Gostaríamos de agradecer a concessão do NSF CMMI # 1126862 para o financiamento do equipamento e desenvolvimento dos algoritmos de abertura sintética na BYU, Na casa de Laboratório Independente de Investigação (Ilir) fundos (monitorado pelo Dr. Tony Ruffa) para o financiamento dos equipamentos e desenvolvimento em NUWC Newport, e NIH / NIDCD concessão R01DC009616 para financiamento SLT, DAD e JRN e dados relativos às experiências das pregas vocais e da Universidade de Erlangen Escola de Pós-Graduação em Tecnologias Avançadas ópticos (SAOT) para o apoio parcial da SLT. Finalmente, o Rocky Mountain NASA Space Grant Consortium para financiamento JRN.

1. Configuração de imagem 3D Luz Campo <ol><li> Comece determinando o tamanho do volume de medição, bem como a resolução espacial e temporal necessária para investigar a experiência de fluxo de fluido a ser estudado. </li><li> Estimar a densidade óptica que vai estar presente na experiência, a fim de determinar o número de câmaras necessários para gerar imagens reorientadas com relação sinal-para-ruído bom (SNR) 1, 2 (por exemplo, para PIV deve calcular partículas por pixel). Para o experimento SAPIV 3D com as pregas vocais sintéticos apresentados, usar 8 câmeras e esperar para conseguir uma densidade de semeadura de 0,05-0,1 partículas por pixel (ppp). Este número aumenta com o número crescente de câmera com rendimentos decrescentes atingiu cerca de 13 câmeras, o SNR diminui rapidamente abaixo de 5 câmeras. </li><li> Monte as câmeras em uma configuração de matriz em uma estrutura de tal forma que cada câmera pode ver o volume de medição de pontos de vista diferentes.</li><li> Prenda as câmeras para um computador central para captura de dados e visualização. </li><li> Seleccione objectivas com distâncias focais adequados para a ampliação desejada e ópticos distâncias de trabalho. Tipicamente, o mesmo tipo de lente de comprimento focal fixo é montado em cada câmara para gerar ampliação semelhante em cada imagem. </li><li> Coloque um alvo visual (tal como uma grelha de calibração), no centro do volume de medição. </li><li> Usando a imagem a partir da câmara centro da matriz como uma referência, mova a moldura matriz inteira câmara para mais perto ou mais longe a partir do volume de medição para obter a ampliação desejada. </li><li> Em seguida, separar as câmaras restantes na matriz. Espaçar as câmaras mais afastadas uma da outra melhora a resolução espacial na dimensão de profundidade ao custo de profundidade resolúvel total 1. Nota: usamos profundidade para se referir à dimensão Z, que é positiva para as câmaras (ver Figura 1). A relação da profundidade para dentro-Resolução do plano é dada aproximadamente por <img alt="Equação 1" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1.jpg" /> , Onde Z é a profundidade do volume, o s é a distância das câmaras para a frente do volume, e D é a relação de espaçamento da câmara de s o. </li><li> Inclinando todas as câmaras de tal forma que o alvo visual no centro do volume de medição é de aproximadamente centrado em cada imagem da câmara. </li><li> Com as aberturas completamente abertos em cada lente da câmera, o foco cada câmera no alvo visual. </li><li> Coloque um indicador de calibração na parte de trás do volume de medição. Certifique-se que o alvo é na visão de cada câmera, se ele não for, então a distância entre as câmeras e medição de volume e / ou espaçamento câmera necessidades de ajuste (passos 1,7-1,8). </li><li> Feche a abertura de cada câmara até que o alvo está em foco em cada câmara. </li><li> Repita os passos de 1,11-1,12 com o alvo em tele frente do volume de medição. O alvo de calibração deve ser semelhante à Figura 2, após cada câmera está ajustada. </li></ol> 2. Instalação de iluminação de volume <ol><li> Determinar o método adequado para a iluminação do volume de medição de acordo com o método de medição específico a ser aplicada ao campo de fluxo. Por velocimetria imagem de partículas (PIV) um volume de laser é usado. </li><li> Seleccionar um raio laser, com uma taxa de impulso que pode conseguir a resolução desejada temporal da medição. O laser pode ser único pulsava por tempo resolvido ou duplo pulsada para o frame-straddling 3. </li><li> Usar lentes ópticas para formar o feixe de laser em um volume de luz que cobre o volume de medição. </li><li> Volume de semente do marcador com partículas adequadas para medições PIV 3. A concentração de partículas no fluido deve ser grande o suficiente para conseguir a resolução desejada espacial, mas não tão grande de forma a reduzir o SNR emSA reorientada imagens abaixo de um nível aceitável. Referência 1 contém um estudo aprofundado da densidade de semeadura possível, mas como regra geral uma densidade de imagem de partículas 0,05-0,15 por pixel (ppp) é apropriado para a maioria dos experimentos com oito ou mais câmeras. Por um número fixo de câmaras, as partículas por pixels diminui para maiores dimensões de profundidade de volume. </li></ol> 3. Calibração Matriz câmera <ol><li> Calibração requer a captura de uma série de imagens, em cada câmara, com um alvo de calibração (por exemplo, uma grade de tabuleiro de damas, ver Figura 2) em vários locais de todo o volume de medição. Primeiro, escolha entre dois tipos de calibração: ou uma câmera multi-método de auto-calibração ou a imagem de um alvo de calibração conhecido que é precisamente movido através do campo de interesse. </li><li> Estabelecimento de um sistema de coordenadas de referência do volume de medição. Este sistema de coordenadas é muitas vezes escolhido de maneira que é f relevanteou o ensaio (por exemplo, alinhado com o eixo de um cilindro, com origem na borda de uma placa plana, etc). Aqui optou-se por colocar os nossos grades no plano XY alinhado em pontos ao longo do eixo Z (Figura 1). </li><li> Se estiver usando uma câmera multi-auto-calibração algoritmo 4, 5 os locais alvo de calibração pode ser aleatória, com exceção de um local que é precisamente localizada no sistema de coordenadas de referência. A localização de pontos de calibração neste alvo precisamente localizado deve ser conhecido com alta precisão. Em cada câmara, a captura de uma imagem do alvo em cada localização semelhante à Figura 2. </li><li> Se não se usa um multi-câmara algoritmo de auto-calibração, o alvo de calibração deve ser precisamente colocados em vários locais no volume de medição de modo que a orientação do alvo no sistema de coordenadas de referência é conhecida, com alta precisão. Em cada câmera, capturar uma imagem do alvo em cada local.</li><li> Identificar pontos sobre o alvo em cada câmera para cada imagem. Para a auto-calibração, correspondências imagem ponto em todas as câmeras são necessárias 5, mas explícitas correspondências referência para imagem de ponto são necessárias apenas para os pontos gerados pelo alvo precisamente localizado. Para o método de calibração de precisão percorrido, explícitas correspondências referência a imagem de ponto são necessários para todos os pontos de todas as câmeras. </li><li> Aplicar o algoritmo de calibração para calibrar escolhido todas as câmaras. Aqui optou-se por utilizar uma câmara multi-auto-calibração algoritmo 4, 5 (fonte aberto <a href="http://cmp.felk.cvut.cz/~svoboda/SelfCal/" target="_blank">http://cmp.felk.cvut.cz/ ~ svoboda / SelfCal /</a> ) e os locais resultantes da câmara em relação aos planos de interesse são mostrado na Figura 3. </li></ol> 4. Tempo, suscitar e Coleta de Dados <ol><li> Quantitativa, tempo resolvido imagem campo de luz exige que todos os cameras e fontes de iluminação para ser sincronizado com precisão, muitas vezes, a um evento relevante experimental. </li><li> Um gerador de pulso externa é usada para acionar as exposições da câmara e sequências de iluminação. Programar as sequências de impulsos de temporização apropriados sobre o gerador de impulsos. Para a experiência da prega vocal, usamos uma sequência de quadros-abrangendo, pelo que o laser é pulsado perto do fim de uma exposição da câmara e perto do começo da 3 seguinte. </li><li> Se desencadeamento de um evento experimental, assegurar que um sinal apropriado é gerado e a entrada para o gerador de impulsos. </li><li> Se manualmente provocando, tomar medidas para desencadear o gerador de pulso. </li><li> Comece a captura de dados experimental, iniciando a captura de câmera e iluminação seqüência através do método escolhido disparo. </li><li> Embora pareça trivial, ao adquirir a grande quantidade de dados associado a uma câmera multi-experiência de luz do campo de imagem, uma convenção de nomenclatura é bom crucial. É útil considerar como os dados serão utilizados desde a captura até a análise final, quando o desenvolvimento da convenção de nomenclatura. </li></ol> 5. Refocusing de Abertura Sintética <ol><li> Vamos agora gerar uma pilha 3D focal de imagens para produzir um volume sinteticamente reorientada. Em primeiro lugar, definir o espaçamento entre planos focais e profundidade reorientação global a ser usado no volume reorientada <img alt="Equação 1" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1.jpg" /> 1, 7. Tipicamente, o espaçamento plano focal é definido como metade da resolução da profundidade e da profundidade reorientação total é regulada pela região em que todos os campos de câmara de sobreposição vista. Os planos focais será perpendicular ao eixo Z do sistema de coordenadas de referência. </li><li> Definir a escala para aplicar às imagens sobre reprojeção para dentro do volume de medição. A escala deve ser consistente com a ampliação das imagens originais, a fim de evitarsignificativa amostragem sobre ou sob a amostragem das imagens reprojectada. </li><li> Estabelecer transformações entre cada plano de imagem da câmera e cada plano focal sintética. </li><li> Realizar o pré-processamento de imagem para remover o ruído de fundo e acomodar as diferenças de intensidade entre imagens 1, 7. </li><li> Imagens para reprojetar os planos sintéticos focais, aplicar a escala e re-amostra das imagens. Um conjunto de funções internas Matlab (toolbox de processamento de imagem a) pode lidar com essas tarefas dadas as transformações de plano para plano. </li><li> Em cada plano focal sintética, aplicar ou aditivo a reorientação ou algoritmo multiplicativo SA 1, 7. Para aplicações 3D SAPIV, temos tido um bom sucesso com aditivo SA (aplicado sobre as pregas vocais aqui). Para imagens de bolhas em contraluz, a SA multiplicativo produziu resultados superiores. Como uma verificação de aplicar a recentragem a um plano das imagens de calibração, para ver se a reconstrução aparece como esperado. </li&gt; </ol> 6. Volume de pós-processamento <ol><li> Para estimar os objectos originais no volume que gerou o campo de luz requer uma etapa de processamento conhecido como reconstrução. Existem vários algoritmos variando de intensidade de limiar simples um gradiente de métricas baseadas focais 7 a mais complexa de desconvolução 3D 8. Escolha um algoritmo de reconstrução apropriado para a aplicação. Para PIV, temos tido sucesso com ambos limiarização intensidade e deconvolução 3D. Usamos intensidade de limiar aqui para formar uma pilha focal. Duas pilhas focais de tempo 1 (t 1) e tempo de 2 (t 2) são interligado para formar um campo vetorial. O método de imagem 3D Luz Campo inerentemente resulta em objetos que são alongadas na dimensão de profundidade, o que pode afetar a precisão PIV; um algoritmo de reconstrução bom tenta mitigar esse alongamento. </li><li> Após o passo de reconstrução, características em que o volume pode ser necessário ou exatraídos para permitir a medição de tamanho, forma, etc Os algoritmos utilizados para a extracção de características são variadas e dependem da aplicação 7. Para extrair as bolhas, por exemplo, requer um meio de localizar e definir as características de bolha seu tamanho. Para aplicações PIV, não explicitamente extrair partículas e este passo pode ser ignorado. </li><li> Para aplicações 3D SAPIV, analisar o volume de reconstrução em volumes menores de interrogatório e aplicar uma adequada correlação cruzada algoritmo PIV base para medir o campo de vetores 1, 3. </li></ol> um maketform: constrói um avião para avião e transformação imtransform: mapas e resamples uma imagem com base nas transformações de maketform.

<ol>
	<li>Belden, J., Truscott, T. T., Axiak, M., Techet, A. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Three-dimensional+synthetic+aperture+particle+imaging+velocimetry.">Three-dimensional synthetic aperture particle imaging velocimetry.</a> Measurement Science and Technology. 21 (12), 125403 (2010).</li><li>Wilburn, B., Joshi, N., Vaish, V., Talvala, E. -. V., Antunez, E., Barth, A., Adams, A., Horowitz, M., Levoy, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High+performance+imaging+using+large+camera+arrays.">High performance imaging using large camera arrays.</a> ACM Trans. Graph. 24, 765-776 (2005).</li><li>Raffel, M., Willert, C., Wereley, S., Kompenhaus, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Particle image velocimetry - A Practical Guide. , (2007).</li><li>Belden, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Auto-Calibration+of+Multi-Camera+Systems+with+Refractive+Interfaces.">Auto-Calibration of Multi-Camera Systems with Refractive Interfaces.</a> Experiments in Fluids. , (2013).</li><li>Svoboda, T., Martinec, M., Pajdla, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+convenient+multi-camera+self-calibration+for+virtual+environments.">A convenient multi-camera self-calibration for virtual environments.</a> PRESENCE: Teleoperators and Virtual Environments. 14 (4), 407-422 (2005).</li><li>Vaish, V., Garg, G., Talvala, E., Antunez, E., Wilburn, B., Horowitz, M., Levoy, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Synthetic+aperture+focusing+using+a+shear-warp+factorization+of+the+viewing+transfor.">Synthetic aperture focusing using a shear-warp factorization of the viewing transfor.</a> 3, 129 (2005).</li><li>Belden, J., Ravela, S., Truscott, T. T., Techet, A. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Three-Dimensional+Bubble+Field+Resolution+Using+Synthetic+Aperture+Imaging:+Application+to+a+Plunging+Jet.">Three-Dimensional Bubble Field Resolution Using Synthetic Aperture Imaging: Application to a Plunging Jet.</a> Experiments in Fluids. , (2012).</li><li>Levoy, M., Ng, R., Adams, A., Footer, M., Horowitz, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Light+field+microscopy.">Light field microscopy.</a> ACM Transactions on Graphics. 25 (3), (2006).</li><li>Triep, M., Br&#252;cker, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Three-dimensional+nature+of+the+glottal+jet.">Three-dimensional nature of the glottal jet.</a> Journal of the Acoustical Society of America. 127, 1537-1547 (2008).</li><li>Elsinga, G., Scarano, F., Wieneke, B., van Oudheusden, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tomographic+particle+image+velocimetry.">Tomographic particle image velocimetry.</a> Experiments in Fluids. 41, 933-947 (2006).</li></ol>

Não temos nada a revelar.

Várias etapas são fundamentais para a execução adequada de uma experiência de luz do campo de imagem. Selecção da lente e colocação da câmara devem ser cuidadosamente escolhidas para maximizar a resolução de acordo com o volume de medição. A calibração é talvez o passo mais crítico, como os algoritmos reorientação SA deixará de produzir imagens nitidamente focadas sem calibração precisa. Felizmente, multi-câmera de auto-calibração facilita a calibração precisa, com um nível relativamente baixo de esforço. Iluminação uniforme em todas as imagens que proporciona um bom contraste entre os objetos de interesse eo fundo também é necessário, embora o processamento da imagem pode normalizar as imagens para um grau. O tempo também é importante ao realizar SA em volumes que têm objetos em movimento. Se cada câmara não é disparado para obter uma imagem ao mesmo tempo, a reconstrução de imagem, irá, obviamente, ser impreciso. Para os experimentos deste trabalho, utilizou o tempo de seqüência shown na Figura 7. As aplicações de imagem 3D Luz de campo aqui apresentados envolvem uma resolução espacial trade-off. Por exemplo, 3D SAPIV pode reconstruir volumes de partículas a partir de imagens das partículas opticamente densos, mas as partículas são distribuídas através de um volume (potencialmente grande). 2D para PIV, as partículas são distribuídas através de uma fina folha, e, assim, as imagens com a mesma densidade de partícula corresponde a uma densidade muito maior do volume de medição. No entanto, o método SAPIV 3D permite densidades de semeadura muito maiores que os outros métodos de PIV 3D 1. Outra consideração é o que pode limitar a intensidade relativamente grande computacional associada com métodos de imagem de luz do campo; complexidade computacional é típico de imagem baseados em métodos de reconstrução 3D, como tomografia-PIV 10. Para este experimento foram utilizados oito Photron SA3 câmeras equipadas com lentes macro Sigma 105 milímetros e um Quantronix dupla Darwin Nd: YLF laser (532 nm, 200 mJ). As câmeras e laser foram sincronizados entre si através de um 575 Nucleonics Berkley BNC digitais gerador de atraso / pulso. O fluxo de fluido foi semeada com Expancel hélio enchido microesferas de vidro. As microsferas tinham um diâmetro médio de 70 um, com uma densidade de 0,15 g / cc. Nós oferecemos versões de código aberto os códigos utilizados aqui para a comunidade acadêmica através do nosso site <a href="http://www.3dsaimaging.com/" target="_blank">http://www.3dsaimaging.com/</a> e incentivar os usuários a nos dar feedback e participar na melhoria e fornecer códigos úteis para a comunidade quantitativa luz do campo.

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

No campo da mecânica dos fluidos, a resolução de sistemas computacionais ultrapassou métodos experimentais e aumentou a diferença entre os fenômenos previstos e observados nos fluxos de fluidos. Assim, existe uma necessidade para um método de acesso capaz de resolver tridimensionais conjuntos (3D) de dados para uma série de problemas. Nós apresentamos uma nova técnica para a realização de imagens 3D quantitativa de muitos tipos de campos de fluxo. A técnica 3D permite a investigação de campos de velocidade complicadas e fluxos borbulhantes. Medidas deste tipo apresentar uma variedade de desafios para o instrumento. Por exemplo, opticamente densos fluxos multifásicos borbulhante não possa ser facilmente trabalhada tradicionais, por técnicas não-invasivas de medição do fluxo, devido a que as bolhas ocluindo acesso óptico para as regiões do interior do volume de interesse. Ao usar imagem Light Field somos capazes de reparameterize imagens captadas por um conjunto de câmeras para reconstruir um mapa volumétrica 3D para cada instância de tempo, apesar deoclusões parciais no volume. A técnica faz uso de um algoritmo conhecido como abertura sintética reorientação (SA), em que uma pilha de 3D ​​focal é gerado pela combinação de imagens a partir de várias câmaras de pós-captura 1. Campo de imagem permite que a luz para a captura de angular, bem como informação espacial sobre os raios de luz, e, portanto, permite a reconstrução 3D cena. A informação quantitativa pode então ser extraído a partir das reconstruções 3D utilizando uma variedade de algoritmos de processamento. Em particular, foram desenvolvidos métodos de medição baseados em imagem Light Field para a realização de velocimetria de imagem 3D de partículas (PIV), extração de bolhas em um campo 3D e rastrear o limite de uma chama bruxuleante. Nós apresentamos os fundamentos da metodologia de Luz campo de imagem no contexto de nossa configuração para a realização de 3DPIV do fluxo de ar que passa sobre um conjunto de pregas vocais sintéticos, e mostram resultados representativos de aplicação da técnica a um jato de bolha incorporador de mergulhar.

Imagens de alta qualidade-primas PIV conter partículas uniformemente distribuídos aparecem com alto contraste contra o fundo preto (Figura 4a). Para compensar a não-uniforme de iluminação em toda a imagem, a imagem pré-processamento pode ser realizada para remover regiões brilhantes, ajustar contraste e normalizar os histogramas de intensidade em todas as imagens de todas as câmeras (Figura 4b). Quando a experiência é semeada a uma densidade adequada e uma calibração precisa é executada, o SA reorientada imagens irá revelar em partículas de focagem em cada plano de profundidade (Figura 5). Se o volume de medição é mais sementes, a SNR nas imagens reorientadas será baixa tornando-o difícil de reconstituir as partículas. SA reorientada imagens com SNR bom pode ser limiarizadas para reter partículas em foco em cada plano de profundidade. Figura 6 mostra duas imagens de limiar definido a partir de duas etapas de tempo no plano de profundidade Z = -10,6 mm. O vo limiarizadalume é então analisado em volumes de interrogação que contêm um número suficiente de partículas para a realização de PIV 3. Aplicando um algoritmo 3DPIV ao volume analisado gera um campo de velocidade de fluido representado na Figura 7, neste caso, o campo de fluxo é a induzida por uma prega vocal modelo. A velocidade do fluxo de campo do lado de fora do jacto é muito pequena, o que muito poucos vectores pode ser visto do lado de fora desta região. Em t = 0 ms prega vocal é fechada e velocidade muito pouco no campo está presente. A maior velocidade no jacto em t = 1 se move mseg na direcção y positivo e reduz a intensidade a partir de t = 2 a 4 ms. Os fecha dobra em t = 5 ms reduzir a velocidade do jacto e o ciclo é repetido. Estas imagens não têm a suavidade mesmo que muitos autores anteriores 9 que apresentam até 100 imagens médios que cada campo de velocidade apresentado representa um único instantâneo no tempo. Como ponto de referência, simulações anteriores mostraram erros típicos em calculard velocidades de ser da ordem de 5-10% de cada componente da velocidade, que inclui o algoritmo de erro a partir de PIV si 1; para o algoritmo que está a utilizar (11 MatPIV adaptado para 3D), este erro é conhecido por ser relativamente grande para outros códigos. Fluxos borbulhantes são outra área de interesse científico que pode beneficiar das capacidades 3D de imagem Light Field. A técnica de SA pode ser similarmente aplicado a campos de fluxo borbulhante, em que a luz de laser é substituído com iluminação branca difusa, o que resulta em imagens, tais como a mostrada na Figura 8a, onde as extremidades das bolhas aparecem escuras contra o fundo branco. Após auto-calibração, o multiplicativo variante do algoritmo SA pode ser aplicada para produzir uma pilha focal com bolhas nitidamente focadas sobre o plano de profundidade correspondente à profundidade da bolha e turva de vista em outros planos, como mostrado na Figura 8b-d 7. Limiarização simples não éum método adequado para extrair as bolhas, em vez de uma série de algoritmos avançados de extracção de recursos, são utilizados como descrito no 7. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig1.jpg" alt="Figura 1" /> Figura 1. Imagem de câmeras e pregas vocais com etiquetas e sistema de coordenadas. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig2.jpg" alt="Figura 2" /> Figura 2. Grade de calibração em Z = 0 mm, como visto a partir de todos os 8 câmaras. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3.jpg" alt="Figura 3" fo:content-width="2.5in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3highres.jpg"/> Figura 3. Topview de configuração da câmera de multi-câmara de saída de auto-calibração. Câmeras 1-8 estão localizados com números e círculos, com a sua visão geral direction indicado por uma linha. A mancha vermelha perto da origem é, na verdade, 400 + pontos da grade de calibração em cada profundidade Z plotados em relação 3D para as câmeras. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig4.jpg" alt="Figura 4" /> Figura 4. Imagens primas do campo de partículas visto de câmera # 6 em t 1 e t 2 (a &amp; b). Mesmas imagens depois de pré-processamento (c &amp; d). <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig5.jpg" alt="Figura 5" /> Figura 5 Da esquerda para a direita:. Primas imagens reorientadas SAPIV em profundidades (a) Z = -5,9 milímetros, (b) mm -10,6 e (c) mm -15,3. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig6.jpg" alt="Figura 6" /> Figura 6. Thresholded imagens em intervalos de tempo (a) t 1 e (b) t 2 em Z mm = -10,6. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7.jpg" alt="Figura 7" fo:content-width="5.25in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7highres.jpg"/> Figura 7. Tridimensional campo vetorial do jato criado por sintéticos pregas vocais por 6 passos de tempo. O lado esquerdo mostra uma vista isométrica do campo de velocidade 3D inteiro. Cortes da xy e planos yz são feitas através do centro da prega vocal, tal como indicado acima de cada coluna. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig8.jpg" alt="Figura 8" /> Figura 8 Da esquerda para a direita:. Imagem crua de campo de fluxo borbulhante da matriz de câmera e imagens reorientadas em profundidades (b) Z = -10 mm, (c) 0 mm e (d) 10 mm.O círculo destaca uma bolha que está no plano de profundidade Z = -10 mm, e desaparece de vista em outros planos. Os detalhes do estudo da bolha podem ser encontrados em 4.

Watch this Scientific Journal Video about Determining 3D Flow Fields via Multi-camera Light Field Imaging at JoVE.com

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

Uma técnica para a realização quantitativa imagens tridimensionais (3D) para uma série de fluxos de fluido é apresentado. Usando os conceitos da área de Imagem Light Field, reconstruímos volumes 3D a partir de matrizes de imagens. Os nossos resultados 3D abrangem uma vasta gama, incluindo campos de velocidade e multi-fase distribuições de tamanho de bolha.

Determinar campos de fluxo 3D via multi-câmera de luz do campo de imagem

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

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

Research

Education

JoVE Core

JoVE Journal

Civil Engineering

Engineering

Unit 1

Differential Analysis of Fluid Flow

SCIENTISTS IN ACTION

16.5K visualizações.  Brigham Young University. Uma técnica para a realização quantitativa imagens tridimensionais (3D) para uma série de fluxos de fluido é apresentado. Usando os conceitos da área de Imagem Light Field, reconstruímos volumes 3D a partir de matrizes de imagens. Os nossos resultados 3D abrangem uma vasta gama, incluindo campos de velocidade e multi-fase distribuições de tamanho de bolha.

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

High-resolution, High-speed, Three-dimensional Video Imaging with Digital Fringe Projection Techniques

Digital fringe projection (DFP) techniques provide dense 3D measurements of dynamically changing surfaces.&#160;Like the human eyes and brain, DFP uses triangulation between matching points in two views of the same scene at different angles to compute depth.&#160;However, unlike a stereo-based method, DFP uses a digital video projector to replace one of the cameras1. The projector rapidly projects a known sinusoidal pattern onto the subject, and the surface of the subject distorts these patterns in the camera&#8217;s field of view. Three distorted patterns (fringe images) from the camera can be used to compute the depth using triangulation.
Unlike other 3D measurement methods, DFP techniques lead to systems that tend to be faster, lower in equipment cost, more flexible, and easier to develop.&#160;DFP systems can also achieve the same measurement resolution as the camera.&#160;For this reason, DFP and other digital structured light techniques have recently been the focus of intense research (as summarized in1-5). Taking advantage of DFP, the graphics processing unit, and optimized algorithms, we have developed a system capable of 30&#160;Hz 3D video data acquisition, reconstruction, and display for over 300,000 measurement points per frame6,7.&#160;Binary defocusing DFP methods can achieve even greater speeds8.
Diverse applications can benefit from DFP techniques. Our collaborators have used our systems for facial function analysis9, facial animation10, cardiac mechanics studies11, and fluid surface measurements, but many other potential applications exist.&#160;This video will teach the fundamentals of DFP techniques and illustrate the design and operation of a binary defocusing DFP system.

This video describes the fundamentals of digital fringe projection techniques, which provide dense 3D measurements of dynamically changing surfaces.&#160;It also demonstrates the design and operation of a high-speed binary defocusing system based on these techniques.

De alta resolução, de alta velocidade, de imagens de vídeo tridimensional com Franja Digital Técnicas de Projeção

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

Engenharia

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-dinâmico método de polarização para a mudança de melhoria no tempo em Severamente subamortecido Fringing-campo eletrostático MEMS Atuadores

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.

Aquisição de Dados Protocolo para determinação de funções de sensibilidade embutidas

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.

Mão Controlado Manipulação de solteiro moléculas através de um Scanning Probe Microscope com uma interface de realidade virtual 3D

Considering organic molecules as the functional building blocks of future nanoscale technology, the question of how to arrange and assemble such building ...

Generation of Size-controlled Poly (ethylene Glycol) Diacrylate Droplets via Semi-3-Dimensional Flow Focusing Microfluidic Devices

Uniform and size-controllable poly (ethylene glycol) diacrylate (PEGDA) droplets could be produced via the flow focusing process in a microfluidic device. This paper proposes a semi-three-dimensional (semi-3D) flow-focusing microfluidic chip for droplet formation. The polydimethylsiloxane (PDMS) chip was fabricated using the multi-layer soft lithography method. Hexadecane containing surfactant was used as the continuous phase, and PEGDA with the ultraviolet (UV) photo-initiator was the dispersed phase. Surfactants allowed the local surface tension to drop and formed a more cusped tip which promoted breaking into tiny micro-droplets. As the pressure of dispersed phase was constant, the size of droplets became smaller with increasing continuous phase pressure before dispersed phase flow was broken off. As a result, droplets with size variation from 1 &#181;m to 80 &#181;m in diameter could be selectively achieved by changing the pressure ratio in two inlet channels, and the average coefficient of variation was estimated to be below 7%. Furthermore, droplets could turn into micro-beads by UV exposure for photo-polymerization. Conjugating biomolecules on such micro-beads surface have many potential applications in the fields of biology and chemistry.

Generation of Size-controlled Poly ethylene Glycol Diacrylate Droplets via Semi-3-Dimensional Flow Focusing Microfluidic Devices

Here, we present a protocol to illustrate the fabrication processes and verifying experiments of a semi-three-dimensional (semi-3D) flow-focusing microfluidic chip for droplet formation.

Geração de tamanho controlado poli (etileno glicol) Diacrylate gotículas através de Semi-3-Dimensional Flow focando Microfluidic dispositivos

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.

Investigação experimental da estrutura de fluxo ao longo de uma Asa Delta através de métodos de visualização de fluxo

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.

Síncrotron Microdiffraction de raio-x e imagem latente de fluorescência das amostras de rocha e minerais

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.

Medição simultânea de turbulência e cinemática das partículas usando o fluxo de imagens técnicas

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

Label-Free Imaging of Single Proteins Secreted from Living Cells via iSCAT Microscopy

We demonstrate interferometric scattering (iSCAT) microscopy, a method capable of detecting single unlabeled proteins secreted from individual living cells in real time. In this protocol, we cover the fundamental steps to realize an iSCAT microscope and complement it with additional imaging channels to monitor the viability of a cell under study. Following this, we use the method for real-time detection of single proteins as they are secreted from a living cell which we demonstrate with an immortalized B-cell line (Laz388). Necessary steps concerning the preparation of microscope and sample as well as the analysis of the recorded data are discussed. The video protocol demonstrates that iSCAT microscopy offers a straightforward method to study secretion at the single-molecule level.

We present a protocol for the real-time optical detection of single unlabeled proteins as they are secreted from living cells. This is based on interferometric scattering (iSCAT) microscopy, which can be applied to a variety of different biological systems and configurations.

Etiqueta-Free Imaging de único proteínas secretadas de células vivas através de iSCAT microscopia

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.

Medição on-line de concentração de o-cresol com base em espectroscopia infravermelha próxima via regressão parcial pelo menos quadrado

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