Śledzenie cząstek lagrange'a na podstawie obrazu w eksperymentach z obciążeniem łóżka
July 20th, 2017
Rękopis przedstawia protokół przeprowadzania eksperymentów z transportem osadów pod obciążeniem pokładowym, gdzie poruszające się cząstki są śledzone za pomocą analizy obrazu. Przedstawiono tu obiekt doświadczalny, procedury realizacji przebiegu i przetwarzania danych, a na koniec wyniki proof-of-concept.
Ogólnym celem tej procedury jest zmierzenie trajektorii pojedynczych cząstek transportowanych przez przepływ jako obciążenie łoża na dużym obszarze obserwacji, aby uniknąć błędu systematycznego związanego z maksymalną długością mierzalnych ścieżek. Metoda ta może pomóc odpowiedzieć na kluczowe pytania dotyczące mechaniki transportu obciążenia łożem, ponieważ dostarcza szczegółowych informacji na temat ruchu cząstki i zdarzeń spoczynku. Główną zaletą tej techniki jest to, że transportowane cząstki mogą być śledzone na duże odległości, co umożliwia obserwację długich badań.
Po raz pierwszy wpadliśmy na pomysł tej metody podczas analizy danych z poprzednich eksperymentów, kiedy zdaliśmy sobie sprawę, że cząstki mogą być transportowane na większe odległości w stosunku do okien obserwacyjnych. Najpierw przygotuj zestaw stalowych płyt pokrytych warstwą interesujących nas cząstek osadu. Pokryj powierzchnię osadu wodoodporną czarną farbą.
Następnie umieść wsporniki PCV na dnie kanału i połóż płyty na wspornikach. W razie potrzeby dostosuj położenie płyty, aby upewnić się, że złoże osadu jest ciągłe. Następnie przykryj kanał przezroczystymi akrylowymi pokrywkami.
Ustaw koryto na żądane nachylenie. Następnie włącz pompę korytową i napełnij kanał wodą. Ustaw natężenie przepływu za pomocą zaworu regulacyjnego.
Ustaw wysokość głowicy ciśnieniowej nieco powyżej pokryw kanałów za pomocą regulatora wody ogonowej. Upewnij się, że przepływ jest zakryty bez wywierania znacznej siły na pokrywki. Sprawdzaj natężenie przepływu i wysokość podnoszenia ciśnienia co 15 minut, aż zmiana między pomiarami będzie niewielka, co wskazuje na stabilny przepływ.
Następnie zamontuj ultradźwiękowy profilometr prędkości w uchwycie o określonym nachyleniu. Nałóż żel ultradźwiękowy na końcówkę sondy. Umieść sondę nad pokrywą kanału z końcówką sondy w kierunku wlotu kanału.
Właściwe umieszczenie żelu sondującego ma kluczowe znaczenie dla uzyskania dobrych profili prędkości do scharakteryzowania warunków hydrodynamicznych tła. Podłącz sondę do modułu akwizycji i skonfiguruj instrument pod kątem chwilowych profili prędkości. Uzyskaj żądaną liczbę profili prędkości.
Następnie odwróć położenie sondy i uzyskaj kolejny zestaw profili prędkości. W ten sposób należy uzyskać profile prędkości dla każdego miejsca pomiarowego na korycie. Następnie oblicz średnią wartość prędkości dla każdej lokalizacji i określ składowe prędkości strumieniowej i pionowej.
Dostosuj wartości odpowiednio do ośrodka, przez który przeszła wiązka akustyczna. Zidentyfikuj zakres wysokości, przy których profil składowej prędkości strumienia pokazuje trend liniowy na wykresie półlogarytmicznym. Dopasuj krzywą do równania logarytmicznego i oszacuj prędkość ścinania.
Aby rozpocząć eksperyment, ustaw liczbę klatek na sekundę i rozdzielczość dwóch kamer sportowych na żądane parametry. Zamontuj kamery na bocznych ściankach pokryw skierowanych w stronę dna kanału, na tyle blisko siebie, aby ogniskować obszary zachodzące na siebie. Upewnij się, że koryto jest oznaczone wizualnymi punktami odniesienia dla znanych odległości.
Nagraj krótki film każdą kamerą. Na podstawie nagrań dostosuj pozycje i orientacje kamery, aby upewnić się, że kanał znajduje się w kadrze, a obszary ostrości nakładają się na siebie. Sprawdź, czy przepływ przez kanał jest stabilny.
Następnie zacznij powoli ręcznie wprowadzać interesujące cząstki do wlotu kanału w tempie jednej cząstki co dwie do trzech sekund. Karmimy niewielką ilością osadów, ponieważ niewielka liczba cząstek w polu widzenia jest ważna dla prostego śledzenia osadów. Jednak przy małych wyładowaniach niektóre cząstki mogą utknąć w obszarze ostrości.
Rozpocznij nagrywanie za pomocą obu kamer wideo. Wyłącz światła w pomieszczeniu, aby utworzyć znacznik do późniejszej synchronizacji kamery. Utrzymuj stały poziom światła przez cały czas trwania eksperymentu.
Kontynuuj wprowadzanie cząstek do kanału przez żądany czas trwania eksperymentu. Następnie zatrzymaj kamery i usuń uwięzione cząstki ze złoża osadu. W razie potrzeby powtórzyć doświadczenie w innych warunkach hydrodynamicznych.
Aby rozpocząć przetwarzanie obrazów wyodrębnionych z filmów, najpierw zastosuj transformację promieniową do współrzędnych pikseli, tak aby boki kanału wyglądały jak linie proste. Określ konwersję, współczynnik konwersji z pikseli na odległość na podstawie wysokości złoża i znaczników odniesienia dla znanych odległości. Następnie utwórz nową sekwencję obrazów w oprogramowaniu do analizy obrazu przepływu płynów.
Wypełnij odstęp czasu między klatkami i współczynnik konwersji pikseli na odległość dla sekwencji obrazów. Wybierz interesujące Cię pliki i uruchom proces. Generuj mapy intensywności losowo wybranych obrazów cząstek z sekwencji.
Określić odpowiednią wartość progową dla intensywności cząstek będących przedmiotem zainteresowania. Następnie utwórz potok filtru dla sekwencji. Ustaw filtr na usuwanie tła.
Utwórz nowy algorytm identyfikacji cząstek przy użyciu jednego progu. Wypełnij progi intensywności i średnicy cząstek. Dodaj procesy identyfikacji cząstek do potoku filtra, a następnie wykonaj procesy.
Po zakończeniu filtrowania otwórz widok obrazu nowo utworzonego rekordu cząstek. Przewiń ramki i zwróć uwagę na przemieszczenia cząstek między obrazami. Następnie utwórz nowy potok analizy PTV.
Utwórz nową analizę i wybierz odległość w zakładce kalkulacje. Wypełnij okno wyszukiwania, położenie i wymiary. Dodaj nowy proces do potoku i wykonaj proces.
Użyj ponownego połączenia ścieżek, aby naprawić wszelkie przerwy w poszczególnych zapisach cząstek. Powtórz ten proces dla drugiego nagrania z kamery. Następnie, w specjalistycznym module przetwarzania obrazu, wybierz plik ścieżki dla obu kamer i kliknij znajdź właściwości ścieżki.
Porównaj obrazy z kamer górnych i dolnych, aby określić przesunięcie współrzędnych między kamerami. Wypełnij pole przesunięcia współrzędnych kamery znajdującej się za kamerą i kliknij opcję ujednolic układ odniesienia. Wypełnij granice obszaru nakładania się obrazów.
Usuń wszystkie trajektorie mniejsze niż długość nakładającego się obszaru. Scal bazy danych śladów cząstek i uzupełnij tolerancje nakładania się. Następnie dołącz do utworów.
Po zakończeniu procesu zapisz wyniki, a następnie przeanalizuj dane z toru, aby zbadać kinematykę cząstek pod obciążeniem łożem. Zmierzony profil prędkości przepływu był asymetryczny, co przypisano różnicy w chropowatości między złożem osadu a pokrywą kanału. Kamery upstream i downstream pokazują odpowiednio 37 i 34 ścieżki przez ponad 100 sekund.
Po połączeniu danych z obu kamer zidentyfikowano łącznie 59 ścieżek. Najdłuższy tor obejmował całe okno obserwacyjne na łącznej długości około 1,6 metra. Ślady zostały przeanalizowane w celu określenia, kiedy cząstki były w ruchu lub w spoczynku na podłożu osadu.
Duży obszar obserwacji pozwolił na zidentyfikowanie długich przeskoków, przy czym w tych warunkach hydrodynamicznych obserwowano przeskoki o wielkości do 600 milimetrów. Stwierdzono, że krótsze, szybsze przeskoki występują najczęściej. Po obejrzeniu tego filmu powinieneś dobrze zrozumieć, jak przeprowadzać eksperymenty z transportem osadów i śledzeniem cząstek na dużych obszarach.
Próbując wykonać tę procedurę, pamiętaj, aby upewnić się, że oświetlenie eksperymentu jest dobre, mimo że obrazy można zbierać na wiele sposobów, zaczynając od obrazów wysokiej jakości, co upraszcza wiele z poniższych prac. Po opracowaniu technika ta utorowała drogę naukowcom zajmującym się transporterem osadów do zbadania różnych wskaźników do interpretacji i modelowania procesów.
Przegląd
Ten rękopis przedstawia protokół przeprowadzania eksperymentów na transport osadzony ruchomy przy użyciu analizy obrazów do śledzenia poruszających się cząstek. Szczegółowo opisuje konfigurację eksperymentu, procedury oraz wstępne wyniki.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Neuronauka
- Biologia
- Nauki środowiskowe
Tło
- Zrozumienie mechaniki transportu osadzonych jest kluczowe dla różnych zastosowań środowiskowych.
- Śledzenie pojedynczych cząstek zapewnia wgląd w ich ruch i zdarzenia spoczynku.
- Poprzednie eksperymenty wskazały, że cząstki mogą być transportowane na większe odległości niż wcześniej zmierzone.
- Ta metoda ma na celu minimalizowanie błędów eksperymentalnych związanych z oknami obserwacji.
Cel badania
- Zmierzyć trajektorie pojedynczych cząstek transportowanych jako osad ruchomy.
- Dostarczyć szczegółowych informacji o ruchu cząstek i zdarzeniach spoczynku.
- Umożliwić śledzenie cząstek na długich dystansach dla kompleksowej analizy.
Stosowane metody
- Przygotowanie warstwy osadów na płytach stalowych i konfiguracja kanału.
- Wykorzystanie profilometrów ultradźwiękowych do pomiaru warunków przepływu.
- Rejestrowanie ruchów cząstek za pomocą kamer akcji.
- Przetwarzanie obrazów w celu analizy trajektorii i prędkości cząstek.
Główne wyniki
- Skuteczna obserwacja cząstek na długich dystansach.
- Estymacja prędkości szybkości osiadowej na podstawie profili prędkości.
- Identyfikacja przemieszczeń cząstek poprzez analizę obrazów.
- Ustanowienie niezawodnej metody badania transportu osadzonych.
Wnioski
- Protokół umożliwia szczegółową analizę transportu osadzonych.
- Śledzenie na długich dystansach zwiększa zrozumienie dynamiki cząstek.
- Ta metoda może być zastosowana do różnych warunków hydrodynamicznych w dalszych badaniach.
Często zadawane pytania
Executive Industry Relevance
This method enables high-resolution tracking of individual particles over extended observation windows, reducing bias from limited field-of-view constraints. By providing quantitative data on particle hop length and duration, it supports mechanistic understanding of transport processes relevant to predictive modeling in environmental and material sciences. The approach enhances data reliability for hypothesis testing in systems where particle-scale dynamics inform macroscale behavior.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of particle-level dynamics to clarify functional behavior in complex systems.
- Operational Value: Supports de-risking of mechanistic hypotheses through direct observation of motion and rest events.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates standardized, quantitative trajectory data suitable for assay normalization and comparison.
- Operational Value: Facilitates reproducible tracking across large observation areas, improving screening consistency.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Provides disease-relevant system insights by linking particle-scale kinetics to bulk transport outcomes.
- Operational Value: Enables continuity from discovery to preclinical validation through scalable, reusable imaging protocols.
Pipeline & Workflow Integration
The technique fits within early discovery workflows where precise particle tracking informs target engagement and pathway analysis, particularly in studies requiring spatial and temporal resolution of dynamic processes.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by resolving individual particle trajectories and interaction frequencies.
- Screening: Delivers reproducible, high-content imaging outputs for evaluating compound or condition effects on particle behavior.
- Analytics: Yields hop length and duration distributions that enable quantitative comparison across experimental conditions.
- Translational Research: Connects microscopic particle dynamics to macroscopic system responses, supporting biomarker-aligned functional readouts.
- Enterprise Reuse: Establishes a standardized imaging and tracking pipeline applicable across multiple model systems and experimental campaigns.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence by reducing ambiguity in particle-scale mechanistic interpretations.
- Operational Value: Enhances reproducibility and scalability through standardized image acquisition and tracking protocols.
- Strategic Value: Improves go/no-go decision-making by providing robust, quantitative early-phase data.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of targets or mechanisms based on empirically validated dynamic profiles.
Implementation Considerations
- Requires expertise in fluid dynamics, image analysis, and particle tracking algorithms.
- Needs calibrated imaging systems, synchronized multi-camera setups, and flow control infrastructure.
- Demands cross-team standardization for image pre-processing, tracking parameters, and data merging protocols.
- Involves adaptation considerations for varying particle sizes, densities, and optical properties across model systems.
- Includes practical limitations such as lighting consistency, particle concentration optimization, and synchronization accuracy between camera feeds.
