Nous tenons à remercier NSF grant CMMI # 1126862 pour le financement de l&#39;équipement et le développement des algorithmes de synthèse d&#39;ouverture à BYU, In-house laboratoire indépendant de recherche (Ilir) des fonds (suivi par le Dr Tony Ruffa) pour le financement de l&#39;équipement et du développement au NUWC Newport, et le NIH / NIDCD subvention pour le financement R01DC009616 TSL, DJD et JRN et les données relatives aux expérimentations vocales de pliage et de l&#39;Université d&#39;Erlangen Graduate School en Technologies Avancées optiques (SAOT) pour le soutien partiel de SLT. Enfin, le Rocky Mountain NASA Space Grant Consortium pour le financement JRN.

1. 3D Setup Lumière Imaging terrain <ol><li> Commencer par la détermination de la taille du volume de mesure ainsi que la résolution spatiale et temporelle nécessaire pour étudier l&#39;expérience d&#39;écoulement de fluide en cours d&#39;étude. </li><li> Estimer la densité optique qui sera présente dans l&#39;expérience afin de déterminer le nombre de caméras nécessaires pour générer des images recentrées avec un bon rapport signal-sur-bruit (SNR) 1, 2 (pour PIV il faut calculer particules par pixel). Pour l&#39;expérience 3D SAPIV avec les plis de synthèse vocales présentées ici, nous utilisons 8 caméras et s&#39;attendent à obtenir une densité de semis de 0,05-0,1 particules par pixel (ppp). Ce nombre augmente avec le nombre de caméra avec rendements décroissants atteint autour de 13 caméras, le SNR diminue rapidement en dessous de 5 caméras. </li><li> Monter les caméras dans une configuration de réseau sur un châssis de sorte que chaque appareil peut afficher le volume de mesure à partir de différents points de vue.</li><li> Fixer les caméras à un ordinateur central pour la saisie des données et la visualisation. </li><li> Sélectionner des focales appropriées pour l&#39;agrandissement souhaité et optiques distances de travail. En règle générale, le même type d&#39;objectif à focale fixe est monté sur chaque caméra pour générer un grossissement similaire dans chaque image. </li><li> Placer une cible visuelle (par exemple une grille d&#39;étalonnage) dans le centre du volume de mesure. </li><li> En utilisant l&#39;image de la caméra centre de la matrice de référence, déplacez le cadre globale de la caméra réseau plus ou moins loin à partir du volume de mesure de réaliser l&#39;agrandissement désiré. </li><li> Ensuite, séparer les caméras qui restent dans la matrice. Espacement des caméras plus éloignés les uns des autres d&#39;améliorer la résolution spatiale dans la dimension de profondeur au coût de la profondeur totale résoluble 1. Remarque: nous utilisons la profondeur se référer à la dimension Z, ce qui est positif en direction des caméras (voir la figure 1). Le rapport de la profondeur à l&#39;Résolution plane est donnée approximativement par <img alt="L&#39;équation 1" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1.jpg" /> , Où Z est la hauteur du volume, s o est la distance de la caméra à l&#39;avant du volume, et D est le rapport de la distance à la caméra s o. </li><li> L&#39;angle de toutes les caméras de telle sorte que la cible visuelle dans le centre du volume de mesure est approximativement centrée dans chaque image de la caméra. </li><li> Avec les ouvertures complètement ouverts sur chaque lentille de la caméra, se concentrer chaque caméra sur la cible visuelle. </li><li> Placer une cible de calibrage à l&#39;arrière du volume de mesure. Assurez-vous que la cible est dans la vue de chaque caméra, si elle n&#39;est pas, alors la distance entre les caméras et le volume de mesure et / ou l&#39;espacement appareil besoins d&#39;adaptation (étapes 1.7 à 1.8). </li><li> Fermer l&#39;ouverture de chaque caméra jusqu&#39;à ce que la cible est mis au point dans chaque caméra. </li><li> Répétez les étapes 1.11 à 1.12 avec la cible à l&#39;instant til avant du volume de mesure. La cible de calibrage doit ressembler à la figure 2 après chaque caméra est réglée. </li></ol> 2. Configuration éclairage Volume <ol><li> Déterminer la méthode appropriée pour éclairer le volume de mesure sur la base de la méthode de mesure spécifique est appliqué sur le champ d&#39;écoulement. Pour la vélocimétrie par images de particules (PIV) un volume laser est utilisé. </li><li> Sélectionner un laser avec une fréquence d&#39;impulsions qui peut atteindre la résolution souhaitée de la mesure temporelle. Le laser peut être pulsé unique pour time-resolved ou double pulsé pour cadre à cheval sur 3. </li><li> Utiliser des lentilles optiques pour former le faisceau laser en un volume de lumière qui couvre le volume de mesure. </li><li> Graine le volume des particules traçantes appropriés pour les mesures de PIV 3. La concentration des particules dans le liquide doit être assez grand pour atteindre la résolution spatiale souhaitée, mais pas assez pour réduire le SNRSA recentré images ci-dessous d&#39;un niveau acceptable. Référence 1 contient une étude approfondie de la densité de semis possible, mais en règle générale une densité d&#39;image de 0.05 à 0.15 particules par pixel (ppp) est approprié pour la plupart des expériences avec 8 caméras ou plus. Pour un nombre fixe de caméras, les particules par pixels diminue de plus grandes dimensions de profondeur de volume. </li></ol> 3. Calibration tableau caméra <ol><li> L&#39;étalonnage nécessite capturer une série d&#39;images dans chaque caméra avec une cible de calibrage (par exemple, une grille en damier, voir Figure 2) à plusieurs endroits à travers le volume de mesure. Tout d&#39;abord, le choix entre deux types d&#39;étalonnage: soit un appareil multi-auto-étalonnage de la méthode d&#39;imagerie ou une cible d&#39;étalonnage connue qui est précisément déplacé à travers le champ d&#39;intérêt. </li><li> Établir un système de coordonnées de référence dans le volume de mesure. Ce système de coordonnées est souvent choisi de façon que f est pertinentou l&#39;expérience (par exemple alignés avec l&#39;axe d&#39;un cylindre, d&#39;origine au niveau du bord d&#39;attaque d&#39;une plaque plate, etc.) Ici, nous avons choisi de placer nos réseaux dans le plan XY alignés sur les points le long de l&#39;axe Z (figure 1). </li><li> Si vous utilisez une caméra multi-auto-étalonnage algorithme 4, 5 emplacements cibles d&#39;étalonnage peut être aléatoire, sauf pour un endroit qui est précisément situé dans le système de coordonnées de référence. L&#39;emplacement de points d&#39;étalonnage sur cette cible précisément localisée doit être connue avec une grande précision. Dans chaque caméra, capturer une image de la cible dans chaque emplacement similaire à la figure 2. </li><li> Sinon à l&#39;aide d&#39;une caméra à plusieurs algorithme d&#39;auto-étalonnage, puis la cible de calibrage doivent être placés à des endroits précis de plusieurs dans le volume de mesure de telle sorte que l&#39;orientation de la cible dans le système de coordonnées de référence est connue avec une grande précision. Dans chaque caméra, capturer une image de la cible dans chaque emplacement.</li><li> Identifier les points sur la cible à chaque caméra pour chaque image. Pour l&#39;auto-étalonnage, correspondances de points d&#39;image à travers toutes les caméras sont nécessaires 5, mais explicites correspondances de points de référence à l&#39;image sont uniquement requis pour les points générés par la cible précisément localisée. Pour la méthode d&#39;étalonnage précisément traversé, explicites correspondances de points de référence à l&#39;image sont nécessaires pour tous les points de toutes les caméras. </li><li> Appliquer l&#39;algorithme d&#39;étalonnage choisi de calibrer toutes les caméras. Ici, nous avons choisi d&#39;utiliser une caméra multi-auto-étalonnage algorithme 4, 5 (open source <a href="http://cmp.felk.cvut.cz/~svoboda/SelfCal/" target="_blank">http://cmp.felk.cvut.cz/ ~ svoboda / SelfCal /</a> ) et les emplacements des caméras résultant par rapport aux plans d&#39;intérêt sont représenté sur la figure 3. </li></ol> 4. Cadencement, de déclenchement et de collecte de données <ol><li> Quantitative, résolue en temps Imagerie lumière exige que tous les cameras et les sources d&#39;éclairage à synchronisée, souvent à un événement pertinent expérimentale. </li><li> Un générateur d&#39;impulsions externe est utilisé pour déclencher les séquences d&#39;exposition de caméra et d&#39;éclairage. Programmer les séquences appropriées d&#39;impulsions de synchronisation sur le générateur d&#39;impulsions. Pour l&#39;expérience cordes vocales, on utilise une séquence de trames-chevauchants, de sorte que le laser est pulsé à proximité de la fin de l&#39;exposition une caméra et au début de la prochaine 3. </li><li> Si le déclenchement d&#39;un événement expérimental, en sorte qu&#39;un signal approprié est généré et à l&#39;entrée du générateur d&#39;impulsions. </li><li> Si le déclenchement manuel, prendre des dispositions pour déclencher le générateur d&#39;impulsions. </li><li> Commencez la capture de données expérimentales en initiant la caméra et d&#39;un séquence d&#39;éclairage via la méthode choisie déclenchement. </li><li> Bien que cela semble trivial, lors de l&#39;acquisition de la grande quantité de données associée à une multi-caméras d&#39;imagerie champ lumineux expérience, une bonne convention de nommage est cruciale. Il est utile d&#39;examiner la façon dont les données seront utilisées de la capture à l&#39;analyse finale lors de l&#39;élaboration de la convention de nommage. </li></ol> 5. Recentrage à synthèse d&#39;ouverture <ol><li> Nous allons maintenant générer un empilement 3D focale des images pour produire un volume de synthèse recentré. Tout d&#39;abord, définir l&#39;espacement entre les plans focaux et la profondeur de recentrage global pour être utilisés dans le volume recentré <img alt="L&#39;équation 1" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1.jpg" /> 1, 7. En règle générale, l&#39;espacement plan focal est fixé à la moitié de la résolution en profondeur et la profondeur totale recentrage est régi par la région où tous les champs de caméras de chevauchement de vue. Les plans focaux sont perpendiculaires à l&#39;axe Z du système de coordonnées de référence. </li><li> Définir l&#39;échelle à appliquer aux images lors de reprojection dans le volume de mesure. L&#39;échelle doit être compatible avec le grossissement des images brutes afin d&#39;évitersignificative sur-échantillonnage ou sous-échantillonnage des images reprojetés. </li><li> Mettre en place des transformations entre chaque plan image de la caméra et chaque plan focal synthétique. </li><li> Effectuer un prétraitement d&#39;image pour éliminer le bruit de fond et pour tenir compte des différences d&#39;intensité entre les images 1, 7. </li><li> Images reprojeter sur les plans focaux de synthèse, l&#39;application du barème et de ré-échantillonnage des images. Un ensemble de fonctions intégrées Matlab (boîte à outils de traitement d&#39;images a) peut s&#39;occuper de ces tâches, compte tenu des transformations avion à avion. </li><li> Sur chaque plan focal synthétique, appliquer la additif ou multiplicatif algorithme recentrage SA 1, 7. Pour les applications SAPIV 3D, nous avons eu un bon succès avec additif SA (telle qu&#39;elle est appliquée aux cordes vocales ici). Pour des images de bulles en contre-jour, la multiplication SA a donné des résultats supérieurs. Comme un chèque appliquer le recentrage à un plan des images d&#39;étalonnage pour déterminer si la reconstruction apparaît comme prévu. </li&gt; </ol> 6. Volume de post-traitement <ol><li> Pour estimer les objets d&#39;origine dans le volume qui a généré le champ lumineux nécessite une étape de traitement connu sous le nom de reconstruction. Plusieurs algorithmes existent allant de simples intensité seuillage 1 à métriques de discussion basées sur les gradients de 7 à déconvolution 3D plus complexe 8. Choisissez un algorithme de reconstruction appropriée pour l&#39;application. Pour PIV, nous avons eu du succès avec seuillage d&#39;intensité à la fois et déconvolution 3D. Nous utilisons ici l&#39;intensité de seuillage pour former une pile focal. Deux piles focaux du temps 1 (t 1) et au temps 2 (t 2) sont en corrélation croisée pour former un champ de vecteurs. La méthode 3D Light Imagerie en soi se traduit par des objets qui sont allongées dans la dimension de profondeur, ce qui peut affecter la précision PIV; un algorithme de reconstruction bonne tente d&#39;atténuer cet allongement. </li><li> Après l&#39;étape de reconstruction, figure dans le volume peut être nécessaire ou excontractées pour permettre la mesure de la taille, la forme, etc Les algorithmes utilisés pour l&#39;extraction de caractéristiques sont variées et dépendent de l&#39;application 7. Pour extraire les bulles, par exemple, nécessite un moyen de localiser les caractéristiques de bulles et de définir leur taille. Pour les applications PIV, nous n&#39;avons pas explicitement extraire les particules et cette étape peut être sautée. </li><li> Pour les applications SAPIV 3D, analyser le volume de reconstruction dans le volume d&#39;interrogation petites et appliquer une corrélation croisée adapté algorithme basé PIV pour mesurer le champ vectoriel 1, 3. </li></ol> un maketform: construit un plan de transformation et plan imtransform: localisations et rééchantillonne une image basée sur les transformations de maketform.

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	<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>

Nous n&#39;avons rien à déclarer.

Plusieurs étapes sont essentielles pour la bonne exécution d&#39;une expérience d&#39;imagerie du champ lumineux. Le choix des lentilles et positionnement de la caméra doit être soigneusement choisi pour maximiser la résolution dans le volume de mesure. L&#39;étalonnage est peut-être l&#39;étape la plus critique, car les algorithmes de recentrage SA ne parviendra pas à produire des images bien nettes, sans étalonnage précis. Heureusement, multi-caméra d&#39;auto-étalonnage facilite étalonnage précis avec un niveau relativement faible de l&#39;effort. Éclairage uniforme dans toutes les images qui fournit un bon contraste entre les objets d&#39;intérêt et l&#39;arrière-plan est également nécessaire, bien que le traitement d&#39;images peut normaliser les images dans une certaine mesure. Le timing est également important lorsque vous effectuez SA sur des volumes ayant objets en mouvement. Si chaque caméra ne se déclenche pas à prendre une image dans le même temps, la reconstruction de l&#39;image sera évidemment inexact. Pour les expériences dans ce document, nous avons utilisé le calendrier séquence shown à la figure 7. Les applications 3D Lumière Imagerie présentées ici impliquent une résolution spatiale compromis. Par exemple, permet de reconstituer en 3D SAPIV volumes de particules à partir d&#39;images de particules optiquement denses, mais les particules sont réparties dans tout le volume (potentiellement élevé). Pour PIV 2D, les particules sont réparties sur une feuille mince, et ainsi des images avec la même densité de particules correspondent à une densité beaucoup plus importante dans le volume de mesure. Néanmoins, la méthode 3D ​​SAPIV permet des densités de semis beaucoup plus importantes que d&#39;autres méthodes PIV 3D 1. Une autre considération est potentiellement limitant l&#39;intensité relativement grande de calcul associé à la lumière des méthodes d&#39;imagerie sur le terrain, la complexité de calcul est typique pour un fondées sur des méthodes de reconstruction tomographique 3D tels que des PIV-10. Pour cette expérience, nous avons utilisés 8 Photron SA3 caméras équipées de lentilles Sigma 105 mm macro et un QUANTRONix double Darwin laser Nd: YLF (532 nm, 200 mJ). Les caméras et les lasers ont été synchronisés entre eux par une Berkley Nucleonics 575 BNC numérique retard / générateur d&#39;impulsions. L&#39;écoulement du fluide est ensemencé avec Expancel rempli d&#39;hélium microsphères de verre. Les microsphères ont un diamètre moyen de 70 um, avec une densité de 0,15 g / cc. Nous proposons des versions open source des codes utilisés dans ce document pour la communauté académique via notre site <a href="http://www.3dsaimaging.com/" target="_blank">http://www.3dsaimaging.com/</a> et nous encourageons les utilisateurs à nous donner votre avis et participer à l&#39;amélioration et la fourniture de codes utiles pour la communauté champ lumineux quantitative.

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

Dans le domaine de la mécanique des fluides, la résolution de systèmes informatiques a dépassé méthodes expérimentales et creusé l&#39;écart entre les phénomènes prédits et observés dans les écoulements de fluides. Ainsi, il existe un besoin pour une méthode accessible capable de résoudre en trois dimensions ensembles de données (3D) pour une série de problèmes. Nous présentons une nouvelle technique pour la réalisation quantitatifs imagerie 3D de nombreux types de champs d&#39;écoulement. La technique 3D permet l&#39;étude des champs de vitesse complexes et des flux de bulles. Des mesures de ce type présentent une variété de défis à l&#39;instrument. Par exemple, optiquement denses écoulements multiphasiques bulles ne peuvent pas être facilement imagée par traditionnels, des techniques non invasives de mesure de débit dues aux bulles d&#39;occlusion d&#39;accès optique dans les régions intérieures du volume d&#39;intérêt. En utilisant l&#39;imagerie du champ lumineux, nous sommes en mesure de reparamétrer des images capturées par un réseau de caméras de reconstruire une carte 3D volumétrique pour chaque instance du temps, malgréoccultations partielles du volume. La technique fait appel à un algorithme connu sous le nom de synthèse d&#39;ouverture (SA) de recentrage, grâce à quoi une pile en 3D correspondant est généré en combinant des images de plusieurs caméras post-capture 1. Imagerie lumière permet la capture de angulaire, ainsi que des informations spatiales sur les rayons lumineux, et permet donc de reconstruction scène 3D. Des informations quantitatives peuvent alors être extraites des reconstructions 3D en utilisant une variété d&#39;algorithmes de traitement. En particulier, nous avons développé des méthodes de mesure basées sur l&#39;imagerie du champ lumineux 3D pour effectuer la vélocimétrie par image de particules (PIV), l&#39;extraction de bulles dans un domaine 3D et le suivi de la limite d&#39;une flamme vacillante. Nous présentons les fondements de la méthodologie d&#39;imagerie du champ lumineux dans le contexte de notre configuration pour effectuer 3DPIV du flux d&#39;air passant au-dessus d&#39;un ensemble de cordes vocales synthétiques, et montrent des résultats représentatifs de l&#39;application de la technique à un jet de bulles d&#39;entraînement d&#39;plongeant.

De haute qualité premières images PIV contiennent uniformément réparties des particules qui apparaissent avec un contraste élevé sur fond noir (figure 4a). Pour compenser un éclairage non uniforme à travers l&#39;image, l&#39;image de pré-traitement peut être effectué pour éliminer régions brillantes, régler le contraste et la normalisation des histogrammes d&#39;intensité dans tous les images de toutes les caméras (figure 4b). Lorsque l&#39;expérience est ensemencée à une densité appropriée et un étalonnage précis est effectué, la SA recentré images révélera dans les particules de discussion sur chaque plan de profondeur (figure 5). Si le volume de mesure est au-dessus de graines, le SNR dans les images recentrées sera faible ce qui rend difficile pour reconstruire les particules. SA recentré images avec un bon SNR peut être seuillée de conserver dans les particules de discussion sur chaque plan de profondeur. La figure 6 montre deux images de seuillées deux pas de temps à la Z = -10,6 avion mm de profondeur. Le seuillée volume est ensuite analysé en volumes d&#39;interrogation contenant un nombre suffisant de particules pour effectuer PIV 3. L&#39;application d&#39;un algorithme de 3DPIV au volume analysé donne un champ de vitesse fluide représenté sur la figure 7, dans ce cas, le champ d&#39;écoulement est celle induite par une corde vocale modèle. La vitesse du champ d&#39;écoulement à l&#39;extérieur du jet est très faible, donc très peu de vecteurs peut être vu en dehors de cette région. A t = 0 ms le pli vocal est fermé et la vitesse très faible dans le domaine est présent. La plus grande vitesse dans le jet à t = 1 ms se déplace dans la direction y positive et réduit l&#39;intensité de t = 2 à 4 ms. La fermeture du pli à t = 5 ms réduire la vitesse du jet et le cycle est répété. Ces images n&#39;ont pas la même douceur que de nombreux auteurs précédente 9 qui présentent jusqu&#39;à 100 images moyennées dans chaque champ de vitesse présenté représente un instantané dans le temps. Comme point de référence, les simulations précédentes ont montré les erreurs typiques sur le calculvitesses de d est de l&#39;ordre de 5-10% sur chaque composante de la vitesse, qui comprend l&#39;erreur de l&#39;algorithme lui-même PIV 1, par l&#39;algorithme que nous utilisons (11 MatPIV adapté pour la 3D), cette erreur est connue pour être grande par rapport à les autres codes. Écoulements à bulles sont un autre domaine d&#39;intérêt scientifique qui peut bénéficier des capacités 3D de l&#39;imagerie du champ lumineux. La technique SA peut être appliquée à même les champs d&#39;écoulement pétillant, où la lumière laser est remplacée par diffus rétroéclairage blanc, qui se traduit par des images telles que celle représentée à la figure 8a, où les bords des bulles apparaissent sombres sur le fond blanc. Après l&#39;auto-calibrage, la variante de l&#39;algorithme de multiplication SA peut être appliqué pour obtenir un empilement de contact avec des bulles fortement focalisée sur le plan de profondeur correspondant à la profondeur de la bulle et de la vue floue sur d&#39;autres plans, comme le montre la figure 8b-d 7. Seuillage simple n&#39;est pasune méthode adéquate pour extraire les bulles, au lieu d&#39;une série d&#39;algorithmes avancés d&#39;extraction de caractéristiques sont utilisés comme indiqué en 7. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig1.jpg" alt="Figure 1" /> Figure 1. L&#39;image des caméras et des cordes vocales avec des étiquettes et le système de coordonnées. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig2.jpg" alt="Figure 2" /> Figure 2. Grille de calibrage à Z = 0 mm, vu de l&#39;ensemble des 8 caméras. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3.jpg" alt="Figure 3" fo:content-width="2.5in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3highres.jpg"/> Figure 3. Topview de configuration de la caméra à partir de plusieurs caméras sortie auto-calibrage. Caméras 1-8 sont situés avec des chiffres et des cercles, avec leur général directio visualisationn indiquée par une ligne. La tache rouge près de l&#39;origine est en fait 400 points + de la grille de calibrage à chaque profondeur Z tracées en termes relatifs 3D pour les caméras. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig4.jpg" alt="Figure 4" /> Figure 4. Les images brutes du champ de la caméra particule considérée ° 6 à t 1 et t 2 (a et b). Mêmes images après le pré-traitement (c et d). <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig5.jpg" alt="Figure 5" /> Figure 5 De gauche à droite:. Recentré premières images SAPIV à des profondeurs (a) Z = -5,9 mm, (b) -10,6 mm et (c) -15,3 mm. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig6.jpg" alt="Figure 6" /> Figure 6. ThreshoLDED images à des pas de temps (a) t 1 et (b) 2 t à Z = -10,6 mm. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7.jpg" alt="Figure 7" fo:content-width="5.25in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7highres.jpg"/> La figure 7. Champ de vecteurs à trois dimensions du jet créé par les cordes vocales synthétiques pour des pas de temps 6. Le côté gauche montre une vue isométrique du champ de vitesse 3D entier. Coupes de la xy et des plans YZ sont publiés à travers le centre de la corde vocale, comme indiqué ci-dessus de chaque colonne. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig8.jpg" alt="Figure 8" /> Figure 8 De gauche à droite:. Image brute du champ d&#39;écoulement des bulles de gamme appareil photo et les images recentrées à des profondeurs (b) Z = -10 mm, (c) 0 mm et (d) 10 mm.Le cercle met en évidence une bulle qui se trouve sur le plan Z = -10 mm de profondeur, et disparaît de la vue sur d&#39;autres plans. Les détails des études bulles peuvent être trouvés dans 4.

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

Une technique pour la réalisation quantitative tridimensionnelle (3D) d&#39;imagerie pour une gamme de débits de fluide est présenté. En utilisant des concepts de la zone de l&#39;imagerie du champ lumineux, nous reconstruisons les volumes 3D à partir de tableaux d&#39;images. Nos résultats 3D couvrent une large gamme, y compris les champs de vitesse et multi-phases distributions de tailles de bulles.

La détermination des champs d&#39;écoulement 3D via plusieurs caméras Light Field Imaging

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

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16.5K vues.  Brigham Young University. Une technique pour la réalisation quantitative tridimensionnelle (3D) d'imagerie pour une gamme de débits de fluide est présenté. En utilisant des concepts de la zone de l'imagerie du champ lumineux, nous reconstruisons les volumes 3D à partir de tableaux d'images. Nos résultats 3D couvrent une large gamme, y compris les champs de vitesse et multi-phases distributions de tailles de bulles.

Vidéo: 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.

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

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Ingénierie

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-dynamique Méthode de sollicitation pour Temps de commutation amélioration de franges champ gravement sous-amorti électrostatiques MEMS Actionneurs

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.

Protocole d&#39;acquisition de données pour déterminer les fonctions de sensibilité intégrés

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.

Manipulation de l&#39;unité Molécules contrôlée main via un microscope à balayage de la sonde avec une interface de réalité virtuelle 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.

Génération de taille-contrôlée Poly (éthylène Glycol) Diacrylate gouttelettes via Semi-3-Dimensional Flow mise au point des dispositifs microfluidiques

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.

Étude expérimentale de la Structure d’écoulement sur une aile Delta Via les méthodes de visualisation de flux

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.

Microdiffraction de rayon x de synchrotron et imagerie de Fluorescence des échantillons de roches et de minéraux

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.

Mesure simultanée de la Turbulence et de la cinématique de particules qui utilise les Techniques d’imagerie de flux

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.

Label-Free Imaging d’unique protéines sécrétée par les cellules vivant via iSCAT microscopie

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.

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