نود أن نشكر NSF منحة CMMI # 1126862 لتمويل المعدات وتطوير خوارزميات ذي الفتحة الاصطناعية في BYU، في منزل مختبر مستقل للبحوث (ايلير) صناديق (مراقبتها من قبل الدكتور توني Ruffa) لتمويل المعدات والتنمية في NUWC نيوبورت، والمعاهد الوطنية للصحة / NIDCD منحة R01DC009616 لSLT التمويل، وDJD JRN والبيانات المتعلقة التجارب حظيرة صخبا وجامعة كلية الدراسات العليا في الاحتفالات التكنولوجيات المتقدمة البصرية (SAOT) للحصول على دعم جزئي من SLT. وأخيرا، فإن روكي ماونتن ناسا الفضائية لاتحاد المنح JRN التمويل.

1. 3D التصوير الميدانية الخفيفة الإعداد <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تبدأ من خلال تحديد حجم وحدة التخزين القياس وكذلك القرار الزمنية والمكانية اللازمة للتحقيق في هذه التجربة تدفق السوائل التي تجري دراستها. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تقدير الكثافة الضوئية التي من شأنها أن تكون موجودة في التجربة من أجل تحديد عدد الكاميرات المطلوبة لتوليد الصور مع تركيز نسبة الإشارة إلى الضوضاء جيدة (SNR) 1، 2 (على سبيل المثال لحساب PIV ينبغي لأحد أن الجسيمات لكل بكسل). للتجربة 3D مع SAPIV طيات الصوتية والاصطناعية الواردة في هذه الوثيقة، ونحن نستخدم 8 كاميرات ونتوقع تحقيق كثافة البذر من 0،05-0،1 الجسيمات لكل بكسل (PPP). هذا الرقم يزيد مع عدد متزايد من الكاميرا مع تناقص الغلة بلغت حوالي 13 كاميرات، وSNR يتناقص بسرعة أقل من 5 كاميرات. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تحميل الكاميرات في تكوين مجموعة على إطار بحيث يمكن عرض كل كاميرا قياس حجم من وجهات نظر مختلفة.</li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إرفاق الكاميرات إلى جهاز كمبيوتر مركزي لجمع البيانات وعرضها. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> حدد العدسات مع الاتصال أطوال مناسبة لالتكبير المطلوب والبصرية مسافات العمل. عادة، يتم تحميل نفس النوع من ثابت الطول البؤري للعدسة الكاميرا إلى كل لتوليد التكبير مماثلة في كل صورة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> ضع هدفا البصرية (مثل شبكة المعايرة) في وسط حجم القياس. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> باستخدام صورة من الكاميرا وسط مجموعة كمرجع، حرك الكاميرا مجموعة بأكملها الإطار أقرب إلى أبعد من أو حجم قياس لتحقيق التكبير المطلوب. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> المقبل، فصل الكاميرات المتبقية في الصفيف. تباعد الكاميرات أبعد بعيدا عن بعضها البعض يحسن القرار المكانية في عمق البعد على حساب عمق لحل إجمالي 1. ملاحظة: نحن نستخدم عمق للإشارة إلى Z-البعد، وهو أمر ايجابي تجاه الكاميرات (انظر الشكل 1). نسبة إلى عمق فيوتعطى الطائرة حوالي القرار من قبل <img alt="المعادلة 1" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1.jpg" /> حيث Z هو عمق في حجم، ق س هي المسافة من الكاميرات إلى واجهة وحدة التخزين، وD هي نسبة تباعد الكاميرا لس ق. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إمالة جميع الكاميرات بحيث يتركز حوالي الهدف البصرية في مركز القياس في حجم كل صورة الكاميرا. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> مع فتحات مفتوحة تماما على كل عدسة الكاميرا، والتركيز كل كاميرا على الهدف المرئي. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> ضع هدفا المعايرة في الجزء الخلفي من حجم القياس. تأكد من أن الهدف هو من وجهة نظر كل كاميرا، وإذا لم يكن، ثم المسافة بين الكاميرات وحجم قياس و / أو تعديل الكاميرا الاحتياجات تباعد (1،7-1،8 الخطوات). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إغلاق فتحة كل كاميرا حتى الهدف هو في التركيز في كل كاميرا. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> كرر الخطوات من 1،11-1،12 مع هدف في رانه أمام حجم القياس. يجب أن هدف المعايرة تظهر مشابهة إلى الشكل 2 بعد يتم ضبط كل كاميرا. </li></ol> 2. حجم الإضاءة الإعداد <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تحديد الأسلوب المناسب لإلقاء الضوء على حجم القياس على أساس طريقة قياس محددة يتم تطبيقها على مجال التدفق. لvelocimetry الصورة الجسيمات (PIV) يستخدم وحدة تخزين الليزر. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> حدد ليزر مع معدل النبض التي يمكن أن تحقق الدقة المطلوبة الزمني للقياس. قد يكون ليزر نابض واحدة لحلها في الوقت نابض أو مزدوجة لتمتد الإطار 3. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> استخدام العدسات البصرية لتشكيل شعاع الليزر إلى حجم الضوء الذي يغطي حجم القياس. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> حجم البذور مع جزيئات التتبع مناسبة للقياسات PIV 3. وينبغي تركيز الجزيئات في السائل تكون كبيرة بما يكفي لتحقيق المطلوب المكاني القرار، ولكن ليست كبيرة وذلك للحد من SNR فيتركيز SA الصور أدناه مستوى مقبول. المرجع 1 يحتوي على دراسة شاملة للكثافة البذر للتحقيق، ولكن كقاعدة عامة من الإبهام في كثافة الجسيمات صورة 0،05-0،15 لكل بكسل (PPP) هو مناسبة لمعظم التجارب مع 8 أو أكثر الكاميرات. لعدد محدد من الكاميرات، والجزيئات في خلية لعرض أكبر انخفاض حجم الأبعاد العمق. </li></ol> 3. الكاميرا صفيف المعايرة <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> يتطلب معايرة التقاط سلسلة من الصور مع الكاميرا في كل هدف المعايرة (مثل شبكة الشطرنج، انظر الشكل 2) في مواقع متعددة في جميع أنحاء حجم القياس. أولا، الاختيار بين نوعين من المعايرة: إما كاميرا متعددة الذاتي معايرة أو طريقة التصوير هدفا المعايرة المعروفة التي يتم نقل على وجه التحديد من خلال مجال الاهتمام. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إنشاء نظام الإحداثيات المرجعية في حجم القياس. غالبا ما يتم اختيار هذا النظام الإحداثي بطريقة غير ذات الصلة وأو التجربة (على سبيل المثال مع محاذاة محور اسطوانة، والتي تنشأ في طليعة من لوحة مسطحة، الخ). هنا اخترنا لوضع شبكات لدينا في الطائرة XY الانحياز في النقاط على طول محور Z-(الشكل 1). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إذا باستخدام كاميرا متعددة الذاتي معايرة خوارزمية 4 و 5 مواقع المستهدفة المعايرة يمكن أن تكون عشوائية، ما عدا موقع واحد أن يقع بالضبط في نظام الإحداثيات المرجعية. يجب أن يكون معروفا موقع نقطة المعايرة على هذا الهدف يقع على وجه التحديد بدقة عالية. في كل كاميرا، التقاط صورة من المستهدف في كل موقع على غرار الشكل 2. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إذا لم تكن تستخدم كاميرا متعددة الذاتي معايرة الخوارزمية، ثم يجب أن يكون الهدف وضعت بدقة المعايرة في عدة مواقع في حجم القياس مثل ما هو معروف في اتجاه الهدف في إشارة نظام الإحداثيات بدقة عالية. في كل كاميرا، التقاط صورة من المستهدف في كل موقع.</li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تحديد نقاط على الهدف في كل كاميرا لكل صورة. لمعايرة الذاتي، يطلب من المراسلات عبر نقطة صورة جميع الكاميرات 5، ولكن سيتطلب الأمر فقط صريحة المراسلات نقطة مرجعية إلى صورة لنقاط التي تم إنشاؤها بواسطة الهدف تقع على وجه التحديد. للأسلوب المعايرة اجتاز على وجه التحديد، هناك حاجة واضحة المراسلات نقطة مرجعية إلى صورة لجميع النقاط في جميع الكاميرات. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تطبيق الخوارزمية المعايرة اختيار لمعايرة جميع الكاميرات. هنا اخترنا لاستخدام كاميرا متعددة الذاتي معايرة خوارزمية 4، 5 (مفتوحة المصدر <a href="http://cmp.felk.cvut.cz/~svoboda/SelfCal/" target="_blank">http://cmp.felk.cvut.cz/ ~ سفوبودا / SelfCal /</a> ) ومواقع الكاميرا الناتجة نسبة إلى طائرات من الفائدة هو موضح في الشكل 3. </li></ol> 4. توقيت، مما اثار وجمع البيانات <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> الكمية، الوقت حل التصوير ضوء مجال يتطلب من جميع جأن ameras ومصادر الإضاءة متزامنة بدقة، وغالبا لحدث تجريبي ذات الصلة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> يتم استخدام مولد نبض الخارجية لتحريك الكاميرا والتعرض تسلسل الإضاءة. برنامج نبض التوقيت المناسب متواليات على مولد النبض. لتجربة حظيرة صخبا، ونحن نستخدم تسلسل الإطار المتداخلة المناطق، حيث يتم نابض ليزر على مقربة من نهاية التعرض كاميرا واحدة وقرب بداية من ال 3 القادمة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إذا حدث مما اثار من التجارب، وضمان أن يتم إنشاء إشارة المناسبة ومساهمة في مولد النبض. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إذا تسبب يدويا، وجعل الأحكام عن بدء مولد النبض. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> بدء التقاط البيانات التجريبية عن طريق الشروع في التقاط الكاميرا والإضاءة عن طريق تسلسل الطريقة المختارة اثار. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> على الرغم من أنه يبدو تافها، عندما الحصول على كمية كبيرة من البيانات المرتبطة تجربة كاميرا متعددة مجال التصوير ضوء اصطلاح تسمية الجيد هو CRUاالجتماعية. فإنه من المفيد النظر في الكيفية التي سيتم بها استخدام البيانات من القبض على التحليل النهائي عند وضع اصطلاح التسمية. </li></ol> 5. إعادة توجيه فتحة الاصطناعية <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> سنقوم الآن كومة توليد 3D التنسيق من الصور لإنتاج وحدة تخزين تركيز صناعيا. أولا، تحديد التباعد بين الطائرات والتنسيق الشامل عمق إعادة تركيز لاستخدامها في حجم تركيز <img alt="المعادلة 1" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1.jpg" /> 1 و 7. عادة، يتم تعيين تباعد المستوى البؤري للقرار النصف عمق ويخضع عمق إعادة تركيز الإجمالي في المنطقة حيث جميع المجالات الكاميرا من التداخل الرأي. وسوف تكون الطائرات تنسيق عمودي على محور Z-المرجع نظام الإحداثيات. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تحديد نطاق تطبيقها على الصور إلى إعادة الإسقاط في حجم القياس. يجب أن تكون متسقة مع نطاق التكبير من الصور الخام من أجل تجنبكبير الإفراط في أخذ العينات أو وكيل أخذ العينات من الصور المعاد إسقاطها. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إنشاء التحولات بين كل كاميرا الطائرة الصورة وكل طائرة الاصطناعية التنسيق. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> أداء تجهيزها الصورة لإزالة الضوضاء الخلفية واستيعاب الاختلافات في كثافة بين الصور 1 و 7. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إعادة إسقاط الصور على متن الطائرات التنسيق الاصطناعية، وتطبيق مقياس وإعادة عينة الصور. وهناك مجموعة من المدمج في وظائف ماتلاب (أدوات معالجة الصور أ) يمكن التعامل مع هذه المهام نظرا لتحولات الطائرة إلى الطائرة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> على كل طائرة التنسيق الاصطناعية، وإما تطبيق أو المضاعف المضافة خوارزمية إعادة تركيز SA 1 و 7. لتطبيقات SAPIV 3D، وقد حققنا نجاحا جيدا مع SA المضافة (على النحو المطبق في الطيات الصوتية هنا). للصور فقاعة الخلفية، وقد تسفر عن نتائج متفوقة SA المضاعف. كما شيك لتطبيق إعادة تركيز طائرة واحدة من الصور المعايرة لمعرفة ما إذا كان إعادة الإعمار يظهر كما هو متوقع. </li&gt; </ol> 6. حجم مشاركة تجهيز <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> لتقدير الكائنات الأصلية في وحدة التخزين التي تولد الضوء مجال يتطلب خطوة تجهيز المعروفة باسم إعادة الإعمار. توجد عدة خوارزميات كثافة تتراوح بين بسيطة العتبة 1 إلى مقاييس التدرج القائم على التركيز 7 إلى deconvolution 3D أكثر تعقيدا 8. اختيار خوارزمية إعادة الإعمار المناسبة للتطبيق. لPIV، لقد حققنا نجاحا مع كل من شدة العتبة وdeconvolution 3D. نستخدم هنا شدة العتبة لتشكيل كومة التنسيق. اثنين مداخن الاتصال من وقت 1 (ر 1) والوقت 2 (ر 2) هي مترابطة عبر لتشكيل مجال ناقلات. حقل الخفيفة 3D طريقة التصوير بطبيعتها النتائج في الكائنات التي يتم ممدود في البعد العمق، التي يمكن أن تؤثر PIV الدقة؛ خوارزمية إعادة الإعمار جيدة يحاول تخفيف هذه الاستطالة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> بعد الخطوة إعادة الإعمار، قد الميزات في حجم تحتاج إلى أن تكون أو السابقينtracted للسماح لقياس الحجم والشكل، وما إلى ذلك وتتنوع الخوارزميات المستخدمة لاستخراج سمة وتعتمد على التطبيق 7. لاستخراج فقاعات، على سبيل المثال، يتطلب وسيلة لإضفاء الطابع المحلي على الميزات فقاعة وتحديد حجمها. لتطبيقات PIV، نحن لا صراحة استخراج الجزيئات ويمكن تخطي هذه الخطوة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> لتطبيقات SAPIV 3D، تحليل حجم إعادة الإعمار في أحجام أصغر الاستجواب وتطبيق مناسبة عبر ارتباط خوارزمية PIV مقرها لقياس مجال مكافحة ناقلات 1 و 3. </li></ol> وmaketform: يبني طائرة إلى طائرة والتحول imtransform: الخرائط وresamples صورة استنادا إلى التحولات من maketform.

<ol>
	<li>Belden, J., Truscott, T. T., Axiak, M., Techet, A. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Three-dimensional+synthetic+aperture+particle+imaging+velocimetry.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High+performance+imaging+using+large+camera+arrays.">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://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Particle image velocimetry - A Practical Guide. , (2007).</li><li>Belden, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Auto-Calibration+of+Multi-Camera+Systems+with+Refractive+Interfaces.">Auto-Calibration of Multi-Camera Systems with Refractive Interfaces.</a> Experiments in Fluids. , (2013).</li><li>Svoboda, T., Martinec, M., Pajdla, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+convenient+multi-camera+self-calibration+for+virtual+environments.">A convenient multi-camera self-calibration for virtual environments.</a> PRESENCE: Teleoperators and Virtual Environments. 14 (4), 407-422 (2005).</li><li>Vaish, V., Garg, G., Talvala, E., Antunez, E., Wilburn, B., Horowitz, M., Levoy, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Synthetic+aperture+focusing+using+a+shear-warp+factorization+of+the+viewing+transfor.">Synthetic aperture focusing using a shear-warp factorization of the viewing transfor.</a> 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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Three-Dimensional+Bubble+Field+Resolution+Using+Synthetic+Aperture+Imaging:+Application+to+a+Plunging+Jet.">Three-Dimensional Bubble Field Resolution Using Synthetic Aperture Imaging: Application to a Plunging Jet.</a> Experiments in Fluids. , (2012).</li><li>Levoy, M., Ng, R., Adams, A., Footer, M., Horowitz, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Light+field+microscopy.">Light field microscopy.</a> ACM Transactions on Graphics. 25 (3), (2006).</li><li>Triep, M., Br&#252;cker, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Three-dimensional+nature+of+the+glottal+jet.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tomographic+particle+image+velocimetry.">Tomographic particle image velocimetry.</a> Experiments in Fluids. 41, 933-947 (2006).</li></ol>

ليس لدينا شيء في الكشف عنها.

عدة خطوات حاسمة لحسن تنفيذ تجربة حقلية التصوير الخفيفة. وينبغي اختيار عدسة الكاميرا والتنسيب التي يتم اختيارها بعناية لتحقيق أقصى قدر من القرار داخل حجم القياس. المعايرة وربما كان أهم خطوة، وخوارزميات إعادة تركيز SA ستفشل لإنتاج صور وتركيز حاد دون معايرة دقيقة. لحسن الحظ، كاميرا متعددة الذاتي معايرة يسهل المعايرة دقيقة مع مستوى منخفض نسبيا من الجهد. إضاءة موحدة في جميع الصور التي تحقق التباين بين الكائنات جيدة من الاهتمام والخلفية الضروري أيضا، على الرغم من أن نطبع معالجة الصور الصور إلى حد ما. توقيت مهم أيضا عند تنفيذ SA على وحدات التخزين التي الأجسام المتحركة. إذا لم يتم تشغيل الكاميرا لالتقاط كل صورة في نفس الوقت، فإن الصورة ستكون إعادة الإعمار الواضح غير دقيقة. لتجارب في هذه الورقة تستخدم أننا توقيت تسلسل قhown في الشكل 7. عرض التطبيقات الميدانية الخفيفة التصوير 3D إشراك هنا المكاني قرار المفاضلة. على سبيل المثال، يمكن إعادة بناء 3D SAPIV حجم الجسيمات من الصور الجسيمات الكثيفة بصريا، ولكن يتم توزيع الجسيمات في جميع أنحاء حجم (كبير يحتمل). لPIV 2D، وتوزع الجزيئات على ورقة رقيقة، وبالتالي الصور مع كثافة الجسيمات نفس تتوافق مع كثافة أكبر من ذلك بكثير في حجم القياس. ومع ذلك، فإن طريقة SAPIV 3D يسمح لكثافة البذر أكبر من ذلك بكثير أن الأساليب الأخرى 3D PIV 1. وهناك اعتبار آخر هو الحد من شدة يحتمل كبيرة نسبيا الحسابية المرتبطة بالضوء أساليب التصوير الميداني؛ التعقيد الحسابي هو الحال بالنسبة للصورة القائمة على أساليب إعادة الإعمار 3D مثل تصوير الشعاعي الطبقي-PIV 10. لهذه التجربة المستخدمة لدينا 8 Photron SA3 كاميرات مزودة ب 105 عدسات سيغما ماكرو ملم وعلى Quantronتاسعا المزدوج داروين الثانية: YLF الليزر (532 نانومتر، 200 ميغا جول). وsynched الكاميرات والليزر معا عن طريق الفيزياء النووية بيركلي مولد BNC 575 تأخير / نبض الرقمية. كان المصنف تدفق السوائل مع الهيليوم Expancel شغل الزجاج المجهرية. كان المجهرية قطرها ميكرون متوسط ​​من 70 مع كثافة من 0.15 جم / سم مكعب. نحن نقدم الإصدارات مفتوحة المصدر من الرموز المستخدمة هنا عن المجتمع الأكاديمي من خلال موقعنا على الانترنت <a href="http://www.3dsaimaging.com/" target="_blank">http://www.3dsaimaging.com/</a> ونحن نشجع المستخدمين أن يقدم لنا ردود الفعل والمشاركة في تحسين وتوفير رموز مفيدة للمجتمع ضوء مجال الكمية.

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

في مجال ميكانيكا الموائع، وحل مخططات الحسابية فاق الطرق التجريبية واتسعت الفجوة بين الظواهر التي لوحظت في توقع التدفقات والسوائل. وهكذا، فإن هنالك حاجة لطريقة الوصول إليها قادرة على حل ثلاثي الأبعاد مجموعات البيانات (3D) لطائفة من المشاكل. نقدم تقنية جديدة لأداء 3D التصوير الكمي لأنواع عديدة من مجالات التدفق. تقنية 3D تمكن التحقيق من المجالات المعقدة وسرعة التدفقات شمبانيا. قياسات من هذه الأنواع تقديم مجموعة متنوعة من التحديات في الصك. على سبيل المثال، لا يمكن كثيفة بصريا متعدد المراحل التدفقات شمبانيا يمكن تصوير بسهولة من قبل التقليدية، غير الغازية تقنيات قياس التدفق بسبب فقاعات تسد الوصول إلى المناطق البصرية الداخلية من حجم الفوائد. باستخدام التصوير الخفيفة الميدانية ونحن قادرون على reparameterize الصور التي تلتقطها مجموعة من الكاميرات لإعادة بناء الخريطة 3D الحجمي لكل حالة من الحالات الوقت، على الرغم منانسداد جزئي في وحدة التخزين. هذه التقنية يجعل من استخدام خوارزمية الاصطناعية المعروفة باسم إعادة تركيز (SA) فتحة، حيث يتم إنشاء كومة 3D التنسيق من خلال الجمع بين الصور من الكاميرات التقاط عدة بعد 1. ضوء التصوير الميداني يسمح للقبض على الزاوي وكذلك المعلومات المكانية عن أشعة الضوء، وتمكن بالتالي إعادة الإعمار 3D المشهد. ويمكن بعد ذلك أن المعلومات الكمية المستخرجة من اعادة البناء 3D باستخدام مجموعة متنوعة من خوارزميات المعالجة. على وجه الخصوص، وقد وضعنا طرق القياس يعتمد على التصوير الميدانية الخفيفة لأداء 3D velocimetry الصورة الجسيمات (PIV)، واستخراج فقاعات في حقل 3D وتتبع حدود لهب الخفقان. نقدم أساسيات المنهجية الميدانية التصوير الخفيفة في سياق الإعداد لدينا لأداء 3DPIV من تدفق الهواء يمر عبر مجموعة من الطيات الصوتية الاصطناعية، وتظهر نتائج ممثلة من تطبيق هذه التقنية لطائرة فقاعة الجر تغرق.

الخام عالية الجودة تحتوي على جزيئات PIV الصور بشكل موحد وزعت الظهور مع التباين العالي على خلفية سوداء (الشكل 4A). للتعويض عن الإضاءة غير موحدة عبر الصورة، يمكن إجراء صورة ما قبل المعالجة لإزالة المناطق مشرق، وضبط التباين وتطبيع المدرج الاحصائي كثافة في جميع الصور وجميع الكاميرات من (الشكل 4B). تركيز على SA عند المصنف التجربة إلى الكثافة المناسبة ويتم تنفيذ المعايرة الدقيقة والصور سوف تكشف في الجزيئات التركيز على كل طائرة عمق (الشكل 5). وإذا كان حجم قياس انتهى المصنف، فإن SNR في الصور تركيز تكون منخفضة مما يجعل من الصعب إعادة بناء الجزيئات. تركيز SA يمكن thresholded الصور مع الاحتفاظ SNR جيدة في التركيز على جزيئات كل طائرة العمق. ويبين الشكل 6 صورتين من الخطوات thresholded زمنيتين في Z = -10،6 مم عمق الطائرة. وفو thresholdedثم يتم تحليل لوم في أحجام الاستجواب التي تحتوي على عدد كاف من جسيمات لأداء PIV 3. تطبيق خوارزمية 3DPIV إلى وحدة التخزين تحليل ينتج حقل سرعة السائل هو موضح في الشكل (7)؛ في هذه الحالة، هو أن مجال تدفق الناجم عن نموذج أضعاف الصوتية. سرعة تدفق خارج الميدان الطائرة صغيرة جدا، وبالتالي يمكن رؤية عدد قليل جدا من ناقلات خارج هذه المنطقة. في 0 مللي ثانية = ر مغلق حظيرة صخبا وسرعة القليل جدا في مجال موجودا. أكبر طائرة في السرعة في التحركات ر = 1 ميللي ثانية في اتجاه y الإيجابية ويقلل من كثافة في تي 2 ميللي ثانية إلى 4 =. يتم تكرار إغلاق أضعاف في 5 مللي ثانية = ر الحد من سرعة الطائرة ودورة. هذه الصور ليست لديهم نفس الكتاب نعومة كثيرة سابقة 9 الذين تقديم ما يصل إلى 100 ​​الصور ومتوسط ​​سرعة عرض كل حقل يمثل لقطة واحدة في الوقت المناسب. كنقطة مرجعية، وقد أظهرت عمليات المحاكاة السابقة أخطاء محدد على حسابد السرعات لتكون في حدود 5-10٪ على كل عنصر السرعة، والذي يتضمن الخطأ من الخوارزمية نفسها PIV 1؛ لأننا نستخدم خوارزمية (11 MatPIV تكييفها ل3D)، ومن المعروف أن هذا الخطأ كبير نسبة إلى رموز أخرى. التدفقات شمبانيا مجال آخر من الاهتمام العلمي التي يمكن أن تستفيد من قدرات 3D للتصوير الميداني الخفيفة. ويمكن تطبيق هذه التقنية على غرار SA حقول تدفق شمبانيا، حيث يتم استبدال الإضاءة الخلفية مع ضوء الليزر الأبيض المنتشر، والذي ينتج صورا مثل تلك التي تظهر في الشكل 8A حيث تظهر فقاعات حواف داكنة على خلفية بيضاء. بعد معايرة الذاتي، يمكن تطبيق البديل المضاعف من الخوارزمية SA لانتاج كومة التنسيق مع فقاعات وتركيز حاد على متن الطائرة عمق الموافق عمق فقاعة واضحة من طريقة العرض على الطائرات الأخرى، كما هو مبين في الشكل 8B-D 7. العتبة ليست بسيطةوتستخدم وسيلة كافية لاستخراج فقاعات، بدلا من ذلك سلسلة من خوارزميات متقدمة ميزة استخراج النحو المفصل في 7. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig1.jpg" alt="الشكل 1" /> الشكل 1. صورة من الكاميرات والطيات الصوتية مع تسميات وتنسيق النظام. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig2.jpg" alt="الشكل 2" /> الشكل 2. شبكة المعايرة في مم Z 0 = كما يرى من جميع الكاميرات 8. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3.jpg" alt="الشكل 3" fo:content-width="2.5in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3highres.jpg"/> الشكل 3. Topview من الإعداد الكاميرا من كاميرا متعددة النفس خرج المعايرة. وتقع الكاميرات 1-8 مع الأرقام والدوائر، مع عرض على directio العاموأشارت ن بواسطة خط. وسائل الأحمر بالقرب من نقطة الأصل هو في الواقع + 400 من الشبكة المعايرة في كل عمق Z المرسومة في 3D النسبية للكاميرات. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig4.jpg" alt="الشكل 4" /> الشكل 4. الصور الخام من حقل الجسيمات ينظر اليها من الكاميرا رقم 6 ر 1 في ور 2 (أ و ب). نفس الصور بعد المعالجة المسبقة (C &amp; D). <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig5.jpg" alt="الشكل 5" /> الشكل 5 من اليسار إلى اليمين: تركيز الخام في أعماق الصور SAPIV (أ) Z = -5.9 مم، مم -10.6 (ب) و (ج) ملم -15.3. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig6.jpg" alt="الشكل 6" /> الشكل 6. Thresholded الصور في وقت الخطوات (أ) ر 1 و (ب) ر 2 في مم = -10،6 Z. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7.jpg" alt="الشكل 7" fo:content-width="5.25in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7highres.jpg"/> الشكل 7. ثلاثي الأبعاد مجال ناقلات للطائرة التي أنشأتها الطيات الصوتية الاصطناعية للحصول على خطوات الوقت 6. الجانب الأيسر يوضح وجهة نظر متساوي القياس من مجال السرعة 3D كامل. يتم إجراء تخفيضات من س ص والطائرات YZ من خلال مركز حظيرة صخبا كما هو مشار إليه أعلاه كل عمود. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig8.jpg" alt="الرقم 8" /> الشكل 8 من اليسار إلى اليمين: الصورة الخام من حقل تدفق شمبانيا من مجموعة الكاميرا والصور في أعماق تركيز (ب) Z = -10 مم، (ج) 0 مم و (د) مم 10.دائرة الضوء على الفقاعة التي تقع على Z = -10 مم عمق الطائرة، ويختفي عن الأنظار على الطائرات الأخرى. ويمكن الاطلاع على تفاصيل تجارب فقاعة في 4.

Watch this Scientific Journal Video about Determining 3D Flow Fields via Multi-camera Light Field Imaging at JoVE.com

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

ويرد تقنية الكمي لأداء ثلاثي الأبعاد (3D) التصوير لمجموعة من التدفقات السوائل. باستخدام مفاهيم من منطقة حقل التصوير الخفيفة، ونحن إعادة بناء كميات من صفائف 3D من الصور. نتائجنا 3D تمتد مجموعة واسعة بما في ذلك الحقول السرعة ومتعددة المراحل توزيعات حجم الفقاعة.

تحديد الحقول تدفق 3D عبر موضوع ضوء الكاميرا التصوير الميدانية

In the field of fluid mechanics, the resolution of computational schemes has outpaced experimental methods and widened the gap between predicted and ...

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

Research

Education

JoVE Core

JoVE Journal

Civil Engineering

Engineering

Unit 1

Differential Analysis of Fluid Flow

SCIENTISTS IN ACTION

16.5K Views.  Brigham Young University. ويرد تقنية الكمي لأداء ثلاثي الأبعاد (3D) التصوير لمجموعة من التدفقات السوائل. باستخدام مفاهيم من منطقة حقل التصوير الخفيفة، ونحن إعادة بناء كميات من صفائف 3D من الصور. نتائجنا 3D تمتد مجموعة واسعة بما في ذلك الحقول السرعة ومتعددة المراحل توزيعات حجم الفقاعة.

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

High-resolution, High-speed, Three-dimensional Video Imaging with Digital Fringe Projection Techniques

Digital fringe projection (DFP) techniques provide dense 3D measurements of dynamically changing surfaces.&#160;Like the human eyes and brain, DFP uses triangulation between matching points in two views of the same scene at different angles to compute depth.&#160;However, unlike a stereo-based method, DFP uses a digital video projector to replace one of the cameras1. The projector rapidly projects a known sinusoidal pattern onto the subject, and the surface of the subject distorts these patterns in the camera&#8217;s field of view. Three distorted patterns (fringe images) from the camera can be used to compute the depth using triangulation.
Unlike other 3D measurement methods, DFP techniques lead to systems that tend to be faster, lower in equipment cost, more flexible, and easier to develop.&#160;DFP systems can also achieve the same measurement resolution as the camera.&#160;For this reason, DFP and other digital structured light techniques have recently been the focus of intense research (as summarized in1-5). Taking advantage of DFP, the graphics processing unit, and optimized algorithms, we have developed a system capable of 30&#160;Hz 3D video data acquisition, reconstruction, and display for over 300,000 measurement points per frame6,7.&#160;Binary defocusing DFP methods can achieve even greater speeds8.
Diverse applications can benefit from DFP techniques. Our collaborators have used our systems for facial function analysis9, facial animation10, cardiac mechanics studies11, and fluid surface measurements, but many other potential applications exist.&#160;This video will teach the fundamentals of DFP techniques and illustrate the design and operation of a binary defocusing DFP system.

This video describes the fundamentals of digital fringe projection techniques, which provide dense 3D measurements of dynamically changing surfaces.&#160;It also demonstrates the design and operation of a high-speed binary defocusing system based on these techniques.

عالية الدقة، والسرعة الفائقة، والتصوير ثلاثي الأبعاد الفيديو مع تقنيات الإسقاط هامش الرقمية

Digital fringe projection (DFP) techniques provide dense 3D measurements of dynamically changing surfaces.&#160;Like the human eyes and brain, DFP uses ...

Real-Time DC-dynamic Biasing Method for Switching Time Improvement in Severely Underdamped Fringing-field Electrostatic MEMS Actuators

Mechanically underdamped electrostatic fringing-field MEMS actuators are well known for their fast switching operation in response to a unit step input bias voltage. However, the tradeoff for the improved switching performance is a relatively long settling time to reach each gap height in response to various applied voltages. Transient applied bias waveforms are employed to facilitate reduced switching times for electrostatic fringing-field MEMS actuators with high mechanical quality factors. Removing the underlying substrate of the fringing-field actuator creates the low mechanical damping environment necessary to effectively test the concept. The removal of the underlying substrate also a has substantial improvement on the reliability performance of the device in regards to failure due to stiction. Although DC-dynamic biasing is useful in improving settling time, the required slew rates for typical MEMS devices may place aggressive requirements on the charge pumps for fully-integrated on-chip designs. Additionally, there may be challenges integrating the substrate removal step into the back-end-of-line commercial CMOS processing steps. Experimental validation of fabricated actuators demonstrates an improvement of 50x in switching time when compared to conventional step biasing results. Compared to theoretical calculations, the experimental results are in good agreement.

The robust device design of fringing-field electrostatic MEMS actuators results in inherently low squeeze-film damping conditions and long settling times when performing switching operations using conventional step biasing. Real-time switching time improvement with DC-dynamic waveforms reduces the settling time of fringing-field MEMS actuators when transitioning between up-to-down and down-to-up states.

في الوقت الحقيقي DC-ديناميكية لتبديل طريقة يتحامل تحسين الوقت في Underdamped بشدة التهديب الميدان كهرباء MEMS المحركات

Mechanically underdamped electrostatic fringing-field MEMS actuators are well known for their fast switching operation in response to a unit step input ...

Data Acquisition Protocol for Determining Embedded Sensitivity Functions

The effectiveness of many structural health monitoring techniques depends on the placement of sensors and the location of input forces. Algorithms for determining optimal sensor and forcing locations typically require data, either simulated or measured, from the damaged structure. Embedded sensitivity functions provide an approach for determining the best available sensor location to detect damage with only data from the healthy structure. In this video and manuscript, the data acquisition procedure and best practices for determining the embedded sensitivity functions of a structure is presented. The frequency response functions used in the calculation of the embedded sensitivity functions are acquired using modal impact testing. Data is acquired and representative results are shown for a residential scale wind turbine blade. Strategies for evaluating the quality of the data being acquired are provided during the demonstration of the data acquisition process.

The data acquisition procedure for determining embedded sensitivity functions is described. Data is acquired and representative results are shown for a residential scale wind turbine blade.

بروتوكول الحصول على البيانات لتحديد جزءا لا يتجزأ من وظائف الحساسية

The effectiveness of many structural health monitoring techniques depends on the placement of sensors and the location of input forces. Algorithms for ...

Hand Controlled Manipulation of Single Molecules via a Scanning Probe Microscope with a 3D Virtual Reality Interface

Considering organic molecules as the functional building blocks of future nanoscale technology, the question of how to arrange and assemble such building blocks in a bottom-up approach is still open. The scanning probe microscope (SPM) could be a tool of choice; however, SPM-based manipulation was until recently limited to two dimensions (2D). Binding the SPM tip to a molecule at a well-defined position opens an opportunity of controlled manipulation in 3D space. Unfortunately, 3D manipulation is largely incompatible with the typical 2D-paradigm of viewing and generating SPM data on a computer. For intuitive and efficient manipulation we therefore couple a low-temperature non-contact atomic force/scanning tunneling microscope (LT NC-AFM/STM) to a motion capture system and fully immersive virtual reality goggles. This setup permits &#34;hand controlled manipulation&#34; (HCM), in which the SPM tip is moved according to the motion of the experimenter&#39;s hand, while the tip trajectories as well as the response of the SPM junction are visualized in 3D. HCM paves the way to the development of complex manipulation protocols, potentially leading to a better fundamental understanding of nanoscale interactions acting between molecules on surfaces. Here we describe the setup and the steps needed to achieve successful hand-controlled molecular manipulation within the virtual reality environment.

We demonstrate the precise manipulation of individual organic molecules on a metal surface with the tip of a scanning probe microscope driven in 3D by the experimenter's hand using a motion capture system and fully immersive virtual reality goggles.

التحكم ناحية التلاعب احدة الجزيئات عن طريق المجهر التحقيقي مع واجهة الواقع الافتراضي 3D

Considering organic molecules as the functional building blocks of future nanoscale technology, the question of how to arrange and assemble such building ...

Generation of Size-controlled Poly (ethylene Glycol) Diacrylate Droplets via Semi-3-Dimensional Flow Focusing Microfluidic Devices

Uniform and size-controllable poly (ethylene glycol) diacrylate (PEGDA) droplets could be produced via the flow focusing process in a microfluidic device. This paper proposes a semi-three-dimensional (semi-3D) flow-focusing microfluidic chip for droplet formation. The polydimethylsiloxane (PDMS) chip was fabricated using the multi-layer soft lithography method. Hexadecane containing surfactant was used as the continuous phase, and PEGDA with the ultraviolet (UV) photo-initiator was the dispersed phase. Surfactants allowed the local surface tension to drop and formed a more cusped tip which promoted breaking into tiny micro-droplets. As the pressure of dispersed phase was constant, the size of droplets became smaller with increasing continuous phase pressure before dispersed phase flow was broken off. As a result, droplets with size variation from 1 &#181;m to 80 &#181;m in diameter could be selectively achieved by changing the pressure ratio in two inlet channels, and the average coefficient of variation was estimated to be below 7%. Furthermore, droplets could turn into micro-beads by UV exposure for photo-polymerization. Conjugating biomolecules on such micro-beads surface have many potential applications in the fields of biology and chemistry.

Generation of Size-controlled Poly ethylene Glycol Diacrylate Droplets via Semi-3-Dimensional Flow Focusing Microfluidic Devices

Here, we present a protocol to illustrate the fabrication processes and verifying experiments of a semi-three-dimensional (semi-3D) flow-focusing microfluidic chip for droplet formation.

جيل من التحكم في حجم بولي (جليكول) "قطرات دياكريلاتي" عبر شبه-3-الأبعاد "تدفق تركز موائع جزيئية الأجهزة"

Uniform and size-controllable poly (ethylene glycol) diacrylate (PEGDA) droplets could be produced via the flow focusing process in a microfluidic device. ...

Experimental Investigation of the Flow Structure over a Delta Wing Via Flow Visualization Methods

It is well known that the flow field over a delta wing is dominated by a pair of counter rotating leading edge vortices (LEV). However, their mechanism is not well understood. The flow visualization technique is a promising non-intrusive method to illustrate the complex flow field spatially and temporally. A basic flow visualization setup consists of a high-powered laser and optic lenses to generate the laser sheet, a camera, a tracer particle generator, and a data processor. The wind tunnel setup, the specifications of devices involved, and the corresponding parameter settings are dependent on the flow features to be obtained.
Normal smoke wire flow visualization uses a smoke wire to demonstrate the flow streaklines. However, the performance of this method is limited by poor spatial resolution when it is conducted in a complex flow field. Therefore, an improved smoke flow visualization technique has been developed. This technique illustrates the large-scale global LEV flow field and the small-scale shear layer flow structure at the same time, providing a valuable reference for later detailed particle image velocimetry (PIV) measurement.
In this paper, the application of the improved smoke flow visualization and PIV measurement to study the unsteady flow phenomena over a delta wing is demonstrated. The procedure and cautions for conducting the experiment are listed, including wind tunnel setup, data acquisition, and data processing. The representative results show that these two flow visualization methods are effective techniques for investigating the three-dimensional flow field qualitatively and quantitatively.

Here, we present a protocol to observe unsteady vortical flows over a delta wing using a modified smoke flow visualization technique and investigate the mechanism responsible for the oscillations of the leading-edge vortex breakdown locations.

التحقيق التجريبية في هيكل التدفق عبر جناح دلتا عن طريق أساليب التصور تدفق

It is well known that the flow field over a delta wing is dominated by a pair of counter rotating leading edge vortices (LEV). However, their mechanism is ...

Synchrotron X-ray Microdiffraction and Fluorescence Imaging of Mineral and Rock Samples

In this report, we describe a detailed procedure for acquiring and processing&#160;x-ray microfluorescence (&#956;XRF), and Laue and powder microdiffraction two-dimensional (2D) maps at beamline 12.3.2 of the Advanced Light Source (ALS), Lawrence Berkeley National Laboratory. Measurements can be performed on any sample that is less than 10 cm x 10 cm x 5 cm, with a flat exposed surface. The experimental geometry is calibrated using standard materials (elemental standards for XRF, and crystalline samples such as Si, quartz, or Al2O3 for diffraction). Samples are aligned to the focal point of the x-ray microbeam, and raster scans are performed, where each pixel of a map corresponds to one measurement, e.g., one XRF spectrum or one diffraction pattern. The data are then processed using the in-house developed software XMAS, which outputs text files, where each row corresponds to a pixel position. Representative data from moissanite and an olive snail shell are presented to demonstrate data quality, collection, and analysis strategies.

We describe a beamline setup meant to carry out rapid two-dimensional x-ray fluorescence and x-ray microdiffraction mapping of single crystal or powder samples using either Laue (polychromatic radiation) or powder (monochromatic radiation) diffraction. The resulting maps give information about strain, orientation, phase distribution, and plastic deformation.

السنكروتروني ميكروديفراكتيون الأشعة السينية والتصوير Fluorescence المعدنية وعينات من الصخور

In this report, we describe a detailed procedure for acquiring and processing&#160;x-ray microfluorescence (&#956;XRF), and Laue and powder ...

Simultaneous Measurement of Turbulence and Particle Kinematics Using Flow Imaging Techniques

Numerous problems in scientific and engineering fields involve understanding the kinematics of particles in turbulent flows, such as contaminants, marine micro-organisms, and/or sediments in the ocean, or fluidized bed reactors and combustion processes in engineered systems. In order to study the effect of turbulence on the kinematics of particles in such flows, simultaneous measurements of both the flow and particle kinematics are required. Non-intrusive, optical flow measurement techniques for measuring turbulence, or for tracking particles, exist but measuring both simultaneously can be challenging due to interference between the techniques. The method presented herein provides a low cost and relatively simple method to make simultaneous measurements of the flow and particle kinematics. A cross section of the flow is measured using a particle image velocimetry (PIV) technique, which provides two components of velocity in the measurement plane. This technique utilizes a pulsed-laser for illumination of the seeded flow field that is imaged by a digital camera. The particle kinematics are simultaneously imaged using a light emitting diode (LED) line light that illuminates a planar cross section of the flow that overlaps with the PIV field-of-view (FOV). The line light is of low enough power that it does not affect the PIV measurements, but powerful enough to illuminate the larger particles of interest imaged using the high-speed camera. High-speed images that contain the laser pulses from the PIV technique are easily filtered by examining the summed intensity level of each high-speed image. By making the frame rate of the high-speed camera incommensurate with that of the PIV camera frame rate, the number of contaminated frames in the high-speed time series can be minimized. The technique is suitable for mean flows that are predominantly two-dimensional, contain particles that are at least 5 times the mean diameter of the PIV seeding tracers, and are low in concentration.

The technique described herein offers a low cost and relatively simple method to simultaneously measure particle kinematics and turbulence in flows with low particle concentrations. The turbulence is measured using particle image velocimetry (PIV), and particle kinematics are calculated from images obtained with a high-speed camera in an overlapping field-of-view.

قياس واحد من الاضطراب والجسيمات الكينماتيكا التدفق تقنيات التصوير باستخدام

Numerous problems in scientific and engineering fields involve understanding the kinematics of particles in turbulent flows, such as contaminants, marine ...

Label-Free Imaging of Single Proteins Secreted from Living Cells via iSCAT Microscopy

We demonstrate interferometric scattering (iSCAT) microscopy, a method capable of detecting single unlabeled proteins secreted from individual living cells in real time. In this protocol, we cover the fundamental steps to realize an iSCAT microscope and complement it with additional imaging channels to monitor the viability of a cell under study. Following this, we use the method for real-time detection of single proteins as they are secreted from a living cell which we demonstrate with an immortalized B-cell line (Laz388). Necessary steps concerning the preparation of microscope and sample as well as the analysis of the recorded data are discussed. The video protocol demonstrates that iSCAT microscopy offers a straightforward method to study secretion at the single-molecule level.

We present a protocol for the real-time optical detection of single unlabeled proteins as they are secreted from living cells. This is based on interferometric scattering (iSCAT) microscopy, which can be applied to a variety of different biological systems and configurations.

خالية من تسمية "التصوير من واحد البروتينات ويفرز" من "الخلايا الحية" عبر إيست المجهري

We demonstrate interferometric scattering (iSCAT) microscopy, a method capable of detecting single unlabeled proteins secreted from individual living ...

O-cresol Concentration Online Measurement Based On Near Infrared Spectroscopy Via Partial Least Square Regression

Unlike macroscopic process variables, near-infrared spectroscopy provides process information at the molecular level and can significantly improve the prediction of the components in industrial processes. The ability to record spectra for solid and liquid samples without any pretreatment is advantageous and the method is widely used. However, the disadvantages of analyzing high-dimensional near-infrared spectral data include information redundancy and multicollinearity of the spectral data. Thus, we propose to use partial least squares regression method, which has traditionally been used to reduce the data dimensionality and eliminate the collinearity between the original features. We implement the method for predicting the o-cresol concentration during the production of polyphenylene ether. The proposed approach offers the following advantages over component regression prediction methods: 1) partial least squares regression solves the multicollinearity problem of the independent variables and effectively avoids overfitting, which occurs in a regression analysis due to the high correlation between the independent variables; 2) the use of the near-infrared spectra results in high accuracy because it is a non-destructive and non-polluting method to obtain information at microscopic and molecular scales.

The protocol describes a method of predicting o-cresol concentration during the production of polyphenylene ether using near-infrared spectroscopy and partial least squares regression. To describe the process more clearly and completely, an example of predicting the o-cresol concentration during the production of polyphenylene is used to clarify the steps.

O-كريكول قياس التركيز علي الإنترنت استنادا إلى الاشعه تحت الحمراء بالقرب من الطيفي عن طريق الانحدار الجزئي الأقل مربع

Unlike macroscopic process variables, near-infrared spectroscopy provides process information at the molecular level and can significantly improve the ...