Name: Çoklu kamera Işık Alanı Görüntüleme aracılığıyla 3D Akış Alanları Belirleme (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-03-06T12:00:00.000+00:00
Duration: 14 min 25 s
Description: Öğrenin, kalibre edilmiş kamera dizileri ve çapraz korelasyon algoritmaları kullanarak 3D hız alanlarını nasıl yeniden yapılandıracağınızı. Bu yöntem, sentetik vokal katman modelleri ve baloncuk alanlarındaki akış dinamiği ölçümlerini geliştirir.

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

Biz NUWC de ekipman ve gelişimi için mali destekte BYU de sentetik diyafram algoritmaları ekipman ve kalkınma finansmanı için NSF hibe CMMI # 1126862 teşekkür In-house Laboratuvarı Bağımsız Araştırma (Ilir) fonları (Dr Tony Ruffa tarafından izlenir) istiyorum Newport, ve finansman SLT, DJD ve JRN ve vokal kord deneyler ve SLT kısmi destek için Gelişmiş Optik Teknolojileri Erlangen Graduate School Üniversitesi (SAOT) ilişkin veriler için NIH / NIDCD hibe R01DC009616. Son olarak, finansman JRN için Rocky Mountain NASA Uzay Grant Konsorsiyumu.

1. 3D Işık Alan Görüntüleme Kurulumu <ol><li> Ölçüm birimin boyutu yanı sıra çalışılan sıvı akışının deney soruşturma için gerekli zamansal ve mekansal çözünürlük belirleyerek başlayın. </li><li> Iyi sinyal-gürültü oranı (SNR) 1, 2 (PIV biri için örneğin piksel başına parçacıklar hesaplanması gerekmektedir) ile refocused görüntüleri oluşturmak için gerekli kamera sayısını belirlemek amacıyla deney mevcut olacak optik yoğunluk tahmin. Burada sunulan sentetik vokal kıvrımlar ile 3D SAPIV denemeniz için, 8 kamera kullanımı ve piksel başına 0.05-0.1 parçacıklar (ppp) bir ekim yoğunluğu elde etmek için bekliyoruz. Bu sayı 13 kamera uzandı azalan verim ile kamera sayısı arttıkça artar; SNR hızla 5 kameralar altına düşer. </li><li> Her bir kamera farklı bakış açılarından ölçüm hacmi görebilirsiniz böyle bir çerçeve üzerinde bir dizi yapılandırma kameralar monte edin.</li><li> Veri yakalama ve izleme için merkezi bir bilgisayara kamera takın. </li><li> İstediğiniz büyütme ve optik çalışma mesafeleri için uygun odak uzaklığına sahip objektifler seçin. Tipik olarak, sabit odak uzaklığı lens aynı tip her görüntünün benzer büyütme oluşturmak için her kamera monte edilir. </li><li> Ölçüm hacmi orta görsel bir hedef (örneğin, bir kalibrasyon ızgara gibi) yerleştirin. </li><li> Bir referans olarak dizi merkezi kameradan görüntü kullanarak, arzu edilen büyütme elde etmek için daha yakın veya uzak ölçüm hacminden tüm kamera dizi çerçeve hareket ettirin. </li><li> Sonraki, dizideki kalan kameralar ayırın. Aralığı uzaklaştırın birbirinden kameralar toplam çözülebilir derinliği 1 pahasına derinlik boyutundaki uzaysal çözünürlüğü artırır. Not: biz (bkz. Şekil 1) kameraları doğru pozitif Z-boyutu, başvurmak için derinlik kullanın. Içinde için bir derinlik oranDüzlem kararı ile yaklaşık olarak verilmiştir <img alt="Denklem 1" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1.jpg" /> Z hacmi derinliği nerede, s o birimin ön kamera mesafe, ve D s o kadar kameranın boşluk oranıdır. </li><li> Ölçüm hacmi merkezinde görsel hedef yaklaşık her kamera görüntüsü merkezli böyle tüm kameralar eğiniz. </li><li> Her kamera lensi üzerinde tamamen açık diyafram ile, görsel hedef her kamera odaklanır. </li><li> Ölçüm biriminin arkasındaki bir kalibrasyon hedef yerleştirin. Hedef her kameranın görünümünde olduğundan emin olun; daha sonra, kamera ve ölçüm hacmi ve / veya kamera aralığı ihtiyaçlarına uyum (adımları 1,7-1,8) arasındaki mesafe değilse. </li><li> Hedef her kamera odaklama içinde kadar her kameranın diyafram kapatın. </li><li> Tekrar t hedef 1,11-1,12 adımlarıölçüm hacmi de önünde. Her kamera ayarlandıktan sonra kalibrasyon hedefi Şekil 2&#39;ye benzer görünmelidir. </li></ol> 2. Cilt Aydınlatma Ayarı <ol><li> Akış alanına uygulanan spesifik ölçüm yöntemine göre ölçüm hacmi aydınlatmak için uygun bir yöntem belirler. Parçacık Hızı için (PIV) bir lazer hacim kullanılır. </li><li> Ölçüm istenen zamansal çözünürlük elde edebilirsiniz bir nabız ile lazer seçin. Lazer Tek olabilir zaman çözüme yönelik darbeli veya çift çerçeve straddling 3 pulsed. </li><li> Ölçüm hacmi kapsayan bir ışık hacmin içine lazer ışını oluşturmak üzere optik lens kullanın. </li><li> PIV ölçümleri 3 için uygun tracer parçacıkları ile Tohum hacmi. Sıvı içinde parçacıkların konsantrasyonu, istenen uzaysal çözünürlüğünü elde etmek için yeterince büyük olacak, fakat olarak SNR azaltmak için çok büyük olmamalıdırSA kabul edilebilir bir seviyenin altına görüntüleri odaklandık. Referans 1 başarılabilir ekim yoğunluğu ayrıntılı bir çalışma içerir, ancak kural olarak piksel başına 0.05-0.15 parçacıkların bir görüntü yoğunluğu (ppp) 8 veya daha fazla kamera ile en deneyleri için uygundur. Kameralar sabit bir numarası için, piksel başına parçacıklar daha büyük hacimli derinlik boyutları için azalır. </li></ol> 3. Kamera Dizi Kalibrasyon <ol><li> Kalibrasyon ölçüm hacmi boyunca birden çok yerde bir kalibrasyon hedefi (bir dama ızgara, örneğin, bakınız Şekil 2) ile her kamera görüntüleri bir dizi yakalama gerektirir. Bir çok kamera otomatik kalibrasyon yöntemini veya görüntüleme hassas ilgi alanı aracılığıyla taşınır bilinen bir kalibrasyon hedefi ya: Birincisi, kalibrasyon iki tip arasında bir seçim. </li><li> Ölçüm hacmi bir referans koordinat sisteminin kurulması. Bu koordinat sistemi genellikle ilgili f bir şekilde seçilirveya deneme (örneğin düz levha, vb önde gelen kenarında menşeli, bir silindirin ekseni ile uyumlu). Burada Z ekseni (Şekil 1) boyunca puan hizalanmış XY düzleminde bizim ızgaralar yerleştirmek için seçtiniz. </li><li> Kendi kendini kalibre algoritması 4, 5, kalibrasyon hedef yerleri tam referans koordinat sisteminde yer alan bir konumu haricinde, rasgele olabilir, bir çok kamera kullanarak edin. Bu tam olarak bulunduğu hedef kalibrasyon noktalarının konumu yüksek doğrulukta bilinmesi gerekir. Her kamera, Şekil 2&#39;ye benzer her yerde hedef bir görüntü yakalayabilirsiniz. </li><li> Kendi kendini kalibre algoritması bir çok kamera kullanarak Eğer değilse, o zaman, kalibrasyon hedef tam referans koordinat sisteminde hedef yönü, yüksek doğruluk ile bilinir ki bu tür ölçüm hacmi içinde çeşitli konumlarda yerleştirilmesi gerekir. Her kamera, her yerde hedef bir görüntü yakalayabilirsiniz.</li><li> Her görüntü için her kamera hedef noktaları belirleyin. Self-kalibrasyon için, tüm kameralar karşısında görüntü noktası yazışmalar 5 gereklidir, ancak açık referans-to-görüntü noktası yazışmalar yalnızca tam bulunan hedef tarafından oluşturulan noktaları için gereklidir. Tam geçilen kalibrasyon yöntemi için açık referans-to-görüntü noktası yazışmalar tüm kameralar tüm noktaları için gereklidir. </li><li> Tüm kameralar kalibre etmek için seçilen kalibrasyon algoritması uygulayın. Burada bir çok kamera otomatik kalibrasyon algoritması 4, 5 (açık kaynak kullanmayı seçtiniz <a href="http://cmp.felk.cvut.cz/~svoboda/SelfCal/" target="_blank">http://cmp.felk.cvut.cz/ ~ Svoboda / SelfCal /</a> ) ve faiz uçakları göreli çıkan kamera konumları Şekil 3 &#39;de gösterilmiştir. </li></ol> 4. Zamanlama, Tetikleme ve Veri Toplama <ol><li> Kantitatif, zaman çözüme ışık alan görüntüleme tüm c gerektirirameras ve aydınlatma kaynaklarına doğru alakalı bir deneysel olay genellikle, senkronize edilecek. </li><li> Harici bir sinyal jeneratörü kamera poz ve aydınlatma dizileri tetiklemek için kullanılır. Puls üreteci üzerine uygun zamanlama darbe dizileri programlayın. Vokal kord denemeniz için, lazer bir kameranın pozlama sonuna yakın pulsed ve sonraki 3 başlangıcına yakın sayede bir çerçeve-straddling dizisi kullanın. </li><li> Deneysel bir olay tetikleme, uygun bir sinyal üretilir ve puls üreteci giriş olduğundan emin olun. </li><li> Manuel tetikleme ise, puls üreteci tetikleme için hükümler olun. </li><li> Seçilen tetikleme yöntemi ile kamera çekimi ve aydınlatma dizisi başlatarak deneysel veri yakalama başlayın. </li><li> Bir çoklu-kamera ışığı alan görüntüleme deneyi ile ilişkili veri büyük miktarda satın zaman, önemsiz gibi görünse de iyi bir adlandırma kuralı cru olduğunuCIAL. Bu adlandırma geliştirirken veri son tahlilde için yakalama nasıl kullanılacağını dikkate almak yararlı olacaktır. </li></ol> 5. Sentetik Açıklıklı refocusing <ol><li> Biz şimdi bir sentetik refocused hacmi üretmek için görüntüleri bir 3D odak yığını oluşturur. İlk olarak, hacim odak noktasını yeniden kullanılmak üzere, odak düzlemi ve genel olarak odaklanma derinliği arasındaki boşluk tanımlamak <img alt="Denklem 1" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1.jpg" /> 1, 7. Genellikle, odak düzlemi yarı mesafede derinlik çözünürlüğü ayarlanır ve toplam odaklanma derinliği bölgeye göre yönetilir nerede görünümü örtüşme tüm kamera alanları. Odak düzlemi referans koordinat sistemi, Z-eksenine dik olacaktır. </li><li> Ölçüm hacmi içine projeksiyon üzerine görüntülere uygulamak için ölçek tanımlayın. Ölçek önlemek için ham görüntü büyütme ile tutarlı olmalıdıranlamlı fazla örnekleme veya projeksiyonu görüntülerin altında örnekleme. </li><li> Her kamera görüntü düzlemi ve her bir sentetik odak düzlemi arasındaki dönüşümleri oluşturulması. </li><li> Resim 1, 7 arasındaki yoğunluk farklılıkları için arka plan gürültü çıkarmak ve yerleştirmek için görüntü önişleme gerçekleştirin. </li><li> Sentetik odak düzlemi üzerine Reproject görüntüleri, ölçek ve yeniden numune görüntüleri uygulayın. Bir dizi yerleşik Matlab fonksiyonları (görüntü işleme araç kutusu) uçaktan uçağa dönüşümler verilen bu görevleri işleyebilir. </li><li> Her sentetik odak düzlemi üzerinde, katkı maddesi ya da çarpımsal SA refocusing algoritması 1, 7 ya geçerlidir. 3D SAPIV uygulamalar için, katkı SA (burada vokal kıvrımlar uygulanan) ile iyi bir başarı oldu. Aydınlatmalı kabarcık görüntüler için, çarpımsal SA üstün sonuçlar vermiştir. Çek yeniden beklendiği gibi görünüp görünmediğini görmek için kalibrasyon görüntülerden biri düzlemine refocusing uygulamak gibi. </li&gt; </ol> 6. Cilt Post-processing <ol><li> Işık alanının oluşturulan hacmi orijinal nesneler tahmin etmek rekonstrüksiyon olarak bilinen bir işlem adımı gerektirir. Çeşitli algoritmalar daha karmaşık 3D Dekonvolüsyonun 7 ila 8 arasında gradyan tabanlı odak ölçümler 1 eşikleme basit yoğunluğu değişen bulunmaktad. Uygulama için uygun bir rekonstrüksiyon algoritması seçin. PIV, biz şiddeti eşikleme ve 3D ters evrişim hem de başarı oldu. Biz bir odak yığını oluşturmak için buraya eşikleme yoğunluğu kullanın. Süresi 1 (t 1) ve zaman 2 (t 2) İki fokal yığınları bir vektör alanı oluşturmak için çapraz bağıntılı vardır. 3D Light Field Görüntüleme yöntemi doğal PIV doğruluğunu etkileyebilir derinlik boyutundaki uzamıştır nesneleri sonuçları; iyi bir rekonstrüksiyon algoritması bu uzamayı azaltmak için çalışır. </li><li> Rekonstrüksiyon adımdan sonra, ses özellikleri veya ex gerekebilirboyut ölçümü için izin vermek için Palplanş, şekil, vb özelliği, ekstraksiyon için kullanılan algoritmalar ve çeşitli uygulama 7 dayalıdır. Baloncuklar elde etmek için, örneğin, kabarcık ® lokalize ve bunların boyutunu tanımlayan bir yöntem gerektirir. PIV uygulamaları için, biz açıkça parçacıkları ayıklamak yok ve bu adım atlanabilir. </li><li> 3D SAPIV uygulamalar için, daha küçük sorgulama birimleri halinde daha da yeniden hacim ayrıştırmak ve vektör alan 1, 3 ölçmek için uygun bir çapraz-korelasyon bazlı PIV algoritması uygulanır. </li></ol> Bir maketform: haritalar ve resamples maketform gelen dönüşümler dayalı bir görüntü: düzlemi dönüşümü &amp; ​​imtransform bir uçak oluşturur.

<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>

Biz ifşa etmek başka bir şey var.

Çeşitli adımlar Işık Alanı Görüntüleme deney uygun yürütülmesi için kritik öneme sahiptir. Objektif seçimi ve kamera yerleştirme dikkatli ölçüm hacmi içinde çözünürlüğü maksimize etmek seçilmelidir. SA refocusing algoritmalar doğru kalibrasyon olmadan keskin odaklı imajlar üretmek için başarısız olacak gibi Kalibrasyon, belki de en kritik adımdır. Neyse ki, çoklu kamera self-kalibrasyon çaba oldukça düşük bir seviye ile doğru kalibrasyon kolaylaştırır. Görüntü işleme, bir dereceye kadar görüntülerin normalize rağmen ilgi ve arka plan nesnelerinin arasında iyi kontrast sağlar Tüm resimlerdeki Düzgün aydınlatma, aynı zamanda gereklidir. Hareketli nesneler var birimlerde SA yaparken Zamanlama da önemlidir. Her kamera aynı zamanda bir görüntü almak için tetiklenir değilse, görüntü oluşturma açıkça eksik olur. Bu yazıda deneyler için biz zamanlama serisi ler kullanılmaktadırŞekil 7 de hown. 3D Light Field Görüntüleme uygulamalar burada bir uzaysal çözünürlüğü ikilemi içerir sundu. Örneğin, 3B SAPIV optik olarak kalın parçacık görüntüleri parçacık birimleri yeniden olabilir, ancak parçacıkların bir (potansiyel olarak büyük) hacmi boyunca dağıtılır. 2D PIV için, parçacıkların ince bir tabaka üzerinde dağıtılır ve böylece aynı parçacık yoğunluğuna sahip resimler ölçüm hacmi içinde çok daha büyük bir yoğunluğa tekabül eder. Bununla birlikte, 3B SAPIV yöntem ki diğer 3D PIV yöntem 1 çok daha büyük bir tohumlama yoğunlukları için olanak sağlar. Başka potansiyel sınırlayıcı dikkate Işık Alan Görüntüleme yöntemleri ile ilişkili nispeten büyük bilişimsel yoğunluğu; hesaplama karmaşıklığı gibi tomografik-PIV 10 olarak görüntü tabanlı 3D rekonstrüksiyon yöntemleri için tipiktir. Bu deneme için biz 8 Photron SA3 Sigma 105 mm makro lens ile donatılmış kameralar ve Quantron kullanılanix Çift Darwin Nd: fiber laser (532 nm, 200 mJ). Kameralar ve lazer bir Berkley Nucleonics 575 BNC dijital gecikme / puls üreteci ile birlikte senkronize edildi. Helyum akış Expancel dolu cam mikro kürecikler ile ekildi. Mikrosferler 0.15 g / cc bir yoğunluk ile 70 mikron arasında bir ortalama çapa sahiptirler. Biz web sitemiz üzerinden akademik topluluk için burada kullanılan kodları açık kaynak sürümleri sunuyoruz <a href="http://www.3dsaimaging.com/" target="_blank">http://www.3dsaimaging.com/</a> ve biz kullanıcılar bize geribildirim vermek ve nicel ışığı alan topluluğu için yararlı kodları geliştirmek ve temin katılmaya teşvik.

Çoklu kamera işık alanı görüntüleme aracılığıyla 3d akış alanları belirleme

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

Akışkanlar mekaniği alanında, hesaplamalı projelerin çözünürlük deneysel yöntemler outpaced ve akışlarda öngörülen ve gözlenen fenomenler arasındaki uçurum daha da büyümüştür. Böylece, ihtiyaç sorunları bir dizi için üç boyutlu (3B) veri setleri çözme yeteneğine sahip, erişilebilir bir yöntem var. Biz akış alanlarının çok çeşitli kantitatif 3D görüntüleme gerçekleştirmek için yeni bir teknik sunuldu. 3D tekniği karmaşık hız alanları ve kabarcıklı akışlar incelenmesi sağlar. Bu tür ölçümler araca çeşitli zorluklar mevcut. Örneğin, optik yoğun kabarcıklı fazlı akışlar kolayca ilgi hacmi iç bölgelere optik erişim tıkayıp kabarcıkları nedeniyle geleneksel, non-invaziv akış ölçüm teknikleri ile görüntülenmiştir edilemez. Işık Alanı Görüntüleme kullanarak biz rağmen, her zaman örneğin bir 3D hacimsel harita yeniden kameralar dizisi tarafından çekilen görüntülerin reparameterize edebiliyoruzhacminde kısmi tıkanıklıklar. Tekniği 3D odak yığını birkaç kameradan gelen görüntüleri birleştirerek 1 post-yakalama tarafından oluşturulan sayede sentetik diyafram (SA) odaklanma olarak bilinen bir algoritma kullanır. Işığı alan görüntüleme açısal hem de ışık ışınları uzaysal bilgileri ve yakalanmasına imkan verir ve dolayısıyla 3B sahne yeniden sağlar. Kantitatif bilgiler daha sonra işleme algoritmaları kullanarak çeşitli 3D rekonstrüksiyonlar elde edilebilir. Özellikle, biz, 3D parçacık görüntü velosimetri (PIV) yapan bir 3D alanında kabarcıklar ayıklanması ve titreyen alev sınır izlemek için Işık Alanı Görüntüleme dayalı ölçüm yöntemleri geliştirmişlerdir. Biz sentetik vokal kıvrımlar bir set üzerinden geçen hava akımının 3DPIV gerçekleştirmek için bizim kurulum bağlamında Işık Alanı Görüntüleme metodolojinin temellerini sunmak ve bir kabarcık sürükleyici plunging jet tekniği uygulamadan temsilcisi sonuçlar göstermektedir.

Yüksek kaliteli ham PIV görüntüleri siyah arka plan (Şekil 4a) karşı yüksek kontrast görünen düzgün yayılı parçacıklar içerir. Görüntünün genelinde homojen olmayan aydınlatma telafi etmek için, görüntü ön işleme, aydınlık bölgeleri kaldırmak kontrastını ayarlamak ve tüm kameralar (Şekil 4b) tüm görüntüleri genelinde yoğunluğu histogramlar normalleştirmek için yapılabilir. Deney uygun bir yoğunluğa ekildi ve doğru bir kalibrasyon yapıldığında, SA görüntüler her derinlik düzlemi (Şekil 5) odaklanmak parçacıklar ortaya çıkaracaktır odaklandık. Ölçme tohumlari hacim fazla ise, refocused görüntüler SNR zor partiküllerin yeniden yapım düşük olacaktır. SA iyi SNR görüntüleri her derinlikteki uçağa odak parçacıklar korumak için eşiklenir edilebilir odakladı. Şekil 6 Z = -10.6 mm derinlik düzlemi az iki kez adım iki eşiklenir görüntüleri gösterir. Eşiklenir volume sonra PIV 3 gerçekleştirmek için parçacıkların yeterli bir sayıda içerebilir sorgulama birimleri halinde ayrıştırılır. Ayrıştırıldı hacmi için bir 3DPIV algoritmasının uygulanmasıyla, Şekil 7&#39;de gösterildiği gibi bir akışkan hızı alan üretir ve bu örnekte, akış alan bir model vokal kat tarafından indüklenen olmasıdır. Jet dış akış alanının hızı dolayısıyla çok az vektörler bu bölgenin dışında görülebilir, çok küçük. T = 0 msn de vokal kord kapalı ve alanında çok az hız mevcut. T jet en büyük hızı = 1 milisaniye pozitif y yönünde hareket eder ve t = 2-4 milisaniye dan yoğunluğu azaltır. Jet hızı ve döngü azaltarak t = 5 msn de kat kapanır tekrarlanır. Bu görüntüler sunulan her hız alanı zaman içinde tek bir anlık temsil ettiği 100 ortalamalı görüntüye kadar mevcut önceki birçok yazar 9 aynı yumuşaklık yok. Bir referans noktası olarak, önceki simülasyonlar hesaplamak tipik hatalar göstermiştird hızları PIV algoritması kendisi 1&#39;den hata içeren her hız bileşeni üzerinde% 5-10 mertebesinde olduğu; kullandığımız algoritma (MatPIV 11 3D için uyarlanmış) için, bu hata büyük göreli olduğu bilinmektedir diğer kodlar. Bubbly akımları Işık Alanı Görüntüleme 3B yetenekler yararlanabilir bilimsel ilginin başka bir alan vardır. SA teknik benzer şekilde lazer ışık gibi kabarcıklar kenarlarının beyaz bir arka plana karşı koyu görüntülendiği Şekil 8a gösterildiği gibi görüntü ile sonuçlanan, dağınık beyaz arka ile değiştirilir kabarcıklı akış alanları da uygulanabilir. Kendi kendini kalibre sonra, SA algoritmasının çarpma varyant olarak Şekil 8b-d gösterildiği gibi, keskin bir kabarcık derinliğine karşılık gelen ve diğer düzlemler üzerinde görünümü bulanık derinlik düzlemi üzerinde odaklanmış kabarcıkları ile bir odak yığını elde etmek için uygulanabilir 7. Basit bir eşik değilkabarcıklar, yerine ileri özelliği çıkarma algoritmaları bir dizi çıkarmak için yeterli bir yöntem 7&#39;de ayrıntılı olarak kullanılmaktadır. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig1.jpg" alt="Şekil 1" /> Şekil 1. Etiketler ile kameralar ve vokal kıvrımlar Görüntü ve koordinat sistemi. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig2.jpg" alt="Şekil 2," /> Şekil 2. Tüm 8 kameralardan görüldüğü gibi Z = 0 mm Kalibrasyon ızgara. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3.jpg" alt="Şekil 3" fo:content-width="2.5in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3highres.jpg"/> Şekil 3. Çoklu kamera kendinden kalibrasyon çıktısı kamera kurulum Topview. Kameralar 1-8 genel görüntüleme directio ile, sayılar ve çevreleri ile bulunurn bir çizgi ile gösterilir. Kökenli yakınındaki kırmızı blob aslında kameraları için 3D göreceli çizilen her Z derinlikte kalibrasyon ızgara 400 + puan. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig4.jpg" alt="Şekil 4," /> Şekil 4. T 1 ve t 2 (a &amp; b) de kamera 6. bakıldığında parçacık alanının Ham görüntüleri. Sonra aynı görüntü ön işleme (c ve d). <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig5.jpg" alt="Şekil 5," /> Şekil 5 Soldan sağa:. Derinliklerde (a) Z = -5.9 mm, (b) -10.6 mm ve (c) -15.3 mm Ham odakladı SAPIV görüntüler. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig6.jpg" alt="Şekil 6" /> Şekil 6. Threshozaman adımları (a) t 1 ve Z = -10.6 mm (b) t 2 de lded görüntüler. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7.jpg" alt="Şekil 7" fo:content-width="5.25in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7highres.jpg"/> Şekil 7. 6 zaman adımları için sentetik vokal kıvrımlar tarafından oluşturulan jetin Üç boyutlu vektör alanı. Sol tarafta tüm 3D hız alanının bir izometrik görünümünü gösterir. Her sütunun yukarıda belirtildiği gibi xy ve yz düzlemleri arasında keser vokal kord merkezi aracılığıyla yapılmaktadır. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig8.jpg" alt="Şekil 8," /> Şekil 8 Soldan sağa:. Kamera diziden kabarcıklı akış alanı ve derinliklerde refocused görüntüleri (b) Z = -10 mm, (c) 0 mm ve (d) 10 mm Ham görüntü.Daire Z = -10 mm derinlikte düzlem üzerinde bulunan kabarcık vurgular ve diğer uçaklar görünümü kaybolur. Kabarcık deneylerin ayrıntıları 4 bulunabilir.

Akışkanlar için bir dizi nicel üç boyutlu (3D) görüntüleme yapmak için bir teknik sunulmuştur. Işık Alanı Görüntüleme alanından kavramları kullanarak, görüntü dizilerinden 3D hacimleri yeniden. Bizim 3D sonuçlar hız alanları ve çok fazlı kabarcık boyutu dağılımları gibi geniş bir yelpazede kapsar.

Çoklu kamera Işık Alanı Görüntüleme aracılığıyla 3D Akış Alanları Belirleme

Akışkanlar mekaniği alanında, hesaplama şemalarının çözünürlüğü deneysel yöntemleri geride bırakmış ve öngörülen ile ... arasındaki farkı açmıştır.

Aşağıdaki videonun genel amacı, 3B hız alanı sağlayabilen üç boyutlu bir görüntüleme tekniğine genel bir bakış sunmaktır. Bu, ışık alanını örneklemek için gereken görüntüleri toplamak amacıyla kalibre edilmiş kameralar kullanılarak gerçekleştirilir. İkinci adım olarak, ışık alanı yeniden parametrelendirilir ve bu işlem, akış alanının 3B bir temsilini oluşturan bir odak yığını görüntüsü üretir.Ardından, 3D hız alanı vektörlerini elde etmek için odak yığını, bir çapraz korelasyon algoritması kullanılarak son işlemden geçirilir. Sonuçlar, test düzeneği olarak kullanılan titreşen sentetik bir ses teli modelinin izinde zamana bağlı çözümlenmiş bir 3D akış alanı göstermektedir. Tekniğin bir kabarcık alanına uygulandığı sonuçlar da sunulmuştur.Devam edin. Bu tekniğin mevcut yöntemlere göre temel avantajı, daha fazla partikül, kabarcık veya damlacık içeren hacimlerde ölçüm yapabilmemizdir. Bu yöntem, akışkan akışları hakkında içgörü sağlayabilir ve alev şeklinin ölçümü, yanmadaki hızın rolü ve hatta kuş sürüleri gibi hayvan gruplarının kolektif davranışlarının ölçümü gibi diğer uygulamalara genişletilebilir.Genellikle, bu tekniği yeni kullanan kişiler, veri miktarının baş edilemez hale gelmesi nedeniyle zorlanabilirler ancak biz bu yöntemin kullanımı için kapsamlı bir uygulama kılavuzu geliştirdiğimizi düşünüyoruz. Kamera ve kalibrasyon kurulumları, tek kamera yaklaşımındakinden oldukça farklı olduğundan, bu yöntemin görsel olarak gösterilmesi kritik önem taşımaktadır. Bu deneyleri, Dr. Scott Thompson'ın BYU Biofluids laboratuvarında, lisansüstü öğrencisi Jesse Daley'in yardımıyla gerçekleştireceğiz.İlk adım, ölçüm hacminin boyutunun yanı sıra akışkan akış deneyini incelemek için gereken zamansal ve mekansal çözünürlüğün belirlenmesidir. Burada yöntem, sentetik bir ses teli tarafından tetiklenen hava akışındaki kayıp simetrisi için 3D sentetik açıklıklı parçacık görüntüleme gerçekleştirmek amacıyla kullanılacaktır. Ölçüm hacmi 50 x 50 x 25 mm³'tür ve yakalanacak en kısa zaman ölçekleri 10 µs'dir.Ardından, iyi bir sinyal-gürültü oranına sahip yeniden odaklama görüntüleri oluşturmak için gereken kamera sayısını belirlemek amacıyla, deneyde bulunacak optik yoğunluğu tahmin edin. Bir parçacık görüntüsünde, daha yüksek ekim yoğunlukları bu noktada daha fazla kamera gerektirir. O simetri deneyleri için, piksel başına düşen parçacık sayısı da hesaplanmalıdır. Kameraları, her bir kameranın ölçüm hacmini farklı bakış açılarından görebileceği şekilde bir çerçeve üzerine dizi konfigürasyonunda monte edin.Ardından, dizideki geri kalan kameralar arasındaki boşluğu ayarlayın. Kameraların birbirine daha uzak yerleştirilmesi, toplam çözülebilir derinlik pahasına derinlik boyutundaki uzaysal çözünürlüğü artırır. Veri yakalama için.Görüntüleme aşamasında, kameraları merkezi bir bilgisayara bağlayın. Ölçüm hacminin merkezine kalibrasyon ızgarası gibi görsel bir hedef yerleştirin. Dizinin merkezindeki kameradan gelen görüntüyü referans olarak kullanın ve istenen büyütme açısını elde etmek için tüm dizi çerçevesini ölçüm hacmine yaklaştırın veya uzaklaştırın ya da ölçüm hacminin merkezindeki görsel hedef her bir kamera görüntüsünde yaklaşık olarak merkezlenecek şekilde kameraları ayarlayın.Her kamera lensinin diyaframı tamamen açıkken, her kamerayı görsel hedefe odaklayın. Ölçüm hacminin arkasına bir kalibrasyon hedefi yerleştirin. Hedefin her kameranın görüş alanında olduğundan emin olun.Eğer ayarlanmamışsa, kameralar ile ölçüm hacmi arasındaki mesafeyi ve/veya kameralar arası boşluğu yeniden ayarlayın. Aynı işlemi hacmin ön kısmına yerleştirilmiş bir kalibrasyon hedefi ile gerçekleştirin ve ön ile arka kısımlar tüm kameraların görüş alanına girene kadar işlemi tekrarlayın.Hedef odaklanana kadar her kameranın diyaframını kapatın. Diyafram kapatıldığında, her kamera için ölçüm hacmi içindeki herhangi bir konumda ek aydınlatma gerekebilir. Başlamak için, akış alanına uygulanan özel ölçüm yöntemine göre ölçüm hacmini aydınlatmak için uygun yöntemi belirleyin.Bu demonstrasyon için 1000 hertz çift darbeli bir lazer kullanılmıştır. Lazeri, ölçüm hacmini kapsayan bir ışık hacmi oluşturmak için optik lensler kullanın. Son olarak, veri toplama aşamasına gelindiğinde, hacmi parçacık görüntüleme (particle image.Loc) için uygun izleyici parçacıklarla tohumlamaya hazır olun.Referanslarda açıklandığı şekilde simetri ölçümleri. Genel bir kural olarak, sekiz veya daha fazla kameranın kullanıldığı çoğu deney için piksel başına 0,05 ila 0,15 parçacık düzeyindeki bir görüntü yoğunluğu uygundur. Sabit bir kamera sayısı için piksel başına düşen parçacık sayısı azalır.Daha büyük hacimli derinlik boyutları için. Kritik bir adım kalibrasyondur. Bu işlem, izleyici partiküllerle veya partiküller olmadan gerçekleştirilebilir.Bu gösterimde olduğu gibi çok kameralı bir öz-kalibrasyon algoritması kullanılıyorsa, ölçüm hacminde bir referans koordinat sistemi oluşturun. Burada, kalibrasyon ızgarası ses tellerinin merkezine yerleştirilmiştir. Referans koordinat sistemine göre sabit bir yönelimde, kalibrasyon hedefi olarak geometrisi bilinen bir nesne kullanın. Bu durumda, çok kameralı öz-kalibrasyon algoritmasındaki kalibrasyon ızgarasının veya kalibrasyon hedefi konumlarının, hassas bir şekilde kontrol edilen hariç, rastgele olabileceği görülmektedir.Bu işlem referans koordinat sistemini belirler. Her bir kamerada, hedefle ilgili her konumun görüntüsünü yakalayın. Her kameradaki hedef üzerinde noktaları tanımlayın. Öz kalibrasyon için kullanılan her görüntüde, hedef üzerinde tanımlanan her nokta, her kamera tarafından çekilen görüntüde yer almalıdır.Bununla birlikte, referans koordinat sistemindeki noktaların açık konumu yalnızca hassas konumlandırılmış hedefle ilişkili noktalar için gereklidir. Kantitatif zaman çözünürlüklü ışık alanı görüntülemesi için veri toplamak amacıyla, tüm kameralar ve aydınlatma kaynakları doğru şekilde senkronize edilmelidir. Bu deneyde, kamera pozlamalarını ve aydınlatma dizilerini tetiklemek için programlanmış harici bir darbe üreteci kullanılır.Veri dosyalarının adlandırılması konusunu da göz önünde bulundurarak, büyük miktarda veri toplama işlemine hazırlanın. İzleyici parçacıkların aktığından emin olarak ve seçilen tetikleme yöntemi aracılığıyla kamera yakalama ve aydınlatma sekansını başlatarak deneysel veri yakalamaya başlayın. Veri toplamak için sentetik olarak yeniden odaklanmış bir hacim üretmek amacıyla 3D odak istifi (focal stack) oluşturun.Bunu yapmak için, odak düzlemleri arasındaki boşluğu ve yeniden odaklanmış hacimdeki toplam yeniden odaklama derinliğini tanımlayın. Referanslarda açıklandığı üzere, odak düzlemi tipik olarak derinlik çözünürlüğünün yarısına ayarlanır ve toplam yeniden odaklama derinliği, tüm kamera görüş alanlarının örtüştüğü bölge tarafından belirlenir. Odak düzlemleri, referans koordinat sisteminin Z eksenine dik olacaktır.Burada, yaklaşık 0,16 milimetre odak düzlemi aralığı ve 20 milimetrelik toplam yeniden odaklama derinliği ile işlem sonrası yaklaşık 128 çözünürlüklü odak düzlemi elde edilmiştir; arka plan gürültüsünü iyileştirmek ve görüntüler arasındaki yoğunluk farklarını gidermek için görüntü ön işleme gerçekleştirin. Her bir kamera, görüntü düzlemi ve her bir sentetik odak düzlemi arasındaki dönüşümleri belirleyin. Görüntüleri sentetik odak düzlemleri üzerine yeniden yansıtın.Ölçeği uygulayın ve görüntüleri yeniden örnekleyin. Bu işlem MATLAB içerisinde gerçekleştirilebilir. Düzlemden düzleme dönüşümler verildiğinde, her bir sentetik odak düzlemine ekleyici veya çarpımsal sentetik açıklık yeniden odaklama algoritmasını uygulayın.Bir kontrol olarak, yeniden odaklamayı kalibrasyon görüntülerinin bir düzlemine uygulayarak yeniden yapılandırmanın beklendiği gibi görünüp görünmediğini inceleyin. Toplama yöntemi, z eşittir 13,3 milimetre olan kalibrasyon düzlemlerinden birine uygulandığında, odak yığını arkadan öne doğru tarandıkça görüntü odağa girip odak dışına çıkar. Sonraki aşamada, soldaki yeniden odaklanmış görüntüler ve sağdaki merkezi kameradan alınan kalibrasyon ızgarası görüntüsünü kullanarak her bir kalibrasyon düzlemindeki odağı gösteriyoruz.Tüm istenen düzlemlere yeniden odaklama yaptıktan sonra, yeniden odaklamanın neden olduğu gürültüyü gidermek için görüntüleri işleyin; odakta olan partikülleri tutmak için yeniden odaklanmış görüntülerin yoğunluk histogramlarına dayalı eşikleme uygulayın. Ardından, rekonstrüksiyon adı verilen işlemde bir hacim oluşturmak için eşiklenmiş görüntüleri üst üste yığın. Rekonstrüksiyondan sonra, hacimden nicel veriler toplanabilir.Kayıplar için yüksek kaliteli ham parçacık görüntüsü örneği ile tek bir kameradan alınan simetri görüntüleri burada gösterilmektedir. Bu görüntüler, siyah arka plan üzerinde yüksek kontrastla görünen, homojen dağılımlı parçacıklar içermektedir. Burada, uygun şekilde ekilmiş ve doğru şekilde kalibre edilmiş bir deneyin sonucu yer almaktadır.Sentetik açıklıklı yeniden odaklanmış görüntü, soldan sağa her bir derinlik düzlemindeki odaklanmış partikülleri ortaya çıkarmaktadır; buradaki görüntüler sırasıyla eksi yedi milimetre, sıfır milimetre ve yedi milimetre derinliklerindedir. Verilerin kullanılması, yeniden yapılandırma olarak bilinen bir işlem adımını gerektirir. Bu durumda, her bir derinlik düzlemindeki odaklanmış partikülleri tutmak için yoğunluk eşiklemesi uygulanır.Ardından, bir hacim oluşturmak için odak düzlemleri üst üste eklenir. Aynı derinlikteki görüntüler, iki farklı zamanda gösterilmektedir. Eşik hacmi daha sonra, parçacık görüntü hızometrisi gerçekleştirmek için yeterli sayıda parçacık içeren sorgulama hacimlerine aktarılabilir.Bu, sentetik ses tellerinin neden olduğu jetin üç boyutlu vektör alanı için birkaç zaman adımı boyunca toplanan örnek verilerin bir örneğidir. Sol taraf, her zamandaki tüm 3D hız alanının asimetrik bir görünümünü göstermektedir. Z'nin beş milimetreye eşit olduğu XY düzleminin kesitleri merkezde, YZ düzleminin kesitleri ise yanında gösterilmiştir.X = 14 mm noktası, sağda t = 0 ms anında gösterilmektedir. Ses teli kapalıdır ve alanda çok az hız mevcuttur. Jet içindeki en yüksek hız, 1 ms'de pozitif genişlik yönünde hareket eder ve 2 ile 4 ms arasında yoğunluğu azalır.Katlanma beş milisaniyede kapanarak jet hızını düşürür ve döngü tekrarlanır. Bu veri, genellikle sunulan ortalamanın aksine, zamandaki tek bir anlık görüntüdeki hız alanını temsil eder. Işık alanı görüntülemenin bir diğer uygulaması ise kabarcıklı akışlardır.Burada, su yüzeyine çarpan bir jetin hava sürüklemesiyle oluşan kabarcıklı bir alan gösterilmektedir. Videoyu belirli bir zamanda durdurmak, görüntünün farklı derinlik düzlemlerine yeniden odaklanarak kabarcıkların odak dışı kalışını ve odağa girişini görmeye olanak tanır.Bu sabit görüntü, soldan sağa doğru; kamera dizisinden alınan kabarcıklı bir akış alanının ham görüntüsünü ve sırasıyla -10 milimetre, 0 milimetre ve 10 milimetre derinliklerdeki yeniden odaklanmış görüntüleri göstermektedir. Daire, -10 milimetre derinlik düzleminde yer alan ve diğer düzlemlerde görünmez hale gelen bir kabarcığı vurgulamaktadır. Bu prosedür uygulandığında; kalibrasyon ve veri yakalama işlemi genellikle yaklaşık dört saatte, sentetik yakalama yeniden odaklama işlemi ise yaklaşık 12 saatte tamamlanabilir. Toplanan verilerin miktarı ve adımların sayısı fazla olduğu için oldukça düzenli çalışmak önemlidir.Bu prosedürün ardından, zengin veri setleri, çok fazlı akışlardaki kabarcık boyutu dağılımları nelerdir gibi çeşitli sorulara dair fiziksel içgörüler elde etmek için sorgulanabilir. Bu teknik; araştırmacıların kelebek uçuşunun akışkanlar dinamiğini veya kuş sürülerinin üç boyutlu yapısını inceleyebileceği fiziksel biyoloji gibi alanlarda öncü olacaktır. Bu videoyu izledikten sonra; ışık alanı görüntüleme için kameraların nasıl kurulacağı, bunların nasıl doğru şekilde kalibre edileceği, yazılımda görüntüler üzerinde nasıl sentetik açıklık işlemi uygulanacağı ve hacimsel verilerin ileri işlemler için nasıl kullanılacağı konusunda oldukça iyi bir anlayışa sahip olmalısınız.Örnek kodlar, veri setleri ve eğitim bilgileri için lütfen web sitemizi ziyaret edin. Tad Truscott ile çalışmanın son derece tehlikeli olabileceğini unutmayın ve laboratuvarında çalışırken vücut zırhı giymek gibi tüm önlemleri mutlaka alın.

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

Research

JoVE Journal

Engineering

Mühendislik

Bu protokol yerinde hayvan oluşturulan akımlarının ölçümü için tasarlanmış bir kendi kendine yeten sualtı velosimetri cihazları (SCUVA) nasıl kullanılacağı hakkında yönergeler sağlar. Buna ek olarak, bu protokol tarla koşullarında yarattığı zorluklar adresleri ve operatör hareket, hayvanlar konumu, tahmin ve SCUVA yönü içerir.

Kantitatif Ölçüm In situ</emBağımsız Sualtı velosimetri Aparatı (SCUVA)> Akımlar

Biz yapısal karmaşık malzemelerden dağınık ışık yönünde mekansal değişimi örnekleme için bir tahribatsız yöntem mevcut. Aynı anda yüksek çözünürlüklü görüntüleme ince ölçekli yönlü katkıları çekerken malzeme sağlam tutarak, biz, brüt ölçekli saçılma davranışı korumak. Sonuçlar biyolojik-ilgili pozisyonlarda ve ölçeklerde yazılım görüntülendi.

Biyolojik materyalden mekansal-ve Yönde-değişen ışık saçılımı Ölçme

Iki renkli floresan mikroskop için çift kamera emisyon bölme sistemleri olağanüstü optik ve zamansal çözünürlük, paralel plaka akış odası yapışma deneyleri dahil olmak üzere bazı canlı hücre deneyleri bir şartı ile gerçek-zamanlı görüntü dizileri oluşturmak. Yazılım aynı anda kazanılmış emisyon kanalları görüntüleri birleştirmek için kullanıldığı zaman, yalancı görüntü dizileri üretilir.

Eşzamanlı Dual Kamera Emisyon Yarma Sisteminin Kullanılması İki Emisyon Kanallarda Gerçek zamanlı yakalama Görüntüleri: Uygulamalar Yapışma Hücre

Konfokal mikroskopi çekici süspansiyonlar için model sistemler olarak incelenmiştir hareketsiz resim ve koloit akıcı polimer karışımları için kullanılır. Görüntü analizi algoritmaları geometrik hapsi nedeniyle değişiklikleri ölçmek kolloidal parçacıkları için yapısal ve dinamik ölçümleri hesaplamak için kullanılır.

Kuşatılmış Quiescent ve akan Koloidno polimer Karışımlarının Eşodaklı Görüntüleme

Biyofilmlerin çevreleriyle karmaşık etkileşimleri vardır. Biyofilm-çevre etkileşimlerini kapsamlı bir şekilde araştırmak için, burada biyofilm gelişimi için heterojen kimyasal ortam oluşturmak, yerel akış hızını ölçmek ve biyofilm kolonileri içinde ve çevresinde kütle taşınmasını analiz etmek için bir dizi yöntem sunuyoruz.

Biyofilm ve Habitat Heterojen Eş-geliştirme karakterize Yöntemleri

Türbülanslı sıvı akışındaki hizalamaları ve dönüşleri aynı anda birden fazla video görüntüsünden ölçülebilen krikolar, haçlar, tetradlar ve triadlar şeklinde anizotropik parçacıklar üretmek için 3D baskı kullanıyoruz.

Oryantasyon ve dönme hızının ölçülmesi yöntemleri türbülansına tanecikler 3D basılmış

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.

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

T hücresi immünolojik sinapsında filamentli aktinin akış hızlarını ve yönlülüğünü araştırmak için, canlı hücre süper çözünürlüklü görüntüleme, toplam iç yansıma floresansı ile birleştirilir ve uzaysal-zamansal görüntü korelasyon spektroskopisi ile ölçülür.

Yapılandırılmış Aydınlatma Mikroskopi Verilerinin uzay-zamansal Görüntü Korelasyon Spektroskopisi nicel T Hücreleri kortikal Aktin Akışı

Burada açıklanan teknik parçacık kinematik ve türbülans akar düşük parçacık konsantrasyonları ile eşzamanlı olarak ölçmek için düşük maliyetli ve nispeten basit bir yöntem sunar. Türbülans partikül imaj velosimetri (PIV) ölçülür ve parçacık kinematik bir örtüşen alan bakış açısı yüksek hızlı kamera ile elde edilen görüntüler üzerinden hesaplanır.

Eş zamanlı ölçüm türbülans ve akış görüntüleme teknikleri kullanarak parçacık kinematik

Protokolün amacı, titreşen bir boru hattı tarafından indüklenen bir denge ovma deliği içinde ayrıntılı akış alanlarının görüntülenmesi ve yakın sınır makası ve normal gerilmelerin belirlenmesini sağlamaktır.

Bir Denge Scour Hole Içinde Titreşimli Boru Hattı Etrafında Akış Alanı Görselleştirme

Öğrenin, kalibre edilmiş kamera dizileri ve çapraz korelasyon algoritmaları kullanarak 3D hız alanlarını nasıl yeniden yapılandıracağınızı. Bu yöntem, sentetik vokal katman modelleri ve baloncuk alanlarındaki akış dinamiği ölçümlerini geliştirir.

Çoklu kamera Işık Alanı Görüntüleme aracılığıyla 3D Akış Alanları Belirleme

Daha fazla video keşfet