Determinazione campi di flusso 3D tramite multi-camera campo di luce Imaging

L'obiettivo generale del seguente video è presentare una panoramica di una tecnica di imaging tridimensionale in grado di fornire un campo di velocità 3D. Questo risultato si ottiene utilizzando telecamere calibrate per acquisire le immagini necessarie a campionare il campo luminoso. Come secondo passo, il campo luminoso viene ri-parametrizzato, generando una serie di immagini focalizzate che formano una rappresentazione tridimensionale del campo di flusso.

Successivamente, la serie focale viene post-elaborata utilizzando un algoritmo di cross-correlazione per ottenere i vettori del campo di velocità 3D. I risultati mostrano un campo di flusso 3D risolto nel tempo nella scia di un modello sintetico di piega vocale vibrante, utilizzato come banco di prova. Vengono inoltre mostrati i risultati della tecnica applicata a un campo di bolle.

Procedi pure. Il vantaggio principale di questa tecnica rispetto ai metodi esistenti è che possiamo effettuare misurazioni in volumi contenenti un numero maggiore di particelle, bolle o gocce. Questo metodo può fornire informazioni sui flussi di fluidi ed essere esteso ad altre applicazioni, come la misurazione della forma di una fiamma e del ruolo che la velocità svolge nella combustione, nonché alla misurazione del comportamento collettivo di gruppi animali, come stormi di uccelli.

Generalmente, le persone nuove rispetto a questa tecnica potranno incontrare difficoltà perché la quantità di dati può diventare schiacciante, ma riteniamo di aver sviluppato un manuale pratico per l'uso di questo metodo. Ok. La dimostrazione visiva di questo metodo è fondamentale poiché le configurazioni della telecamera e della calibrazione sono piuttosto diverse rispetto all'approccio con una singola telecamera. Eseguiremo questi esperimenti nel laboratorio Biofluidi della BYU del Dott. Scott Thompson, con l'aiuto del suo studente laureando, Jesse Daley.

Il primo passo consiste nel determinare le dimensioni del volume di misura, nonché la risoluzione temporale e spaziale necessaria per lo studio dell'esperienza di flusso del fluido. In questo caso, il metodo verrà utilizzato per eseguire una diagnostica tridimensionale ad apertura sintetica mediante immagine di particelle per la perdita di simmetria del flusso d'aria indotto da una piega vocale sintetica. Il volume di misura è di 50 per 50 per 25 millimetri cubi e le scale temporali più brevi da acquisire sono di 10 microsecondi.

Successivamente, stimare la densità ottica che sarà presente nell'esperimento al fine di determinare il numero di telecamere necessarie per generare immagini a fuoco con un buon rapporto segnale-rumore. Densità di semina più elevate richiedono un numero maggiore di telecamere in questa fase di un'immagine di particelle. Per esperimenti con simmetria O, dovrebbe essere calcolato anche il numero di particelle per pixel. Montare le telecamere in una configurazione a matrice su un telaio in modo che ciascuna telecamera possa osservare il volume di misura da punti di vista diversi.

Successivamente, impostare la distanza tra le telecamere rimanenti nell'array. Aumentare la distanza tra le telecamere migliora la risoluzione spaziale nella dimensione della profondità, a scapito della profondità totale risolvibile. Per l'acquisizione dei dati.

Per la visualizzazione, collegare le telecamere a un computer centrale. Posizionare un bersaglio visivo, come una griglia di calibrazione, al centro del volume di misura. Utilizzare l'immagine della telecamera centrale dell'array come riferimento e spostare l'intero telaio dell'array più vicino o più lontano dal volume di misura per ottenere l'angolo di ingrandimento desiderato o regolare le telecamere in modo che il bersaglio visivo al centro del volume di misura risulti approssimativamente centrato nell'immagine di ciascuna telecamera.

Con le aperture completamente aperte su ogni obiettivo della fotocamera, mettere a fuoco ciascuna fotocamera sul bersaglio visivo. Posizionare un bersaglio di calibrazione sul retro del volume di misurazione. Assicurarsi che il bersaglio sia visibile da ciascuna fotocamera.

Se necessario, regolare nuovamente la distanza tra le telecamere e il volume di misura e/o l'interasse delle telecamere. Eseguire la stessa operazione con un target di calibrazione all'inizio del volume e iterare fino a quando la parte anteriore e posteriore risultano entrambe visibili in tutte le telecamere.

Chiudere l'apertura di ogni fotocamera finché il bersaglio non è a fuoco. Quando il bersaglio si trova in qualsiasi posizione all'interno del volume di misurazione per ciascuna fotocamera, potrebbe essere necessaria un'illuminazione aggiuntiva con l'apertura ridotta. Per iniziare, determinare il metodo appropriato per illuminare il volume di misurazione in base al metodo di misurazione specifico applicato al campo di flusso.

Per questa dimostrazione, viene utilizzato un laser a doppio impulso da 1000 hertz. Utilizzare lenti ottiche per focalizzare il laser in un volume luminoso che copra il volume di misura. Infine, quando si è pronti per la raccolta dei dati, prepararsi a immettere nel volume delle particelle traccianti adatte alla tecnica di Particle Image.Loc.

Misurazioni di simmetria come descritte nelle referenze. Come regola generale, una densità di immagine compresa tra 0,05 e 0,15 particelle per pixel è appropriata per la maggior parte degli esperimenti con otto o più telecamere. Per un numero fisso di telecamere, il numero di particelle per pixel diminuisce.

Per dimensioni di profondità di volume maggiori. Un passaggio fondamentale è la calibrazione. Questa operazione può essere eseguita con o senza le particelle traccianti.

Se si utilizza un algoritmo di autocalibrazione con più telecamere come in questa dimostrazione, è necessario definire un sistema di coordinate di riferimento nel volume di misurazione. In questo caso, la griglia di calibrazione viene posizionata al centro delle corde vocali. In un'orientazione fissa rispetto al sistema di coordinate di riferimento, utilizzare un oggetto con una geometria nota come bersaglio di calibrazione. In questo caso, la griglia di calibrazione nell'algoritmo di autocalibrazione con più telecamere o le posizioni dei bersagli di calibrazione possono essere casuali, tranne una che deve essere controllata con precisione.

Questo stabilisce il sistema di coordinate di riferimento. In ogni fotocamera, acquisire un'immagine del bersaglio in ciascuna posizione. Identificare i punti sul bersaglio in ogni fotocamera. Per ogni immagine utilizzata per la calibrazione automatica, ciascun punto identificato sul bersaglio deve essere localizzato nell'immagine prodotta da ogni fotocamera.

Tuttavia, la localizzazione esplicita dei punti nel sistema di coordinate di riferimento è richiesta soltanto per i punti associati alla struttura bersaglio posizionata con precisione. Per acquisire dati destinati all'imaging quantitativo del campo luminoso risolto nel tempo, tutte le telecamere e le sorgenti di illuminazione devono essere sincronizzate accuratamente. Per questo esperimento, viene utilizzato un generatore di impulsi esterno programmato per attivare le esposizioni delle telecamere e le sequenze di illuminazione.

Prepararsi per la raccolta di una grande quantità di dati, prestando particolare attenzione alla denominazione dei file di dati. Iniziare l'acquisizione dei dati sperimentali assicurandosi che le particelle traccianti siano in flusso e avviando l'acquisizione della telecamera e la sequenza di illuminazione mediante il metodo di trigger scelto. Per produrre un volume sinteticamente rifocalizzato per la raccolta di dati, generare una serie focale 3D.

Per fare ciò, definire la distanza tra i piani focali e la profondità complessiva di rifocalizzazione nel volume rifocalizzato. Come spiegato nelle referenze, tipicamente il piano focale viene impostato a metà della risoluzione in profondità e la profondità totale di rifocalizzazione è determinata dalla regione in cui tutti i campi visivi delle telecamere si sovrappongono. I piani focali saranno perpendicolari all'asse Z del sistema di coordinate di riferimento.

Qui abbiamo un interasse tra piani focali di circa 0,16 millimetri e una profondità totale di rifocalizzazione di 20 millimetri, che porta a circa 128 piani focali marini risolti dopo l'elaborazione; eseguire il pre-elaborazione delle immagini per ridurre il rumore di fondo e compensare le differenze di intensità tra le immagini. Stabilire le trasformazioni tra ogni fotocamera, piano immagine e ciascun piano focale sintetico. Ri-proiettare le immagini sui piani focali sintetici.

Applica la scala e ricalcola il campionamento delle immagini. Questa operazione può essere eseguita all'interno di matlab. Date le trasformazioni da piano a piano, applica l'algoritmo di rifocalizzazione dell'apertura sintetica, additivo o moltiplicativo, a ciascun piano focale sintetico.

Come verifica, applicare la rifocalizzazione a un piano delle immagini di calibrazione per verificare se la ricostruzione appare come previsto. Quando il metodo additivo viene applicato a uno dei piani di calibrazione a z uguale a 13,3 millimetri, l'immagine entra ed esce dal fuoco mentre si scorre lo stack di fuoco dal retro verso l'avanti. Infine, mostriamo il fuoco in ciascun piano di calibrazione utilizzando le immagini rifocalizzate a sinistra e l'immagine della griglia di calibrazione proveniente dalla telecamera centrale a destra.

Dopo aver eseguito il processo di rifocalizzazione su tutti i piani desiderati, elaborare le immagini per rimuovere il rumore causato dalla rifocalizzazione applicando una soglia basata sugli istogrammi di intensità delle immagini rifocalizzate, al fine di mantenere solo le particelle a fuoco. Successivamente, sovrapporre le immagini sogliate per creare un volume in un processo chiamato ricostruzione. Dopo la ricostruzione, è possibile raccogliere dati quantitativi dal volume.

Un esempio di immagine grezza di particelle di alta qualità per la perdita, immagini di simmetria provenienti da una singola telecamera, è mostrato qui. Queste immagini contengono particelle distribuite uniformemente che appaiono con un alto contrasto rispetto allo sfondo nero. Qui è riportato il risultato di un esperimento correttamente seminato e accuratamente calibrato.

L'immagine ricostruita con apertura sintetica mostra le particelle a fuoco su ciascun piano di profondità: da sinistra a destra, le immagini corrispondono a profondità di meno sette millimetri, zero millimetri e sette millimetri. Per poter sfruttare i dati è necessario un passaggio di elaborazione noto come ricostruzione. In questo caso, viene applicata una sogliatura dell'intensità per mantenere le particelle a fuoco su ciascun piano di profondità.

I piani focali vengono quindi sovrapposti per creare un volume. Le immagini alla stessa profondità vengono mostrate in due istanti diversi. Il volume della soglia può quindi essere inviato ai volumi di interrogazione che contengono un numero sufficiente di particelle per eseguire la velocimetria basata sulle immagini delle particelle.

Questo è un esempio di dati campione raccolti per il campo vettoriale tridimensionale del getto generato da corde vocali sintetiche in diversi istanti temporali. Il lato sinistro mostra una vista asimmetrica dell'intero campo di velocità 3D in ogni istante. Sezioni trasversali del piano XY a Z uguale a cinque millimetri sono mostrate nei tagli centrali del piano YZ.

A X uguale a 14 millimetri mostrati a destra a t uguale a zero millisecondi. La piega vocale è chiusa e nel campo è presente una velocità molto bassa. La velocità massima nel getto a un millisecondo si muove nella direzione trasversale positiva e diminuisce di intensità da due a quattro millisecondi.

La piega si chiude in cinque millisecondi, riducendo la velocità del getto e il ciclo si ripete. Questi dati rappresentano il campo di velocità in un singolo istante temporale, a differenza della media solitamente presentata. Un'altra applicazione dell'imaging a campo luminoso riguarda i flussi bollosi.

Qui è mostrato un campo di bolle formato dal trascinamento di aria da un getto che incide sulla superficie dell'acqua. Pausando il video in un determinato momento, l'opzione Step consente di rifocalizzare l'immagine attraverso diversi piani di profondità per osservare le bolle entrare e uscire dal fuoco.

Questa immagine fissa mostra da sinistra a destra l'immagine grezza di un campo di flusso bollicioso proveniente dall'array di fotocamere e le immagini rifocalizzate a profondità di meno 10 millimetri, zero millimetri e 10 millimetri. Il cerchio evidenzia una bolla che si trova sul piano di profondità di meno 10 millimetri e scompare dalla vista negli altri piani. Una volta acquisite le competenze necessarie, la calibrazione e l'acquisizione dei dati possono generalmente essere eseguite in circa quattro ore, mentre la rifocalizzazione mediante acquisizione sintetica richiede circa 12 ore durante l'esecuzione di questa procedura. È fondamentale essere molto organizzati, poiché vi sono molti passaggi e una grande quantità di dati da raccogliere.

Seguendo questa procedura, è possibile analizzare i ricchi insiemi di dati per ottenere informazioni fisiche su diverse domande, ad esempio quali sono le distribuzioni delle dimensioni delle bolle nei flussi multifase? Questa tecnica indicherà la strada ai ricercatori in campi come la biologia fisica, dove potranno studiare la dinamica dei fluidi del volo delle farfalle o la struttura tridimensionale del movimento a stormo degli uccelli. Dopo aver visto questo video, si dovrebbe avere una buona comprensione di come configurare accuratamente le telecamere per l'imaging a campo luminoso, calibrarle correttamente, eseguire l'apertura sintetica sulle immagini tramite software e utilizzare i dati volumetrici per ulteriori elaborazioni.

Per codici di esempio, set di dati e informazioni sui tutorial, si prega di visitare il nostro sito web. Non dimenticare che lavorare con Tad Truscott può essere estremamente pericoloso e occorre sempre adottare tutte le precauzioni necessarie, come indossare una corazza quando si lavora nel suo laboratorio.