットに表示されます。

X が 14 ミリメートルに等しいとき、t が 0 ミリ秒に等しい右側に示されています。声帯は閉じており、音場内の速度はほとんど存在しません。ジェットの最大速度は1ミリ秒で、正のワイド方向に移動し、強度が2ミリ秒から4ミリ秒に減少します。

フォールドは5ミリ秒で閉じ、ジェット速度が減少し、サイクルが繰り返されます。このデータは、通常表示される平均とは対照的に、時間内の単一のスナップショットでの速度フィールドを表します。ライトフィールドイメージングの別の用途は、泡立つ流れです。

ここに示されているのは、水面に衝突するジェットからの空気の巻き込みによって形成される泡立つフィールドです。ビデオを一度に一時停止する。ステップにより、さまざまな深度平面で画像に再度焦点を合わせ、泡が焦点を合わせたり外れたりするのを確認できます。

この静止画像は、左から右に、カメラ アレイからの泡立つ流れ場の生の画像と、マイナス 10 ミリメートル、0 ミリメートル、10 ミリメートルの深さで再焦点を合わせた画像を示しています。円は、マイナス10ミリメートルの深さの平面上にあり、他の平面の視界から消える泡を強調しています マスターすると、キャリブレーションとデータキャプチャは通常約4時間で実行でき、合成キャプチャの再焦点化はこの手順を実行しながら約12時間で実行できます。収集される多くのデータには多くのステップがあるため、非常に整理されていることが重要です。

この手順に従うと、豊富なデータセットを調査して、多相流のバブルサイズ分布など、いくつかの質問に対する物理的な洞察を得ることができます。この技術は、蝶の飛翔の流体力学や鳥の群れの3次元構造を研究することができる物理生物学などの分野の研究者に道を開くでしょう。このビデオを見れば、ライトフィールドイメージング用のカメラのセットアップ方法、カメラの正確なキャリブレーション方法、ソフトウェア内の画像に対する合成絞りの実行方法、およびボリュームデータをさらなる処理に利用する方法について、かなりよく理解できるはずです。

サンプルコード、データセット、チュートリアル情報については、当社のWebサイトをご覧ください。タッド・トラスコットと一緒に働くことは非常に危険であり、彼の研究室で働くときはボディアーマーを着用するなど、常に十分な予防策を講じることを忘れないでください。