Çoklu kamera Işık Alanı Görüntüleme aracılığıyla 3D Akış Alanları Belirleme

Aşağıdaki videonun genel amacı, bir 3B hız alanı elde edebilen üç boyutlu bir görüntüleme tekniğine genel bir bakış sunmaktır. Bu, ışık alanını örneklemek için gereken görüntüleri toplamak için kalibre edilmiş kameralar kullanılarak elde edilir. İkinci adım olarak, ışık alanı yeniden parametrelendirilir ve bu da akış alanının 3B temsilini oluşturan bir odak görüntü yığını üretir.

Daha sonra, odak yığını, 3B hız alanı vektörlerini elde etmek için bir çapraz korelasyon algoritması kullanılarak işlem sonrasıdır. Sonuçlar, test yatağı olarak kullanılan titreşimli bir sentetik vokal fold modelinin ardından zamanla çözülen bir 3D akış alanını göstermektedir. Bir kabarcık alanına uygulanan teknik için sonuçlar da gösterilir.

Devam et. Bu tekniğin mevcut yöntemlere göre en büyük avantajı, daha fazla parçacık, kabarcık veya damlacık içeren hacimlerde ölçüm yapabilmemizdir. Bu yöntem, sıvı akışları hakkında bilgi sağlayabilir ve bir alevin şeklinin ölçülmesi ve hızın yanmada oynadığı rol gibi diğer uygulamalara ve hatta kuş sürüleri gibi hayvan gruplarının toplu davranışlarının ölçülmesine kadar genişletilebilir.

Genel olarak, bu tekniğe yeni olan kişiler, veri miktarı bunaltıcı olabileceğinden mücadele edeceklerdir, ancak bu yöntemi kullanmak için bir yemek kitabı geliştirdiğimizi düşünüyoruz. Tamam. Bu yöntemin görsel olarak gösterilmesi çok önemlidir çünkü kamera ve kalibrasyon kurulumları, tek bir kamera yaklaşımı kullanıldığında olduğundan biraz farklıdır. Bu deneyleri Dr.Scott Thompson'ın BYU Biyoakışkanlar laboratuvarında yüksek lisans öğrencisi Jesse Daley'nin yardımıyla gerçekleştireceğiz.

İlk adım, ölçüm hacminin boyutunun yanı sıra sıvı akışı deneyini araştırmak için gereken zamansal ve uzamsal çözünürlüğü belirlemektir. Burada yöntem, sentetik bir vokal kıvrım tarafından indüklenen hava akışı üzerinde kayıp simetrisi için 3D sentetik açıklıklı parçacık görüntüsü gerçekleştirmek için kullanılacaktır. Ölçüm hacmi 50 x 50 x 25 milimetre küptür ve yakalanacak en kısa zaman ölçekleri 10 mikrosaniyedir.

Ardından, iyi sinyal-gürültü oranına sahip yeniden odaklama görüntüleri oluşturmak için gereken kamera sayısını belirlemek için deneyde bulunacak optik yoğunluğu tahmin edin. Daha yüksek tohumlama yoğunlukları, parçacık görüntüsünde bu noktada daha fazla kamera gerektirir. O simetri deneyleri için, piksel başına parçacıklar da hesaplanmalıdır Kameraları, her kameranın ölçüm hacmini farklı bakış açılarından görebileceği şekilde bir çerçeve üzerine bir dizi konfigürasyonunda monte edin.

Ardından, dizideki diğer kameralar arasındaki boşluğu ayarlayın. Kameraları birbirinden daha uzağa yerleştirmek, toplam çözülebilir derinlik pahasına derinlik boyutundaki uzamsal çözünürlüğü iyileştirir. Veri yakalama için.

Görüntülerken, kameraları merkezi bir bilgisayara bağlayın. Ölçüm hacminin ortasına kalibrasyon ızgarası gibi görsel bir hedef yerleştirin. Dizinin merkez kamerasından gelen görüntüyü referans olarak kullanın ve istenen büyütme açısını elde etmek için tüm dizi çerçevesini ölçüm hacmine yaklaştırın veya uzaklaştırın veya ölçüm hacminin merkezindeki görsel hedef her kamera görüntüsünde yaklaşık olarak ortalanacak şekilde kameralar.

Her bir kamera merceğindeki açıklıklar tamamen açıkken, her bir kamerayı görsel hedefe odaklayın. Ölçüm hacminin arkasına bir kalibrasyon hedefi yerleştirin. Hedefin her kameranın görüş alanında olduğundan emin olun.

Değilse, kameralar ile ölçüm hacmi arasındaki mesafeyi ve/veya kamera aralığını yeniden ayarlayın. Aynısını ses seviyesinin önündeki bir kalibrasyon hedefi için de yapın ve ön ve arka görüş alanına gelene kadar yineleyin. Tüm kameralarda.

Hedef odakta olana kadar her kameranın diyaframını kapatın. Her kamera için ölçüm hacmi içinde herhangi bir konuma yerleştirildiğinde, diyafram kapalıyken ek aydınlatma gerekebilir. Başlamak için, akış alanına uygulanan özel ölçüm yöntemine dayalı olarak ölçüm hacmini aydınlatmak için uygun yöntemi belirleyin.

Bu gösteri için 1000 hertz çift darbeli lazer kullanılır. Lazeri, ölçüm hacmini kapsayan bir ışık hacmine dönüştürmek için optik lensler kullanın. Son olarak, veri toplamaya hazır olduğunuzda, parçacık görüntüsüne uygun izleyici parçacıklarla hacmi tohumlamaya hazır olun.

Kaynakçada anlatıldığı gibi simetri ölçümleri. Genel bir kural olarak, piksel başına 0,05 ila 0,15 parçacık arasında bir görüntü yoğunluğu, sekiz veya daha fazla kamerayla yapılan çoğu deney için uygundur. Sabit sayıda kamera için, piksel başına parçacık azalır.

Daha büyük hacim derinliği boyutları için. Kritik bir adım kalibrasyondur. Bu, izleyici parçacıklarla veya izleyici parçacıklar olmadan yapılabilir.

Bu gösterimde olduğu gibi çok kameralı bir kendi kendine kalibrasyon algoritması kullanıyorsanız, ölçüm hacminde bir referans koordinat sistemi oluşturun. Burada, kalibrasyon ızgarası vokal kıvrımın merkezine yerleştirilir Referans koordinat sistemine sabit bir yönelimde, kalibrasyon hedefi olarak bilinen bir geometriye sahip bir nesne kullanın. Bu durumda, çok kameralı kendi kendine kalibrasyon algoritmasındaki kalibrasyon ızgarası veya kalibrasyon hedef konumları, hassas bir şekilde kontrol edilen dışında rastgele olabilir.

Bu, referans koordinat sistemini kurar Her kamerada, her konumdaki hedefin bir görüntüsünü yakalayın. Her kamerada hedef üzerindeki noktaları belirleyin. Kendi kendine kalibrasyon için her görüntü için, hedef üzerinde tanımlanan her nokta, her kamera tarafından yapılan görüntüde bulunmalıdır.

Bununla birlikte, referans koordinat sistemindeki noktaların açık konumu, yalnızca kesin olarak konumlandırılmış hedefle ilişkili noktalar için gereklidir. Kantitatif zaman çözümlü ışık alanı görüntüleme için veri elde etmek için tüm kameralar ve aydınlatma kaynakları doğru bir şekilde senkronize edilmelidir. Bu deney için, kamera pozlamalarını ve aydınlatma dizilerini tetiklemek için programlanmış bir harici darbe üreteci kullanılır.

Veri dosyalarının adlandırılması üzerinde biraz düşünmek de dahil olmak üzere büyük miktarda veri toplamaya hazırlanın. İzleyici parçacıkların aktığından emin olarak ve seçilen tetikleme yöntemiyle kamera yakalama ve aydınlatma dizisini başlatarak deneysel veri yakalamaya başlayın. Veri toplamak için sentetik olarak yeniden odaklanmış bir hacim oluşturmak için bir 3B odak yığını oluşturun.

Bunu yapmak için, netleme düzlemleri arasındaki boşluğu ve yeniden netleme hacmindeki genel yeniden netleme derinliğini tanımlayın. Referanslarda açıklandığı gibi, tipik olarak odak düzlemi, derinlik çözünürlüğünün yarısına ayarlanır ve toplam yeniden odaklama derinliği, tüm kamera görüş alanlarının örtüştüğü bölge tarafından yönetilir. Odak düzlemleri, referans koordinat sisteminin Z eksenine dik olacaktır.

Burada, yaklaşık 0,16 milimetrelik bir odak düzlemi aralığına ve 20 milimetrelik toplam yeniden odaklama derinliğine sahibiz, bu da işlemeden sonra yaklaşık 128 çözülmüş deniz uçağı ile sonuçlanıyor, arka plan gürültüsünü iyileştirmek ve görüntüler arasındaki yoğunluk farklılıklarını karşılamak için görüntü ön işleme gerçekleştiriyor. Her kamera, görüntü düzlemi ve her sentetik odak düzlemi arasında dönüşümler oluşturun. Görüntüleri sentetik odak düzlemlerine yeniden yansıtın.

Ölçeği uygulayın ve görüntüleri yeniden örnekleyin. Bu matlab içinde yapılabilir. Düzlemden düzleme dönüşümler göz önüne alındığında, her bir sentetik odak düzlemine eklemeli veya çarpımsal sentetik açıklık yeniden odaklama algoritmasını uygulayın.

Kontrol olarak, yeniden yapılandırmanın beklendiği gibi görünüp görünmediğini görmek için yeniden odaklamayı kalibrasyon görüntülerinin bir düzlemine uygulayın. Eklemeli yöntem, 13,3 milimetreye eşit olan z değerindeki kalibrasyon düzlemlerinden birine uygulandığında, odak yığını arkadan öne doğru hareket ederken görüntü odağa girer ve çıkar. Son olarak, soldaki yeniden odaklanmış görüntüleri ve sağdaki merkezi kameradan gelen kalibrasyon ızgarasındaki görüntüyü kullanarak her bir kalibrasyon düzlemindeki odağı gösteriyoruz.

İstenen tüm düzlemlerde yeniden netleme işleminden sonra, yeniden odaklamanın neden olduğu gürültüyü gidermek için görüntüler, odak içi parçacıkları korumak için yeniden odaklanan görüntülerin yoğunluk histogramlarına dayalı eşikleme uygular. Ardından, yeniden yapılandırma adı verilen bir işlemde bir birim oluşturmak için eşik görüntülerini bir araya getirin. Rekonstrüksiyondan sonra, hacimden nicel veriler toplanabilir.

Kayıp için yüksek kaliteli ham parçacık görüntüsünün bir örneği, tek bir kameradan alınan simetri görüntüleri burada gösterilmektedir. Bu görüntüler, siyah arka plana karşı yüksek kontrastla görünen düzgün dağılmış parçacıklar içerir. İşte uygun şekilde tohumlanmış ve doğru bir şekilde kalibre edilmiş bir deneyin sonucu.

Sentetik diyafram açıklığı yeniden odaklanmış görüntü, soldan sağa her derinlik düzleminde odak içi parçacıkların eksi yedi milimetre, sıfır milimetre ve yedi milimetre derinliklerdeki görüntüler olduğunu ortaya çıkarır. Verileri kullanmak için yeniden yapılandırma olarak bilinen bir işlem adımı gerekir. Bu durumda, her derinlik düzleminde odak içi parçacıkları tutmak için yoğunluk, eşikleme uygulanır.

Odak düzlemleri daha sonra burada bir hacim oluşturmak için istiflenir. Aynı derinlikteki görüntüler iki farklı zamanda gösterilir. Eşik hacmi daha sonra parçacık görüntü velo simetrisi gerçekleştirmek için yeterli sayıda parçacık içeren sorgulama hacimlerine geçirilebilir.

Bu, sentetik vokal kıvrımların neden olduğu jetin üç boyutlu vektör alanı için birkaç kez adım boyunca toplanan örnek verilere bir örnektir. Sol taraf, her seferinde tüm 3B hız alanının I asimetrik görünümünü gösterir. XY düzleminin Z'de beş milimetreye eşit kademeli kesimleri, YZ düzleminin merkez kesimlerinde gösterilir.

X'te eşittir 14 milimetre sağda gösterilir, t'de eşittir sıfır milisaniyedir. Ses teli kapalıdır ve alanda çok az hız mevcuttur. Bir milisaniyede jetteki en büyük hız pozitif geniş yönde hareket eder ve yoğunluğu iki ila dört milisaniye arasında azalır.

Kat beş milisaniyede kapanarak jet hızını azaltır ve döngü tekrarlanır. Bu veriler, genellikle sunulan ortalamanın aksine, zaman içinde tek bir anlık görüntüdeki hız alanını temsil eder. Işık alanı görüntülemenin bir başka uygulaması da kabarcıklı akışlardır.

Burada, su yüzeyine çarpan bir jetten havanın sürüklenmesiyle oluşan kabarcıklı bir alan gösterilmektedir. Videoyu bir kerede duraklatma. Step, baloncukların odağa girip çıktığını görmek için görüntü boyunca farklı derinlik düzlemlerinde yeniden odaklanmaya izin verir.

Bu hareketsiz görüntü, soldan sağa, kamera dizisinden kabarcıklı bir akış alanının ham görüntüsünü ve eksi 10 milimetre, sıfır milimetre ve 10 milimetre derinliklerde yeniden odaklanmış görüntüleri gösterir. Daire, eksi 10 milimetre derinlik düzleminde yer alan ve diğer düzlemlerde gözden kaybolan bir balonu vurgular Bir kez ustalaştıktan sonra, kalibrasyon ve veri yakalama tipik olarak yaklaşık dört saat içinde gerçekleştirilebilir ve bu prosedür gerçekleştirilirken sentetik yakalama yeniden odaklama yaklaşık 12 saat içinde gerçekleştirilebilir. Toplanan birçok veride birçok adım olduğu için çok düzenli olmak önemlidir.

Bu yordamın ardından, zengin veri kümeleri, çok fazlı akışlarda kabarcık boyutu dağılımları nelerdir gibi çeşitli sorulara yönelik fiziksel içgörüler için sorgulanabilir. Bu teknik, kelebek uçuşunun akışkan dinamiklerini veya kuş sürüsünün üç boyutlu yapısını inceleyebilecekleri fiziksel biyoloji gibi alanlardaki araştırmacıların önünü açacaktır. Bu videoyu izledikten sonra, ışık alanı görüntüleme için kameraların nasıl kurulacağını, doğru bir şekilde kalibre edileceğini, yazılımdaki görüntüler üzerinde sentetik diyafram açıklığının nasıl gerçekleştirileceğini ve daha sonraki işlemler için hacimsel verilerin nasıl kullanılacağını oldukça iyi anlamış olmalısınız.

Örnek kodlar, veri setleri ve öğretici bilgiler için lütfen web sitemizi ziyaret edin. Tad Truscott ile çalışmanın son derece tehlikeli olabileceğini unutmayın ve laboratuvarında çalışırken vücut zırhı giymek gibi her zaman tam önlemler alın.