Name: Het bepalen van 3D stromingen via Multi-camera Light Field Imaging (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-03-06T12:00:00.000+00:00
Duration: 14 min 25 s
Description: Leer 3D-stromingsvelden te meten met Light Field Imaging en gekalibreerde camera-arrays. Deze methode verbetert nauwkeurigheid bij hoge deeltjesdichtheden voor vloeistofdynamica-onderzoek.

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

We willen graag NSF subsidie ​​CMMI # 1126862 bedanken voor de financiering van de apparatuur en het ontwikkelen van de synthetische apertuur algoritmen aan de BYU, In-house Laboratorium Independent Research (Ilir) fondsen (gecontroleerd door Dr Tony Ruffa) voor de financiering van de uitrusting en ontwikkeling op NUWC Newport, en NIH / NIDCD, toont subsidie ​​R01DC009616 voor financiering SLT, DJD en JRN en gegevens met betrekking tot de stemplooi experimenten en de Universiteit van Erlangen Graduate School in de geavanceerde optische technologieën (SAOT) voor gedeeltelijke ondersteuning van de SLT. Ten slotte is de Rocky Mountain NASA Space Grant Consortium voor financiering JRN.

1. 3D Light Field Imaging Setup <ol><li> Begin met het bepalen van de grootte van de meetruimte en de temporele en ruimtelijke resolutie vereist voor het onderzoeken van de fluïdumstroom experiment onderzocht. </li><li> Schat de optische dichtheid die aanwezig zijn in het experiment om het aantal camera&#39;s moeten heroriëntatie afbeeldingen met een goede signaal-ruisverhouding (SNR) 1, 2 (bijv. voor een PIV moeten berekenen deeltjes per pixel) gegenereerd moet worden. Voor de 3D-SAPIV experiment met de synthetische stembanden die hierin maken wij gebruik van 8 camera&#39;s en verwachten een zaaidichtheid van +0.05-0,1 deeltjes per pixel (ppp) te bereiken. Dit aantal neemt toe met toenemende aantal camera met afnemende rendement ongeveer 13 camera&#39;s de SNR daalt snel onder 5 camera. </li><li> Monteer de camera&#39;s in een array configuratie op een frame, zodat elke camera kan het meetvolume te bekijken vanuit verschillende gezichtspunten.</li><li> Bevestig de camera&#39;s naar een centrale computer voor data capture en bekijken. </li><li> Selecteer objectieven met een brandpuntsafstand geschikt is voor de gewenste vergroting en optische werkafstanden. Meestal wordt hetzelfde type vaste brandpuntsafstand aangebracht aan elke camera soortgelijke vergroting in elke afbeelding te genereren. </li><li> Plaats een visuele target (zoals een kalibratierooster) in het midden van de meetruimte. </li><li> Met het beeld van de camera midden van de array als referentie, beweegt het gehele cameraraster beeld dichter bij of verder van de meetruimte de gewenste vergroting te bereiken. </li><li> Vervolgens scheidt de overige camera in de array. Spacing de camera verder van elkaar verbetert de ruimtelijke resolutie in de dieptedimensie ten koste van de totale oplosbare diepte 1. Opmerking: we diepte te verwijzen naar de Z-dimensie, die positief naar de camera (zie figuur 1). De verhouding van diepte in-Plane resolutie wordt ongeveer gegeven door <img alt="Vergelijking 1" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1.jpg" /> , Waarin Z de diepte in het volume s o de afstand van de camera naar de voorkant van het volume en D is de verhouding van de afstand aan camera s o. </li><li> Hoek alle camera zodat de visuele target in het midden van de meetruimte ongeveer in het midden van elk camerabeeld. </li><li> Met de openingen volledig open op elke camera lens, focus elke camera op het visuele doel. </li><li> Plaats een kalibratierichtwaarde aan de achterkant van de meetruimte. Zorg ervoor dat het doel is in de ogen van elke camera, maar als het niet zo is, dan is de afstand tussen de camera&#39;s en meet het volume en / of camera afstand moet worden aangepast (stappen +1.7-+1,8). </li><li> Sluit de opening van elke camera tot het doel scherp is in elke camera. </li><li> Herhaal stappen 1.11-1.12 met het doel bij thij voor de meetruimte. Het kalibratiemodel moet er als figuur 2 na elke camera wordt aangepast. </li></ol> 2. Volume Verlichting Setup <ol><li> De geschikte methode voor het verlichten de meetruimte gebaseerd op de specifieke meetmethode wordt toegepast op de stroming. Voor particle image velocimetry (PIV) een laser volume worden gebruikt. </li><li> Selecteer een laser met een hartslag die de gewenste temporele resolutie van de meting kan bereiken. De laser kan enkel gepulseerd tijdsopgeloste of dubbele gepulseerd voor frame-grensoverschrijdende 3. </li><li> Gebruik optische lenzen om de laserstraal te vormen tot een volume licht dat de meetruimte omvat. </li><li> Zaad het volume met tracer deeltjes die geschikt zijn voor PIV metingen 3. De concentratie van deeltjes in de vloeistof groot genoeg moet zijn om de gewenste ruimtelijke resolutie, maar niet zo groot zijn dat de SNR verminderenSA geheroriënteerd beelden beneden een aanvaardbaar niveau. Referentie 1 bevat een grondige studie van haalbare zaaien dichtheid, maar als een vuistregel een beeld dichtheid van 0.05-0,15 deeltjes per pixel (ppp) is geschikt voor de meeste experimenten met 8 of meer camera&#39;s. Voor een vast aantal camera, de deeltjes per pixels af voor grotere volume dieptematen. </li></ol> 3. Camera Calibration Array <ol><li> Kalibratie vereist het vastleggen van een reeks beelden in elke camera met een kalibratierichtwaarde (bijvoorbeeld een dambord raster, zie figuur 2) in verschillende plaatsen in de meetruimte. Ten eerste, de keuze tussen twee soorten kalibratie: ofwel een multi-camera zelf-calibratie methode of beeldvorming een bekende kalibratierichtwaarde die precies wordt verplaatst door het veld van belang. </li><li> Een referentieniveau coördinatensysteem in de meetruimte. Dit coördinatensysteem wordt vaak gekozen op een wijze die relevant fof het experiment (bijv. uitgelijnd met de as van een cilinder, afkomstig is van de voorrand van een vlakke plaat, etc). Hier hebben we gekozen om onze netten plaatsen in het XY-vlak uitgelijnd op punten langs de Z-as (figuur 1). </li><li> Bij gebruik van een multi-camera zelf kalibratiealgoritme 4, 5 de kalibratie doellocaties is willekeurig, op een locatie die zich precies in het referentiecoördinatenstelsel. De locatie meetpunten op deze exact geplaatst doelstelling moet bekend zijn met hoge nauwkeurigheid. In elke camera, een opname van het doel in elke locatie vergelijkbaar met Figuur 2. </li><li> Indien niet een multi-camera zelf kalibratiealgoritme, dan kalibratiedoel nauwkeurig worden geplaatst op verschillende locaties in de meetruimte zodanig dat de oriëntatie van het doel het referentiecoördinatenstelsel bekend met hoge nauwkeurigheid. In elke camera, een opname van het doel op elke locatie.</li><li> Identificeer punten op het doel in elke camera voor elke opname. Voor zelf-kalibratie, worden beeldpunt correspondenties voor alle camera&#39;s vereist 5, maar expliciete verwijzing-naar-beeldpunt overeenkomsten zijn alleen nodig voor de punten die door de exact gelokaliseerd doel. Voor de precies doorlopen kalibratie methode worden expliciete verwijzing-naar-beeldpunt correspondenties die nodig is voor alle punten in alle camera&#39;s. </li><li> Breng de gekozen kalibratiealgoritme alle camera kalibreren. Hier hebben we gekozen voor een multi-camera zelf-kalibratie algoritme 4, 5 (open source te gebruiken <a href="http://cmp.felk.cvut.cz/~svoboda/SelfCal/" target="_blank">http://cmp.felk.cvut.cz/ ~ svoboda / SelfCal /</a> ) en de daaruit voortvloeiende camera locaties ten opzichte van de niveaus van belang zijn figuur 3. </li></ol> 4. Timing, Triggering en Data Collection <ol><li> Kwantitatieve, tijdsopgeloste lichtveld beeldvorming vereist dat alle cameras lichtbronnen en nauwkeurig worden gesynchroniseerd, vaak tot een relevante experimentele event. </li><li> Een externe pulsgenerator wordt gebruikt om de belichting en camera verlichting sequenties activeren. Programmeren juiste timing pulssequenties de pulsgenerator. Voor de stemplooien experiment gebruiken we een frame-overlappende sequentie, waarbij de laser dicht bij het ​​einde van een belichting gepulseerd en aan het begin van de volgende 3. </li><li> Als triggering van een experimentele gebeurtenis ervoor dat een geschikt signaal wordt ingevoerd in de pulsgenerator. </li><li> Bij de handmatige triggering, voorzieningen treffen voor het activeren van de pulsgenerator. </li><li> Begin de experimentele data capture door het initiëren van de camera vastleggen en verlichting volgorde via de gekozen triggering methode. </li><li> Hoewel het klinkt triviaal, bij het verwerven van de grote hoeveelheid gegevens in verband met een multi-camera lichtveld-imaging experiment een goede naamgeving is cruciële. Het is nuttig na te gaan hoe de gegevens zullen worden gebruikt van opname tot uiteindelijke analyse bij de ontwikkeling van de naamgevingsconventie. </li></ol> 5. Synthetic Aperture Heroriëntering <ol><li> We zullen nu het genereren van een 3D-middelpunt stapel van beelden naar een synthetisch heroriëntatie volume te produceren. Definieer eerst de afstand tussen focale vlakken en algemene heroriëntatie diepte worden gebruikt in de herziene volume <img alt="Vergelijking 1" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1.jpg" /> 1, 7. Typisch wordt het brandvlak afstand op de helft van de diepte resolutie en de totale heroriëntatie diepte onder het gebied waar alle camera gezichtsveld overlap. De focal vliegtuigen zullen loodrecht op de Z-as van het referentiecoördinatenstelsel. </li><li> Definieer de schaal om de beelden passen bij herprojecteren in de meetruimte. De schaal moet stroken met de vergroting van het onbewerkte afbeeldingen om te voorkomenaanzienlijke over-sampling of onder-bemonstering van de opnieuw wordt geprojecteerd beelden. </li><li> Bepaal transformaties tussen elke camera beeldvlak en elk synthetisch brandvlak. </li><li> Voer afbeelding voorbewerken voor achtergrondgeluiden verwijderen en geschikt voor verschillen in intensiteit tussen de beelden 1, 7. </li><li> Reproject beelden op de synthetische focale vliegtuigen, gelden de schaal en opnieuw proeven van de beelden. Een set van ingebouwde Matlab functies (beeldverwerking gereedschapskist a) kan omgaan met deze taken gegeven het vliegtuig-to-plane transformaties. </li><li> Op elk synthetisch focal plane, hoeven alleen de additief of multiplicatief SA heroriëntatie algoritme 1, 7. Voor 3D SAPIV toepassingen, hebben we hadden een goede succes met additief SA (zoals toegepast op de stemplooien hier). Voor backlit beelden van bubbels heeft de multiplicatieve SA leverde betere resultaten. Ter controle toepassing van de verschuiving op een vlak van de kalibratie beelden te zien of de reconstructie weergegeven zoals verwacht. </li&gt; </ol> 6. Deel Post-processing <ol><li> Het schatten van de oorspronkelijke objecten in het volume dat het licht veld gegenereerd vereist een processtap die bekend staat als de wederopbouw. Verschillende algoritmen bestaan, variërend van eenvoudige intensiteit drempelwaarden 1 tot en met gradiënt-gebaseerde aandacht metrics 7 tot meer complexe 3D deconvolutie 8. Kies een reconstructie-algoritme geschikt is voor de toepassing. Voor PIV, hebben we succes gehad met zowel de intensiteit drempelwaarde en 3D deconvolutie. We maken gebruik van de intensiteit drempelwaarden hier om een ​​focale stapel te vormen. Twee stapels van tijd focal 1 (t 1) en tijd 2 (t2) zijn kruislings gecorreleerd een vectorveld vormen. De 3D-Light Field Imaging methode inherent leidt tot objecten die zijn uitgerekt in de diepte dimensie, die PIV nauwkeurigheid kunnen beïnvloeden, een goede reconstructie-algoritme probeert de gevolgen van deze verlenging. </li><li> Na de reconstructiestap, kunnen kenmerken van het volume moet worden of exafgetrokken om voor het meten van afmeting, vorm, enz. De algoritmen voor feature extractie worden gevarieerd en afhankelijk van de toepassing 7. Extraheren bellen, bijvoorbeeld, vereist een middel lokaliseren bubble kenmerken en definiëren van hun grootte. Voor PIV-toepassingen, hebben we niet expliciet halen deeltjes en deze stap kan worden overgeslagen. </li><li> Voor 3D SAPIV toepassingen, ontleden de wederopbouw volume in kleinere ondervraging volumes en breng een geschikte cross-correlatie gebaseerde PIV algoritme om het vectorveld 1, 3 te meten. </li></ol> een maketform: bouwt een vliegtuig naar vliegtuig transformatie &amp; imtransform: kaarten en resamples een beeld op basis van de transformaties van 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>

We hebben niets te onthullen.

Verschillende stappen zijn essentieel voor een goede uitvoering van een Light Field Imaging experiment. Lens selectie en plaatsing camera moet zorgvuldig worden gekozen om de resolutie te maximaliseren binnen de meetruimte. Kalibratie is misschien wel de meest kritische fase, als de SA heroriëntatie algoritmen zullen niet scherp beelden te produceren zonder nauwkeurige kalibratie. Gelukkig, multi-camera zelf-calibratie maakt een nauwkeurige kalibratie met een relatief laag niveau van de inspanning. Uniforme verlichting in alle afbeeldingen die een goed contrast tussen de objecten van de rente en de achtergrond biedt, is het ook noodzakelijk, hoewel beeldverwerking kan de beelden normaliseren tot op zekere hoogte. Timing is ook van belang bij het uitvoeren van SA op volumes die zijn bewegende objecten. Indien elke camera niet geactiveerd om een ​​beeld op hetzelfde moment zal de beeldreconstructie uiteraard onnauwkeurig. Voor de experimenten in dit document hebben we gebruik gemaakt van de timing volgorde shown in figuur 7. De 3D-Light Field Imaging ingediende aanvragen hierin sprake van een ruimtelijke resolutie trade-off. Zo kan 3D SAPIV reconstrueren deeltjes volumes van optisch dichte deeltjes beelden, maar de deeltjes zijn verdeeld over een (potentieel grote) volume. Voor 2D PIV worden de deeltjes verdeeld over een dunne plaat, en dus beelden met dezelfde deeltjesdichtheid overeen met een veel grotere dichtheid in de meetruimte. Niettemin de 3D ​​SAPIV werkwijze maakt veel grotere dichtheden seeding dat andere 3D PIV methoden 1. Een ander potentieel beperken overweging is de relatief grote rekenkracht intensiteit geassocieerd met Light Field Imaging methoden, rekenkundige complexiteit is typisch voor beeld gebaseerde 3D ​​reconstructie werkwijzen zoals tomografische-PIV 10. Voor dit experiment gebruikten we 8 Photron SA3 camera&#39;s uitgerust met Sigma 105 mm macro lenzen en een Quantronix Dual Darwin Nd: YLF laser (532 nm, 200 mJ). De camera&#39;s en laser werden gesynchroniseerd samen via een Berkley Nucleonics 575 BNC digitale delay / pulsgenerator. De vloeistofstroom werd geënt met Expancel helium gevulde glazen microbolletjes. De microsferen hadden een gemiddelde diameter van 70 pm met een dichtheid van 0,15 g / cc. Wij bieden open source versies van de codes hier gebruikt voor de academische gemeenschap via onze website <a href="http://www.3dsaimaging.com/" target="_blank">http://www.3dsaimaging.com/</a> en we moedigen gebruikers aan ons feedback te geven en in de verbetering en het leveren van bruikbare codes voor de kwantitatieve lichtveld gemeenschap deel te nemen.

het bepalen van 3d stromingen via multi-camera light field imaging

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

Op het gebied van stromingsleer, heeft de resolutie van computationele systemen overtrof experimentele methoden en de kloof tussen voorspelde en waargenomen verschijnselen in vloeistofstromen. Aldus bestaat er behoefte aan een toegankelijke methode kunnen oplossen driedimensionale (3D) datasets voor diverse problemen. We een nieuwe techniek voor het uitvoeren van kwantitatieve 3D beeldvorming van vele soorten stromingen. De 3D-techniek maakt onderzoek van ingewikkelde snelheidsvelden en sprankelend stromen. Metingen van deze soorten van een hele reeks uitdagingen voor het instrument. Zo kan optisch dichte bruisend meerfaze niet gemakkelijk worden afgebeeld door traditionele niet-invasieve stroom meettechnieken als gevolg van de luchtbellen afsluiten van optische toegang tot het inwendige gebieden van het volume van belang. Door het gebruik van Light Field Imaging wij de mogelijk om beelden die door een reeks van camera&#39;s om een ​​3D-volumetrische kaart voor elke keer dat bijvoorbeeld reconstrueren reparameterize, ondanksgedeeltelijke occlusies in het volume. De techniek maakt gebruik van een algoritme bekend als synthetische apertuur (SA) heroriëntatie, waarbij een 3D focal stapel wordt gegenereerd door het combineren van beelden van meerdere camera&#39;s post-vangen 1. Light Field Imaging zorgt voor de vangst van hoekige en ruimtelijke informatie over de lichtstralen, waardoor het mogelijk 3D-scène reconstructie. Kwantitatieve informatie kan dan uit de 3D reconstructie gebruik van verschillende algoritmes. In het bijzonder hebben we meetmethoden gebaseerd op Light Field Imaging voor het uitvoeren van 3D particle image velocimetry (PIV), extraheren bellen in een 3D veld en het volgen van de grens van een flikkerende vlam. We presenteren de fundamenten van het Licht Field Imaging methodiek in het kader van onze opstelling voor het uitvoeren van 3DPIV van de luchtstroom die over een reeks van synthetische stembanden, en tonen representatieve resultaten van de toepassing van de techniek om een ​​bubble-meevoeren kelderen jet.

Hoge kwaliteit raw PIV beelden bevatten gelijkmatig verdeelde deeltjes verschijnen met een hoog contrast tegen de zwarte achtergrond (figuur 4a). Om te compenseren voor niet-uniforme verlichting over het beeld, kan beeldvoorverwerking worden uitgevoerd om heldere regio&#39;s te verwijderen, contrast aan te passen en de intensiteit histogrammen in alle beelden van alle camera&#39;s (Figuur 4b) te normaliseren. Wanneer het experiment wordt geënt met een geschikte dichtheid en een nauwkeurige ijking wordt uitgevoerd, de SA geheroriënteerd afbeeldingen in focus deeltjes zichtbaar op elke diepte vlak (Figuur 5). Als de meetruimte is dan gezaaid wordt de SNR in de bijgestelde beelden te laag waardoor het moeilijk om de deeltjes te reconstrueren. SA geheroriënteerd afbeeldingen met een goede SNR kan worden thresholded te behouden in focus deeltjes op elke diepte vliegtuig. Figuur 6 toont twee thresholded beelden van twee keer stappen in de Z = -10,6 mm diepte vliegtuig. De thresholded volume wordt vervolgens ontleed in ondervraging volumes dat een adequaat aantal deeltjes bevatten voor het uitvoeren van PIV 3. Toepassen van een algoritme om de 3DPIV geanalyseerd volume levert een vloeistofsnelheid gebied getoond in Figuur 7, in dit geval, het stromingsveld dat geïnduceerd door een model stemplooien. De snelheid van de stroming buiten de straal is zeer klein, zodat weinig vectoren te zien buiten deze regio. Op t = 0 msec de stemplooien gesloten en weinig snelheid in het veld aanwezig. De grootste snelheid in de straal op t = 1 msec beweegt in de positieve y-richting en vermindert in intensiteit van t = 2 tot 4 msec. De vouw sluit bij t = 5 msec minder straalsnelheid en de cyclus wordt herhaald. Deze beelden niet dezelfde gladheid zoveel vorige auteurs 9 die zich presenteren 100 gemiddelde beelden als elke gepresenteerde snelheidsveld vertegenwoordigt een momentopname. Als referentiepunt, hebben vorige simulaties getoond typische fouten op te berekenend snelheden in de orde van 5-10% op elke snelheidscomponent die fout van de PIV algoritme zelf 1 omvat, voor het algoritme gebruiken we (MatPIV 11 aangepast voor 3D), is deze fout bekend zijn groot ten opzichte van andere codes. Bubbly stromen zijn een ander gebied van wetenschappelijk belang die kunnen profiteren van de 3D-mogelijkheden van het Licht Field Imaging. De SA techniek kan eveneens worden toegepast bruisend vloeivelden, waar het laserlicht wordt vervangen door diffuse witte achtergrondverlichting, waardoor beelden zoals getoond in figuur 8a waar de luchtbelletjes randen donker tegen de witte achtergrond. Na zelf-ijking kan de multiplicatieve variant van de SA algoritme worden toegepast om een centraal stack verkregen met bellen scherp op het vlak diepte overeenkomt met de diepte van de bel en wazig zicht van op andere gebieden, zoals weergegeven in figuur 8b-d 7. Eenvoudige drempelwaarde nieteen adequate methode voor de extractie van de bellen, in plaats van een reeks van geavanceerde feature extractie algoritmen worden gebruikt zoals beschreven in 7. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig1.jpg" alt="Figuur 1" /> Figuur 1. Afbeelding van camera&#39;s en vocale plooien met labels en coördineren systeem. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig2.jpg" alt="Figuur 2" /> Figuur 2. Kalibratierooster op Z = 0 mm gezien vanaf alle 8 camera. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3.jpg" alt="Figuur 3" fo:content-width="2.5in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3highres.jpg"/> Figuur 3. Topview van camera-instelling van multi-camera zelfkalibratie uitgang. Camera&#39;s 1-8 worden gevestigd met cijfers en cirkels, met hun algemene kijkervaring direction aangegeven door een lijn. De rode vlek in de buurt van de oorsprong is eigenlijk 400 + punten van de kalibratie rooster aan elke Z diepte uitgezet in 3D ten opzichte van de camera&#39;s. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig4.jpg" alt="Figuur 4" /> Figuur 4. Raw beelden van de deeltjesveld vanuit camera nr. 6 op t1 en t2 (a en b). Dezelfde beelden na de voorbehandeling (c &amp; d). <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig5.jpg" alt="Figuur 5" /> Figuur 5 van links naar rechts:. Raw geheroriënteerd SAPIV beelden op een diepte (a) Z = -5,9 mm, (b) -10,6 mm en (c) -15,3 mm. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig6.jpg" alt="Figuur 6" /> Figuur 6. Thresholded beelden op tijdstip stappen (a) t 1 en (b) t 2 bij Z = -10,6 mm. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7.jpg" alt="Figuur 7" fo:content-width="5.25in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7highres.jpg"/> Figuur 7. Drie-dimensionale vector veld van de straal die door synthetische stembanden voor 6 tijdstappen. De linkerkant toont een isometrisch aanzicht van het gehele 3D snelheidsveld. Delen van xy en yz vliegtuigen worden gemaakt door het midden van de stemplooien aangegeven boven elke kolom. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig8.jpg" alt="Figuur 8" /> Figuur 8 Van links naar rechts:. Raw champagne stroming van cameraraster en toegespitst beelden op een diepte (b) Z = -10 mm, (c) 0 mm en (d) 10 mm.De cirkel wijst op een zeepbel die ligt op de Z = -10 mm diepte vliegtuig, en verdwijnt uit het zicht op andere gebieden. Details van de bel experimenten vindt in 4.

Een techniek voor het uitvoeren van kwantitatieve driedimensionale (3D) beeldvorming voor verschillende vloeistofstromen gepresenteerd. Met behulp van concepten uit de omgeving van het Licht Field Imaging, we reconstrueren 3D volumes van arrays van beelden. Onze 3D resultaten omvatten een breed scala waaronder snelheidsvelden en multi-fase belgrootte distributies.

Het bepalen van 3D stromingen via Multi-camera Light Field Imaging

In het vakgebied van de vloeistofmechanica is de resolutie van computationele schema's sneller vooruitgegaan dan die van experimentele methoden, waardoor de kloof tussen voorspelde en ...

Het algemene doel van de volgende video is om een overzicht te geven van een driedimensionale beeldvormingstechniek waarmee een 3D-snelheidsveld kan worden verkregen. Dit wordt bereikt door behulp van gekalibreerde camera's om de beelden te verzamelen die nodig zijn om het lichtveld te bemonsteren. In een tweede stap wordt het lichtveld opnieuw geparametriseerd, wat resulteert in een focale stapel beelden die een 3D-representatie van het stromingsveld vormen.Vervolgens wordt de focale stack nageverwerkt met behulp van een cross-correlatiealgoritme om de 3D-snelheidsveldvectoren te verkrijgen. De resultaten tonen een tijdsopgelost 3D-stromingsveld in het zog van een trillend synthetisch stembandmodel dat als testopstelling is gebruikt. Resultaten worden ook getoond voor de techniek toegepast op een bellenveld.Ga verder. Het belangrijkste voordeel van deze techniek ten opzichte van bestaande methoden is dat we kunnen meten in volumes die meer deeltjes, bellen of druppels bevatten. Deze methode kan inzicht bieden in vloeistofstromingen en kan worden uitgebreid naar andere toepassingen, zoals het meten van de vorm van een vlam en de rol die snelheid speelt bij verbranding, en zelfs tot het meten van het collectieve gedrag van diergroepen, zoals vogelzwermen.Over het algemeen zullen personen die nieuw zijn met deze techniek moeite hebben omdat de hoeveelheid gegevens overweldigend kan worden, maar we denken dat we een handboek hebben ontwikkeld voor het gebruik van deze methode. Een visuele demonstratie van deze methode is essentieel, omdat de camera- en kalibratie-instellingen behoorlijk verschillen van die bij een benadering met één enkele camera. We zullen deze experimenten uitvoeren in het Biofluids-laboratorium van Dr. Scott Thompson aan de BYU met behulp van zijn promovendus, Jesse Daley.De eerste stap is het bepalen van de grootte van het meetvolume, evenals de vereiste temporele en ruimtelijke resolutie voor het onderzoeken van het vloeistofstroomexperiment. In dit geval wordt de methode gebruikt om 3D synthetic aperture particle image velocimetry uit te voeren voor verliessymmetrie op de luchtstroom geïnduceerd door een synthetische stemplooi. Het meetvolume is 50 bij 50 bij 25 millimeter kubiek, en de kortste tijdsschalen die moeten worden vastgelegd zijn 10 microseconden.Schat vervolgens de optische dichtheid die tijdens het experiment aanwezig zal zijn, om het aantal camera's te bepalen dat nodig is voor het genereren van refocus-beelden met een goede signaal-ruisverhouding. Hogere seeding-densiteiten vereisen op dit punt meer camera's in een partikelbeeld. Voor experimenten met O-symmetrie moet ook het aantal partikels per pixel worden berekend. Monteer de camera's in een array-configuratie op een frame, zodanig dat elke camera het meetvolume vanuit verschillende standpunten kan bekijken.Stel vervolgens de tussenruimte in tussen de overige camera's in de array. Door de camera's verder uit elkaar te plaatsen, wordt de ruimtelijke resolutie in de diepte-dimensie verbeterd, ten koste van de totale oplosbare diepte. Voor gegevensvastlegging.Koppel bij het instellen de camera's aan een centrale computer. Plaats een visueel doelwit, zoals een kalibratierooster, in het midden van het meetvolume. Gebruik het beeld van de centrale camera van de array als referentie en verplaats het gehele array-frame dichter bij of verder van het meetvolume om de gewenste vergrodingshoek te bereiken, of positioneer de camera's zodanig dat het visuele doelwit in het midden van het meetvolume ongeveer gecentreerd is in elk camerabeeld.Stel elke camera scherp op het visuele doel, terwijl de diafragma's van elke cameralens volledig openstaan. Plaats een kalibratiedoel aan de achterzijde van het meetvolume. Zorg ervoor dat het doel in het gezichtsveld van elke camera staat.Indien dit niet het geval is, pas dan de afstand tussen de camera's en het meetvolume en/of de onderlinge afstand tussen de camera's aan. Doe hetzelfde met een kalibratiedoel vooraan het volume en herhaal dit proces totdat zowel de voorzijde als de achterzijde in beeld zijn. In alle camera's.Sluit het diafragma van elke camera zodanig dat het doelwit scherp is. Wanneer het doelwit zich op een willekeurige positie binnen het meetvolume van elke camera bevindt, kan extra verlichting nodig zijn wanneer het diafragma is geknepen. Begin met het bepalen van de juiste methode voor het verlichten van het meetvolume, op basis van de specifieke meetmethode die wordt toegepast op het stromingsveld.Voor deze demonstratie wordt een dubbele pulslaser van 1000 hertz gebruikt. Gebruik optische lenzen om de laser te vormen tot een lichtvolume dat het meetvolume beslaat. Wanneer u klaar bent voor de gegevensverzameling, dient u het volume te voorzien van tracerdeeltjes die geschikt zijn voor particle image velocimetry (PIV).Symmetriemetingen zoals beschreven in de referenties. Als vuistregel is een beelddichtheid van 0,05 tot 0,15 deeltjes per pixel geschikt voor de meeste experimenten met acht of meer camera's. Bij een vast aantal camera's neemt het aantal deeltjes per pixel af.Voor grotere volumedieptedimensies. Een kritische stap is de kalibratie. Dit kan met of zonder de tracerdeeltjes worden gedaan.Indien er een algoritme voor multicamera-zelfkalibratie wordt gebruikt, zoals in deze demonstratie, dient er een referentiecoördinatensysteem in het meetvolume te worden vastgesteld. Hier is het kalibratierooster in het midden van de stemplooi geplaatst. Gebruik een object met een bekende geometrie als kalibratiedoel in een vaste oriëntatie ten opzichte van het referentiecoördinatensysteem. In dit geval kunnen de posities van het kalibratierooster in het multicamera-zelfkalibratie-algoritme of de kalibratiedoelen willekeurig zijn, behalve voor degene die nauwkeurig wordt gecontroleerd.Hiermee wordt het referentiecoördinatensysteem vastgesteld. Leg met elke camera een beeld van het target op elke locatie vast. Identificeer punten op het target in elke camera. Voor elk beeld voor zelfkalibratie moet elk geïdentificeerd punt op het target aanwezig zijn in het beeld dat door elke camera is gemaakt.Een expliciete locatie van de punten in het referentiecoördinatensysteem is echter alleen vereist voor de punten die geassocieerd zijn met het nauwkeurig gelokaliseerde doelwit. Om gegevens te verkrijgen voor kwantitatieve, tijdsopgeloste light-field imaging, moeten alle camera's en verlichtingsbronnen nauwkeurig worden gesynchroniseerd. Voor dit experiment wordt een geprogrammeerde externe pulsgenerator gebruikt om de camera-belichtingen en verlichtingssequenties te triggeren.Bereid u voor op het verzamelen van een grote hoeveelheid gegevens, waarbij u ook nadenkt over de naamgeving van de databestanden. Begin met de vastlegging van experimentele gegevens door te controleren of de tracerdeeltjes stromen en door de camera-opname en verlichtingssequentie te starten via de gekozen triggermethode. Genereer een 3D-brandpuntstapel om een synthetisch hergefocusseerd volume te produceren voor het verzamelen van gegevens.Definieer hiervoor de afstand tussen de brandvlakken en de totale herfocusdiepte in het hergefocuste volume. Zoals in de referenties wordt uitgelegd, wordt het brandvlak doorgaans ingesteld op de helft van de diepteresolutie en wordt de totale herfocusdiepte bepaald door het gebied waarin alle gezichtsvelden van de camera overlappen. De brandvlakken zullen loodrecht staan op de Z-as van het referentiecoördinatensysteem.Hier hebben we een brandpuntsafstand tussen de vlakken van ongeveer 0,16 millimeter en een totale herfocusdiepte van 20 millimeter, wat resulteert in ongeveer 128 opgeloste brandvlakken na verwerking. Voer beeldvoorverwerking uit om de achtergrondruis te verbeteren en om verschillen in intensiteit tussen beelden op te vangen. Stel transformaties vast tussen elke camera, elk beeldvlak en elk synthetisch brandvlak. Projecteer de beelden opnieuw op de synthetische brandvlakken.Pas de schaal toe en bemonster de afbeeldingen opnieuw. Dit kan in MATLAB worden gedaan. Pas, gegeven de vlak-naar-vlak transformaties, het additieve of multiplicatieve synthetische apertuur-refocusing-algoritme toe op elk synthetisch brandvlak.Pas ter controle de herfocussering toe op één vlak van de kalibratiebeelden om te zien of de reconstructie naar verwachting verloopt. Wanneer de additieve methode wordt toegepast op een van de kalibratievlakken bij z gelijk aan 13,3 millimeters, komt het beeld in en uit focus terwijl de focusstack van achter naar voren wordt doorlopen. Tot slot demonstreren we de focus op elk kalibratievlak met de hergefocuste beelden links en het beeld van het kalibratierooster van de centrale camera rechts.Nadat er op alle gewenste vlakken is hergefocusseerd, worden de beelden verwerkt om ruis die door het herfocussen is ontstaan te verwijderen. Pas drempelwaarden toe op basis van de intensiteitshistogrammen van de hergefocusseerde beelden om de scherpgestelde deeltjes te behouden. Stap vervolgens de drempelwaarde-beelden op elkaar om een volume te creëren in een proces dat reconstructie wordt genoemd. Na de reconstructie kunnen kwantitatieve gegevens uit het volume worden verzameld.Hier wordt een voorbeeld getoond van een ruwe partikelafbeelding van hoge kwaliteit voor verlies, met symmetrische beelden van een enkele camera. Deze beelden bevatten gelijkmatig verdeelde partikels die met een hoog contrast tegen de zwarte achtergrond verschijnen. Dit is het resultaat van een experiment dat op passende wijze is gezaaid en nauwkeurig is gekalibreerd.Het met synthetische apertuur herfocuste beeld onthult scherp gestelde deeltjes op elk dieptevlak; van links naar rechts zijn dit beelden op dieptes van min zeven millimeter, nul millimeter en zeven millimeter. Om de gegevens te kunnen gebruiken is een verwerkingsstap nodig die reconstructie wordt genoemd. In dit geval wordt intensiteits-drempelwaardebepaling toegepast om de scherp gestelde deeltjes op elk dieptevlak te behouden.De brandvlakken worden vervolgens gestapeld om hier een volume te creëren. Beelden op dezelfde diepte worden op twee verschillende tijdstippen getoond. Het drempelvolume kan vervolgens worden doorgegeven naar interrogatievolumes die een voldoende aantal deeltjes bevatten voor het uitvoeren van particle image velo symmetry.Dit is een voorbeeld van verzamelde voorbeeldgegevens voor het driedimensionale vectorveld van de jet veroorzaakt door synthetische stembanden voor verschillende tijdstappen. De linkerkant toont een asymmetrisch overzicht van het volledige 3D-snelheidsveld op elk tijdstip. Doorsneden van het XY-vlak bij Z gelijk aan 5 mm worden getoond in het centrum, evenals doorsneden van het YZ-vlak.Bij X gelijk aan 14 millimeter wordt rechts op t gelijk aan nul milliseconden getoond. De stemplooi is gesloten en er is zeer weinig snelheid in het veld aanwezig. De hoogste snelheid in de jet bij één milliseconde beweegt in de positieve wijde richting en neemt in intensiteit af van twee tot vier milliseconden.De vouw sluit na vijf milliseconden, waardoor de straalsnelheid afneemt en de cyclus wordt herhaald. Deze gegevens stellen het snelheidsveld voor op een enkel tijdstip, in tegenstelling tot het gemiddelde dat gewoonlijk wordt gepresenteerd. Een andere toepassing van light field imaging is voor beluchte stromingen.Hier wordt een beldenveld getoond dat is gevormd door de inslibbing van lucht vanuit een straal die op het wateroppervlak botst. Door de video op één moment te pauzeren, kan men door het beeld herfocussen op verschillende dieptevlakken om te zien hoe de bellen in en uit focus raken.Deze stilstaande afbeelding toont van links naar rechts het ruwe beeld van een bellenstroomveld van de camera-array en hergefocuste beelden op dieptes van minus 10 millimeter, nul millimeter en 10 millimeter. De cirkel markeert een bel die zich op het dieptevlak van minus 10 millimeter bevindt en uit het zicht verdwijnt op de andere vlakken. Eenmaal beheerst kunnen de kalibratie en gegevensregistratie doorgaans in ongeveer vier uur worden uitgevoerd, en de synthetische herfocussering van de registratie kan in ongeveer 12 uur worden voltooid tijdens deze procedure. Het is belangrijk om zeer georganiseerd te zijn, aangezien er veel stappen zijn en er een grote hoeveelheid gegevens wordt verzameld.Na het volgen van deze procedure kunnen de uitgebreide datasets worden geanalyseerd om fysieke inzichten te verkrijgen in verschillende vragen, zoals wat de belgrootteverdelingen zijn in meerfasestromingen. Deze techniek zal de weg vrijmaken voor onderzoekers in velden zoals de fysische biologie, waar zij de vloeistofdynamica van vlindervluchten of de driedimensionale structuur van vogelzwermen kunnen bestuderen. Na het bekijken van deze video zou u een goed begrip moeten hebben van hoe u camera's voor light field imaging instelt, deze nauwkeurig kalibreert, synthetische apertuur op de beelden in de software uitvoert en de volumetrische gegevens gebruikt voor verdere verwerking.Bezoek onze website voor voorbeeldcodes, datasets en informatie over de tutorial. Vergeet niet dat werken met Tad Truscott uiterst gevaarlijk kan zijn; neem daarom altijd alle voorzorgsmaatregelen, zoals het dragen van een kogelvrij vest wanneer u in zijn laboratorium werkt.

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

Research

JoVE Journal

Engineering

Techniek

We presenteren een niet-destructieve methode voor het bemonsteren van ruimtelijke variatie in de richting van het licht verstrooid over structureel complexe materialen. Door het houden van het materiaal intact, we bewaren bruto-schaal verstrooiing gedrag, terwijl tegelijkertijd het vastleggen van gedetailleerde directionele bijdragen met een hoge resolutie imaging. Resultaten worden gevisualiseerd in de software op biologisch-relevante posities en schalen.

Meten Ruimtelijk-en Directionally-variërend lichtverstrooiing van biologisch materiaal

Een procedure voor het bestuderen van voorbijgaande stromen dichtbij grenzen met behulp van hoge-resolutie, high-speed particle image velocimetry (PIV) wordt hier beschreven. PIV is een niet-opdringerige meettechniek toepasbaar op elk optisch toegankelijke stroom door het optimaliseren van verschillende parameters beperkingen, zoals het beeld en de opname-eigenschappen, de laser blad eigenschappen en analyse algoritmes.

High-speed stromingsvisualisatie Dichtbij Surfaces

Dubbele camera emissie splitsen systemen voor twee-kleuren fluorescentie microscopie genereren real-time beeld sequenties met een uitzonderlijke optische en temporele resolutie, een eis van bepaalde levende cel proeven, waaronder parallelle plaat stroom kamer adhesietesten. Wanneer de software wordt gebruikt om beelden van simultane emissie kanalen samenvoegt, worden pseudocolored beeldsequenties geproduceerd.

Gelijktijdig vastleggen van real-time beelden in Two Emissie Kanalen Met een Dual Camera Emission Splitting Systeem: Toepassingen op Hechting Cell

Confocale microscopie wordt gebruikt om beelden rustige en vloeiende colloïd-polymeer mengsels die worden bestudeerd als modelsystemen voor aantrekkelijke schorsingen. Beeldanalyse algoritmen worden gebruikt om structurele en dynamische parameters voor de colloïdale deeltjes die veranderingen vanwege geometrische opsluiting meten berekenen.

Confocale beeldvorming van Confined Quiescent en Vloeiende colloïd-polymeermengsels

Biofilms hebben complexe interacties met hun omgeving. Om biofiel-omgevingsinteracties grondig te onderzoeken, presenteren we hier een reeks methoden om een heterogene chemische omgeving te creëren voor biofilmontwikkeling, om lokale stroomsnelheid te kwantificeren en om massatransport in en rond biofilmkolonies te analyseren.

Methoden voor het karakteriseren van de co-ontwikkeling van biofilm en Habitat Heterogeniteit

We gebruiken 3D-printen om anisotrope deeltjes in de vormen van kegelkappen, kruisen, tetraden en triaden te fabriceren, waarvan de uitlijningen en rotaties in turbulente vloeistofstroming kunnen worden gemeten vanuit meerdere gelijktijdige videobeelden.

Methoden voor het meten van de oriëntatie en de draaisnelheid van de 3D-gedrukte Deeltjes in Turbulence

Een drie-dimensionale particle-tracking velocimetry (3D-PTV) systeem op basis van een high-speed camera met een vier-view splitter wordt hier beschreven. De techniek is toegepast op een straalstroom van een ringleiding in de nabijheid van tien diameters stroomafwaarts ten Reynoldsgetal Re ≈ 7000.

Driedimensionale Particle Tracking Velocimetry voor Turbulence Applications: Case van een Jet Flow

Om stromingssnelheden en directionaliteit van filamenteus-actine bij de T-cel immunologische synaps te onderzoeken, wordt live-cell superresolutie beeldvorming gecombineerd met totale interne reflectiefluorescentie en gekwantificeerd met behulp van ruimte-tijdelijke beeldcorrelatiespectroscopie.

Corticale actine Flow in T-cellen gekwantificeerd door ruimte en tijd Afbeelding Correlatie Spectroscopie van Structured Verlichting Microscopie Gegevens

De hier beschreven techniek biedt een goedkope en relatief eenvoudige methode om tegelijkertijd deeltje kinematica en turbulentie in stromen met lage deeltje concentraties. De turbulentie is gemeten met behulp van de particle image velocimetry (PIV) en deeltje kinematica zijn berekend uit de beelden verkregen met een high-speed camera in een overlappende veld-of-view.

Gelijktijdige meting van turbulentie en Particle Kinematics met behulp van stroom beeldvormende technieken

Het doel van het protocol is om visualisatie van de gedetailleerde stromings velden en de bepaling van de nabije grens afschuiving en normale spanningen binnen een evenwichts gat dat door een trillende pijpleiding wordt geïnduceerd, mogelijk te maken.

Visualisatie van het stroom veld rond een trillende pijpleiding binnen een evenwichts-gat

Om de microvasculaire stroom te kwantificeren uit hoge snelheid capillaire flow beeld sequenties, ontwikkelden we medewerkers (ruimtelijke temporele analyse van Fieldwise flow) software. In het volledige afbeeldingsveld en na verloop van tijd evalueert het personeel stroomsnelheden en genereert het een reeks ruimtelijke kaarten met kleurcodering voor visualisatie en tabellaire uitvoer voor kwantitatieve analyses.

Ruimtelijke temporele analyse van Fieldwise flow in Microvasculatuur

Leer 3D-stromingsvelden te meten met Light Field Imaging en gekalibreerde camera-arrays. Deze methode verbetert nauwkeurigheid bij hoge deeltjesdichtheden voor vloeistofdynamica-onderzoek.

Het bepalen van 3D stromingen via Multi-camera Light Field Imaging

Meer video's verkennen