Nos gustaría dar las gracias a NSF subvención CMMI # 1126862 para financiar el equipamiento y el desarrollo de los algoritmos de apertura sintética en BYU, en la casa de Laboratorio Independiente de Investigación (ILIR) fondos (controlado por el Dr. Tony Ruffa) para financiar el equipamiento y desarrollo en NUWC Newport, y NIH / NIDCD R01DC009616 subvención para la financiación SLT, DJD y JRN y datos relacionados con los experimentos de las cuerdas vocales y de la Universidad de Erlangen Escuela de Posgrado en Tecnologías Avanzadas Ópticas (SAOT) para el apoyo parcial de SLT. Por último, el Rocky Mountain Consorcio Espacial de la NASA subvención para la financiación JRN.

1. 3D Campo de Luz de configuración de imagen <ol><li> Comience por determinar el tamaño del volumen de medición, así como la resolución temporal y espacial requerida para investigar el experimento de flujo de fluido que está siendo estudiado. </li><li> Estimar la densidad óptica que estará presente en el experimento con el fin de determinar el número de cámaras requeridas para generar imágenes reorientado con buena relación señal-ruido (SNR) 1, 2 (por ejemplo, para PIV de calcular las partículas por píxel). Para el experimento SAPIV 3D con los pliegues vocales sintéticos presentados en la presente memoria, se utiliza 8 cámaras y esperar para lograr una densidad de siembra de 0.05-0.1 partículas por píxel (ppp). Este número aumenta al aumentar el número de cámara con rendimientos decrecientes alcanzado alrededor de 13 cámaras, el SNR disminuye rápidamente por debajo de 5 cámaras. </li><li> Montar las cámaras en una configuración de la matriz en una estructura de tal manera que cada cámara se puede ver el volumen de medición de puntos de vista diferentes.</li><li> Conecte las cámaras a un ordenador central para la captura de datos y visualización. </li><li> Seleccione objetivos con distancias focales apropiados para la ampliación deseada y ópticos distancias de trabajo. Típicamente, el mismo tipo de lente de longitud focal fija está montado en cada cámara, para generar un aumento similar en cada imagen. </li><li> Coloque un objeto visual (tal como una rejilla de calibración) en el centro del volumen de medición. </li><li> Uso de la imagen desde la cámara central de la matriz como una referencia, mover el marco de la cámara matriz completa más cerca o más lejos de la medición de volumen para alcanzar el aumento deseado. </li><li> A continuación, separar las cámaras restantes en la matriz. Espaciado de las cámaras más separados el uno del otro mejora la resolución espacial en la dimensión de profundidad en el costo de la profundidad total resoluble 1. Nota: se utiliza para referirse a la profundidad de la dimensión Z, que es positiva hacia las cámaras (véase la Figura 1). La relación de profundidad en el-Avión resolución viene dada aproximadamente por <img alt="Ecuación 1" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1.jpg" /> , Donde Z es la profundidad en el volumen, o s es la distancia de las cámaras a la parte delantera del volumen, y D es la relación de espaciamiento cámara a s o. </li><li> Ángulo de todas las cámaras de tal manera que el objetivo visual en el centro del volumen de medición está aproximadamente centrado en cada imagen de la cámara. </li><li> Con las aberturas completamente abiertas sobre cada lente de la cámara, se centran cada cámara en el objetivo visual. </li><li> Colocar un objeto de calibración en la parte posterior del volumen de medición. Asegúrese de que el objetivo está en la vista de cada cámara, y si no es así, entonces la distancia entre las cámaras y el volumen de medición y / o separación de cámara necesidades de ajuste (pasos 1.7 a 1.8). </li><li> Cierre la abertura de cada cámara hasta que el objetivo esté enfocado en cada cámara. </li><li> Repita los pasos 1.11-1.12 con el objetivo en tél delante del volumen de medición. El objetivo de calibración debe ser similar a la figura 2 después de cada cámara se ajusta. </li></ol> 2. Volumen de configuración Iluminación <ol><li> Determinar el método apropiado para la iluminación del volumen de medición basado en el método de medición específico que está siendo aplicado al campo de flujo. Para velocimetría de imagen de partículas (PIV) un volumen de láser se utiliza. </li><li> Seleccionar un láser con una frecuencia de pulso que se puede conseguir la resolución deseada temporal de la medición. El láser puede ser de una sola pulsaron durante resuelta en el tiempo o doble pulsaron durante marco horcajadas 3. </li><li> Utilizar lentes ópticas para formar el haz láser en un volumen de luz que cubre el volumen de medición. </li><li> Semilla del volumen con partículas trazadoras adecuados para las mediciones de PIV 3. La concentración de partículas en el fluido debe ser lo suficientemente grande como para conseguir la resolución espacial deseada, pero no tan grande como para reducir la SNR enSA reorientado las imágenes por debajo de un nivel aceptable. Referencia 1 contiene un estudio detallado de la densidad de siembra alcanzable, pero como regla general, una densidad de imagen de 0.05-0.15 partículas por pixel (ppp) es adecuada para la mayoría de los experimentos con 8 o más cámaras. Para un número fijo de cámaras, las partículas por pixeles disminuye para las grandes dimensiones de volumen de profundidad. </li></ol> 3. Calibración de la cámara de matriz <ol><li> La calibración requiere la captura de una serie de imágenes en cada cámara con un objetivo de calibración (por ejemplo, una cuadrícula de tablero de ajedrez, véase la figura 2) en varias ubicaciones en todo el volumen de medición. En primer lugar, elegir entre dos tipos de calibración: o bien una cámara multi-método de auto-calibración o imágenes de un destino de calibración que se conoce con precisión mueve a través del campo de interés. </li><li> Establecer un sistema de coordenadas de referencia en el volumen de medición. Este sistema de coordenadas se elige a menudo de una manera que es f relevanteo el experimento (por ejemplo, alineada con el eje de un cilindro, con origen en el borde de ataque de una placa plana, etc). Aquí hemos elegido para colocar nuestras redes en el plano XY alineados en puntos a lo largo del eje Z (Figura 1). </li><li> Si se utiliza una cámara multi-auto-calibración algoritmo 4, 5 los lugares de destino de calibración puede ser aleatorio, a excepción de una ubicación que se encuentra precisamente en el sistema de coordenadas de referencia. La ubicación de los puntos de calibración en este objetivo localizado con precisión debe ser conocida con alta precisión. En cada cámara, capturar una imagen de la diana en cada ubicación similar a la Figura 2. </li><li> Si no se utiliza una cámara multi-auto-calibración algoritmo, entonces el patrón de calibración debe ser precisamente colocados en varias ubicaciones en el volumen de medición de tal manera que la orientación del objetivo en el sistema de coordenadas de referencia se conoce con gran precisión. En cada cámara, capturar una imagen de la diana en cada ubicación.</li><li> Identificar los puntos sobre el objetivo en cada cámara para cada imagen. Para la auto-calibración, las correspondencias imagen punto a través de todas las cámaras se requieren 5, pero explícita referencia a la imagen de punto correspondencias sólo son necesarios para los puntos generados por el objetivo localizado con precisión. Para el método de calibración precisamente atravesado, explícitas referencia a la imagen correspondencias de puntos son necesarios para todos los puntos en todas las cámaras. </li><li> Aplicar el algoritmo de calibración elegida para calibrar todas las cámaras. Aquí se ha optado por utilizar una cámara multi-auto-calibración algoritmo 4, 5 (de código abierto <a href="http://cmp.felk.cvut.cz/~svoboda/SelfCal/" target="_blank">http://cmp.felk.cvut.cz/ ~ svoboda / SelfCal /</a> ) y las ubicaciones de las cámaras resultantes relativas a los planos de interés son se muestra en la Figura 3. </li></ol> 4. Temporización, disparo y Recolección de Datos <ol><li> Cuantitativo, con resolución temporal de imágenes campo de luz requiere que todos los cameras y fuentes de iluminación que se sincronizan con precisión, a menudo a un evento experimental relevante. </li><li> Un generador de impulsos externo se utiliza para desencadenar las exposiciones de cámara y secuencias de iluminación. Programar las secuencias de temporización apropiadas de impulsos en el generador de impulsos. Para el experimento de las cuerdas vocales, se utiliza una secuencia fotograma a horcajadas, en el que el láser es pulsado cerca del final de la exposición de la cámara cerca de uno y el comienzo de la siguiente 3. </li><li> Si la activación de un evento experimental, garantizar que una señal apropiada se genera y la entrada al generador de impulsos. </li><li> Si activación manual, tomar las medidas para activar el generador de impulsos. </li><li> Comenzar la captura de datos experimentales mediante el inicio de la captura de la cámara y la secuencia de iluminación a través del método elegido disparo. </li><li> Aunque suene trivial, al adquirir la gran cantidad de datos asociado a un multi-cámara de campo de luz de imágenes experimento una buena convención de nombres es crucial. Es útil considerar cómo los datos serán utilizados desde la captura hasta la última instancia en el desarrollo de la convención de nombres. </li></ol> 5. Reorientación de apertura sintética <ol><li> Ahora vamos a generar una pila 3D focal de imágenes para producir un volumen sintéticamente reorientado. En primer lugar, definir el espaciamiento entre planos focales y la profundidad reorientación global que se utilizan en el volumen reorientado <img alt="Ecuación 1" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1.jpg" /> 1, 7. Típicamente, el espaciado de plano focal se establece en la mitad de la resolución de profundidad y la profundidad total de reorientación se rige por la región en la que todos los campos de la cámara de visión se superponen. Los planos focales será perpendicular al eje Z del sistema de coordenadas de referencia. </li><li> Definir la escala a aplicar a las imágenes sobre la reproyección en el volumen de medición. La escala debe ser coherente con la magnificación de las imágenes en bruto con el fin de evitarsignificativo sobre-muestreo o sub-muestreo de las imágenes proyectada de nuevo. </li><li> Establecer las transformaciones entre cada plano de imagen de la cámara y cada plano focal sintético. </li><li> Realizar procesamiento previo en la imagen para eliminar el ruido de fondo y dar cabida a las diferencias en la intensidad entre las imágenes 1, 7. </li><li> Imágenes reproyectar en los planos focales sintéticos, aplique la escala y la re-muestra las imágenes. Un conjunto de funciones integradas de Matlab (Image Processing Toolbox a) puede manejar estas tareas dadas las transformaciones plano a plano. </li><li> En cada plano focal sintético, aplique el aditivo o multiplicativo algoritmo reorientación SA 1, 7. Para aplicaciones 3D SAPIV, hemos tenido buen éxito con aditivo SA (tal como se aplica a los pliegues vocales aquí). Para las imágenes de burbujas contraluz, el multiplicativo SA ha dado resultados superiores. Como comprobación aplicar la reorientación a un plano de las imágenes de calibración para ver si la reconstrucción aparece como se esperaba. </li&gt; </ol> 6. Volumen de post-procesamiento <ol><li> Para estimar los objetos originales en el volumen que ha generado el campo de luz requiere una etapa de procesamiento conocida como reconstrucción. Varios algoritmos que varían desde simples intensidad umbralización una de las métricas basadas en gradiente de enfoque 7 para deconvolución 3D más complejas 8. Elegir un algoritmo de reconstrucción apropiada para la aplicación. Para PIV, hemos tenido éxito con intensidad umbral ambos y deconvolución 3D. Nuestro método de umbralización intensidad para formar una pila focal. Dos pilas focales de tiempo 1 (t 1) y el momento 2 (t 2) son correlación cruzada para formar un campo vectorial. El Campo 3D Light método de imagen inherentemente resulta en objetos que son alargadas en la dimensión de profundidad, lo que puede afectar la precisión de PIV; un algoritmo de reconstrucción buena intenta mitigar este alargamiento. </li><li> Después de la etapa de reconstrucción, características en el volumen puede ser necesario o excontratada para permitir la medición del tamaño, forma, etc Los algoritmos utilizados para la extracción de características son variadas y dependen de la aplicación 7. Para extraer las burbujas, por ejemplo, requiere un medio de localización de características de burbujas y la definición de su tamaño. Para aplicaciones PIV, no explícitamente extraer partículas y este paso puede omitirse. </li><li> Para aplicaciones 3D SAPIV, analizar el volumen de reconstrucción en volúmenes más pequeños de interrogatorio y aplicar una adecuada correlación cruzada algoritmo basado en PIV para medir el campo vectorial 1, 3. </li></ol> un maketform: construye un avión con destino a transformación avión y imtransform: mapas y remuestrea una imagen basada en las transformaciones de 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>

No tenemos nada que revelar.

Varios pasos son fundamentales para la correcta ejecución de un experimento de campo de la imagen Luz. Selección y colocación de lente de cámara deben ser elegidos cuidadosamente para maximizar la resolución dentro del volumen de medición. La calibración es quizás el paso más crítico, ya que los algoritmos de reorientación SA dejará de producir imágenes bien enfocadas sin calibración exacta. Afortunadamente, multi-cámara de auto-calibración facilita la calibración precisa con un nivel relativamente bajo de esfuerzo. Iluminación uniforme en todas las imágenes que proporciona un buen contraste entre los objetos de interés y el fondo es también necesario, aunque el procesamiento de imágenes puede normalizar las imágenes a un grado. La sincronización es importante al realizar SA en volúmenes que han objetos en movimiento. Si cada cámara no se activa para tomar una imagen al mismo tiempo, la reconstrucción de la imagen, obviamente, será inexacto. Para los experimentos en este trabajo se utilizó la secuencia de temporización shown en la Figura 7. Las aplicaciones de imágenes en 3D Light Field presenta en este documento implican una resolución espacial trade-off. Por ejemplo, 3D SAPIV puede reconstruir volúmenes de partículas de imágenes de partículas ópticamente denso, pero las partículas están distribuidas a lo largo de un volumen (potencialmente grande). Para 2D PIV, las partículas se distribuyen sobre una hoja delgada, y por lo tanto las imágenes con la misma densidad de las partículas corresponden a una densidad mucho más grande en el volumen de medición. No obstante, el método 3D SAPIV permite densidades de siembra mucho más grandes que otros métodos 3D PIV 1. Otra consideración potencialmente limitante es la intensidad computacional relativamente grande asociado con Luz métodos campo de la imagen, la complejidad computacional es típico de la imagen basada en los métodos de reconstrucción 3D como tomografía PIV-10. Para este experimento se utilizaron 8 Photron SA3 cámaras equipadas con lentes Sigma 105 mm macro y un QUANTRONix Dual Darwin Nd: YLF láser (532 nm, 200 mJ). Las cámaras y láser fueron sincronizados entre sí a través de una Berkley Nucleonics 575 BNC digital de retardo / generador de impulsos. El flujo de fluido se sembró con Expancel lleno de helio microesferas de vidrio. Las microesferas tenían un diámetro medio de 70 micras con una densidad de 0,15 g / cc. Ofrecemos versiones de código abierto de los códigos que se utilizan en este documento para la comunidad académica a través de nuestro sitio web <a href="http://www.3dsaimaging.com/" target="_blank">http://www.3dsaimaging.com/</a> y animamos a los usuarios a dar su opinión y participar en la mejora y el suministro de códigos útiles para la comunidad luz campo cuantitativo.

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

En el campo de la mecánica de fluidos, la resolución de los sistemas de cómputo ha dejado atrás los métodos experimentales y ampliado la brecha entre los fenómenos predichos y observados en los flujos de fluidos. Por lo tanto, existe una necesidad de un método accesible capaz de resolver en tres dimensiones (3D) de los conjuntos de datos para una serie de problemas. Se presenta una nueva técnica para realizar cuantitativo de imágenes 3D de muchos tipos de campos de flujo. La técnica 3D permite la investigación de campos de velocidad complicadas y flujos burbujeantes. Las mediciones de este tipo presentan una variedad de desafíos para el instrumento. Por ejemplo, los flujos de bubbly ópticamente denso multifásicos no puede ser fácilmente captado por tradicionales, las técnicas no invasivas de medición de flujo debido a las burbujas de oclusión óptica de acceso a las regiones interiores del volumen de interés. Mediante el uso de imágenes de campo de luz que son capaces de reparametrizar imágenes capturadas por una serie de cámaras para reconstruir un mapa 3D volumétrico para cada instancia de tiempo, a pesaroclusiones parciales en el volumen. La técnica hace uso de un algoritmo conocido como apertura sintética (SA) reorientación, en el que una pila focal 3D se genera mediante la combinación de imágenes desde varias cámaras posterior a la captura 1. Imágenes de campo de luz permite la captura de angular, así como la información espacial sobre los rayos de luz, y por lo tanto permite la reconstrucción de la escena 3D. La información cuantitativa se puede extraer de las reconstrucciones en 3D mediante una variedad de algoritmos de procesamiento. En concreto, se han desarrollado métodos de medición basados ​​en imágenes de campo de luz para la realización de velocimetría de imagen de partículas 3D (PIV), la extracción de burbujas en un campo 3D y el seguimiento de los límites de una llama vacilante. Se presentan los fundamentos de la metodología de campo de la imagen Luz en el contexto de nuestra configuración para realizar 3DPIV del flujo de aire que pasa a través de un conjunto de cuerdas vocales sintéticas, y muestran resultados representativos de la aplicación de la técnica a un chorro de burbujas de arrastre de profundización.

De alta calidad primas imágenes PIV contienen partículas distribuidas uniformemente que aparecen con alto contraste contra el fondo negro (figura 4a). Para compensar la falta de iluminación uniforme en toda la imagen, la imagen pre-procesamiento se puede realizar para eliminar regiones brillantes, ajustar el contraste y normalizar los histogramas de intensidad en todas las imágenes de todas las cámaras (Figura 4b). Cuando el experimento se sembraron a una densidad apropiada y una calibración exacta se realiza, el SA reorientado imágenes se revelan en las partículas de enfoque en cada plano de la profundidad (Figura 5). Si el volumen de medición es de más semillas, la SNR en las imágenes reorientado será baja por lo que es difícil de reconstruir las partículas. SA reorientado imágenes con buena SNR se puede thresholded para retener partículas en centrarse en cada plano de profundidad. Figura 6 muestra dos imágenes con umbral de dos pasos de tiempo en el plano Z = -10,6 mm de profundidad. El thresholded volume continuación, se analiza en volúmenes de interrogación que contienen un número suficiente de partículas para realizar PIV 3. Aplicando un algoritmo 3DPIV al volumen analizado se obtiene un campo de velocidad de fluido mostrado en la Figura 7, en este caso, el campo de flujo es la inducida por un pliegue vocal modelo. La velocidad del campo de flujo fuera del chorro es muy pequeña, por lo que muy pocos vectores puede ser visto fuera de esta región. En t = 0 ms la cuerda vocal está cerrado y la velocidad muy poco en el campo está presente. La mayor velocidad en el chorro en el momento t = 1 mseg se mueve en la dirección y positiva y reduce en intensidad a partir de t = 2 a 4 mseg. Se cierra el pliegue en t = 5 ms reduce la velocidad del chorro y el ciclo se repite. Estas imágenes no tienen la misma suavidad como muchos autores anteriores 9 que presentan hasta 100 imágenes promediadas ya que cada campo de velocidad presentado representa una instantánea en el tiempo. Como punto de referencia, las simulaciones anteriores han demostrado los errores típicos en calculard velocidades a ser del orden de 5-10% en cada componente de la velocidad, que incluye el error del algoritmo de PIV en sí 1; para el algoritmo que está utilizando (MatPIV 11 adaptado para 3D), este error se sabe que es grande en relación con otros códigos. Flujos burbujeantes son otra área de interés científico que se pueden beneficiar de las capacidades 3D de imágenes de campo de luz. La técnica de SA puede ser aplicado de manera similar a los campos de flujo burbujeante, donde se sustituye la luz láser con luz de fondo difusa blanca, lo que resulta en imágenes tales como la que se muestra en la Figura 8a, donde los bordes de las burbujas aparecen oscuras contra el fondo blanco. Después de la auto-calibración, la variante multiplicativo del algoritmo SA se puede aplicar para producir una pila focal con burbujas muy concretos en el plano de profundidad correspondiente a la profundidad de la burbuja y de la vista borrosa en otros planos, tal como se muestra en la Figura 8b-d 7. Umbralización simple no esun método adecuado para la extracción de las burbujas, en lugar una serie de algoritmos avanzados de extracción de características se utilizan como se detalla en 7. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig1.jpg" alt="Figura 1" /> Figura 1. Imagen de las cámaras y los pliegues vocales con las etiquetas y el sistema de coordenadas. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig2.jpg" alt="Figura 2" /> Figura 2. Rejilla de calibración en Z = 0 mm como se ve desde todas las cámaras 8. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3.jpg" alt="Figura 3" fo:content-width="2.5in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3highres.jpg"/> Figura 3. Topview de configuración de la cámara de salida multi-cámara auto calibración. Cámaras 1-8 se encuentran con números y círculos, con su general directio visualizaciónn indica por una línea. La mancha roja cerca del origen es en realidad 400 + puntos de la cuadrícula de calibración en cada profundidad Z representa en 3D relativa a las cámaras. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig4.jpg" alt="Figura 4" /> Figura 4. Imágenes en bruto de campo de partículas visto desde la cámara # 6 en t 1 y t 2 (a + b). Mismas imágenes después de pre-procesamiento (c + d). <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig5.jpg" alt="Figura 5" /> Figura 5 De izquierda a derecha:. Raw centrar las imágenes SAPIV en profundidades (a) Z = -5,9 mm, (b) -10,6 mm y (c) -15,3 mm. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig6.jpg" alt="La figura 6" /> Figura 6. ThreshoLDED imágenes en intervalos de tiempo (A) T 1 y (b) t 2 en Z = -10,6 mm. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7.jpg" alt="Figura 7" fo:content-width="5.25in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7highres.jpg"/> Figura 7. Tridimensional campo vectorial del chorro creado por sintéticos pliegues vocales para 6 pasos de tiempo. El lado izquierdo muestra una vista isométrica del campo de velocidad 3D completo. Trozos de la xy y los planos YZ son hechas a través del centro de la cuerda vocal, como se indica encima de cada columna. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig8.jpg" alt="Figura 8" /> Figura 8 De izquierda a derecha:. Imagen Raw de campo de flujo burbujeante de conjunto de cámaras e imágenes reorientado en profundidad (b) Z = -10 mm, (c) 0 mm y (d) de 10 mm.El círculo resalta una burbuja que se encuentra en el plano Z = -10 mm de profundidad, y desaparece de la vista en otros planos. Los detalles de los experimentos de burbuja pueden ser encontrados en 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

Una técnica para realizar cuantitativa de tres dimensiones (3D) para una serie de flujos de fluidos. Utilizando los conceptos del área de Imagenología campo de luz, podemos reconstruir volúmenes 3D a partir de series de imágenes. Nuestros resultados en 3D abarcan una amplia gama incluyendo campos de velocidad y de fases múltiples distribuciones de tamaño de burbujas.

La determinación de los campos de flujo a través de imágenes en 3D multi-cámara de campo de luz

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 vistas.  Brigham Young University. Una técnica para realizar cuantitativa de tres dimensiones (3D) para una serie de flujos de fluidos. Utilizando los conceptos del área de Imagenología campo de luz, podemos reconstruir volúmenes 3D a partir de series de imágenes. Nuestros resultados en 3D abarcan una amplia gama incluyendo campos de velocidad y de fases múltiples distribuciones de tamaño de burbujas.

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.

De alta resolución, de alta velocidad, tridimensional de imágenes de vídeo con técnicas de proyección digital de Fringe

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

Investigación

Ingeniería

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.

Real-Time DC-dinámico Método de polarización de conmutación Tiempo Mejoras en Severamente Subamortiguado Fleco campo electrostático MEMS actuadores

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.

Protocolo de toma de datos para la determinación de funciones de sensibilidad Embedded

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.

Mano manipulación controlada de Moléculas Individuales a través de un microscopio de sonda de barrido con una interfaz de realidad virtual 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.

Generación de tamaño controlado poli (etilenglicol) Diacrylate gotas vía Semi 3-Dimensional del flujo centrándose dispositivos microfluídicos

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.

Investigación experimental de la estructura de flujo sobre un Ala Delta por medio de métodos de visualización de flujo

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.

Rayos x de sincrotrón Microdiffraction y proyección de imagen de fluorescencia de las muestras de rocas y minerales

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.

Medida simultánea de la cinemática de la partícula usando técnicas de imagen de flujo y turbulencia

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.

Etiqueta-libre la proyección de imagen de solo proteínas secretada desde las células viven por medio de la iSCAT microscopía

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.

Medición en línea de concentración de O-cresol basada en espectroscopia infrarroja cercana a través de la regresión parcial de mínimos cuadrados

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