我々はNUWCでの機器開発に資金を提供するため、BYUの合成開口アルゴリズムの機器と開発資金のためのNSFの助成CMMI＃1126862にお礼を社内ラボ独立研究（ILIR）資金（博士トニーRuffaによって監視）希望ニューポート、資金SLT、DJDとJRNと声帯実験とSLTの部分的なサポートのための高度な光学技術でエルランゲン大学院大学（SAOT）に関連するデータのためのNIH / NIDCD助成R01DC009616。最後に、資金調達のためにJRNロッキーマウンテンNASAスペースグラント·コンソーシアム。

1。 3Dライトフィールドイメージングセットアップ<ol><li>測定体積の大きさだけでなく、研究されて流体の流れの実験を調査するために必要な時間的·空間分解能を決定することによって開始します。 </li><li>良好な信号対雑音比（SNR）が1、2（PIV 1用などのピクセルあたりの粒子を計算する必要があります）とリフォーカス画像を生成するために必要なカメラの数を決定するために、実験で存在するであろう光学密度を見積もります。ここに提示合成声帯を持つ3D SAPIV実験のために、私たちは、8台のカメラを使用して、ピクセル当たり0.05から0.1粒子（PPP）の播種密度を達成するために期待しています。この数は、13台のカメラの周りに達し収穫逓減でカメラ数の増加とともに増加し、SNRは急速に5台以下に減少。 </li><li>各カメラは異なる視点から測定体積を表示することができるようにフレーム上のアレイ構成でカメラをマウントします。</li><li>データキャプチャおよび表示するための中央コンピュータにカメラを接続します。 </li><li>所望の倍率と光学作動距離のための適切な焦点距離のレンズを選択します。典型的には、固定焦点距離レンズと同じ種類のは、各画像における類似倍率を生成するために、各カメラに装着されている。 </li><li>測定体積の中心に視標を（そのようなキャリブレーショングリッドなど）を配置します。 </li><li>参考として、配列の中央のカメラからの画像を用いて、所望の倍率を達成するために、測定体積から近く、または遠く全体カメラアレイフレームを移動します。 </li><li>次に、配列内の残りのカメラを区切ります。間隔が遠く離れてお互いからカメラが合計解決深さ1のコストで奥行き寸法の空間分解能を向上させます。注：私達はZ次元を参照するために深さを使用します（ 図1を参照）カメラに向かって正である。内に対する深さの比面内分解能は約与えられる。 <img alt="式（1）" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1.jpg" /> 、Zはボリューム内の深さであり、S Oは、ボリュームの正面にカメラの距離であり、DはS Oにカメラ間隔の比率です。 </li><li>測定体積の中心に視標がほぼ各カメラ画像の中央に配置されるようにすべてのカメラを傾けます。 </li><li>それぞれのカメラのレンズに完全に開口部と、視標の各カメラの焦点を合わせる。 </li><li>測定体積の裏側にリブレーションターゲットを置きます。ターゲットは、各カメラの視野にあることを確認し、そうでない場合は、カメラや測定体積および/またはカメラの間隔の間の距離が調整（ステップ1.7から1.8）が必​​要です。 </li><li>ターゲットは、各カメラにフォーカスされているまで、各カメラの絞りを閉じます。 </li><li>トンでターゲットと手順1.11から1.12までを繰り返し測定体積の彼が前面。各カメラを調整した後、キャリブレーションターゲットは図2のように表示されるはずです。 </li></ol> 2。ボリュームイルミネーションセットアップ<ol><li>流れ場に適用される具体的な測定方法に基づいて測定体積を照明するための適切な方法を決定します。粒子画像流速測定法（PIV）のためのレーザーのボリュームが使用されます。 </li><li>測定に必要な時間分解能を達成することができる脈拍数を持つレーザーを選択します。レーザは、時間分解またはダブルフレームまたぐ3のパルス化のための単一パルス化することができる。 </li><li>測定体積をカバーする光ボリュームにレーザービームを形成するために、光学レンズを使用しています。 </li><li>シードのPIV測定3に適したトレーサー粒子を持つボリューム。流体中の粒子の濃度は、所望の空間分解能を達成するの​​に十分な大きさが、SN比を低減するように大きいべきではありませんSAは、許容レベルの下の画像を再フォーカス。参考資料1は、達成可能な播種密度の徹底的な研究が含まれていますが、経験則として、画素あたり0.05から0.15の粒子の画像濃度（PPP）は、8台以上のカメラを持つほとんどの実験に適しています。カメラの固定番号は、ピクセルあたりの粒子は、より大きな音量の深さ寸法は小さくなります。 </li></ol> 3。カメラアレイのキャリブレーション<ol><li>キャリブレーションは、測定体積全体の複数の場所でキャリブレーションターゲット（市松格子例えば 、 図2を参照）を使用して各カメラに一連の画像をキャプチャする必要があります。マルチカメラの自己校正法やイメージング正確に興味のある分野を通って移動される既知のキャリブレーションターゲットのいずれか：まず、キャリブレーションの2つのタイプのどちらかを選択します。 </li><li>測定体積内の基準座標系を確立する。この座標系は、多くの場合、関連するfである方法で選択されまたは実験（ 例えば 、平板などの先端を起点に、シリンダの軸に一致）。ここでは、Z軸（ 図1）に沿ったポイントに整列XY平面内で私たちのグリッドを配置することを選択しました。 </li><li>セルフ·キャリブレーション·アルゴリズム4、5キャリブレーションターゲットの位置が正確に基準座標系に位置しています一つの場所を除いて、ランダムであっても可能なマルチカメラを使用している場合。この正確に配置されているターゲット上のキャリブレーションポイントの位置を高精度に認識される必要があります。各カメラでは、 図2と同様、それぞれの場所でターゲットのイメージをキャプチャします。 </li><li>マルチカメラのセルフキャリブレーションアルゴリズムを使用していない場合は、キャリブレーションターゲットを正確に基準座標系におけるターゲットの方向を高精度で知られているような測定体積内の複数の場所に配置する必要があります。各カメラでは、それぞれの場所でターゲットのイメージをキャプチャします。</li><li>各画像の各カメラでターゲット上の点を識別する。セルフ·キャリブレーションについては、すべてのカメラを越えた画像点の対応は5必要がありますが、明示的な参照と画像の点対応のみ正確に配置されているターゲットが生成した点が必要になります。正確に横断校正方法については、明示的な参照と画像の対応点は、すべてのカメラのすべてのポイントが必要になります。 </li><li>すべてのカメラを較正するための選ばれたキャリブレーションアルゴリズムを適用します。ここでは、マルチカメラのセルフキャリブレーションアルゴリズム4、5（オープンソース活用することを選択した<a href="http://cmp.felk.cvut.cz/~svoboda/SelfCal/" target="_blank">http://cmp.felk.cvut.cz/〜スヴォボダ/ SELFCAL /を</a> ）と利子の平面に相対生じるカメラの場所は、 図3に示す。 </li></ol> 4。タイミング、トリガとデータ収集<ol><li>量的、時間分解光視野イメージングは​​、すべてのCを必要とするamerasと照明光源を正確に関連する実験イベントに頻繁に、同期させることができます。 </li><li>外部パルス·ジェネレータは、カメラ·エクスポージャーおよび照明シーケンスをトリガするために使用される。パルス·ジェネレータに適切なタイミングパルスシーケンスをプログラムします。声帯の実験のために、私たちはレーザーが近い1カメラの露出の終わりに、次の3の冒頭付近パルス化されるフレームに跨っシーケンスを使用します。 </li><li>実験的なイベントからトリガする場合は、適切な信号が生成され、パルスジェネレータに入力されていることを確認。 </li><li>手動でトリガする場合、パルス発生器をトリガするための規定を作る。 </li><li>選択したトリガ方式を介して、カメラのキャプチャや照明シーケンスを開始することにより、実験データの取り込みを開始します。 </li><li>マルチカメラの光フィールドイメージング実験に関連付けられた大量のデータを取得する際には、些細に思えるが良い命名規則がCRUである金融。命名規則を開発する際に、データが最終的な分析にキャプチャから使用される方法を検討すると便利です。 </li></ol> 5。合成開口フォーカシング<ol><li>現在合成リフォーカスボリュームを生成するために、画像の3D焦点スタックを生成します。まず、焦点面とリフォーカスボリュームで使用するための全体的なフォーカシング深さとの間の間隔を定義する<img alt="式（1）" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1.jpg" /> 1、7。典型的には、焦点面の間隔が半分の深さの解像度とトータルリフォーカス深さに設定されている場所を表示に重なるすべてのカメラフィールド地域によって支配される。焦点面は基準座標系のZ軸に垂直になります。 </li><li>測定体積に再投影時に画像に適用するスケールを定義します。スケールは避けるために、RAW画像の倍率と整合的であるべきかなりのオーバーサンプリングまたは再投影画像のアンダーサンプリング。 </li><li>各カメラの画像平面と各合成焦点面との間の変換を確立します。 </li><li>バックグラウンドノイズを除去し、画像1、7の間の強度の違いに対応するための画像前処理を実行します。 </li><li>合成焦点面上に再投影画像は、スケールおよび再サンプル画像を適用します。組み込みのMATLAB関数（画像処理ツールボックス）のセットは平面対平面変換を与え、これらのタスクを処理することができます。 </li><li>各合成焦点面上に、添加物や乗法のSAリフォーカスアルゴリズム1、7のいずれかを適用します。 3D SAPIVアプリケーションのために、私たちは添加物のSA（ここで声帯に適用される）との良好な成功を収めている。逆光バブル画像では、乗法SAは優れた結果が得られている。チェックとして再建が期待どおりに表示されるかどうかを確認するためにキャリブレーション画像の一方の面にフォーカシングを適用します。 </li&gt; </ol> 6。ボリューム後処理<ol><li>光フィールドを生成されたボリューム内の元のオブジェクトを推定するには、再構成として知られている処理ステップを必要とします。いくつかのアルゴリズムが、より複雑な3Dデコンボリューション8から7勾配ベースのフォーカスメトリックに1を閾値単純な強度に至るまで存在する。アプリケーションに適した再構成アルゴリズムを選択してください。 PIVのために、我々は強度しきい値と3Dデコンボリューションの両方で成功を収めている。我々は焦点スタックを形成するために、ここにしきい値強度を使用しています。時間1（t1）と時間2（T2）からの2つの焦点のスタックは、ベクトル場を形成する相互相関である。 3Dライトフィールドイメージング法は、本質的にPIVの精度に影響を与えることができる深さ寸法に伸長されているオブジェクトの結果、、良い再構成アルゴリズムは、この伸びを軽減しようとします。 </li><li>復興工程の後に、ボリューム内の機能があるか、元する必要があるかもしれませんサイズの測定を可能にするためにtracted、形状などは特徴抽出のために使用されるアルゴリズムは様々であり、アプリケーション7に依存しています。気泡を抽出するには、例えば、バブルの機能をローカライズし、そのサイズを定義する手段を必要とします。 PIVアプリケーションのために、我々は明示的に粒子を抽出しませんから、このステップをスキップすることができます。 </li><li> 3D SAPIVアプリケーションの場合は、小さい尋問ボリュームに再構成ボリュームを解析して、ベクトル場1、3を測定するための適切な相互相関ベースのPIVアルゴリズムを適用する。 </li></ol> maketformは：マップとリサンプリングmaketformからの変換に基づく画像：平面変換＆IMTRANSFORMに平面を作成します。

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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>

我々は、開示することは何もない。

いくつかの手順は、ライトフィールドイメージング実験の適正な遂行のために重要です。レンズの選択やカメラの配置は慎重に測定体積内で解像度を最大にするように選択されるべきである。 SAのリフォーカスアルゴリズムは正確に校正することなく、焦点を絞った画像を生成するために失敗しますようにキャリブレーションは、おそらく最も重要なステップです。幸いなことに、マルチカメラのセルフキャリブレーションは、労力の比較的低いレベルで正確なキャリブレーションを容易にします。画像処理程度に画像を正規化することができますが、興味や背景のオブジェクトとの間の良好なコントラストを提供するすべての画像の均一な照明が、また必要である。 オブジェクトを移動したボリューム上のSAを実行するタイミングも重要です。各カメラが同時に画像を取るために引き起こされていない場合は、画像再構成は明らかに不正確になります。本論文での実験のために私達はタイミングシーケンスsを利用図7のhown。 3Dライトフィールドイメージングアプリケーションは、本明細書で空間分解能のトレードオフを伴う発表した。たとえば、3D SAPIVは光学的に密な粒子画像から粒子ボリュームを再構成することができますが、粒子は、（潜在的に大きい）ボリューム全体に分布している。 2D PIVに、粒子は薄いシート状に分布しているため、同じ粒子密度を持つイメージが測定体積でより大きな密度に対応しています。それにもかかわらず、3D SAPIVメソッドは、他の3D PIV法1という非常に大きな播種密度を可能にします。別の潜在的に制限の考慮事項は、ライトフィールドイメージングメソッドに関連付けられている比較的大規模な計算強度であり、計算の複雑さは、そのような断層-PIV 10のような画像ベースの3次元再構成法では一般的です。 この実験のために、我々は8フォトロンSA3シグマ105ミリメートルマクロレンズを装着し、カメラやQuantronを使用IXデュアルダーウィンNd：YLFレーザ（波長532 nm、200 mJ）を。カメラやレーザはバークレークレオ575 BNCデジタルディレイ/パルス·ジェネレータを介して一緒に同期された。流体の流れは、エクスパンセルヘリウム満たされたガラス微小球を接種した。ミクロスは、0.15 g / ccの密度と70μmの平均直径を有していた。私達は私達のウェブサイトを介して、学界のために本明細書中で使用されるコードのオープンソース版を提供<a href="http://www.3dsaimaging.com/" target="_blank">http://www.3dsaimaging.com/を</a> 、我々はユーザの皆さんが私たちにフィードバックを与えると定量的な光フィールドのコミュニティのための有用なコードを改善し、供給への参加を奨励しています。

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

流体力学の分野では、計算スキームの分解能は実験方法を上回っおよび流体フローの予測と観察された現象との間のギャップを広げた。したがって、必要性、問題の範囲のための3次元（3D）データセットを解決できるアクセス可能なメソッドが存在します。私たちは、流れ場の多くの種類の定量的な3次元イメージングを行うための新しい手法を提示する。 3D技術は、複雑な速度場と気泡流の調査を可能にします。これらのタイプの測定は、測定器にさまざまな課題を提示する。例えば、光学的に密な泡のような混相流を容易に関心体積の内部領域に光アクセスを閉塞する気泡による伝統的な、非侵襲的な流量測定技術によって画像化することができません。ライトフィールドイメージングを使用することで、にも関わらず、毎回インスタンスの3Dボリュームマップを再構築するためにカメラの配列で撮影した画像をreparameterizeすることができますボリュームの部分的な閉塞。技術は、3D焦点スタックを複数のカメラキャプチャ後1からの画像を合成することにより生成される合成開口（SA）のフォーカシング、として知られているアルゴリズムを使用しています。光フィールドイメージングは​​角度だけでなく、光線に関する空間情報のキャプチャを可能にし、それ故に3Dシーンの再構成を可能にします。定量的な情報は、その後、処理アルゴリズムのさまざまな方法を使って3D再構成から抽出することができる。特に、我々は、3次元粒子画像流速測定法（PIV）を行う3Dフィールド内の気泡を抽出し、ちらつき火炎の境界を追跡するためのライトフィールドイメージングに基づく測定方法を開発した。我々は、合成声帯のセットの上を通過する気流の3DPIVを実行するための我々のセットアップのコンテキストでライトフィールドイメージング手法の基礎を提示し、気泡連行急落ジェットに技術の応用からの代表的な結果を示しています。

高品質の生のPIV画像は、黒の背景（ 図4a）に対しても高いコントラストで表示されて均一に分布した粒子を含んでいます。画像全体に不均一な照明を補うために、画像の前処理は、明るい領域を除去、コントラストを調整し、すべてのカメラ（ 図4b）からのすべての画像間の輝度ヒストグラムを正規化するために行うことができる。実験は適切な密度に播種され、正確なキャリブレーションが実行されると、SAはイメージがそれぞれの深さの面（ 図5）に焦点粒子に明らかになります再フォーカス。測定体積は、シードを超えている場合は、リフォーカス画像のSNRは、それが困難な粒子を再構築することに低くなります。 SAは良好なSNRを持つ画像は、各深さの平面に焦点を粒子に保持するためにしきい値処理することができます再フォーカス。 図6は、Z = -10.6ミリメートルの深面に2つのタイムステップから2閾値処理画像を示す。閾値処理VOLUMEその後、PIVの3を実行するために十分な数の粒子が含まれている尋問ボリュームに解析されます。解析されたボリュームに3DPIVアルゴリズムを適用すると、 図7に示すように流体の速度場が得られ、この場合、流れ場は、モデル声帯によって誘発されるということです。ジェット外の流れ場の速度が非常に小さいので、このように非常に少数のベクトルは、この領域の外側に見ることができます。 t = 0のミリ秒で声帯が閉じているとフィールドではほとんど速度が存在しています。 tにおけるジェットで最大速度= 1ミリ秒の正のy方向に移動し、t = 2から4ミリ秒からの強度に低減します。ジェット速度とサイクルを短縮トン= 5ミリ秒で折り畳みが閉じが繰り返されます。これらの画像は、提示された各速度場が時間内に単一のスナップショットを表している場合には、平均化された100枚までの画像を提示し、従来の多くの作家9と同じ滑らかさを持っていない。基準点として、以前のシミュレーションでは、計算上の一般的なエラーを示しているD速度がPIVアルゴリズム自体1からのエラーを含む各速度成分、に5-10％のオーダーであることが、我々が使用しているアルゴリズム（MatPIV 11 3Dのために適合された）のために、このエラーが相対的に大きくすることが知られている他のコード。 気泡流はライトフィールドイメージングの3D機能の恩恵を受けることができる科学的な関心の別の領域です。 SAの技術も同様にレーザ光 ​​がこのような気泡のエッジは白い背景に対して暗く見える図8aに示すような画像で、その結果、拡散白色バックライトに置き換えられ気泡流の分野に適用することができます。 図8B-dに示すように、セルフ·キャリブレーションした後、SAのアルゴリズムの乗法バリアントは、泡と焦点スタック急激にバブルの深さに相当する深さの面に焦点を当て、他の飛行機のビューから、ぼやけを得るために適用することができます7。単純なしきい値ではありません泡ではなく、高度な特徴抽出アルゴリズムのシリーズを抽出するための適切な方法は7で説明したように利用されている。 <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig1.jpg" alt="図1" /> 図1は、ラベル付きのカメラや声帯の画像と座標系。 <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig2.jpg" alt="図2" /> 図2：全8台のカメラから見たZ = 0 mmでキャリブレーショングリッド。 <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3.jpg" alt="図3" fo:content-width="2.5in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3highres.jpg"/> 図3マルチカメラの自己校正出力からカメラのセットアップのTopview。カメラ1-8は、それらの一般的な視野のdirectioで、数字や円で配置されているnは行で示されます。原点付近赤いブロブは、実際にカメラに3D相対的にプロットし、各Z深度におけるキャリブレーショングリッドから400以上のポイントです。 <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig4.jpg" alt="図4" /> 図4 T 1とT 2（aとb）でカメラ6位から見た粒子フィールドのRaw画像。前処理（C＆D）の後に同じ画像。 <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig5.jpg" alt="図5" /> 図5左から右へ：深さで生SAPIVリフォーカス画像（）、Z = -5.9ミリメートル、（b）は -10.6ミリメートル、および（c）-15.3ミリメートル。 <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig6.jpg" alt="図6" /> 図6。Thresho時間ステップ（）t 1およびZ = -10.6ミリメートルで（b）は t 2でlded画像。 <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7.jpg" alt="図7" fo:content-width="5.25in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7highres.jpg"/> 図7は、図 6のタイムステップのための合成声帯によって作成されたジェットの三次元ベクトル場。左側は全体の3次元速度場の等角図を示す。各列の上に示されるように、xyとyz面の平面カットが声帯の中心を通って作られています。 <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig8.jpg" alt="図8" /> 図8左から右へ：カメラアレイから気泡流フィールドと深さでリフォーカス画像（b）は 、Z = -10ミリメートル、（c）は 0ミリメートル、および（d）10ミリメートルのRaw画像。サークルは、Z = -10 mm奥行き平面上にある泡を強調し、他の面でビューから消えます。バブル実験の詳細は、4に記載されています。

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

流体の流れの範囲のための定量的な3次元（3D）イメージングを行うための方法を提案している。ライトフィールドイメージングの領域から概念を使用して、我々は、画像の配列から3Dボリュームを再構築します。当社の3D結果は速度場および多相気泡サイズ分布を含む広い範囲にわたっています。

マルチカメラライトフィールドイメージングを介して3D流れ場の決定

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 ビュー.  Brigham Young University. 流体の流れの範囲のための定量的な3次元（3D）イメージングを行うための方法を提案している。ライトフィールドイメージングの領域から概念を使用して、我々は、画像の配列から3Dボリュームを再構築します。当社の3D結果は速度場および多相気泡サイズ分布を含む広い範囲にわたっています。

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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.

デジタル干渉縞投影技術と高分解能、高速、三次元ビデオ画像

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

工学

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.

重度不足減衰フリンジフィールド静電MEMSアクチュエータに時間改善スイッチング用リアルタイムDC-ダイナミックバイアス方式

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.

組み込み感度関数を決定するためのデータ収集プロトコル

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.

3Dバーチャルリアリティのインターフェイスを持つ走査型プローブ顕微鏡を介した単一分子のハンド制御された操作

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.

サイズ制御されたポリ (エチレング リコール) レート液滴を介して半 3 次元流れ焦点マイクロ流体デバイスの生成

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.

流れ可視化手法によるデルタ翼上の流れ構造に関する実験的研究

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.

・鉱物及び岩石試料の蛍光を放射光 x 線回折

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.

フロー イメージング技術を用いた粒子運動と乱流の同時測定

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.

無料のラベル画像の単一蛋白質細胞から分泌される生活 iSCAT 顕微鏡を介して

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.

部分最小二乗回帰による近赤外分光法に基づくO-クレゾール濃度オンライン測定

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