Türbülans Uygulamaları için üç boyutlu Parçacık Takip Akımları: Jet Akış Örneği

Özet

Dört görünüm ayırıcı ile yüksek hızlı kamera dayalı üç boyutlu parçacık izleme velosimetri (3D-PTV) sistem burada tanımlanmıştır. Teknik alt ≈ 7.000 Re Reynolds sayısı on çap çevresinde dairesel bir borudan, bir jet akışı uygulanır.

Özet

3D-PTV resim dizilerinin üç boyutlu kayıt kullanılarak üç boyutlu parçacıkların bir dizi Lagrange yolu izlemek amaçlayan sayısal debi ölçüm yöntemidir. bileşenleri, özellikleri, kısıtlamaları ve dört görünüm ayırıcı ile yüksek hızlı kamera oluşan bir 3D-PTV topoloji optimizasyon ipuçları temel açıklanan ve bu makalede tartışılmıştır. Teknik, Re ≈ 7000 bir dairesel jet ara akış alanı (5 <x / D <25) uygulanır. Bir Euler çerçevede Lagrange akış özellikleri ve türbülans miktarları jet kökenli aşağı on çapları ve çevresinde jet çekirdek çeşitli radyal mesafelerde tahmin edilmektedir. Lagrange özellikleri yörünge, hız ve seçilen parçacıkların hızlandırılmasını ve Frenet-Serret denkleminden elde edilen akış yolu, bir eğrilik vardır. onda bulunan bir çapraz düzlemde jet çekirdek ekseni etrafında 3D hız ve türbülans alanlarının Tahminimemesinin aşağı çapları literatür ile karşılaştırılır, ve büyük ölçekli akım içerisinde hızı hareketlerinin güç spektrumu püskürtme çekirdekten farklı radyal mesafelerde elde edilir.

Giriş

Çalkantılı jet akımları mühendislik uygulamalarında her yerde vardır. Bu tür akımların detaylı karakterizasyonu elektronik mikro ölçekli cihazlara büyük ölçekli çevre deşarj sistemleri kapsayan pratik sorunlara geniş bir yelpazede çok önemlidir. ^{4 -} Çünkü geniş bir dizi uygulamalar üzerindeki etkisi, jet akımları derinlemesine ^1'de incelenmiştir. Hotwire Anemometry dahil birçok deneysel teknikler, ^4-8, Laser Doppler Akımları (LDV) ^{4, 9-12} ve Parçacık Görüntü Akımları (PIV) ^{12 - 16} jet Reynolds sayıları ve sınır geniş bir yelpazede akar karakterize etmek için kullanılmıştır koşullar. Son zamanlarda, bir kaç çalışmada jet ¹⁷ akar ^18, çalkantılı / olmayan çalkantılı bir arayüz incelemek için 3D-PTV kullanılarak yapılmıştır. 3D-PTV kompleks, türbülanslı fi tanımlamak için özellikle uygun olan bir teknik olduğunufarklı bir perspektiften elds. Bu çoklu görüntülü stereoskopi kullanarak bir referans Lagrange çerçeve içinde bir hacim içinde parçacık yörüngeleri yeniden izin verir. Tekniği ilk Chang ¹⁹ tarafından tanıtıldı ve daha Racca ve Dewey ²⁰ tarafından geliştirilmiştir. ^{24 -} O zamandan beri, birçok yenilik 3D-PTV algoritması ve deneysel kurulum ²¹ yapılmıştır. Bu başarıları ve önceki çalışmalar ile, sistem başarıyla gibi 4 mx 2 mx 2 m ^25, kapalı hava akımı alan ²⁶ bir etki alanında büyük ölçekli akışkan hareketi gibi çeşitli sıvı olguları incelemek için kullanılır olmuştur, pulsatil ²⁷ ve aort kan akımı ²⁸ akar .

3D-PTV ölçüm çalışma prensibi veri toplama sistemi kurulumu, kayıt / ön işleme, kalibrasyon, 3D yazışmalar, zamansal izleme ve post-processing oluşur. Doğru bir kalibrasyon partikül pozisyonunun hassas bir şekilde tespit eders. Üçten fazla resim görünümleri tespit parçacıkların yazışma Epipolar geometri dayalı bir 3D parçacık pozisyon yeniden inşası için izin verir. Ardışık görüntü çerçevesinden gelen bir bağlantı parçacık yörüngeleri (t) tanımlayan bir geçici ayarı ile sonuçlanır. 3D-PTV sistem optimizasyonu çoklu partikül izlenebilirlik olasılığını arttırmak için gereklidir.

optimizasyon ilk adım, yüksek hızlı kameralar, aydınlatma kaynağı ve tohumlama parçacıkların özellikleri de dahil olmak uygun bir veri toplama sistemi elde etmektir. sorgulama hacminin büyüklüğü ile birlikte kamera çözünürlüğü, bu nedenle, piksel boyutunu tanımlayan ve tek bir pikselden daha büyük olmalıdır gerekli tohumlama partikül boyutu. Tespit edilen parçacıkların sentroidler parlaklık ²¹ ile ağırlıklandırılmış parçacık piksel ortalama konumunu alarak alt piksel doğruluk ile tahmin edilmektedir. Kameranın kare hızı yakından associat edilirReynolds sayısı ve tespit edilen parçacıklar bağlamak için yeteneği ile ed. Daha yüksek kare hızı görüntüler arasında ortalama yer değiştirme parçacıkların ortalama ayrılmasını aştığında izleme zorlaşır çünkü daha hızlı akar veya parçacıkların daha büyük bir sayı çözümlemek için izin verir.

Enstantane hızı, diyafram ve hassasiyet görüntü yakalama dikkate üç faktörlerdir. Deklanşör hızı yeterince hızlı olmalı parçacık ağırlık merkezi konumunun belirsizliği azaltan bir parçacık, etrafında bulanıklık aza indirmek için. Kamera diyafram hacminin dışındaki parçacıkların saptanması olasılığını azaltmak için sorgulama hacminin alan derinliği ayarlanmalıdır. Bir kameranın maksimum hassasiyet sabit olduğundan, kare hızı arttıkça, gerekli ışık buna bağlı olarak yükselecektir parçacıkları aydınlatmak için gerekli. PIV aksine, karmaşık optik ayarları ve yüksek güçlü lazerler kesinlikle sürece ışık kaynağı yeterince scat olduğu gibi, 3D-PTV gerekli değildirkameraya izleyici parçacıklardan Gürler. Sürekli LED veya halojen lambalar senkronizasyon ²¹ ihtiyacını bypass iyi maliyet-etkin seçenekler bulunmaktadır.

3D-PTV olarak, diğer optik akış ölçüm teknikleri gibi, iz parçacık hızı yerel anlık akışkan hızı ²⁹ olduğu varsayılır. Ancak, bu boş çapı ve atalet ideal izleyiciler için sadece bir durumdur; izleyici parçacıklar yeterince büyük bir kamera tarafından yakalanan olmalıdır. Sonlu bir parçacığın aslına Stokes Sayısının _t belirlenebilir parçacıkların gevşeme süresi ölçek oranı ve ilgi türbülans zaman ölçeği, yani. Genel olarak, _{t t} 1'den büyük ölçüde daha küçük olmalıdır ≤0.1 akış izleme hata% 1 ila ³⁰ altında bulunmaktadır. Derinlemesine tartışma Mei ve ark bulunabilir ^{29 -. 31} . 3D-PTV deney için tavsiye edilen parçacık boyutu ışık kaynağı ve kamera duyarlılığına bağlı olarak değişiklik gösterir. Halojen veya ışık kaynakları olarak LED lambaları ile nispeten büyük parçacıklar (örneğin, 50-200 um) daha küçük partiküller ise ^32, (örneğin, 1-50 um) ^{33, 34} (yüksek güçlü bir lazer kullanılabilir, örneğin 80-100 Watt kullanılan CW lazer). Belirli bir dalga boyu ışık için yüksek yansıtma sahip partiküller, halojen ışık altında kaplı gümüş gibi, bir görüntü içine iz yükseltmek olabilir. tohum yoğunluğu başarılı 3D-PTV ölçümü için bir başka önemli parametredir. parçacıkların fazla sayıda yazışmaları kurulması ve izleme belirsizlikler neden olurken kaç parçacıklar, yörüngeler düşük sayıda neden. yazışmaları kurulmasında belirsizlikler örtüşen parçacıkları ve tanımlanmış Epipolar hattı boyunca birden fazla aday tespit sayılabilir. İzleme sürecinde, belirsizlik nedeniyle yüksek seedin için g yoğunluğu nedeniyle parçacıkların nispeten kısa ortalama ayrılma oluştu.

İkinci aşama görüntü kalitesini arttırmak için kayıt / ön işleme optimum ayarlar olduğunu. Böyle kazanç ve siyah seviyesi (G & B) olarak fotoğrafik ayarlar, görüntü kalitesini optimize önemli bir rol oynamaktadır. kazanç bir görüntünün parlaklığını güçlendirir oysa siyah seviyesi, bir görüntünün karanlık kısmında parlaklık seviyesini tanımlar. G & B düzeylerinin küçük farklılıklar önemli ölçüde izlenebilirlik olasılığını etkileyebilir. Aslında, yüksek G & B bir görüntü aşırı aydınlatmak ve sonunda kamera sensörüne zarar verebilir. Bunu göstermek için, akış yeniden G & B düzeylerinin etkisi de bu makalede incelenmiştir. ön işleme adımında, görüntü parçacıklar ışık yayılımı vurgulamak yüksek geçiş filtresi ile filtrelenir. piksel boyutu ve gri skala sorgulama hacmi içinde parçacık algılama maksimize etmek için ayarlanır.

t "> optimizasyon Üçüncü adım Epipolar geometri, kamera parametreleri (odak uzaklığı, ilke gelin ve distorsiyon katsayıları), ve refraktif indeks değişiklikleri dayanan stereoskopik görüntüleme, doğru kalibrasyon olduğunu. Bu süreç 3D aza indirmek için önemlidir referans hedef noktalarının yeniden hatası. Epipolar geometri hedef görüntü ve eğik açıyla (kamera ve sorgulama hacmi arasında) göreceli mesafeleri kullanır. sorgulama hacmi ile kamera görüntüsü boyunca Kırılma indeksi değişiklikleri Mass prosedüre dayanmaktadır dikkate alınabilir ve ark., ^21. Bu deneyde, düzenli bir şekilde dağılmış bir hedef nokta ile 3 boyutlu bir merdiven benzeri bir yapı, bir hedef olarak kullanılır.

Sadece iki resim, bir 3D parçacık konumunu belirlemek için gereklidir, ancak bir 3D-PTV deneyde, tipik olarak daha fazla kamera belirsizlikleri ²¹ azaltmak için kullanılır. Birden fazla yüksek hızlı kameralarla pahalı kurulumları bir alternatif viEW 3D-PTV kullanımı için Hoyer ve arkadaşları tarafından önerilen ayırıcı. ³⁵ ve en son biyomedikal uygulamalar için Gulean ve ark., ²⁸ ile uygulandı. görünüm ayırıcı bir piramit şeklindeki ayna (bundan sonra birincil ayna) ve dört ayarlanabilir aynalar (ikincil aynanın Bu andan) oluşur. Bu çalışmada, dört görünüm splitter ve tek bir kamera dört kameralardan stereoskopik görüntüleme taklit etmek için kullanılmıştır. Sistem bir çapa, D burada _H = 1 cm ve Re, ≈ 7000 Lagrange gelen bir boru memesinin ara akış alanı tanımlamak için kullanılır ve Euler püskürtme kökenli alt yaklaşık 14,5-18,5 çap çerçeveleri.

Protokol

1. Laboratuvar Güvenliği

1. Seçilen aydınlatma kaynağının emniyet kurallarına (örneğin lazer, endüstriyel LED, halojen) gözden geçirin.
   Not: Bu deneyde, beş 250 Watt halojen spot bir dizi aydınlatma olarak kullanılır. aşağıdaki gibi bu ışık kaynağı temel güvenlik ve öneri yönleri açıklanmıştır.
   1. yüksek sıcaklıklarda (~ 3.000 K renk sıcaklığı) çalışmasına halojen ışıkları ile doğrudan temastan kaçının.
   2. söz konusu akışını ısıtma önlemek için, veri satın alırken sadece AÇIK ışığı tutun.
   3. her türlü kağıt dahil olmak üzere, ışık kaynağına yakın uzak bütün yanabilir malzemelerini saklayın.

2. Deney Seti-up

1. Uygun Lens seçin
   1. Kalibrasyon sorunları önlemek için düşük sapma ile bir lens seçin. Tavsiye edilen mercek tipleri telefoto ya da mikro lensler vardır.
   2. Lens obj içinde istenen alan-view (FOV) kapsar emin olunEKT mesafe, O, gerekli büyütme, M tahmin ederek.
      Not: Büyütme FOV kamera çipi uzunluğunun oranı ve nesne mesafe, merceğin odak uzaklığını O = f (1 / M + 1) olarak hesaplanabilir. Bu deneyde, kamera çipi uzunluğu 20.34 mm ve buna tekabül eden FOV veya birincil aynası sınırlı nesne mesafesi O ≤250 mm 50 mm 'dir. (Nesne mesafesi nedeniyle kamera ve görünüm ayırıcı monte edilir sürgünün sonlu uzunluğa tutulmuştur.) Büyütme M = 20.34 / 50 = 0.41 ve nesne mesafe verilen yelpazesi ile yaklaşık odak uzaklığı f olan ≤72.7 mm. Bu durumda, 60 mm'lik bir odak uzunluğuna sahip bir mikro lens F / 2.8D odak oranı ile kullanılır.
2. Mount View Splitter ile Kamera ayarlayın ve.
   1. mir kaydırarak sorgulama hacminin bu birincil ayna merkezini SeviyeDikey montaj sonrası boyunca ror ve sonrası tutucu ile ayna sabitleme. Bu adım ikincil aynalar yüklemeden önce gerçekleştirilir unutmayın.
   2. kamera monte ve birincil aynanın merkezi ile görüntü tesadüf merkezini ayarlamak.
   3. sadece kayıt yazılımı ayarını ilgi (ROI) bölgesini kontrol ederek birincil ayna kapsayacak şekilde kamera görüntüsü genişliğini ve yüksekliğini ayarlayın. Bu süreç görüntü boyutu ve görüntü gürültüsünü azaltmak için olduğunu. Not: Bu deneyde, birinci aynanın boyutu 5 x 5 ^cm2 (1.728 x 1.728 piksel).
   4. bir (özel) 3D kalibrasyon hedefi tasarlayın. Bu bütün soruşturma hacmini zarfın içine koymalıdır. splitter her görünüm düzgün bir kalibrasyon izin tüm hedef işaretleri yakalar emin olun.
      Not: Bu gösteride, hedef vero geri plastik kullanarak 3D Baskılı oldu. 1 mm çapında beyaz hedef noktalarını separat ile boyut 35 x 35 x 30 ^mm3 bir merdiven benzeri bir şekle sahiptir2.5 mm, 5 mm, dikey akım içerisinde ve hesap edilen açıklık yönde 10 mm ed. o oluklu göre bir kalibrasyon modeli ve kameraların yerine projeler olarak hedefin doğru geometrisi çok önemlidir.
3. Sorgulama Cilt içine Kalibrasyon Hedef yerleştirin.
   1. Kameraya doğru bakan bir yükseklik ayarlı platform üzerinde kalibrasyon hedefini yerleştirin.
   2. Hedef platform yüksekliğini ayarlayarak sorgulama hacminin merkezi ile kalibrasyon hedefin merkezine yüksekliğini maç.
      Not: Bu örnekte, kalibrasyon hedefin merkez işareti jet nozul merkezinde 20 cm yüksekliğinde tesviye edilir. Bir kabarcık seviye göstergesi hedefi seviyesine kullanılabilir.
4. Dağı ve Dört görünüm Splitter İkincil Aynalar ayarlayın.
   1. tam yakalama sağlayan sorgulama bir mesafede birincil ayna bulun. Bu (Figür bu gösteri için 0.2 me 1).
   2. Birincil ayna her iki tarafında kamera görünümü kabaca bir ikincil ayna ile aynı hizaya onun yaklaşık pozisyonunda, ikincil ayna monte edin. İkincil aynanın dikey montaj yazılan sabitlemek ikincil ayna sabitleyin.
   3. Diğer üç aynalar için bu işlemi tekrarlayın. Birincil ayna ile ilgili tüm ikincil aynalar geometrik simetri kontrol edin.
   4. Dört görüş her bütün kalibrasyon hedefi kapsayan sağlamak için ikincil ayna ayna monte ayarlayarak nihai ayarlamalar yapın. aynalar konumlarını ve açıları kontrol etmek için bir etkili yolu, her görünümün görüntü yolunu görselleştirmek için bir lazer işaretleyici kullanmaktır.
   5. bir ayna hareket ettirerek alt görüntülerin üst üste olup olmadığını kontrol edin.
      Not: Sadece bir görünüm değişirse, o zaman örtüşen bölge yok denecek kadar azdır. Aksi takdirde, tekrar örtüşen bölge minimize kadar 2.4.5 için 2.4.2 adımları.
5. (Işık kaynağı yerleştirins doğrudan sorgulama hacmi bakan). kamera sensörü üzerinde zarar görmemesi için ışığı ayarlarken kamera örtülü olması emin olun.
   1. ışık kaynağı eşit tüm soruşturma hacmi üzerine dağıtılmış olup olmadığını kontrol edin.
   2. Gerekirse ışık kaynakları altında doğrudan bir büyütme merceğini koyarak, ışık yoğunluğunu artırır. Not: Bu deneyde, odak mesafesi f ₀ = 450 mm bir dışbükey büyütme merceği aydınlatma yoğunlaştırmak için kullanılır.

3. Set-up Optimizasyon

1. açın ve Görüntü Kalitesi artırmak için Kamera Ayarlar ayarlayın.
   1. Birincil ayna aracılığıyla yansıması eşit ikincil ayna dört görünümlerde odaklı kadar objektif büyütme ayarlayın.
   2. görünüm splitter görüntüleri simetrik olup olmadığını kontrol edin ve dört görünümleri kalibrasyon hedef görüntünün simetri gözlemleyerek sorgulama hacmini yakalamak.
   3. Kameradan yakın ve uzak kalibrasyon hedef noktalarını yakalamak için f-sayısını ayarlayın.
      Not: Bu kamera yalnızca sorgulama hacminin derinlemesine izli parçacıkları yakalamak için olanak sağlar. Bu örnekte, K-değeri 11 olan.
   4. 550 Hz (o bkz, özellikle uygulamaya bağlıdır) olarak istenen kare hızını ayarlamak ve kayıt yazılımı buna göre ışık duyarlılığını en üst düzeye çıkarmak.
2. canlı kamera görüntüsü ile dağıtıcının her görünümde parçacık yoğunluğu farkını gözlemleyerek birincil ayna her görünümde aydınlatma kontrol edin.
   Not: Birden fazla ışık kaynakları sorgulama hacmini aydınlatmak için kullanılması durumunda, splitter her görünümde farklılıklar var muhtemeldir. aydınlatma üst gelir çünkü bu deneyde, üst iki ikincil ayna daha az ışık aldı. kanalet altındaki düz bir ayna kullanımı ışık farklılıkları azaltmak için yardımcı olabilirgörünümler arasında.
3. 3D-PTV ışık kaynakları kullanmadan önce odasında arka plan ışıkları kapatın.
4. Daha iyi parçacıklar ışık yayılımı yakalamak için kamera G & B seviyesini ayarlayın. Çeşitli G & B düzeyleri ile çeşitli kısa dizileri kaydedin ve parçacık yörüngeleri dağılımını ve yoğunluğunu gözlemleyerek optimum olanı bulmak.
   Not: Bu deneyde, G & B seviyesinde aralığı 0-500 oldu ve siyah (B) seviyesi orta görüntüyü yükseltmek için, oysa, kazanç (G) kuruldu orta, 300 sönük ışık yayılımı aydınlatmak için, 500 için kuruldu sinyaller ve önlemek görüntüyü aşırı aydınlatmak.

4. Kalibrasyon

1. izli parçacıkları eklemeden önce soruşturma hacmi kalibrasyon hedefini yerleştirin ve birkaç kalibrasyon görüntüleri alır. Hedefi aydınlatmak için bir sönük ışık kaynağı (örneğin LED flaş ışığı) kullanın.
2. dört bağımsız alt görüntü içine kalibrasyon görüntü bölün ve bakın içeren bir metin dosyası yapmakence hedef işaretlerinin pozisyonları koordine ederler. OpenPTV yazılımı (http://www.openptv.net) bu amaç için kullanılır.
   Not: ileriye işleme çoklu kamera set-up kullanan kullanıcılara aynıdır.
3. görüntü ve yazılım 'Cal' klasöründe adım 4.2 'de elde edilen metin dosyasını kaydettikten sonra kalibrasyon işlemini başlatmak için' kalibrasyon oluştur 'sekmesini tıklayın.
4. 'Düzenleme kalibrasyon parametreleri' sekmesini tıklayın ve her bölünmüş görünüm merkezi ve kalibrasyon hedefin kökeni arasındaki büyütme, dönme açıları ve mesafe tanımlamak için 'Kalibrasyon Oryantasyon Parametreler' sekmesini seçin.
   Not: ilk satır x, y, z yönünde kamera sensörüne kökenli kalibrasyon hedeften mesafedir. İkinci satır x, y, z eksenleri etrafında radyan açıları, gösterir. Daha sonra, bir 3 3 veri döndürme matrisini temsil eder. Ardından, aşağıdaki iki satır x iğne deliği mesafeleri ve y görüntü merkezi (mm) ve fokal mesafeden eksenleri. Son satır x, y, z yönünde kökenli hedef bakımından kanalet cam konumunu içerir.
5. 'Tahmin' noktaları tespit hedef noktaları ile uyumlu olmasını araştırmak için 'Algılama' ve 'Göster ilk tahmin tıklayın.
6. 'Guess' işaret edene kadar dört görünümleri için yineleyin 4.4 Kalibrasyon görüntüleri seti ile uyumludur.
7. sorgulama hacminin yönünü yeniden 'Yön' tıklayın.
   Not: Kalibrasyon lens bozulma ve afin dönüşümü ayarlayarak geliştirilebilir. Şimdi, soruşturma hacmi kalibre ve verileri işlemek için hazırdır. Ek bilgi için yazarın tezini ³⁶ kalibrasyon süreci bakın.

5. Akış Ayarı / Veri Toplama

1. kare oranı, bir her kamera görüntüsü yakalanan parçacıkların maksimum tutarı tahmind maksimum akış hızı. Bu gösteri, referans hızı U ≈ 0.4 m / sn, kare oranı 550 Hz ve ~ 4 x 4 x 4 cm ³ sorgulama birimdir. Bu ~ kare başına 1.000 parçacıklar sonuçlandı.
2. 3. adımda elde optimize edilmiş ayarlar ile kamerayı açın.
3. tohumlama parçacıkları ekleme ve sabit duruma ulaşıldıktan akışına izin vermek için çok ortalama ikamet süresi bekleyin. Gerekirse daha fazla parçacıkları ekleyin ancak belirsizlikleri neden olabilir adımda 5.1, tahmini yüksek ekim yoğunluğu, kaçının.
   Not: Bu örnekte, ~ 1.1 g / ^cm3 yoğunluk, 100 m gümüş kaplamalı içi boş seramik küreler 1.6 g sıvı ortam (2 x 0.4 x 0.4 m ³⁾ için tohum olarak kullanılırlar.
4. Akış görüntülerin istenilen numarasını kaydedin.
   Not: Bu deneyde, 550 Hz 9000 görüntüler kayıt yazılımı kullanılarak ele geçirildi. kamera ve / veya görünümü ayırıcı (hatta hafif bir hareket ağır sonuçları etkileyebilir) taşınırsa tekrarlayın 5.3 2.4 adımları tekrarlayın.

6. Veri İşleme (Via OpenPTV Yazılımı)

1. dört bağımsız alt görüntü içine adım 5.4 'de elde edilen ham görüntü bölün.
2. Dört görünümlerinden ilk görüntüleri yüklemek için 'Başlat' sekmesi altında 'Init / yeniden tıklayın.
3. 'Çalıştır' dizini sağ tıklatın ve kameralar, kırılma endeksleri, parçacık tanıma, yazışmalar için sıra görüntü, gözlem hacmi ve kriterlerin sayısı 'Ana Parametreler' kontrol numarasını tıklatın.
   1. 'Genel' sekmesi altında deney için kullanılan kameralar (kez) sayısını tanımlayın. Bu deneyde, 4 olarak kamera sayısını ayarlayın.
   2. 'Kırılma indeksleri' sekmesi altında kamera görüntüsü boyunca kırılma indeksleri tanımlayın.
   3. 'Partikül tanıma' sekmesinin altındaki dört görünümlerde parçacık tespiti sayısını optimize etmek için min ve piksel tespiti yanı sıra gri değer eşiğinin maksimum sayıda tanımlayın. Piksel de bir minimum ve maksimum sayılarrunma ve gri eşik parçacık tespiti için piksel boyutunu ve parlaklık seviyesini belirler. Bu odak dışı gürültü ve partikülleri ortadan kaldırır.
   4. 'Dizisi işleme Parametreleri' başlığı altında sürecine görüntü sayısını tanımlayın.
   5. 'Gözlem Hacmi' sekmesinin altındaki gözlem seviyesini tanımlar.
   6. Stereo eşleme için toplam bant parametresinin (mm) de dahil olmak üzere 'yazışmalar için Kriterleri' başlığı altında yazışmalar korelasyon tanımlayın.
4. 'Preprocess' sekmesi altında 'Yüksek geçiş filtresi tıklayın. Bu dört görünümlerinde parçacıklar ışık saçılması yoğunlaştırır.
5. Dört görünümleri için sub-pixel düzeyinde tespit parçacıkların ağırlık merkezini belirlemek için 'Parçacık Algılama tıklayın. Adımı yineleyin 5.1 hesaplanan parçacıkların beklenen sayıda benzer algılanan parçacıkların sayısı kadar 6.2 ve 6.3 adımları tekrarlayın.
6. stereoskopik corresponden kurmak için 'yazışmalar tıklayınHer görünümde ces.
   Not: Algılanan parçacıkların 3D konumunu yeniden kurmak için, yazışmalar üç görüşlerinden en azından tespit edilmelidir.
7. Kalibrasyon dayalı tespit parçacık 3D pozisyon elde etmek '3D pozisyonlarını tıklayın.
8. adımlar tüm görüntü dizileri için 6.7 6.4 den işlemi tekrarlamak 'ekran olmadan Sırası tıklayın.
   Not: Bu bir sekme ayrılmış metin dosyası formatı ile çerçeve tespit parçacıkların bir özetini içeren her görüntü kümesi için bir 'rt_is' dosyası oluşturur.
9. 'Çalıştır' dizini sağ tıklatın ve izleme için aday parçacıkları aramak için, (aa / çerçevede örneğin dvxmin ve dvymin) yarıçapı küre, parametrelerini tanımlamak için 'Takip Parametreleri' tıklayın.
10. Adım 6.7 'de elde edilen yeniden parçacıkların parçacık kimlik (ID) tanımlamak için' ekran olmadan İzleme 'seçeneğini tıklayın.
    Not: Bu dört kare öngörü kullanarak izlemek için bitişik karelik bir dizi ilişkilendirirtor belirleyicisi-düzeltme şeması ^24. Bu süreç çerçevesinde tespit parçacıkların izleme bilgilerini içeren her görüntü kümesi için bir ptv_is dosyası oluşturur; İlk iki sütun sırasıyla önceki çerçevede ve bir sonraki karede parçacık kimliğini gösterir.
11. Her kamera görünümünde yörüngeleri görselleştirmek için 'Show yörüngeleri tıklayın.

7. Post Processing (optative)

Not: Erişim ve post-processing türü bireysel ihtiyaçlarına bağlıdır ve bu nedenle, özelleştirilebilir vardır. Burada, nokta baz hesaplamaları kısaca bir örnek olarak tarif edilmektedir.

1. (Matlab aracılığıyla) Lagrange Çerçevede veri edinin.
   1. Ptv_is dosyalarından her parçacığın ve bununla ilişkili kimliği 3D pozisyonunu ayıklayın. Bu yörüngeleri yeniden görüntü dizileri arasında tespit edilen parçacıklar bağlayan sağlar.
   2. Her bir yörünge için verilen kare hızı ile ilgili hız ve parçacıkların hızlandırılmasını hesaplayın.Bu gösteri, parçacıkların hız ve ivme hareketli bir küp spline ^{34, 37} ile pozisyon sinyali filtreleme low-pass edilerek hesaplanır.
   3. 3D pozisyonları, 3D hızları, 3D hızlanma ve zaman damgası yanı sıra her bir yörünge yörünge kimliğini içeren alanlar ile bir yapı dizisi biçimi olun. Bu veri formatında, yapı dizisinin uzunluğu yörüngeleri sayısını temsil eder.
2. (Matlab aracılığıyla) Euler Frame veri edinin.
   1. Her parçacığın zaman damgası kullanılarak zamansal birine yapı dizisi (adım 7.1.3) Transform. Bu aşamada 7.1.3 elde edilen benzer bir yapı dizisi yapısını oluşturur, ancak yapı dizinin uzunluğu şimdi bu deneyde 9.000 olan çerçeve numaralarını temsil eder.
   2. Euler koordinatlarda anlık hız alanları elde etmek için her zaman dilimi için üç boyutlu ızgara içine zamansal yapı dizisi katmak. Bu gösteri, griddata eğlenceMatlab ction interpolasyon yapmak için kullanılır.

Sonuçlar

Bir fotoğraf ve kurulum şematik Şekil 1 ve 2'de gösterilmiştir. Kalibrasyon hedefi, referans işaretleri Şekil 3'te gösterilmiştir görünüm-splitter ve 3D kalibrasyon yeniden yansır. tanınan kalibrasyon hedefleri RMS akım içerisinde x, hesap edilen açıklık y, ve derinlik z yönlerinde 7,3 mikron, 5.7 mikron ve 141.7 mm. Z -coordinate göreli olarak daha yüksek bir RMS diğer yönleri ve X ve Y koordin...

Tartışma

3D-PTV diğerleri arasında aort topoloji ²⁸ gibi düşük bir atmosferde ^25, kapalı hava dağılımı ²⁶ veya pulsatil akımları büyük ölçekli çalkantılı hareketler olarak türbülanslı akışların çeşitli karmaşık fizik çözülmeye büyük bir potansiyele sahiptir. Bununla birlikte, avantaj ve sınırlamaları olarak tecrübe anlaşılması potansiyelini arttırmak için gereklidir. Deneme yanılma ön test ve kare hızı, aydınlatma kaynağı, G & B seviyesinde ve görüntü filtreleme yöntemi de dahil olmak ü...

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi

Ad	Şirket	Katalog numarası	Yorumlar
Mikrotron 4CXP 4 şeritli CXP-6 CoaXPress	ImageOps	CAMMC4082	Yüksek hızlı kamera
Aktif Silikon FireBird CoaX Çerçeve Yakalayıcı	ImageOps	FBD-4XCXP6	Çerçeve Yakalayıcı
100 & mu; m gümüş kaplı içi boş seramik küreler	Potters Industries LLC	AG-SL150-30-TRD	Tohumlama Paritcles
StreamPix6	Upstate Teknik Ekipman CO.,INC	MISNOR-STP-6-S-CL	Kamera uygulaması
Dört görünümlü ayırıcı	Photrack AG		Özelleştirilmiş parça ve bir kamera ile 3D-PTV yapıyorsa gerekli
250 Watt Spot Halojen	General Electrics	23719	ışık kaynağı
OpenPTV (Yazılım)	OpenPTV (http://www.openptv.net)		Açık kaynaklı parçacık izleme yazılımı (Not: tüm kurulum karmaşası veya bilgisayar güç kullanılabilirliği sorunları olmadan kullanmak isteyen herkes için bir hizmet olarak mevcuttur).