Diese Arbeit wurde von der Abteilung für Mechanische Science and Engineering, University of Illinois in Urbana-Champaign, im Rahmen des Start-up-Paket von Leonardo P. Chamorro unterstützt.

1. Laborsicherheit <ol><li> Überprüfen Sie die Sicherheitsrichtlinien der ausgewählten Beleuchtungsquelle (zB Laser, Industrie - LED, Halogen). Hinweis: In diesem Experiment wurde ein Satz von fünf 250 Watt Halogenstrahler als Beleuchtung verwendet. Grundlegende Sicherheits- und Empfehlung Aspekte für diese Lichtquelle werden wie folgt beschrieben. <ol><li> Vermeiden Sie direkten Kontakt mit Halogenleuchten, die bei hohen Temperaturen (~ 3000 K Farbtemperatur) betrieben werden. </li><li> Halten Sie das Licht nur, wenn der Datenerfassung zu vermeiden, dass die Strömung unter Berücksichtigung erhitzt wird. </li><li> Fernhalten alle brennbaren Materialien in der Nähe der Lichtquelle, einschließlich Papier jeglicher Art. </li></ol></li></ol> 2. Experimenteller Aufbau <ol><li> Wählen Sie das entsprechende Objektiv <ol><li> Wählen Sie ein Objektiv mit geringer Aberration auf die Kalibrierungsprobleme zu vermeiden. Empfohlene Linsentypen sind Tele oder Mikrolinsen. </li><li> Stellen Sie sicher, dass das Objektiv das gewünschte Feld-of-view deckt (FOV) innerhalb des object Abstand, O, indem die benötigten Vergrößerung M abzuschätzen. Hinweis: die Vergrößerung ist das Verhältnis der Länge des Kamerachips an den FOV, und der Objektabstand kann als O = f (1 / M + 1) berechnet werden, wobei f die Brennweite der Linse ist. In diesem Experiment ist die Länge des Kamerachips 20,34 mm und der entsprechende FOV oder der Primärspiegel ist 50 mm mit der begrenzten O ≤250 mm Objektabstand. (Die Objektentfernung aufgrund der endlichen Länge des Schiebers zurückgehalten wird , wo die Kamera und die Ansicht Teiler montiert sind.) Die Vergrßerung M = 20,34 / 50 = 0,41 und ungefähren Brennweite mit dem gegebenen Bereich des Objektabstand f ≤72.7 mm. Somit kann ein Mikrolinsen mit einer Brennweite von 60 mm ist mit einem Öffnungsverhältnis von f / 2,8 D eingesetzt. </li></ol></li><li> Montieren und Justieren Sie die Kamera mit dem View-Splitter. <ol><li> Richten Sie die Mitte des Hauptspiegels mit dem des Abfragevolumen durch die mir Schieberor entlang der vertikalen Befestigungspfosten und den Spiegel mit dem Stifthalter befestigen. Beachten Sie, dass dieser Schritt vor der Installation der Sekundärspiegel durchgeführt wird. </li><li> Montieren Sie die Kamera ein und stellen Sie die Mitte des Bildes mit der Mitte des Hauptspiegels. </li><li> Passen Sie die Breite und die Höhe der Kameraansicht nur den Primärspiegel decken durch die Region of Interest (ROI) zu steuern Einstellung in der Aufzeichnungssoftware. Dieses Verfahren ist die Bildgröße und das Bildrauschen zu reduzieren. Anmerkung: In diesem Experiment wird die Größe des Primärspiegels 5 x 5 cm 2 (1.728 x 1.728 Pixel). </li><li> Entwerfen Sie eine (angepasst) 3D-Kalibrierungs-Target. Es sollte das gesamte Untersuchungsvolumen umschließen. Stellen Sie sicher, dass jede Ansicht des Splitters erfasst alle Zielmarken eine einheitliche Kalibrierung zu ermöglichen. Hinweis: In dieser Demo, das Ziel 3D gedruckt Kunststoff mit vero zurück. Es hat eine treppenartige Form mit der Dimension 35 x 35 x 30 mm 3, mit 1 mm Durchmesser weißes Zielpunkte separated 2,5 mm, 5 mm und 10 mm in der vertikalen, in Strömungsrichtung und Spannweitenrichtung. Die genaue Geometrie des Ziels ist von entscheidender Bedeutung, da sie ein Kalibrierungsmodell und die Position der Kameras in Bezug auf das Gerinne hineinragt. </li></ol></li><li> Legen Sie die Kalibrierungs in die Interrogation Volume. <ol><li> Positionieren Sie das Kalibrierungs-Target auf einer einstellbaren Höhe Plattform zugewandt an der Kamera. </li><li> Passen Sie die Höhe der Mitte des Kalibrierungsziels mit der Mitte des Abfragevolumen durch die Höhe der Zielplattform anpassen. Hinweis: in diesem Beispiel ist die Mittenmarke des Kalibrierungsziels mit der Mitte der Strahldüse nivelliert, 20 cm Höhe. Eine Blase Füllstandsanzeige kann verwendet werden, um das Ziel zu nivellieren. </li></ol></li><li> Montieren und Justieren Sie die Sekundärspiegel des Vier-View-Splitter. <ol><li> Suchen Sie den Primärspiegel in einem Abstand von dem Verhör, das seine volle Erfassung gewährleistet. Es ist 0,2 m für diese Demonstration (Figure 1). </li><li> Montieren Sekundärspiegel an seine ungefähre Position, wo der Kameraansicht von jeder Seite des ersten Spiegels grob mit einem Sekundärspiegel ausgerichtet ist. Sichern Sie den Sekundärspiegel, indem sie es auf den Sekundärspiegel des vertikalen Befestigungspfosten befestigen. </li><li> Wiederholen Sie diesen Vorgang für die anderen drei Spiegel. Überprüfen Sie geometrische Symmetrie aller Sekundärspiegel in Bezug auf den Primärspiegel. </li><li> Machen Sie letzte Anpassungen durch den Spiegelhalter der Sekundärspiegel eingestellt, um sicherzustellen, dass jeder der vier Ansichten des gesamten Kalibrierungsziel umschließt. Eine effiziente Möglichkeit, die Spiegel &#39;Positionen und Winkel zu überprüfen, ist ein Laser-Pointer zu verwenden, um jedes Bildpfad Ansicht visualisieren. </li><li> Überschneidungen prüfen von Teilbildern durch einen Spiegel bewegt. Hinweis: Wenn nur eine Ansicht ändert, dann wird der Überlappungsbereich zu vernachlässigen ist. Ansonsten wiederholen Sie die Schritte 2.4.2 bis 2.4.5, bis der Überlappungsbereich minimiert wird. </li></ol></li><li> Setzen Sie Lichtquelle (n) direkt gegenüber dem Abfragevolumen. Stellen Sie sicher, dass die Kamera abgedeckt zu haben, wenn das Licht Einstellung Schaden auf dem Kamerasensor zu vermeiden. <ol><li> Überprüfen Sie, ob die Lichtquelle gleichmäßig über den gesamten Untersuchungsvolumen verteilt wird. </li><li> Erhöhen Sie die Lichtintensität, falls erforderlich, durch eine Vergrößerungslinse direkt unter den Lichtquellen platzieren. Anmerkung: In diesem Experiment wurde eine plankonvexe Vergrößerungslinse der Brennweite f 0 = 450 mm verwendet , um die Beleuchtung zu intensivieren. </li></ol></li></ol> 3. Set-up-Optimierung <ol><li> Schalten Sie und passen Sie die Einstellungen auf der Kamera, um die Bildqualität zu erhöhen. <ol><li> Stellen Sie die Objektivvergrößerung, bis die Reflexion durch den Primärspiegel gleich in allen vier Ansichten der Sekundärspiegel fokussiert ist. </li><li> Überprüfen Sie, dass die Bilder aus der Sicht Teiler sind symmetrisch und erfassen das Abfragevolumen durch die Symmetrie des Kalibrierungszielbild aus den vier Ansichten zu beobachten. </li><li> Stellen Sie die f-Zahl , die am nächsten und die am weitesten Kalibrierungszielpunkte von der Kamera zu erfassen. Hinweis: Dies ist die Kamera Tracerpartikel können in die Tiefe des Abfragevolumen nur zu erfassen. In diesem Beispiel ist die f-Zahl 11. </li><li> Stellen Sie die gewünschte Bildrate als 550 Hz (abhängig von der jeweiligen Anwendung, siehe Einleitung) und maximieren die Lichtempfindlichkeit entsprechend in der Aufzeichnungssoftware. </li></ol></li><li> Überprüfen Beleuchtung in jeder Ansicht des Primärspiegels durch die Teilchendichte Differenz in jeder Ansicht des Teilers durch eine Live-Kamera beobachtet wird. Hinweis: Wenn mehrere Lichtquellen verwendet werden, um die Abfragevolumen zu beleuchten, wenn es wahrscheinlich ist in jeder Ansicht des Teilers Unterschiede haben. In diesem Experiment erhielten die beiden oberen sekundären Spiegel weniger Licht, weil die Beleuchtung von oben kommt. Die Verwendung eines Flachspiegel am Boden der Rinne kann helfen, die Lichtvariation zu reduzieren,über die Aussicht. </li><li> Schalten Sie die Hintergrundbeleuchtung in den Raum, bevor Sie 3D-PTV-Lichtquellen aus. </li><li> Stellen Sie die G &amp; B-Ebene der Kamera, um besser die Lichtstreuung von den Partikeln zu erfassen. Nehmen Sie mehrere kurze Sequenzen mit verschiedenen G &amp; B Ebenen und finden Sie den optimalen durch die Verteilung und Dichte der Partikelbahnen zu beobachten. Hinweis: in diesem Experiment war der Bereich von G &amp; B Level 0-500 und Schwarz (B) Ebene auf 500 gesetzt wurde, den Dimmer Lichtstreuung zu erhellen, während Verstärkung (G) wurde eingestellt Medium, 300, bis mäßig Bild verstärken Signale und vermeiden Sie das Bild über aufhellen. </li></ol> 4. Kalibrierung <ol><li> Legen Sie die Kalibrierungs in Untersuchungsvolumen vor Tracerpartikel Zugabe, und nehmen einige Kalibrierungsbilder. Verwenden Sie einen Dimmer Lichtquelle (zB LED - Blitzlicht) , um das Ziel zu beleuchten. </li><li> Teilen Sie die Kalibrierungsbild in vier unabhängige Teilbilder und eine Textdatei herzustellen, die die verweisenrenz Positionen der Zielmarken koordinieren. OpenPTV Software (http://www.openptv.net) wird hier für diesen Zweck verwendet. Hinweis: Weiterverarbeitung Benutzer identisch ist, eine mehrere Kamera-Set-up verwendet. </li><li> Klicken Sie auf &quot;Erstellen Kalibrierung &#39;Reiter den Kalibrierungsprozess zu starten, nachdem in der&#39; Cal &#39;Ordner der Software in Schritt 4.2 erhaltenen Bilder und die Textdatei zu speichern. </li><li> Klicken Sie auf die Registerkarte &quot;Bearbeiten Kalibrierungsparameter&quot; und wählen Sie die &#39;Kalibrierorientierung Parameter&#39; Register Vergrößerung, Drehwinkel und der Abstand zwischen der Mitte jeder geteilten Ansicht und den Ursprung des Kalibrierungsziel zu definieren. Hinweis: Die erste Zeile ist der Abstand vom Ursprung Kalibrierungsziel auf dem Kamerasensor in der x, y, z - Richtung. Die zweite Reihe zeigt die Winkel, in Radiant, um die x, y, z - Achsen. Als nächstes stellt ein 3 x 3 Daten, die die Rotationsmatrix. Dann werden die beiden folgenden Zeilen sind die Lochabstände der x- und <em&gt; y - Achse von der Bildmitte (mm) und Brennweite. Die letzte Zeile enthält die Position des Gerinne Glas in Bezug auf den Ursprung Ziel in der x, y, z - Richtung. </li><li> Klicken Sie auf &quot;Erkennung&quot; und &quot;Show anfängliche Vermutung&quot; zu untersuchen, dass die &quot;erraten&quot; Punkte mit den erfassten Zielpunkte abgestimmt sind. </li><li> Wiederholen Sie Schritt 4.4 für alle vier Ansichten, bis die &quot;Vermutung&quot; Punkte werden mit dem Satz von Kalibrierungsbildern ausgerichtet sind. </li><li> Klicken Sie auf &quot;Ausrichtung&quot;, um die Ausrichtung des Abfragevolumen zu rekonstruieren. Anmerkung: Die Kalibrierung kann durch Einstellen der Linsenverzerrung und affine Transformation verbessert werden. Nun wird das Untersuchungsvolumen kalibriert und bereit ist, Daten zu verarbeiten. Siehe Autor These 36 für eine zusätzliche Beschreibung der Kalibrierungsprozess. </li></ol> 5. Flow-Einstellung / Datenerfassung <ol><li> Schätzen Sie die maximale Menge an Partikeln in jeder Kameraansicht von der Framerate ein erfasstd maximale Strömungsgeschwindigkeit. In dieser Demonstration ist die Referenzgeschwindigkeit U ≈ 0,4 m / sec, ist die Bildfrequenz 550 Hz und ca. 4 x 4 x 4 cm 3 Abfragevolumen. Dies führte zu ~ 1.000 Partikel pro Frame. </li><li> Schalten Sie die Kamera mit den optimierten Einstellungen erhalten Sie in Schritt 3. </li><li> In Seeding Partikel und mehrere mittlere Verweilzeit warten, um den Fluss zu ermöglichen, einen stabilen Zustand zu erreichen. Fügen Sie mehr Partikel, wenn nötig, aber vermeiden Sie hohe Aussaatdichte, abgeschätzt im Schritt 5.1, die Unklarheiten führen kann. Anmerkung: In diesem Beispiel ~ 1,6 g 100 m versilberten keramische Hohlkugeln von 1,1 g / cm 3 Dichte werden als seeding für das fluide Medium (2 x 0,4 x 0,4 m 3). </li><li> Notieren Sie die gewünschte Anzahl von Fließbildern. Hinweis: In diesem Experiment wurden 9.000 Bilder bei 550 Hz wurden erfasst die Aufnahme-Software. Wiederholen Sie die Schritte 2,4-5,3, wenn die Kamera und / oder Ansicht Teiler bewegt wird (sogar eine leichte Bewegung kann stark Ergebnisse beeinflussen). </li></ol> 6. Datenverarbeitung (Via OpenPTV Software) <ol><li> Teilen Sie das RAW-Bild erhalten in Schritt 5.4 in vier unabhängige Teilbilder. </li><li> Klicken Sie auf &quot;Init / Neustart&quot; unter der Registerkarte &quot;Start&quot; Anfangsbilder von vier Ansichten zu laden. </li><li> Rechtsklick auf das &quot;Ausführen&quot; Verzeichnis und klicken Sie auf &quot;Hauptparameter&quot; zu steuern, Anzahl der Kameras, Brechungsindizes, die Partikelerkennung, Anzahl von Sequenzbildern, Beobachtungsvolumen und die Kriterien für Korrespondenzen. <ol><li> Definieren Sie die Anzahl der Kameras (Ansichten) für das Experiment unter der Registerkarte &quot;Allgemein&quot; verwendet. In diesem Experiment, stellen Sie die Anzahl der Kameras als 4. </li><li> Definieren Brechungsindizes entlang der Kamera-Ansicht auf der Registerkarte &quot;Refraktive Indizes&quot;. </li><li> Definieren Sie die minimalen und maximalen Anzahl von Pixelerkennung sowie Grauwertschwelle, die Anzahl der Partikeldetektion in allen vier Ansichten im Rahmen der &quot;Particle Anerkennung&quot; Register zu optimieren. Die minimalen und maximalen Anzahl von Pixel deSchutz und Grauschwelle bestimmen die Pixelgröße und Helligkeit für Partikeldetektion. Es beseitigt Lärm und Partikel aus dem Fokus. </li><li> Definieren Sie die Anzahl der Bilder zu verarbeiten unter &#39;Parameter für Sequenzverarbeitung&#39;. </li><li> Definieren Sie das Beobachtungsvolumen im Rahmen der &quot;Observation Volume &#39;Registerkarte. </li><li> Definieren Sie die Korrelation von Korrespondenzen unter den &quot;Kriterien für Korrespondenzen &#39;einschließlich der gesamten Band Parameter (mm) für Stereo-Matching. </li></ol></li><li> Klicken Sie auf &quot;Hochpassfilter&quot; unter der &quot;Preprocess &#39;Reiter. Dies verstärkt die Lichtstreuung von Partikeln in allen vier Ansichten. </li><li> Klicken Sie auf &quot;Partikeldetektion&quot; den Schwerpunkt der detektierten Partikel auf Subpixel-Ebene für alle vier Ansichten zu bestimmen. Wiederholen Sie die Schritte 6.2 und 6.3, bis die Anzahl der detektierten Teilchen ähnlich der erwarteten Anzahl der in Schritt berechneten Partikel 5.1. </li><li> Klicken Sie auf &quot;Korrespondenzen&quot; stereoskopischen corresponden zu etablierences in jeder Ansicht. Hinweis: Um die 3D-Position der detektierten Teilchen rekonstruieren, sollten Korrespondenzen mindestens aus drei Ansichten bestimmt werden. </li><li> Klicken Sie auf &quot;3D-Positionen &#39;nachzuweisenden Teilchen 3D-Position erhalten auf der Basis der Kalibrierung. </li><li> Klicken Sie auf &quot;Sequenz ohne Anzeige&quot; aus, den Prozess zu wiederholen Sie die Schritte 6,4-6,7 für alle Bildsequenzen. Hinweis: Dies ist ein für jedes Bild Set &#39;rt_is&#39; Datei erstellt eine Zusammenfassung der detektierten Partikel in dem Rahmen mit einem Tab-separierte Textdatei - Format enthält. </li><li> Rechtsklick auf das Verzeichnis &quot;Ausführen&quot; und klicken Sie auf &quot;Tracking - Parameter&quot; Parameter der Radius Kugel zu definieren (zB dvxmin und dvymin in mm / Rahmen), Kandidatenpartikel für die Verfolgung zu suchen. </li><li> Klicken Sie auf &quot;Tracking-ohne Anzeige&quot; Partikelidentifikation (ID) von rekonstruierten Teilchen in Schritt 6.7 erhalten zu definieren. Hinweis: Es korreliert eine Folge von benachbarten Rahmen zum Verfolgen eines Vierrahmen Predic Verwendungtor Prädiktor-Korrektor - Schema 24. Dieser Prozess erzeugt für jedes Bild eine Reihe ptv_is Datei , die Tracking - Informationen der detektierten Partikel im Rahmen enthält; Die ersten beiden Spalten zeigen die Partikel ID in dem vorherigen Rahmen und den nächsten Rahmen, respectively. </li><li> Klicken Sie auf &quot;Show Trajektorien&quot; Trajektorien in jede Kameraansicht sichtbar zu machen. </li></ol> 7. Post Processing (Optativ) Hinweis: Die Reichweite und die Art der Nachbearbeitung hängt von den individuellen Bedürfnissen und es ist daher anpassbar. Hier Basispunkt Berechnungen werden kurz als Beispiel beschrieben. <ol><li> Erhalten Sie Daten in Lagrangian Frame (via Matlab). <ol><li> Extrahieren Sie die 3D - Position der einzelnen Teilchen und die dazugehörige ID aus den ptv_is Dateien. Es ermöglicht detektierten Partikel unter Bildsequenzen verknüpft Trajektorien zu rekonstruieren. </li><li> Berechnen Geschwindigkeit und die Beschleunigung der Teilchen aus dem gegebenen Bildrate für jede Flugbahn.In dieser Demonstration werden die Geschwindigkeit und die Beschleunigung der Teilchen durch Tiefpassfilterung des Positionssignals mit einem beweglichen kubischen Spline 34, 37 berechnet. </li><li> Machen Sie eine Struktur Array-Format mit Feldern mit 3D-Positionen, 3D-Geschwindigkeiten, 3D-Beschleunigungen und Zeitstempel sowie Bahn ID jeder Bahn. In diesem Datenformat stellt die Länge der Struktur Array Anzahl von Trajektorien. </li></ol></li><li> Erhalten Sie Daten in Eulersche Frame (via Matlab). <ol><li> Wandeln Sie die Struktur Array (Schritt 7.1.3) zu einer zeitlichen man den Zeitstempel jedes Teilchens mit. Dies schafft eine ähnliche Struktur struct Array in Schritt 7.1.3, aber die Länge der Struktur Array stellt nun die Rahmennummern, die 9000 in diesem Experiment ist. </li><li> Interpoliert die zeitliche struct Array in ein dreidimensionales Gitter für jeden Zeitrahmen Momentangeschwindigkeitsfelder in Eulerian Koordinaten zu erhalten. In dieser Demonstration der Griddata Spaßction in Matlab wird verwendet, um die Interpolation durchzuführen. </li></ol></li></ol>

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Part I: visualization and tracking algorithms.</a> Exp Fluids. 23, 472-482 (1997).</li><li>Biferale, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Lagrangian+structure+functions+in+turbulence:+A+quantitative+comparison+between+experiment+and+direct+numerical+simulation.">Lagrangian structure functions in turbulence: A quantitative comparison between experiment and direct numerical simulation.</a> Phys Fluids. 20, 065103 (2008).</li><li>L&#252;thi, B., Tsinober, A., Kinzelbach, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Lagrangian+measurement+of+vorticity+dynamics+in+turbulent+flow.">Lagrangian measurement of vorticity dynamics in turbulent flow.</a> J Fluid mech. 528, 87-118 (2005).</li><li>Hoyer, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=3d+scanning+particle+tracking+velocimetry.">3d scanning particle tracking velocimetry.</a> Exp Fluids. 39, 923-934 (2005).</li><li>Kim, J. -. 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Die Autoren erklären, dass sie keine finanziellen Interesse haben.

<html> 3D-PTV hat ein großes Potenzial , die komplexe Physik von einer Vielzahl von turbulenten Strömungen wie groß angelegte turbulenten Bewegungen in der unteren Atmosphäre 25, Raumluftverteilung 26 oder pulsierender Strömungen in Aorten - Topologie 28 unter vielen anderen zu entwirren. ein Verständnis der Vorteile und Einschränkungen jedoch sowie Erfahrung ist wichtig, das Potential zu maximieren. Versuch und Irrtum Vorversuche und erschöpfende Iterationen für optimale Einstel...

Turbulente Strahlströme sind allgegenwärtig in technischen Anwendungen. Detaillierte Charakterisierung solcher Ströme ist entscheidend in einem breiten Spektrum von praktischen Problemen die sich vom großen Umweltentladungssysteme elektronische Mikromaßstab Geräte. 4 - Wegen seiner Auswirkungen auf eine Reihe von breiten Anwendungen, Strahlströme sind in der Tiefe 1 untersucht worden. Mehrere experimentelle Techniken, 4 einschließlich Hitzdrahtanemometrie - 8, Laser - Doppler - Anemometrie (LDA) 4, 9 - 12 und Particle Image Velocimetry (PIV) 12 bis 16, wurden verwendet , in einem weiten Bereich zu charakterisieren Strahl der Reynolds - Zahlen fließt und Grenze Bedingungen. Kürzlich wurden einige Untersuchungen durchgeführt worden , um die turbulente / nicht turbulenten Grenzfläche von Düsen 17 fließt, 18 zu studieren 3D-PTV verwenden. 3D-PTV ist eine Technik besonders geeignet komplexer turbulenter fi beschreibenFelder aus einer anderen Perspektive. Es erlaubt die Rekonstruktion der Partikelbahnen innerhalb eines Volumens in einem Lagrangeschen Referenzrahmen Multi-View-Stereos verwenden. Die Technik wurde erstmals von Chang 19 und weiter entwickelt von Racca und Dewey 20 eingeführt. 24 - Seitdem sind viele Verbesserungen auf dem 3D-PTV - Algorithmus und Versuchsaufbau 21 hergestellt. Mit diesen Leistungen und früheren Arbeiten hat sich das System erfolgreich 28 verschiedene Fluid Phänomene zu untersuchen, wie groß angelegte Flüssigkeitsbewegung in einer Domäne von 4 mx 2 mx 2 m 25, Innenluftstrom Feld 26, pulsierend fließt 27 und Aorten - Blutfluss verwendet worden . Das Arbeitsprinzip einer Messung 3D-PTV besteht aus Datenerfassungssystem Set-up, Aufnahme / Vorverarbeitung, Kalibrierung, 3D Korrespondenzen, zeitliche Verfolgung und Nachbearbeitung. Eine genaue Kalibrierung ermöglicht eine genaue Erfassung der Partikelpositions. Die Entsprechung der erfaßten Partikel in mehr als drei Bildansichten ermöglicht die Rekonstruktion eines 3D-Partikelposition auf der epipolaren Geometrie basiert. Eine Verknüpfung von aufeinanderfolgenden Bildrahmen bewirken eine zeitliche Verfolgung, die die Teilchenbahnen s (t) definiert. Optimierung des 3D-PTV-System ist wesentlich, um die Wahrscheinlichkeit von Mehrpartikel Verfolgbarkeit zu maximieren. Erster Schritt der Optimierung ist eine geeignete Datenerfassungssystem mit Hochgeschwindigkeitskameras, die Beleuchtungsquelle und Merkmale der Aussaat Teilchen zu erwerben. Die Auflösung der Kamera zusammen mit der Größe des Abfragevolumen definiert die Pixelgröße und damit die erforderliche seeding Partikelgröße, die größer als ein einzelnes Pixel sein sollte. Die Zentroide der detektierten Partikel werden mit Subpixel-Genauigkeit geschätzt , indem die durchschnittliche Position der Partikel Pixel durch Helligkeits 21 gewichtet nehmen. Die Bildrate der Kamera ist eng ASSOCIATed mit Reynolds-Zahl und die Fähigkeit detektierten Partikel zu verknüpfen. Eine höhere Bildrate ermöglicht eine schnellere Strömungen Lösung oder eine größere Anzahl von Teilchen, da die Verfolgung schwieriger wird, wenn die mittlere Verschiebung zwischen den Bildern die mittlere Trennung der Partikel übersteigt. Verschlusszeit, Blende und Empfindlichkeit sind drei Faktoren bei der Bildaufnahme zu betrachten. Verschlusszeit sollte schnell genug sein, um ein Teilchen zu minimieren Unschärfe, die Unsicherheit der Partikelschwerpunktposition reduziert. Kamerablende sollte die Tiefe des Feldes des Abfragevolumen eingestellt werden, um die Wahrscheinlichkeit des Erfassens Teilchen außerhalb des Volumens zu reduzieren. Da die maximale Empfindlichkeit der Kamera befestigt ist, wie die Rahmenrate zunimmt, erforderlich, die notwendige Licht um die Partikel zu beleuchten entsprechend erhöhen sollte. Im Gegensatz PIV, komplexe Optik-Einstellungen und Hochleistungslaser nicht streng in 3D-PTV erforderlich, solange die Lichtquelle ausreichend scattered von den Markierungspartikeln auf die Kamera. Kontinuierliche LED oder Halogenleuchten sind gute kostengünstige Möglichkeiten, die die Notwendigkeit der Synchronisation 21 umgehen. In der 3D-PTV, wie andere optische Strömungsmessverfahren, Tracerpartikelgeschwindigkeit wird angenommen , dass die lokale momentane Strömungsgeschwindigkeit 29 zu sein. Dies ist jedoch nur dann der Fall für die ideale Tracer von null Durchmesser und Trägheit; Markierungspartikel sollten von einer Kamera erfasst groß genug sein werden. Die Genauigkeit einer endlichen Teilchen kann durch die Stokes - Zahl S t bestimmt werden, dh das Verhältnis der Relaxationszeit Skala von Teilchen und der Zeitskala von turbulenten Strukturen von Interesse. In der Regel sollten S t wesentlich kleiner als 1 ist S t ≤0.1 Flussverfolgung Fehler liegen unter 1% 30. In eingehenden kann Diskussion in Mei et al gefunden werden . 29 - 31 </sup&gt;. Empfohlene Partikelgröße für ein 3D-PTV Experiment variiert in Abhängigkeit von der Lichtquelle und die Empfindlichkeit der Kamera abhängig. Mit Halogen oder LED - Leuchten als Beleuchtungsquellen, relativ größere Partikel verwendet werden (zB 50-200 &amp; mgr; m) 32, während kleinere Partikel (zB 1-50 &amp; mgr; m) 33, 34 können mit einem Hochleistungslaser verwendet werden (zB 80-100 Watt CW-Laser). Partikel mit hoher Reflektivität für eine gegebene Wellenlänge Licht, wie Silber unter Halogenlicht beschichtet ist, kann ihre Spuren in ein Bild zu verstärken. Die Aussaatdichte ist ein weiterer wichtiger Parameter für eine erfolgreiche 3D-PTV-Messung. Nur wenige Partikel führen zu geringen Anzahl von Bahnen, während eine übermäßige Anzahl von Partikeln Zweideutigkeiten führen Korrespondenzen bei der Einrichtung und Verfolgung. Mehrdeutigkeiten bei der Festlegung Korrespondenzen sind überlappende Partikel und mehrere Kandidaten entlang der definierten epipolaren Linie zu erkennen. In der Verfolgungsprozeß, die Mehrdeutigkeit aufgrund einer hohen seedin<html> g Dichte wird aufgrund der relativ kurzen mittleren Abstand von Teilchen auftrat. Zweite Schritt ist, die optimalen Einstellungen in Aufzeichnungs- / Vorverarbeitung der Bildqualität zu verbessern. Fotoeinstellungen, wie Gain &amp; Schwarzpegel (G &amp; B), eine wichtige Rolle spielen, um die Bildqualität zu optimieren. Schwarz-Ebene definiert im dunkelsten Teil eines Bildes die Helligkeit, während Verstärkung der Helligkeit eines Bildes verstärkt. Leichte Abweichungen der G &amp; B Ebenen können erheblich die Wahrscheinlichkeit der Rückverfolgbarkeit auswirken. In der Tat kann hohe G &amp; B ein Bild über aufhellen und schließlich den Kamerasensor beschädigen. Um dies zu verdeutlichen, ist der Einfluss von G &amp; B Niveaus auf die Strömungs Rekonstruktion auch in diesem Artikel untersucht. In der Vor-Verarbeitungsschritt werden die Bilder mit einem Hochpassfilter gefiltert, um Streulicht von Partikeln betonen. Die Pixelgröße und Graustufen angepasst, um die Partikeldetektion innerhalb der Abfragevolumen zu maximieren. t &quot;&gt; Dritter Schritt der Optimierung ist eine exakte Kalibrierung der stereoskopischen Bildverarbeitung, die auf epipolaren Geometrie basiert, Kameraparameter (Brennweite, Hauptpunkt und Verzerrungskoeffizienten), und der Brechungsindex ändert. Dieser Vorgang ist wichtig, die 3D zu minimieren Rekonstruktionsfehler der Bezugszielpunkte. Epipolargeometrie verwendet relativen Abstände (zwischen Kamera und Abfragevolumen) und Neigungswinkel von dem Zielbild. Brechungsindexänderungen entlang der Kameraansicht durch die Abfragevolumen berücksichtigt werden kann, basierend auf dem Verfahren der Massen et al. 21. In diesem Experiment wurde ein 3D treppenartige Struktur mit regelmäßig verteilten Zielpunkte wird als Target verwendet. In einem Experiment 3D-PTV, obwohl nur zwei Bilder , die eine 3D - Partikel Position zu bestimmen , benötigt werden , in der Regel sind mehrere Kameras verwendet 21 Zweideutigkeiten zu reduzieren. Eine Alternative zu teuren Systemen mit mehreren High-Speed-Kameras ist die view splitter, vorgeschlagen von Hoyer et al. 35 für den Einsatz von 3D-PTV und kürzlich angewendet , indem Gulean et al. 28 für die biomedizinische Anwendungen. Der Blick Teiler besteht aus einem pyramidenförmigen Spiegel (hereon Primärspiegel) und vier verstellbare Spiegel (hereon Sekundärspiegel). In dieser Arbeit wird ein Vier-view Teiler und eine einzige Kamera verwendet, um die stereoskopische Abbildung von vier Kameras zu imitieren. Das System wird verwendet , um den Zwischenströmungsfeld eines Rohrstrahl mit einem Durchmesser, d h = 1 cm und Re ≈ 7,000 von einem Lagrangian und Eulerian Rahmen bei etwa 14,5-18,5 Durchmesser stromabwärts von der Strahl Ursprung zu charakterisieren.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="749">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:223px;">ImageOps</td>
			<td style="width:119px;">CAMMC4082</td>
			<td style="width:407px;">High-speed camera</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:223px;">ImageOps</td>
			<td style="width:119px;">FBD-4XCXP6</td>
			<td>Frame Grabber</td>
		</tr>
		<tr height="24">
			<td height="24" style="height:24px;width:223px;">Potters Industries LLC</td>
			<td style="width:119px;">AG-SL150-30-TRD</td>
			<td>Seeding Paritcles</td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:223px;">Upstate Technical Equipment CO.,INC</td>
			<td style="width:119px;">MISNOR-STP-6-S-CL</td>
			<td>Camera appliation</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:223px;">Photrack AG</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Customized part and necessary if performing 3D-PTV with one camera</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:223px;">General Electrics&#160;</td>
			<td style="width:119px;">23719</td>
			<td>Light source</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:223px;">OpenPTV(http://www.openptv.net)</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Open source particle tracking software (Note: available as a service for anyone who wants to use it without all the installation mess or computer power availability problems).</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

three-dimensional particle tracking velocimetry for turbulence applications: case of a jet flow

3D-PTV ist eine quantitative Durchflussmesstechnik, die die Lagrangian Pfade eines Satzes von Teilchen, die in drei Dimensionen unter Verwendung von stereoskopischen Aufzeichnung von Bildsequenzen zu verfolgen soll. Die grundlegenden Komponenten, Funktionen, Einschränkungen und Tipps zur Optimierung eines 3D-PTV-Topologie, bestehend aus einer Hochgeschwindigkeitskamera mit einem Vier-View-Splitter werden beschrieben und in diesem Artikel beschrieben. Die Technik ist mit dem Zwischenströmungsfeld angelegt (5 &lt;x / d &lt;25) eines kreisförmigen Strahles am Re ≈ 7.000. Lagrangian Strömungsmerkmale und Turbulenz Mengen in einem Eulerian Rahmen sind um zehn Durchmessern geschätzt nach dem Strahl Ursprung und an verschiedenen radialen Abständen von der Düsenkern. Lagrangian Eigenschaften umfassen Trajektorie, die Geschwindigkeit und Beschleunigung der ausgewählten Partikel sowie Krümmung des Strömungsweges, der von der Frenet-Serret Gleichung erhalten werden. Die Einschätzung der 3D-Geschwindigkeit und Turbulenz Felder rund um die Strahlkernachse in einer Querebene in zehn gelegenDurchmesser des Strahls stromabwärts mit der Literatur, und das Leistungsspektrum der großen Strömungsgeschwindigkeitsbewegungen an verschiedenen radialen Abständen von der Strahlkern verglichen.

Ein Foto und eine schematische Darstellung der Einrichtung sind in den Abbildungen 1 und 2 dargestellt. Das Kalibrierungsziel reflektierten Bezugsmarkierungen auf der Ansicht Eiler und 3D Kalibrierungs Rekonstruktion dargestellt sind in Figur 3. Die RMS der anerkannten Kalibrierungsziele beträgt 7,3 &amp; mgr; m, 5,7 &amp; mgr; m und 141,7 &amp; mgr; m in der Strömungsrichtung x, y Spannweiten und Tief...

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Three-dimensional Particle Tracking Velocimetry for Turbulence Applications: Case of a Jet Flow

Eine dreidimensionale Particle Tracking Velocimetry (3D-PTV-System) auf der Basis einer Hochgeschwindigkeitskamera mit einem Vier-view Teiler wird hier beschrieben. Die Technik wird in der Nähe von zehn Durchmessern stromabwärts bei Reynolds - Zahl Re ≈ 7,000 auf einen Strahlstrom von einem kreisförmigen Rohr aufgebracht.

Dreidimensionale Particle Tracking Velocimetry für Turbulence Anwendungen: Fall eines Jet Fluss

3D-PTV is a quantitative flow measurement technique that aims to track the Lagrangian paths of a set of particles in three dimensions using stereoscopic ...

three-dimensional-particle-tracking-velocimetry-for-turbulence

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Flow in Pipes

Motion in Two or Three Dimensions

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12.1K Aufrufe.  University of Illinois at Urbana-Champaign.  Eine dreidimensionale Particle Tracking Velocimetry (3D-PTV-System) auf der Basis einer Hochgeschwindigkeitskamera mit einem Vier-view Teiler wird hier beschrieben. Die Technik wird in der Nähe von zehn Durchmessern stromabwärts bei Reynolds - Zahl Re ≈ 7,000 auf einen Strahlstrom von einem kreisförmigen Rohr aufgebracht. 

Serie: Three-dimensional Particle Tracking Velocimetry for Turbulence Applications: Case of a Jet Flow

Echo Particle Image Velocimetry

The transport of mass, momentum, and energy in fluid flows is ultimately determined by spatiotemporal distributions of the fluid velocity field.1 Consequently, a prerequisite for understanding, predicting, and controlling fluid flows is the capability to measure the velocity field with adequate spatial and temporal resolution.2 For velocity measurements in optically opaque fluids or through optically opaque geometries, echo particle image velocimetry (EPIV) is an attractive diagnostic technique to generate "instantaneous" two-dimensional fields of velocity.3,4,5,6 In this paper, the operating protocol for an EPIV system built by integrating a commercial medical ultrasound machine7 with a PC running commercial particle image velocimetry (PIV) software8 is described, and validation measurements in Hagen-Poiseuille (i.e., laminar pipe) flow are reported.
For the EPIV measurements, a phased array probe connected to the medical ultrasound machine is used to generate a two-dimensional ultrasound image by pulsing the piezoelectric probe elements at different times. Each probe element transmits an ultrasound pulse into the fluid, and tracer particles in the fluid (either naturally occurring or seeded) reflect ultrasound echoes back to the probe where they are recorded. The amplitude of the reflected ultrasound waves and their time delay relative to transmission are used to create what is known as B-mode (brightness mode) two-dimensional ultrasound images. Specifically, the time delay is used to determine the position of the scatterer in the fluid and the amplitude is used to assign intensity to the scatterer. The time required to obtain a single B-mode image, t, is determined by the time it take to pulse all the elements of the phased array probe. For acquiring multiple B-mode images, the frame rate of the system in frames per second (fps) = 1/&delta;t. (See 9 for a review of ultrasound imaging.)
For a typical EPIV experiment, the frame rate is between 20-60 fps, depending on flow conditions, and 100-1000 B-mode images of the spatial distribution of the tracer particles in the flow are acquired. Once acquired, the B-mode ultrasound images are transmitted via an ethernet connection to the PC running the PIV commercial software. Using the PIV software, tracer particle displacement fields, D(x,y)[pixels], (where x and y denote horizontal and vertical spatial position in the ultrasound image, respectively) are acquired by applying cross correlation algorithms to successive ultrasound B-mode images.10 The velocity fields, u(x,y)[m/s], are determined from the displacements fields, knowing the time step between image pairs, &Delta;T[s], and the image magnification, M[meter/pixel], i.e., u(x,y) = MD(x,y)/&Delta;T. The time step between images &Delta;T = 1/fps + D(x,y)/B, where B[pixels/s] is the time it takes for the ultrasound probe to sweep across the image width. In the present study, M = 77[&mu;m/pixel], fps = 49.5[1/s], and B = 25,047[pixels/s]. Once acquired, the velocity fields can be analyzed to compute flow quantities of interest.

An echo particle image velocimetry (EPIV) system capable of acquiring two-dimensional fields of velocity in optically opaque fluids or through optically opaque geometries is described, and validation measurements in pipe flow are reported.

The transport of mass, momentum, and energy in fluid flows is ultimately determined by spatiotemporal distributions of the fluid velocity field.1 ...

Forschung

Ingenieurwesen

Process of Making Three-dimensional Microstructures using Vaporization of a Sacrificial Component

Vascular structures in natural systems are able to provide high mass transport through high surface areas and optimized structure. Few synthetic material fabrication techniques are able to mimic the complexity of these structures while maintaining scalability. The Vaporization of a Sacrificial Component (VaSC) process is able to do so. This process uses sacrificial fibers as a template to form hollow, cylindrical microchannels embedded within a matrix. Tin (II) oxalate (SnOx) is embedded within poly(lactic) acid (PLA) fibers which facilitates the use of this process. The SnOx catalyzes the depolymerization of the PLA fibers at lower temperatures. The lactic acid monomers are gaseous at these temperatures and can be removed from the embedded matrix at temperatures that do not damage the matrix. Here we show a method for aligning these fibers using micromachined plates and a tensioning device to create complex patterns of three-dimensionally arrayed microchannels. The process allows the exploration of virtually any arrangement of fiber topologies and structures.

The Vaporization of a Sacrificial Component (VaSC) process is used to fabricate microvascular structures. This procedure uses sacrificial poly(lactic) acid fibers to form hollow microchannels with precise 3D geometric positioning provided by laser micromachined guide plates.

Verfahren zur Herstellung von dreidimensionalen Mikrostrukturen mit Verdampfung eines Opferbauteil

Vascular structures in natural systems are able to provide high mass transport through high surface areas and optimized structure. Few synthetic material ...

High-speed Particle Image Velocimetry Near Surfaces

Multi-dimensional and transient flows play a key role in many areas of science, engineering, and health sciences but are often not well understood. The complex nature of these flows may be studied using particle image velocimetry (PIV), a laser-based imaging technique for optically accessible flows. Though many forms of PIV exist that extend the technique beyond the original planar two-component velocity measurement capabilities, the basic PIV system consists of a light source (laser), a camera, tracer particles, and analysis algorithms. The imaging and recording parameters, the light source, and the algorithms are adjusted to optimize the recording for the flow of interest and obtain valid velocity data. 
Common PIV investigations measure two-component velocities in a plane at a few frames per second. However, recent developments in instrumentation have facilitated high-frame rate (&gt; 1 kHz) measurements capable of resolving transient flows with high temporal resolution. Therefore, high-frame rate measurements have enabled investigations on the evolution of the structure and dynamics of highly transient flows. These investigations play a critical role in understanding the fundamental physics of complex flows.
A detailed description for performing high-resolution, high-speed planar PIV to study a transient flow near the surface of a flat plate is presented here. Details for adjusting the parameter constraints such as image and recording properties, the laser sheet properties, and processing algorithms to adapt PIV for any flow of interest are included.

A procedure for studying transient flows near boundaries using high-resolution, high-speed particle image velocimetry (PIV) is described here. PIV is a non-intrusive measurement technique applicable to any optically accessible flow by optimizing several parameter constraints such as the image and recording properties, the laser sheet properties, and analysis algorithms.

High-Speed-Particle Image Velocimetry Nahe Surfaces

Multi-dimensional and transient flows play a key role in many areas of science, engineering, and health sciences but are often not well understood. The ...

Visualization of High Speed Liquid Jet Impaction on a Moving Surface

Two apparatuses for examining liquid jet impingement on a high-speed moving surface are described: an air cannon device (for examining surface speeds between 0 and 25 m/sec) and a spinning disk device (for examining surface speeds between 15 and 100 m/sec). The air cannon linear traverse is a pneumatic energy-powered system that is designed to accelerate a metal rail surface mounted on top of a wooden projectile. A pressurized cylinder fitted with a solenoid valve rapidly releases pressurized air into the barrel, forcing the projectile down the cannon barrel. The projectile travels beneath a spray nozzle, which impinges a liquid jet onto its metal upper surface, and the projectile then hits a stopping mechanism. A camera records the jet impingement, and a pressure transducer records the spray nozzle backpressure. The spinning disk set-up consists of a steel disk that reaches speeds of 500 to 3,000 rpm via a variable frequency drive (VFD) motor. A spray system similar to that of the air cannon generates a liquid jet that impinges onto the spinning disc, and cameras placed at several optical access points record the jet impingement. Video recordings of jet impingement processes are recorded and examined to determine whether the outcome of impingement is splash, splatter, or deposition. The apparatuses are the first that involve the high speed impingement of low-Reynolds-number liquid jets on high speed moving surfaces. In addition to its rail industry applications, the described technique may be used for technical and industrial purposes such as steelmaking and may be relevant to high-speed 3D printing.

Two experimental devices for examining liquid jet impingement on a high-speed moving surface are described: an air cannon device and a spinning disk device. The apparatuses are used to determine optimal approaches to the application of liquid friction modifier (LFM) onto rail tracks for top-of-rail friction control.

Visualisierung von High-Speed-Flüssigkeitsstrahl-Impaction auf einer sich bewegenden Oberfläche

Two apparatuses for examining liquid jet impingement on a high-speed moving surface are described: an air cannon device (for examining surface speeds ...

Characterization of Nanocrystal Size Distribution using Raman Spectroscopy with a Multi-particle Phonon Confinement Model

Analysis of the size distribution of nanocrystals is a critical requirement for the processing and optimization of their size-dependent properties. The common techniques used for the size analysis are transmission electron microscopy (TEM), X-ray diffraction (XRD) and photoluminescence spectroscopy (PL). These techniques, however, are not suitable for analyzing the nanocrystal size distribution in a fast, non-destructive and a reliable manner at the same time. Our aim in this work is to demonstrate that size distribution of semiconductor nanocrystals that are subject to size-dependent phonon confinement effects, can be quantitatively estimated in a non-destructive, fast and reliable manner using Raman spectroscopy. Moreover, mixed size distributions can be separately probed, and their respective volumetric ratios can be estimated using this technique. In order to analyze the size distribution, we have formulized an analytical expression of one-particle PCM and projected it onto a generic distribution function that will represent the size distribution of analyzed nanocrystal. As a model experiment, we have analyzed the size distribution of free-standing silicon nanocrystals (Si-NCs) with multi-modal size distributions. The estimated size distributions are in excellent agreement with TEM and PL results, revealing the reliability of our model.

We demonstrate how to determine the size distribution of semiconductor nanocrystals in a quantitative manner using Raman spectroscopy employing an analytically defined multi-particle phonon confinement model. Results obtained are in excellent agreement with the other size analysis techniques like transmission electron microscopy and photoluminescence spectroscopy.

Charakterisierung von Nanokristallgrößenverteilung mittels Raman-Spektroskopie mit einem Multi-Partikel Phonon Confinement Modell

Analysis of the size distribution of nanocrystals is a critical requirement for the processing and optimization of their size-dependent properties. The ...

Development of an Experimental Setup for the Measurement of the Coefficient of Restitution under Vacuum Conditions

The Discrete Element Method is used for the simulation of particulate systems to describe and analyze them, to predict and afterwards optimize their behavior for single stages of a process or even an entire process. For the simulation with occurring particle-particle and particle-wall contacts, the value of the coefficient of restitution is required. It can be determined experimentally. The coefficient of restitution depends on several parameters like the impact velocity. Especially for fine particles the impact velocity depends on the air pressure and under atmospheric pressure high impact velocities cannot be reached. For this, a new experimental setup for free-fall tests under vacuum conditions is developed. The coefficient of restitution is determined with the impact and rebound velocity which are detected by a high-speed camera. To not hinder the view, the vacuum chamber is made of glass. Also a new release mechanism to drop one single particle under vacuum conditions is constructed. Due to that, all properties of the particle can be characterized beforehand.

The coefficient of restitution is a parameter that describes the loss of kinetic energy during collision. Here, a free-fall setup under vacuum conditions is developed to be able to determine the coefficient of restitution parameter for particles in micrometer range with high impact velocities.

Entwicklung eines Versuchsaufbau zur Messung des Restitutionskoeffizienten unter Vakuumbedingungen

The Discrete Element Method is used for the simulation of particulate systems to describe and analyze them, to predict and afterwards optimize their ...

Methods for Measuring the Orientation and Rotation Rate of 3D-printed Particles in Turbulence

Experimental methods are presented for measuring the rotational and translational motion of anisotropic particles in turbulent fluid flows. 3D printing technology is used to fabricate particles with slender arms connected at a common center. Shapes explored are crosses (two perpendicular rods), jacks (three perpendicular rods), triads (three rods in triangular planar symmetry), and tetrads (four arms in tetrahedral symmetry). Methods for producing on the order of 10,000 fluorescently dyed particles are described. Time-resolved measurements of their orientation and solid-body rotation rate are obtained from four synchronized videos of their motion in a turbulent flow between oscillating grids with R&#955; = 91. In this relatively low-Reynolds number flow, the advected particles are small enough that they approximate ellipsoidal tracer particles. We present results of time-resolved 3D trajectories of position and orientation of the particles as well as measurements of their rotation rates.

We use 3D printing to fabricate anisotropic particles in the shapes of jacks, crosses, tetrads, and triads, whose alignments and rotations in turbulent fluid flow can be measured from multiple simultaneous video images.

Verfahren zur Messung der Neigung und Drehrate von 3D-gedruckten Particles in Turbulence

Experimental methods are presented for measuring the rotational and translational motion of anisotropic particles in turbulent fluid flows. 3D printing ...

Using Synchrotron Radiation Microtomography to Investigate Multi-scale Three-dimensional Microelectronic Packages

Synchrotron radiation micro-tomography (SR&#181;T) is a non-destructive three-dimensional (3D) imaging technique that offers high flux for fast data acquisition times with high spatial resolution. In the electronics industry there is serious interest in performing failure analysis on 3D microelectronic packages, many which contain multiple levels of high-density interconnections. Often in tomography there is a trade-off between image resolution and the volume of a sample that can be imaged. This inverse relationship limits the usefulness of conventional computed tomography (CT) systems since a microelectronic package is often large in cross sectional area 100-3,600 mm2, but has important features on the micron scale. The micro-tomography beamline at the Advanced Light Source (ALS), in Berkeley, CA USA, has a setup which is adaptable and can be tailored to a sample&#39;s properties, i.e., density, thickness, etc., with a maximum allowable cross-section of 36 x 36 mm. This setup also has the option of being either monochromatic in the energy range ~7-43 keV or operating with maximum flux in white light mode using a polychromatic beam. Presented here are details of the experimental steps taken to image an entire 16 x 16 mm system within a package, in order to obtain 3D images of the system with a spatial resolution of 8.7 &#181;m all within a scan time of less than 3 min. Also shown are results from packages scanned in different orientations and a sectioned package for higher resolution imaging. In contrast a conventional CT system would take hours to record data with potentially poorer resolution. Indeed, the ratio of field-of-view to throughput time is much higher when using the synchrotron radiation tomography setup. The description below of the experimental setup can be implemented and adapted for use with many other multi-materials.

For this study synchrotron radiation micro-tomography, a non-destructive three-dimensional imaging technique, is employed to investigate an entire microelectronic package with a cross-sectional area of 16 x 16 mm. Due to the synchrotron&#39;s high flux and brightness the sample was imaged in just 3 min&#160;with an 8.7 &#181;m spatial resolution.

Mit Synchrotronstrahlung Mikrotomographie Mehrskalige Dreidimensionale Mikroelektronische Bauteile zur Untersuchung

Synchrotron radiation micro-tomography (SR&#181;T) is a non-destructive three-dimensional (3D) imaging technique that offers high flux for fast data ...

Three-Dimensional Ultrasonic Needle Tip Tracking with a Fiber-Optic Ultrasound Receiver

Ultrasound is frequently used for guiding minimally invasive procedures, but visualizing medical devices is often challenging with this imaging modality. When visualization is lost, the medical device can cause trauma to critical tissue structures. Here, a method to track the needle tip during ultrasound image-guided procedures is presented. This method involves the use of a fiber-optic ultrasound receiver that is affixed within the cannula of a medical needle to communicate ultrasonically with the external ultrasound probe. This custom probe comprises a central transducer element array and side element arrays. In addition to conventional two-dimensional (2D) B-mode ultrasound imaging provided by the central array, three-dimensional (3D) needle tip tracking is provided by the side arrays. For B-mode ultrasound imaging, a standard transmit-receive sequence with electronic beamforming is performed. For ultrasonic tracking, Golay-coded ultrasound transmissions from the 4 side arrays are received by the hydrophone sensor, and subsequently the received signals are decoded to identify the needle tip&#39;s spatial location with respect to the ultrasound imaging probe. As a preliminary validation of this method, insertions of the needle/hydrophone pair were performed in clinically realistic contexts. This novel ultrasound imaging/tracking method is compatible with current clinical workflow, and it provides reliable device tracking during in-plane and out-of-plane needle insertions.

Accurate and efficient visualization of invasive medical devices is extremely important in many ultrasound-guided minimally invasive procedures. Here, a method for localizing the spatial position of a needle tip relative to the ultrasound imaging probe is presented.

Dreidimensionale Ultraschall Nadel Tipp Tracking mit einem Glasfaser-Ultraschall-Empfänger

Ultrasound is frequently used for guiding minimally invasive procedures, but visualizing medical devices is often challenging with this imaging modality. ...

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.

Gleichzeitige Messung von Turbulenzen und Partikel-Kinematik mit bildgebenden Verfahren

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