Ce travail a été soutenu par le Département des sciences et de génie mécanique, Université de l&#39;Illinois à Urbana-Champaign, dans le cadre du paquet de démarrage de Leonardo P. Chamorro.

1. Sécurité Lab <ol><li> Revoir les consignes de sécurité de la source d&#39;éclairage sélectionnée (par exemple laser, LED industrielle, halogène). Remarque: dans cette expérience, un ensemble de cinq 250 projecteurs Watts halogènes sont utilisés comme illumination. Les aspects fondamentaux de sécurité et de recommandation pour cette source de lumière sont décrites comme suit. <ol><li> Éviter tout contact direct avec les lampes halogènes, qui fonctionnent à des températures élevées (~ de température de 3000 K de couleur). </li><li> Garder la lumière ON uniquement lorsque l&#39;acquisition de données afin d&#39;éviter le chauffage du flux en cours d&#39;examen. </li><li> Tenir à l&#39;écart tous les matériaux inflammables à proximité de la source de lumière, y compris le papier de toute nature. </li></ol></li></ol> 2. Experimental Set-up <ol><li> Choisissez l&#39;objectif approprié <ol><li> Choisissez un objectif avec une faible aberration pour éviter les problèmes d&#39;étalonnage. types de lentilles recommandées sont téléobjectifs ou micro. </li><li> Assurez-vous que la lentille couvre le champ de vision désiré (FOV) dans le object la distance, O, en estimant le grossissement nécessaire, M. Remarque: le grossissement est le rapport de la longueur de la puce de caméra à l&#39;angle de champ et la distance de l&#39;objet peut être calculée en tant que S = f (1 / M + 1), où f est la distance focale de la lentille. Dans cette expérience, la longueur de la puce de caméra est 20,34 mm et l&#39;angle de champ correspondant, ou du miroir primaire, est de 50 mm avec la distance de l&#39; objet limité O ≤250 mm. (La distance de l&#39; objet est retenu en raison de la longueur finie du curseur où la caméra et la vue splitter sont montés.) Le grossissement est M = 20,34 / 50 = 0,41, et la longueur focale approximative avec la gamme donnée de la distance de l&#39; objet est f ≤72.7 mm. Ainsi, un micro-lentilles ayant une distance focale de 60 mm est utilisé avec un rapport de focale de f / 2.8D. </li></ol></li><li> Et ajustez la caméra avec la vue Splitter. <ol><li> Niveler le centre du miroir primaire avec celui du volume d&#39;interrogation en faisant glisser le mirror le long du poteau de montage vertical et fixer le miroir avec le titulaire du poste. Notez que cette étape est effectuée avant d&#39;installer les miroirs secondaires. </li><li> Montez la caméra et définir le centre de l&#39;image coïncide avec le centre du miroir primaire. </li><li> Ajustez la largeur et la hauteur de la vue de la caméra pour couvrir juste le miroir primaire en contrôlant la région d&#39;intérêt (ROI) mise dans le logiciel d&#39;enregistrement. Ce processus consiste à réduire la taille de l&#39;image et le bruit de l&#39;image. Nota: Dans cette expérience, la taille du miroir primaire est de 5 x 5 cm 2 (1728 x 1728 pixels). </li><li> Concevoir une cible de calibrage (personnalisé) 3D. Il devrait inclure la totalité du volume de l&#39;enquête. Veiller à ce que chaque point de vue du séparateur capture toutes les marques cibles pour permettre un étalonnage uniforme. Remarque: dans cette démonstration, la cible a été imprimé en 3D en utilisant vero arrière en plastique. Il a une forme en escalier avec la dimension 35 x 35 x 30 mm 3, avec 1 mm de diamètre points cibles blanc separated 2,5 mm, 5 mm et 10 mm à la verticale, et par fractions directions l&#39;envergure. la géométrie précise de la cible est cruciale car elle projette dans un modèle d&#39;étalonnage et la position des caméras par rapport au canal. </li></ol></li><li> Placez la cible d&#39;étalonnage dans le volume Interrogation. <ol><li> Positionner la cible de calibrage sur une plate-forme réglable en hauteur tourné vers la caméra. </li><li> Correspondre à la hauteur du centre de la cible d&#39;étalonnage avec le centre du volume d&#39;interrogation en ajustant la hauteur de la plate-forme cible. Remarque: dans cet exemple, la marque du centre de la cible d&#39;étalonnage est mis à niveau avec le centre de la buse à jet, 20 cm de hauteur. Une jauge de niveau à bulle peut être utilisée pour niveler la cible. </li></ol></li><li> Monter et Ajuster les miroirs secondaires du Four-view Splitter. <ol><li> Localisez le miroir primaire à une distance de l&#39;interrogatoire qui assure sa pleine capture. Il est de 0,2 m pour cette démonstration (Figure 1). </li><li> Monter un miroir secondaire à sa position approximative, où la vue de la caméra de chaque côté du miroir primaire est à peu près aligné avec un miroir secondaire. Fixer le miroir secondaire en le fixant à la verticale poste de montage du miroir secondaire. </li><li> Répétez ce processus pour les trois autres miroirs. Vérifier la symétrie géométrique de l&#39;ensemble des miroirs secondaires par rapport au miroir primaire. </li><li> Faire des ajustements finaux en ajustant le support miroir des miroirs secondaires pour veiller à ce que chacune des quatre vues entoure l&#39;ensemble cible de calibrage. Un moyen efficace de vérifier les positions et les angles des miroirs est d&#39;utiliser un pointeur laser pour visualiser l&#39;image du chemin de chaque vue. </li><li> Vérifiez chevauchement des sous-images en déplaçant un miroir. Remarque: Si seulement un point de vue change, la zone de chevauchement est négligeable. Sinon, répétez les étapes 2.4.2 à 2.4.5 jusqu&#39;à ce que la zone de chevauchement est réduit au minimum. </li></ol></li><li> Placez la source lumineuse (s) directement en face du volume d&#39;interrogation. Assurez-vous d&#39;avoir la caméra couverte lors du réglage de la lumière pour éviter des dommages sur le capteur de la caméra. <ol><li> Vérifiez que la source de lumière est distribuée uniformément sur le volume par l&#39;enquête. </li><li> Accroître l&#39;intensité lumineuse, le cas échéant, en plaçant une lentille grossissante directement sous les sources lumineuses. Note: dans cette expérience, une lentille grossissante plano-convexe de distance focale f 0 = 450 mm est utilisé pour intensifier l&#39;éclairage. </li></ol></li></ol> 3. Mise en place d&#39;optimisation <ol><li> Allumez et réglez les paramètres sur l&#39;appareil photo pour augmenter la qualité d&#39;image. <ol><li> Réglez l&#39;agrandissement de l&#39;objectif jusqu&#39;à ce que la réflexion par le miroir primaire est également concentré dans les quatre vues des miroirs secondaires. </li><li> Vérifiez que les images de la vue splitter sont symétriques et capturent le volume d&#39;interrogation en observant la symétrie de l&#39;image cible d&#39;étalonnage à partir des quatre vues. </li><li> Ajuster la valeur f pour capturer le plus éloignés les points cibles d&#39;étalonnage les plus proches de l&#39;appareil. Note: Ceci permet à l&#39;appareil photo pour capturer des particules traçantes seulement dans la profondeur du volume d&#39;interrogation. Dans cet exemple, le nombre f est 11. </li><li> Réglez la vitesse de défilement souhaitée comme 550 Hz (cela dépend de l&#39;application particulière, voir l&#39;introduction) et de maximiser la sensibilité à la lumière en conséquence dans le logiciel d&#39;enregistrement. </li></ol></li><li> Vérifier l&#39;éclairage de chaque point de vue du miroir primaire en observant la différence de densité des particules dans chaque vue du séparateur à travers une visualisation en direct de la caméra. Remarque: Si plusieurs sources de lumière sont utilisées pour éclairer le volume d&#39;interrogation, il est probable d&#39;avoir des différences dans chaque vue du séparateur. Dans cette expérience, les deux premiers miroirs secondaires ont reçu moins de lumière parce que l&#39;éclairage vient du sommet. L&#39;utilisation d&#39;un miroir plat au fond du canal peut aider à réduire la variation de lumièreà travers les points de vue. </li><li> Éteignez les lumières de fond dans la chambre avant d&#39;utiliser des sources de lumière 3D-PTV. </li><li> Réglez le niveau G &amp; B de la caméra pour mieux capter la diffusion de la lumière à partir des particules. Enregistrez plusieurs courtes séquences avec différents niveaux G &amp; B et de trouver l&#39;optimum en observant la répartition et la densité des trajectoires des particules. Note: dans cette expérience, la gamme de niveau G &amp; B était 0-500, et noir (B) le niveau a été fixé à 500, pour éclairer la diffusion de la lumière gradateur, alors que, le gain (G) a été mis en moyenne, 300, pour amplifier modérément l&#39;image signaux et éviter de trop égayer l&#39;image. </li></ol> 4. Calibration <ol><li> Placez la cible de calibrage dans le volume d&#39;enquête avant d&#39;ajouter des particules de traceurs, et de prendre quelques images de calibration. Utilisez une source de lumière gradateur (par exemple de lumière flash LED) pour illuminer la cible. </li><li> Diviser l&#39;image d&#39;étalonnage en quatre sous-images indépendantes et créer un fichier texte contenant le renvoyerrence de coordonner les positions des marques cibles. OpenPTV logiciel (http://www.openptv.net) est ici utilisé à cette fin. Remarque: en avant le traitement est identique pour les utilisateurs utilisant une caméra set-up multiple. </li><li> Cliquez sur l&#39;onglet «Créer étalonnage» pour démarrer le processus d&#39;étalonnage après l&#39;enregistrement d&#39;images et le fichier texte obtenu à l&#39;étape 4.2 dans le dossier «Cal» du logiciel. </li><li> Cliquez sur l&#39;onglet &quot;Modifier les paramètres d&#39;étalonnage» et choisissez l&#39;onglet &quot;Calibration Orientation Paramètres de grossissement pour définir, des angles de rotation et la distance entre le centre de chaque vue fractionnée et l&#39;origine de la cible d&#39;étalonnage. Remarque: La première ligne est la distance de la cible d&#39;étalonnage d&#39;origine du capteur de la caméra dans le x, y, z direction. La deuxième ligne indique les angles, en radians, autour de x, y, z axes. Ensuite, un ensemble de données 3 par 3 représente la matrice de rotation. Ensuite, les deux lignes suivantes sont les distances du sténopé x et <em&gt; y axes du centre de l&#39; image (mm) et de la distance focale. La dernière ligne contient la position du verre antiroulis en ce qui concerne la cible d&#39;origine dans le x, y, z direction. </li><li> Cliquez sur &#39;Détection&#39; et &#39;Show estimation initiale »pour enquêter sur ce que la« deviner »les points sont en correspondance avec les points cibles détectées. </li><li> Répétez l&#39;étape 4.4 pour les quatre vues jusqu&#39;à ce que les points «conjecture sont alignés sur l&#39;ensemble des images d&#39;étalonnage. </li><li> Cliquez sur «Orientation» pour reconstruire l&#39;orientation du volume d&#39;interrogation. Remarque: L&#39;étalonnage peut être amélioré en ajustant la distorsion de l&#39;objectif et de la transformation affine. Maintenant, le volume d&#39;enquête est étalonné et prêt à traiter les données. Voir la thèse de l&#39; auteur 36 pour une description supplémentaire du processus d&#39;étalonnage. </li></ol> 5. Débit Réglage / Collecte de données <ol><li> Estimer la quantité maximale de particules capturées dans chaque vue de la caméra de l&#39;un des taux de tramej vitesse d&#39;écoulement maximale. Dans cette démonstration, la vitesse de référence est de 0,4 m / s de U, le taux de trame est de 550 Hz et ~ 4 x 4 x 4 cm 3 de volume d&#39;interrogation. Cela a abouti à ~ 1000 particules par trame. </li><li> Allumez l&#39;appareil photo avec les paramètres optimisés obtenus à l&#39;étape 3. </li><li> Ajouter des particules d&#39;ensemencement et d&#39;attendre plusieurs temps de séjour moyen pour permettre l&#39;écoulement d&#39;atteindre un état stable. Ajouter plus de particules, si nécessaire, mais éviter la densité de semis élevée, estimée à l&#39;étape 5.1, ce qui peut provoquer des ambiguïtés. Remarque: dans cet exemple, 1,6 g de ~ 100 m revêtues d&#39; argent sphères creuses en céramique de 1,1 g / cm 3 densité sont utilisés comme ensemencement du milieu fluide (2 x 0,4 x 0,4 m 3). </li><li> Notez le nombre désiré d&#39;images de flux. Remarque: dans cette expérience, 9.000 images à 550 Hz ont été capturées à l&#39;aide du logiciel d&#39;enregistrement. Répétez les étapes 02.04 à 05.03 si l&#39;appareil photo et / ou vue splitter est déplacé (même un léger mouvement peut fortement influer sur les résultats). </li></ol> 6. Traitement de données (Via OpenPTV Software) <ol><li> Diviser l&#39;image brute obtenue à l&#39;étape 5.4 en quatre sous-images indépendantes. </li><li> Cliquez sur &#39;Init / redémarrage &quot;sous l&#39;onglet&quot; Démarrer &quot;pour charger des images initiales à partir de quatre points de vue. </li><li> Cliquez droit sur le répertoire &quot;Exécuter&quot; et cliquez sur &quot;Paramètres principaux de contrôler le nombre de caméras, des indices de réfraction, la reconnaissance de particules, le nombre d&#39;images de la séquence, le volume d&#39;observation et des critères pour les correspondances. <ol><li> Définir le nombre de caméras (vues) utilisées pour l&#39;expérience sous l&#39;onglet «Général». Dans cette expérience, définir le nombre de caméras que 4. </li><li> Définir des indices de réfraction le long de la vue de la caméra sous l&#39;onglet &#39;indices de réfraction de. </li><li> Définir le min et le nombre max de détection de pixel, ainsi que le seuil de valeur de gris pour optimiser le nombre de détection de particules dans les quatre vues sous l&#39;onglet «reconnaissance de particules». Les numéros de min et max de pixel deprotection et le seuil gris déterminent la taille de pixel et le niveau de luminosité pour la détection de particules. Il élimine le bruit et les particules de mise au point. </li><li> Définir le nombre d&#39;images à traiter dans le cadre des «Paramètres pour le traitement de la séquence. </li><li> Définir le volume d&#39;observation sous l&#39;onglet «Volume d&#39;observation». </li><li> Définir la corrélation des correspondances dans les «Critères de correspondances», y compris le paramètre de bande totale (mm) pour la correspondance stéréo. </li></ol></li><li> Cliquez sur &quot;Filtre passe-haut» sous l&#39;onglet &#39;Preprocess&#39;. Cela intensifie la diffusion de lumière à partir de particules dans les quatre vues. </li><li> Cliquez sur &quot;Détection de particules &#39;pour déterminer le barycentre de particules détectées au niveau du sous-pixel pour les quatre vues. Répéter les étapes 6.2 et 6.3 jusqu&#39;à ce que le nombre de particules détectées similaires au nombre attendu de particules calculées à l&#39;étape 5.1. </li><li> Cliquez sur &#39;&#39; Correspondances pour établir stéréoscopique correspondants àbureaux dans chaque vue. Remarque: Pour reconstruire la position 3D de particules détectées, les correspondances doivent être déterminées à partir d&#39;au moins trois points de vue. </li><li> Cliquez sur &quot;positions 3D &#39;pour obtenir particule détectée position 3D basé sur l&#39;étalonnage. </li><li> Cliquez sur &quot;Sequence sans écran» pour répéter le processus des étapes 6.4 à 6.7 pour toutes les séquences d&#39;images. Note: Ceci crée un fichier &#39;rt_is&#39; pour chaque ensemble d&#39;images contenant un résumé des particules détectées dans le cadre d&#39;un format de fichier texte séparé par des tabulations. </li><li> Cliquez droit sur ​​le répertoire &quot;Exécuter&quot; et cliquez sur &quot;Paramètres de suivi» pour définir les paramètres de sphère de rayon, (par exemple dvxmin et dvymin mm / cadre), pour rechercher des particules candidates pour le suivi. </li><li> Cliquez sur &quot;Tracking sans écran» pour définir l&#39;identification des particules (ID) de particules reconstruites obtenues à l&#39;étape 6.7. Remarque: Il est en corrélation une séquence de trames adjacentes pour le suivi de l&#39;aide d&#39;un Predic quatre imagestor schéma prédicteur-correcteur 24. Ce processus crée un fichier ptv_is pour chaque ensemble d&#39;image qui contient des informations de suivi de particules détectées dans le cadre; les deux premières colonnes indiquent l&#39;identificateur de particule dans la trame précédente et dans la trame suivante, respectivement. </li><li> Cliquez sur «Afficher les trajectoires» pour visualiser les trajectoires dans chaque vue de la caméra. </li></ol> 7. Traitement Post (Optatif) Remarque: la portée et le type de post-traitement dépend des besoins individuels et il est, par conséquent, personnalisable. Ici, les calculs points de base sont brièvement décrits comme un exemple. <ol><li> Obtenir des données dans l&#39;image lagrangien (via Matlab). <ol><li> Extraire la position 3D de chaque particule et son identificateur associé à partir des fichiers ptv_is. Il permet de relier particules détectées entre des séquences d&#39;images pour reconstituer les trajectoires. </li><li> Calculer la vitesse et l&#39;accélération de particules à partir du taux de trame donnée pour chaque trajectoire.Dans cette démonstration, la vitesse et l&#39; accélération des particules sont calculées par filtrage passe-bas du signal de position avec une clavette se déplaçant cubique 34, 37. </li><li> Faire un format de tableau de struct avec des champs contenant des positions 3D, des vitesses 3D, accélérations 3D, et horodatage, ainsi que la trajectoire ID de chaque trajectoire. Dans ce format de données, la longueur du tableau struct représente le nombre de trajectoires. </li></ol></li><li> Obtenir des données dans l&#39;image Eulerian (via Matlab). <ol><li> Transformer la matrice de structure (étape 7.1.3) à l&#39;aide d&#39;une temporale l&#39;estampille temporelle de chaque particule. Cela crée une structure de réseau de structure similaire obtenue à l&#39;étape 7.1.3, mais la longueur du tableau struct représente maintenant les numéros de trame, soit 9000 dans cette expérience. </li><li> Interpole la matrice de struct temporelle dans une grille en trois dimensions pour chaque trame de temps pour obtenir des champs de vitesse instantanée en coordonnées eulériennes. Dans cette démonstration, le plaisir gridDataction dans Matlab est utilisé pour effectuer l&#39;interpolation. </li></ol></li></ol>

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Les auteurs déclarent qu&#39;ils ont aucun intérêt financier en compétition.

<html> 3D-PTV a un grand potentiel pour démêler la physique complexe d&#39;une variété d&#39;écoulements turbulents tels que grande échelle des mouvements turbulents dans la basse atmosphère 25, la distribution de l&#39; air intérieur 26, ou de flux pulsatile dans la topologie de l&#39; aorte 28 parmi beaucoup d&#39; autres. Cependant, la compréhension de ses avantages et ses limites, ainsi que l&#39;expérience est essentielle pour maximiser son potentiel. Essais et erreurs des ...

Les flux de jet Turbulent sont omniprésents dans les applications d&#39;ingénierie. La caractérisation détaillée de ces flux est crucial dans un large éventail de problèmes pratiques couvrant des systèmes d&#39;évacuation de l&#39;environnement à grande échelle à des dispositifs électroniques micro-échelle. En raison de son impact sur ​​un certain nombre de grandes applications, les flux de jet ont été étudiés en profondeur 1-4. Plusieurs techniques expérimentales, y compris Hotwire anémométrie 4-8, Vélocimétrie Laser Doppler (LDV) 4, 9-12, et Particle Image Velocimetry (PIV) 12 - 16, ont été utilisées pour caractériser jet coule dans une large gamme de nombres de Reynolds et limites conditions. Récemment, quelques études ont été faites en utilisant 3D-PTV pour étudier l&#39;interface turbulente / non turbulent des flux jet 17, 18. 3D-PTV est une technique particulièrement adaptée pour décrire fi turbulent complexechamps à partir d&#39;une perspective différente. Il permet la reconstruction des trajectoires de particules dans un volume dans un cadre Lagrangien de référence à l&#39;aide multi-vues stéréoscopie. La technique a été introduite par Chang 19 et développé par Racca et Dewey 20. Depuis lors, de nombreuses améliorations ont été apportées sur l&#39;algorithme 3D-PTV et montage expérimental 21 - 24. Avec ces réalisations et travaux antérieurs, le système a été utilisé avec succès pour étudier divers phénomènes fluides tels que le mouvement du fluide à grande échelle dans un domaine de 4 mx 2 mx 2 m 25, champ de débit d&#39; air intérieur 26, pulsatile flux 27 et le sang aortique flux 28 . Le principe de fonctionnement d&#39;une mesure 3D-PTV se compose d&#39;un système d&#39;acquisition de données mis en place, enregistrement / pré-traitement, l&#39;étalonnage, les correspondances 3D, suivi temporel et post-traitement. Un étalonnage précis permet une détection précise de la position des particuless. La correspondance des particules détectées dans plus de trois vues d&#39;images permet la reconstruction d&#39;une position de particule 3D basé sur la géométrie épipolaire. Une liaison de trames d&#39;image successives entraînent une suivi temporel qui définit les trajectoires des particules s (t). Optimisation du système 3D-PTV est essentielle pour maximiser la probabilité de traçabilité multi-particules. Première étape de l&#39;optimisation est d&#39;acquérir un système d&#39;acquisition de données appropriées, y compris des caméras à haute vitesse, source d&#39;éclairage et les caractéristiques des particules d&#39;ensemencement. La résolution de l&#39;appareil photo avec la taille du volume d&#39;interrogation définit la taille du pixel et, par conséquent, la taille de particule requise ensemencement, qui devrait être supérieure à un pixel unique. Les centres de gravité des particules détectées sont estimées avec une précision de sous-pixel en prenant la position moyenne des pixels de particules pondérée par la luminosité 21. La fréquence d&#39;images de l&#39;appareil photo est étroitement ASSOCIATed avec nombre de Reynolds et la capacité de lier les particules détectées. Un taux de trame supérieur permet de résoudre les flux rapides ou un plus grand nombre de particules depuis le suivi devient plus difficile lorsque le déplacement moyen entre les images dépasse la séparation moyenne des particules. La vitesse d&#39;obturation, l&#39;ouverture et la sensibilité sont trois facteurs à considérer dans la capture d&#39;image. La vitesse d&#39;obturation doit être assez rapide pour minimiser le flou autour d&#39;une particule, ce qui réduit l&#39;incertitude de la position du centre de gravité des particules. ouverture de la caméra doit être ajustée à la profondeur de champ du volume d&#39;interrogation afin de réduire la probabilité de détecter des particules à l&#39;extérieur du volume. Étant donné que la sensibilité maximale d&#39;une caméra est fixe, comme les taux de trame augmente, la lumière nécessaire nécessaire pour éclairer les particules devrait augmenter en conséquence. Contrairement à PIV, les paramètres optiques complexes et les lasers de forte puissance ne sont pas strictement nécessaires en 3D-PTV, aussi longtemps que la source de lumière est suffisamment scatoenregis- des particules de traceur à la caméra. Lumières LED ou halogènes en continu sont de bonnes options rentables qui contournent la nécessité de la synchronisation 21. 3D-PTV, comme d&#39; autres techniques de mesure de flux optique, la vitesse traceur de particule est supposée être la vitesse du fluide locale instantanée 29. Cependant, ceci est seulement le cas pour les traceurs idéaux de diamètre nul et l&#39;inertie; les particules de traceur doit être suffisamment grande pour être capturée par une caméra. La fidélité d&#39;une particule finie peut être déterminée par le nombre de Stokes S t, à savoir le rapport de l&#39;échelle de temps de relaxation de particules et de l&#39;échelle de temps des structures turbulentes d&#39;intérêt. En général, S t devrait être sensiblement inférieur à 1. Pour S t ≤0.1 erreurs de suivi de flux sont inférieurs à 1% 30. Dans une discussion approfondie peut être trouvée dans Mei et al . 29 - 31 </sup&gt;. la taille des particules recommandée pour une expérience 3D-PTV varie en fonction de la source lumineuse et la sensibilité de la caméra. Avec halogène ou LED en tant que sources d&#39;éclairage, des particules relativement plus grandes sont utilisées (par exemple 50-200 pm) 32, tandis que les particules plus petites (par exemple , 1-50 pm) 33, 34 peut être utilisé avec un laser de puissance élevée (par exemple 80-100 Watts laser CW). Les particules ayant une réflectivité élevée pour une lumière de longueur d&#39;onde donnée, comme enduit sous la lumière halogène d&#39;argent, peuvent amplifier leur marque dans une image. La densité de semis est un autre paramètre important pour une mesure 3D-PTV réussie. Peu de particules se traduisent par un faible nombre de trajectoires, alors qu&#39;un nombre excessif de particules provoquent des ambiguïtés dans l&#39;établissement de correspondances et de suivi. Ambiguïtés établir des correspondances comprennent des particules qui se chevauchent et détecter de multiples candidats le long de la ligne épipolaire définie. Dans le processus de suivi, l&#39;ambiguïté due à une forte seedin<html> la densité g est produite en raison de la séparation moyenne relativement courte de particules. Deuxième étape est des paramètres optimaux dans l&#39;enregistrement / pré-traitement pour améliorer la qualité de l&#39;image. paramètres photographiques, tels que le gain et le niveau de noir (G &amp; B), jouent un rôle important dans l&#39;optimisation de la qualité d&#39;image. Le niveau de noir définit le niveau de luminosité à la partie la plus sombre d&#39;une image, alors que le gain amplifie la luminosité d&#39;une image. De légères variations des niveaux G &amp; B peuvent influer de manière significative la probabilité de traçabilité. En fait, haute G &amp; B peuvent trop égayer une image et éventuellement endommager le capteur de la caméra. Pour illustrer cela, l&#39;impact des niveaux G &amp; B sur la reconstruction de l&#39;écoulement est également examinée dans cet article. Dans l&#39;étape de pré-traitement, les images sont filtrées avec un filtre passe-haut pour souligner la dispersion de lumière à partir de particules. La taille des pixels et échelle de gris sont ajustés pour optimiser la détection de particules dans le volume d&#39;interrogation. t &quot;&gt; Troisième étape de l&#39;optimisation est un étalonnage précis de l&#39;image stéréoscopique, qui est basée sur la géométrie épipolaire, les paramètres de la caméra (distance focale, point principal, et des coefficients de distorsion), et des changements d&#39;indice de réfraction. Ce processus est essentiel pour minimiser le 3D erreur de reconstruction des points cibles repères. géométrie épipolaire utilise des distances relatives (entre la caméra et le volume d&#39;interrogation) et de l&#39;angle incliné de l&#39;image cible. changements d&#39;indice de réfraction le long de la vue de la caméra à travers le volume d&#39;interrogation peuvent être pris en compte sur la base de la procédure de la messe et al. 21. Dans cette expérience, une structure en escalier 3D avec des points cibles régulièrement distribués est utilisé comme cible. Dans une expérience 3D-PTV, bien que deux images sont nécessaires pour déterminer une position de particules 3D, généralement plusieurs caméras sont utilisées pour réduire les ambiguïtés 21. Une alternative à des configurations coûteuses avec plusieurs caméras à grande vitesse est le view séparateur proposé par Hoyer et al. , 35 pour l&#39;utilisation de 3D-PTV et plus récemment appliquée par Gulean et al. , 28 pour les applications biomédicales. La vue séparateur est constitué d&#39;un miroir en forme de pyramide (miroir primaire contient sont) et quatre miroirs ajustables (Héraion miroir secondaire). Dans ce travail, un séparateur à quatre vue et une seule caméra ont été utilisés pour imiter l&#39;imagerie stéréoscopique à partir de quatre caméras. Le système est utilisé pour caractériser le champ d&#39;écoulement intermédiaire d&#39;un jet de tuyau d&#39;un diamètre, d h = 1 cm et Re ≈ 7000 à partir d&#39; un lagrangien et eulérien cadres à environ 14,5 à 18,5 diamètres en aval de l&#39;origine du jet.

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

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

3D-PTV est une technique de mesure du débit quantitatif qui vise à suivre les chemins de Lagrange d&#39;un ensemble de particules en trois dimensions à l&#39;aide de l&#39;enregistrement stéréoscopique de séquences d&#39;images. La base des composants, des caractéristiques, des contraintes et des conseils d&#39;optimisation d&#39;une topologie 3D-PTV constitué d&#39;une caméra à grande vitesse avec un quatre-vue splitter sont décrits et discutés dans cet article. Cette technique est appliquée au champ d&#39;écoulement intermédiaire (5 &lt;x / d &lt;25) d&#39;un jet circulaire à Re ≈ 7,000. caractéristiques d&#39;écoulement lagrangiens et les quantités de turbulence dans un cadre Eulerian sont estimés autour de dix diamètres en aval de l&#39;origine du jet et à différentes distances radiales du noyau de jet. propriétés de Lagrangian comprennent la trajectoire, la vitesse et l&#39;accélération des particules sélectionnées, ainsi que la courbure de la trajectoire d&#39;écoulement, qui sont obtenus à partir de l&#39;équation Frénet-Serret. Estimation des champs de vitesse et de turbulence 3D autour de l&#39;axe central de jet à un plan transversal situé à dixdiamètres en aval du jet est comparée à la littérature, et le spectre des mouvements de vitesse longitudinale à grande échelle de puissance est obtenue à différentes distances radiales du noyau de jet.

Une photographie et une vue schématique de l&#39;installation sont représentées sur les figures 1 et 2. La cible d&#39;étalonnage, les points repères réfléchi sur le point de vue-séparateur et la reconstruction d&#39;étalonnage 3D sont illustrés dans la Figure 3. Le RMS des cibles d&#39;étalonnage reconnus est de 7,3 um, 5,7 um et 141,7 um dans le x par fractions, y envergure, et en profondeur...

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

Un système à trois dimensions vélocimétrie suivi de particules (3D-PTV) basé sur une caméra à grande vitesse avec un à quatre vue splitter est décrite ici. La technique est appliquée à un écoulement à jet à partir d&#39; une conduite circulaire au voisinage de dix fois le diamètre en aval au nombre de Reynolds Re ≈ 7,000.

Trois dimensions Velocimetry de suivi des particules pour Turbulence Applications: Cas d&#39;un débit de jet

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

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

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Flow in Pipes

Motion in Two or Three Dimensions

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12.1K vues.  University of Illinois at Urbana-Champaign.  Un système à trois dimensions vélocimétrie suivi de particules (3D-PTV) basé sur une caméra à grande vitesse avec un à quatre vue splitter est décrite ici. La technique est appliquée à un écoulement à jet à partir d' une conduite circulaire au voisinage de dix fois le diamètre en aval au nombre de Reynolds Re ≈ 7,000. 

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Echo Particle Image Velocimetry

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

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

Echo vélocimétrie par images de particules

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

Recherche

Ingénierie

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

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

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

Processus de fabrication de microstructures tridimensionnelles en utilisant la vaporisation d&#39;un composant sacrificiel

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

High-speed Particle Image Velocimetry Near Surfaces

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

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

Particules à haute vitesse vélocimétrie par image de près de surfaces

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

Visualization of High Speed Liquid Jet Impaction on a Moving Surface

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

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

Visualisation de High Speed ​​Liquid Jet impaction sur une surface en mouvement

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

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

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

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

Caractérisation des nanocristaux Distribution de la taille en utilisant la spectroscopie Raman avec un multi-particules Phonon Confinement Modèle

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

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

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

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

Développement d&#39;une installation expérimentale pour la mesure du coefficient de restitution sous vide Conditions

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

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

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

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

Méthodes de mesure de l&#39;orientation et de rotation Taux de particules dans Turbulence 3D-imprimés

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

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

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

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

Utilisation de rayonnement synchrotron Microtomographie d&#39;enquêter sur Multi-échelle Forfaits microélectroniques en trois dimensions

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

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

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

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

Aiguille à ultrasons tridimensionnel Tip suivi avec un récepteur à ultrasons de la fibre optique

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

Simultaneous Measurement of Turbulence and Particle Kinematics Using Flow Imaging Techniques

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

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

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 ...