Este trabalho foi financiado pelo Departamento de Ciência e Engenharia Mecânica, Universidade de Illinois em Urbana-Champaign, como parte do pacote de start-up de Leonardo P. Chamorro.

1. Segurança Lab <ol><li> Rever as diretrizes de segurança da fonte de iluminação selecionado (por exemplo, a laser, LED industrial, de halogéneo). Nota: neste experimento, um conjunto de cinco 250 holofotes de halogéneo Watts são usados ​​como iluminação. aspectos básicos de segurança e recomendação para essa fonte de luz são descritas a seguir. <ol><li> Evitar o contacto directo com lâmpadas halógenas, que operam a altas temperaturas (~ temperatura de 3.000 K de cor). </li><li> Mantenha a luz acesa somente quando a aquisição de dados para evitar o aquecimento do fluxo em consideração. </li><li> Manter afastado todos os materiais graváveis ​​perto da fonte de luz, incluindo o papel de qualquer tipo. </li></ol></li></ol> 2. Experimental Set-up <ol><li> Escolha a lente apropriada <ol><li> Escolha uma lente com baixa aberração para evitar problemas de calibração. tipos de lentes recomendadas são telefoto ou micro lentes. </li><li> Certifique-se de que a lente cobre o campo de visão desejado (FOV) dentro do object distância, O, através da estimativa da ampliação necessária, M. Nota: A ampliação é a razão entre o comprimento do chip câmara para o FOV, e a distância do objecto pode ser calculado como O = f (1 / M + 1), em que f é a distância focal da lente. Nesta experiência, o comprimento do chip câmara é 20,34 milímetros e o FOV correspondente, ou o espelho primário, é de 50 mm, com a distância do objecto limitado O ≤250 mm. (A distância do objeto é restringida devido ao comprimento finito do controle deslizante onde a câmara ea vista divisor estão montados.) A ampliação é M = 20,34 / 50 = 0,41, e da distância focal aproximada com o intervalo dado da distância do objecto é f ≤72.7 mm. Assim, um micro lentes com uma distância focal de 60 mm é usado com uma razão focal de f / 2.8D. </li></ol></li><li> Montar e ajustar a câmera com o Vista Splitter. <ol><li> Nivelar o centro do espelho primário com que o volume de interrogação, deslizando a mirror ao longo da coluna de montagem vertical e fixação do espelho com o titular do lugar. Note-se que esta etapa é realizada antes de instalar os espelhos secundários. </li><li> Montar a câmara e definir o centro da imagem coincidente com o centro do espelho primário. </li><li> Ajuste a largura e altura da visão da câmera para cobrir apenas o espelho primário, controlando a região de interesse (ROI) de ajuste no software de gravação. Este processo é reduzir o tamanho da imagem e ruído na imagem. Nota: Nesta experiência, o tamanho do espelho primário é de 5 x 5 cm2 (1.728 x 1728 pixels). </li><li> Projetar um destino de calibragem (personalizado) 3D. Ele deve colocar todo o volume de investigação. Assegurar que cada vista do divisor capta todas as marcas alvo para permitir uma calibração uniforme. Nota: nesta demonstração, o alvo era 3D impresso usando vero volta de plástico. Ele tem uma forma de escada-like com dimensão de 35 x 35 x 30 milímetros 3, com 1 mm de diâmetro pontos alvo branco separated 2,5 mm, 5 mm e 10 mm na vertical, streamwise e orientações spanwise. geometria precisa do alvo é crucial, uma vez que projeta em um modelo de calibração e a posição das câmeras com relação à calha. </li></ol></li><li> Coloque o alvo de calibração para o volume de interrogação. <ol><li> Posicionar o alvo de calibração em uma plataforma ajustável em altura de frente para a câmera. </li><li> Coincidir com a altura do centro do alvo de calibração com o centro do volume de interrogação através do ajuste da altura da plataforma alvo. Nota: Neste exemplo, a marca do centro do alvo de calibração é nivelado com o centro do bico de jacto, com 20 cm de altura. Um medidor de nível de bolha pode ser usado para nivelar o alvo. </li></ol></li><li> Montar e ajustar os espelhos retrovisores secundários do Splitter Quatro-view. <ol><li> Localize o espelho primário a uma distância de interrogação o que garante a sua captura completa. Ele é de 0,2 m para esta demonstração (FigurE 1). </li><li> Montar espelho secundário na sua posição aproximada, em que a vista da câmara a partir de cada lado do espelho primário é aproximadamente alinhado com um espelho secundário. Prenda o espelho secundário, fixando-a pós montagem vertical do espelho secundário. </li><li> Repita esse processo para os outros três espelhos. Verificar simetria geométrica de todos os espelhos secundários em relação ao espelho primário. </li><li> Faça os ajustes finais, ajustando a montagem de espelho dos espelhos secundários para garantir que cada um dos quatro pontos de vista envolve o alvo de calibração inteiro. Uma maneira eficiente para verificar posições e ângulos dos espelhos é usar um ponteiro laser para visualizar o caminho a imagem de cada exibição. </li><li> Verificar a existência de sobreposição de sub-imagens movendo um espelho. Nota: Se apenas um alterações vista, então a região de sobreposição é insignificante. Caso contrário, repita os passos 2.4.2 a 2.4.5 até a região de sobreposição é minimizado. </li></ol></li><li> Coloque fonte de luz (s) de frente para o volume de interrogatório. Certifique-se de ter a câmera coberta ao ajustar a luz para evitar danos no sensor da câmera. <ol><li> Verificar que a fonte de luz está uniformemente distribuída ao longo de todo o volume de investigação. </li><li> Aumentar a intensidade da luz, se necessário, pela colocação de uma lente de ampliação directamente sob as fontes de luz. Nota: neste experimento, uma lente de aumento plano-convexa de focal f distância 0 = 450 mm é usado para intensificar a iluminação. </li></ol></li></ol> 3. Set-up Optimization <ol><li> Ligue e ajustar as configurações da câmera para aumentar a qualidade da imagem. <ol><li> Ajuste a ampliação da lente até que a reflexão através do espelho primário é igualmente focada em todos os quatro pontos de vista dos espelhos secundários. </li><li> Verifique se as imagens a partir do divisor de vista são simétricas e capturar o volume interrogatório, observando a simetria da imagem alvo de calibração a partir dos quatro pontos de vista. </li><li> Ajuste o número f para capturar o mais próximo e os mais distantes pontos alvo de calibração da câmera. Nota: Isso permite que a câmera para capturar partículas tracer apenas na profundidade do volume de interrogatório. Neste exemplo, o número f é 11. </li><li> Defina a taxa de quadros desejado como 550 Hz (que depende de uma aplicação específica, consulte Introdução) e maximizar a sensibilidade à luz em conformidade no software de gravação. </li></ol></li><li> Verifique a iluminação em cada exibição do espelho primário, observando a diferença de densidade de partículas em cada exibição do separador através de uma visão da câmera ao vivo. Nota: Se múltiplas fontes de luz são utilizadas para iluminar o volume de interrogação, é provável ter diferenças em cada vista do divisor. Neste experimento, os dois primeiros espelhos secundários recebeu menos luz, porque a iluminação vem de cima. A utilização de um espelho plano, na parte inferior do canal hidráulico pode ajudar a reduzir a variação de luznas vistas. </li><li> Desligue as luzes de fundo no ambiente antes de usar fontes de luz 3D-PTV. </li><li> Ajuste o nível G &amp; B da câmera para capturar melhor a difusão da luz das partículas. Gravar várias sequências curtas com vários níveis de G &amp; B e encontrar o melhor observando a distribuição e densidade de trajetórias de partículas. Nota: nesta experiência, a gama de G &amp; B nível foi 0-500, e preta nível (B) foi definida como 500, para iluminar a difusão da luz dimmer, enquanto que, o ganho (G) foi criado médio, 300, para amplificar moderadamente imagem sinais e evitar o excesso de clarear a imagem. </li></ol> 4. A calibração <ol><li> Coloque o alvo de calibração no volume de investigação antes de adicionar partículas de traçadores, e tomar algumas imagens de calibração. Use uma fonte de luz dimmer (por exemplo, a luz do flash LED) para iluminar o alvo. </li><li> Divida a imagem de calibração em quatro sub-imagens independentes e fazer um arquivo de texto contendo a referir-secia coordenar as posições das marcas de destino. software OpenPTV (http://www.openptv.net) é aqui utilizada para este propósito. Nota: diante de processamento é idêntico aos utilizadores que utilizam uma câmera de múltiplos set-up. </li><li> Clique na guia &quot;Criar calibração &#39;para iniciar o processo de calibração depois de salvar imagens e o arquivo de texto obtido na etapa 4.2 na pasta&#39; Cal &#39;do software. </li><li> Clique na guia &quot;Editar parâmetros de calibração &#39;e escolha a aba&#39; Orientação de calibração parâmetros &#39;para definir a ampliação, ângulos de rotação ea distância entre o centro de cada exibição de divisão ea origem do alvo de calibração. Nota: A primeira linha é a distância do alvo de calibração origem para o sensor da câmera no x, y, z direção. A segunda linha indica os ângulos, em radianos, em torno de x, y, z. Em seguida, a 3 por 3 de dados representa a matriz de rotação. Em seguida, as duas fileiras seguintes são as distâncias do furo de pino de x e <em&gt; y eixos do centro da imagem (mm) e da distância focal. A última linha contém a posição da calha de vidro no que diz respeito ao alvo origem no X, Y, Z. </li><li> Clique em &#39;Detecção&#39; e &#39;Show estimativa inicial&#39; para investigar de que o &#39;acho&#39; pontos são combinados com os pontos alvos detectados. </li><li> Repita o passo 4.4 para todos os quatro pontos de vista até que pontos o &#39;suposição&#39; estão alinhadas com o conjunto de imagens de calibração. </li><li> Clique em &quot;Orientação&quot; para reconstruir a orientação do volume interrogatório. Nota: A calibração pode ser melhorada ajustando a distorção da lente e transformação afim. Agora, o volume investigação está calibrado e pronto para processar dados. Veja tese do autor 36 para descrição adicional do processo de calibração. </li></ol> 5. Fluxo Ambiente / Coleta de Dados <ol><li> Estimar a quantidade máxima de partículas capturadas em cada visão da câmera do uma taxa de quadrosvelocidade de fluxo máxima d. Nesta demonstração, a velocidade de referência é de U ≈ 0,4 m / s, a taxa de quadros é de 550 Hz e ~ 4 x 4 x 4 cm3 de volume interrogatório. Isto resultou em ~ 1000 partículas por quadro. </li><li> Ligue a câmera com as configurações otimizadas obtidos na etapa 3. </li><li> Adicionar partículas de nucleação e esperar vários tempo médio de residência para permitir o fluxo de atingir um estado de equilíbrio. Adicionar mais partículas se necessário, mas evitar a alta densidade de semeadura, estimado na etapa 5.1, que pode causar ambiguidades. Nota: Neste exemplo, ~ 1,6 g de 100 m de esferas ocas de cerâmica revestidas de prata de 1,1 g / cm 3 de densidade são utilizados como sementeira para o meio fluido (2 x 0,4 x 0,4 m 3). </li><li> Grave o número desejado de imagens de fluxo. Nota: neste experimento, 9.000 imagens em 550 Hz foram capturados usando o software de gravação. Repita os passos de 2,4-5,3 se a câmera e / ou vista splitter é movido (até mesmo um ligeiro movimento pode fortemente afetar os resultados). </li></ol> 6. Processamento de Dados (Via OpenPTV Software) <ol><li> Divida a imagem crua obtida no passo 5.4 em quatro sub-imagens independentes. </li><li> Clique em &#39;Init / restart&#39; na guia &#39;Start&#39; para carregar imagens iniciais a partir de quatro pontos de vista. </li><li> Direito do mouse no diretório &#39;Run&#39; e clique número de câmeras, índices de refração, o reconhecimento de partículas, o número de imagens de seqüência, volume de observação e critérios para correspondências para controlar &quot;Parâmetros Main &#39;. <ol><li> Definir o número de câmaras (visualizações) utilizados para o experimento na guia &quot;Geral&quot;. Neste experimento, definir o número de câmeras, como 4. </li><li> Definir índices de refração ao longo da vista da câmara sob a aba &#39;índices de refração&#39;. </li><li> Definir o min e número máximo de detecção de pixel, bem como limiar de valor de cinza para otimizar o número de detecção de partículas em todos os quatro pontos de vista sob a aba &#39;reconhecimento Particle &quot;. Os números mínimo e máximo de pixels deproteção e limite cinza determinar o tamanho do pixel e nível de brilho para detecção de partículas. Ele elimina o ruído e partículas fora de foco. </li><li> Definir o número de imagens a processo sob dos Parâmetros para processamento de sequência &quot;. </li><li> Definir o volume de observação sob a aba &#39;Observação Volume&#39;. </li><li> Definir a correlação de correspondências sob os «Critérios de correspondências&quot;, incluindo parâmetro de banda total (mm) para correspondência estéreo. </li></ol></li><li> Clique em &#39;filtro passa alta&#39; no separador &#39;Preprocess&#39;. Isso intensifica espalhamento de luz a partir de partículas em todos os quatro pontos de vista. </li><li> Clique em &#39;detecção de partículas&#39; para determinar o baricentro das partículas detectadas a nível sub-pixel para todos os quatro pontos de vista. Repita os passos 6.2 e 6.3 até que o número de partículas detectadas semelhantes ao número esperado de partículas calculadas no passo 5.1. </li><li> Clique &quot;correspondências&quot; para estabelecer corresponden estereoscópicaces em cada vista. Nota: Para reconstruir a posição 3D de partículas detectadas, correspondências deve ser determinada pelo menos a partir de três pontos de vista. </li><li> Clique em &quot;posições 3D &#39;para obter uma posição 3D partícula detectada com base na calibração. </li><li> Clique em &#39;Sequência sem display&#39; para repetir o processo a partir das etapas 6,4 a 6,7 ​​para todas as sequências de imagens. Nota: Isso cria um arquivo &#39;rt_is&#39; para cada conjunto de imagens que contém um resumo das partículas detectadas no quadro com um formato de arquivo de texto separado por tabulação. </li><li> Direito do mouse no diretório &#39;Run&#39; e clique em &quot;Acompanhamento de Parâmetros&quot; para definir os parâmetros da esfera de raio, (por exemplo dvxmin e dvymin em mm / frame), para procurar partículas candidatos para o rastreamento. </li><li> Clique em &#39;Rastreamento sem display&#39; para definir identificação de partículas (ID) de partículas reconstruídos obtidos no passo 6.7. Nota: se correlaciona uma sequência de quadros adjacentes para rastreamento usando um predic quatro quadrostor esquema preditor-corretor 24. Este processo cria um arquivo ptv_is para cada conjunto de imagens que contém informações de rastreamento de partículas detectadas no quadro; as duas primeiras colunas mostram a identificação de partículas no quadro anterior e no quadro seguinte, respectivamente. </li><li> Clique em &quot;Mostrar trajectórias &#39;para visualizar trajetórias em cada visão da câmera. </li></ol> 7. Pós-Processamento (optativo) Nota: o alcance e tipo de pós-processamento depende das necessidades individuais e é, portanto, customizável. Aqui, os cálculos de base ponto são descritas resumidamente como um exemplo. <ol><li> Obter dados no quadro de Lagrange (via Matlab). <ol><li> Extrair a posição 3D de cada partícula e sua ID associado a partir dos arquivos ptv_is. Ele permite que liga as partículas detectadas entre sequências de imagens para reconstruir trajetórias. </li><li> Calcular a velocidade e aceleração de partículas a partir da dada taxa de quadros para cada trajetória.Nesta demonstração, a velocidade e a aceleração de partículas são calculados por filtragem passa-baixo o sinal de posição com uma spline cúbico mover 34, 37. </li><li> Faça um formato de matriz estrutura com campos que contêm posições 3D, velocidades 3D, acelerações 3D e carimbo de tempo, bem como ID trajetória de cada trajetória. Neste formato de dados, o comprimento da matriz de estrutura representa o número de trajectórias. </li></ol></li><li> Obter dados em Eulerian Frame (via Matlab). <ol><li> Transformar a matriz de struct (passo 7.1.3) para um temporal, usando o carimbo de tempo de cada partícula. Isto cria uma estrutura de matriz de estrutura semelhante obtido no passo 7.1.3, mas o comprimento da matriz struct agora representa o número de quadro, que é 9000 nesta experiência. </li><li> Interpolar a matriz struct temporais em uma grade tridimensional para cada período de tempo para obter campos de velocidade instantânea em coordenadas de Euler. Nesta demonstração, a diversão gridDatacção em Matlab é usado para executar a interpolação. </li></ol></li></ol>

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Part I: visualization and tracking algorithms.</a> Exp Fluids. 23, 472-482 (1997).</li><li>Biferale, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Lagrangian+structure+functions+in+turbulence:+A+quantitative+comparison+between+experiment+and+direct+numerical+simulation.">Lagrangian structure functions in turbulence: A quantitative comparison between experiment and direct numerical simulation.</a> Phys Fluids. 20, 065103 (2008).</li><li>L&#252;thi, B., Tsinober, A., Kinzelbach, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Lagrangian+measurement+of+vorticity+dynamics+in+turbulent+flow.">Lagrangian measurement of vorticity dynamics in turbulent flow.</a> J Fluid mech. 528, 87-118 (2005).</li><li>Hoyer, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=3d+scanning+particle+tracking+velocimetry.">3d scanning particle tracking velocimetry.</a> Exp Fluids. 39, 923-934 (2005).</li><li>Kim, J. -. 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> Three-dimensional particle tracking velocimetry for turbulence applications. , (2015).</li><li>L&#252;thi, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Some+aspects+of+strain,+vorticity+and+material+element+dynamics+as+measured+with+3D+particle+tracking+velocimetry+in+a+turbulent+flow.">Some aspects of strain, vorticity and material element dynamics as measured with 3D particle tracking velocimetry in a turbulent flow.</a> ETH Z&#252;rich. , (2002).</li><li>Pope, S. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Turbulent flows. , (2000).</li></ol>

Os autores declaram que não têm qualquer interesse financeiro que faça concorrência.

<html> 3D-PTV tem um grande potencial para desvendar a complexa física de uma variedade de fluxos turbulentos, tais como movimentos turbulentos em grande escala na atmosfera inferior 25, a distribuição do ar interior 26 ou fluxos pulsátil em topologia aórtica 28, entre muitos outros. No entanto, a compreensão de suas vantagens e limitações, bem como a experiência é essencial para maximizar o seu potencial. Experimentação e testes preliminares erro e iterações exaustivos para...

fluxos de jato de turbulência são onipresentes em aplicações de engenharia. caracterização detalhada de tais fluxos é crucial para um amplo espectro de problemas práticos que vão desde sistemas de descarga ambiental em grande escala para dispositivos micro-escala eletrônica. Por causa do seu impacto num número de aplicações gerais, os fluxos de jacto têm sido estudadas em profundidade 1-4. Várias técnicas experimentais, incluindo anemometria hotwire 4-8, Laser Doppler velocimetria (LDV) 4, 9-12, e Velocimetry Imagem de Partículas (PIV) 12-16, têm sido utilizados para caracterizar jet flui em uma ampla gama de números de Reynolds e de fronteira condições. Recentemente, alguns estudos foram feitos usando 3D-PTV para estudar a interface turbulenta / não-turbulento de jet flui 17, 18. 3D-PTV é uma técnica especialmente adequado para descrever complexo fi turbulentocampos de uma perspectiva diferente. Ele permite a reconstrução de trajetórias de partículas dentro de um volume em um quadro de Lagrange de referência utilizando multi-view estereoscopia. A técnica foi introduzida pela primeira vez por Chang 19 e desenvolvidos pela Racca e Dewey 20. Desde então, muitas melhorias foram feitas no algoritmo 3D-PTV e configuração experimental 21-24. Com estas realizações e trabalhos anteriores, o sistema foi utilizado com sucesso para estudar vários fenômenos fluidos como movimento fluido em larga escala em um domínio de 4 mx 2 mx 2 m 25, campo de fluxo de ar interior 26, pulsátil fluxos 27 e sangue da aorta fluxo 28 . O princípio de funcionamento de uma medição 3D-PTV consiste no sistema de aquisição de dados set-up, a gravação / pré-processamento, calibração, correspondências 3D, acompanhamento temporal e pós-processamento. Uma calibração precisa permite uma detecção exacta da posição da partículas. A correspondência das partículas detectadas em mais de três pontos de vista de imagem permite a reconstrução de uma posição de partículas 3D baseada na geometria epipolar. Uma ligação a partir de quadros de imagem consecutivos resultar em um acompanhamento temporal que define as trajectórias das partículas s (t). Otimização do sistema 3D-PTV é essencial para maximizar a probabilidade de rastreabilidade multi-partículas. Primeira etapa da otimização é a aquisição de um sistema de aquisição de dados adequada, incluindo câmeras de alta velocidade, fonte de iluminação e características de partículas de nucleação. A resolução da câmara, juntamente com o tamanho do volume de interrogação define o tamanho do pixel e, por conseguinte, o tamanho de partícula de semeadura necessária, o que deve ser maior do que um único pixel. Os centroids de partículas detectadas são estimados com precisão sub-pixel, tomando a posição média de pixels de partículas ponderados pelo brilho 21. taxa de quadros da câmera está intimamente ASSOCIATed com o número de Reynolds e a capacidade de ligar partículas detectadas. Uma taxa de fotogramas mais elevada permite resolver flui mais rápido ou um maior número de partículas uma vez que o rastreamento torna-se mais difícil quando o deslocamento entre as imagens for superior significa a separação média das partículas. A velocidade do obturador, abertura e sensibilidade são três factores a considerar na captura de imagem. A velocidade do obturador deve ser rápido o suficiente para minimizar o desfoque em torno de uma partícula, que reduz a incerteza da posição de partículas centróide. Abertura A câmara deve ser ajustado para a profundidade de campo do volume de interrogação para reduzir a probabilidade de detecção de partículas fora do volume. Uma vez que a sensibilidade máxima de uma câmera é fixa, como taxa de quadros aumenta, a luz necessária necessária para iluminar as partículas deve aumentar em conformidade. Ao contrário de PIV, configurações ópticas complexas e lasers de alta potência não são estritamente necessárias em 3D-PTV, desde que a fonte de luz é suficientemente fezestered das partículas marcadoras para a câmara. Contínuas LED ou lâmpadas halógenas são boas opções rentáveis ​​que ignoram a necessidade de sincronização 21. Em 3D-PTV, assim como outras técnicas de medição de fluxo óptico, a velocidade do traçador de partículas é assumida como sendo a velocidade do fluido instantânea locais 29. No entanto, este é apenas o caso de rastreadores ideais de diâmetro nula e inércia; partículas tracer deve ser grande o suficiente para ser capturado por uma câmera. A fidelidade de uma partícula finito pode ser determinada pelo número de Stokes S T, ou seja a razão entre a escala de tempo de relaxamento de partículas e a escala de tempo das estruturas turbulentas de interesse. Em geral, S t deve ser substancialmente menor do que 1. Para S t ≤0.1 erros de rastreamento de fluxo são inferiores a 1% 30. Em profundidade discussão pode ser encontrada em Mei et al 29-31. </sup&gt;. tamanho de partícula recomendado para uma experiência 3D-PTV varia dependendo da fonte de luz e a sensibilidade da câmara. Com halogéneo ou LEDs como fontes de iluminação, as partículas relativamente grandes são utilizados (por exemplo, 50-200 um) 32, enquanto que as partículas mais pequenas (por exemplo, 1-50 mm) 33, 34 pode ser usado com um laser de alta potência (por exemplo, 80-100 Watts do laser CW). As partículas com alta refletividade para um determinado comprimento de onda de luz, como a prata revestida sob a luz de halogéneo, pode amplificar a sua marca em uma imagem. A densidade de semeadura é outro parâmetro importante para uma medição bem sucedida 3D-PTV. Algumas partículas resultar em baixo número de trajetórias, enquanto que um número excessivo de partículas causam ambiguidades no estabelecimento de correspondências e rastreamento. Ambiguidades no estabelecimento de correspondências incluem partículas que se sobrepõem e detectar vários candidatos ao longo da linha epipolar definido. No processo de acompanhamento, a ambiguidade devido a uma alta seedin<html> g é a densidade ocorreu por causa da separação média de partículas relativamente curto. O segundo passo é configurações ideais em / de pré-processamento de gravação para melhorar a qualidade da imagem. ajustes fotográficos, tais como ganho e nível de preto (G &amp; B), desempenham um papel importante na otimização da qualidade da imagem. nível de preto define o nível de brilho na parte mais escura de uma imagem, enquanto o ganho amplifica o brilho de uma imagem. Pequenas variações dos níveis de G &amp; B pode impactar significativamente a probabilidade de rastreabilidade. Na verdade, a alta G &amp; B pode over-iluminar uma imagem e, eventualmente, danificar o sensor da câmera. Para ilustrar isso, o impacto de G &amp; B níveis sobre a reconstrução do fluxo é também examinado neste artigo. No passo de pré-processamento, as imagens são filtrados com um filtro passa-alto para enfatizar a dispersão de luz a partir de partículas. O tamanho do pixel e escala de cinza são ajustados para maximizar a detecção de partículas dentro do volume interrogatório. t &quot;&gt; Terceira etapa de optimização é uma calibração precisa da formação de imagem estereoscópica, a qual é baseada na geometria epipolar, os parâmetros da câmara (distância focal, ponto de princípio, e coeficientes de distorção), e alterações de índice de refracção. Este processo é essencial para minimizar a 3D erro de reconstrução dos pontos alvo fiduciais. geometria epipolar usa distâncias relativas (entre a câmera eo volume de interrogatório) e ângulo inclinado a partir da imagem alvo. alterações de índice de refração ao longo da vista da câmara através do volume interrogatório pode ser tomado em consideração com base no procedimento de Massa et ai. 21. Nesta experiência, uma estrutura de escada semelhante 3D com pontos distribuídos regularmente alvo é usado como um alvo. Em uma experiência 3D-PTV, embora apenas duas imagens são necessários para determinar uma posição de partículas 3D, normalmente mais câmeras são usadas para reduzir ambigüidades 21. Uma alternativa para configurações de caras com várias câmeras de alta velocidade é a vidivisor EW, proposto por Hoyer et ai. 35 para a utilização de 3D-PTV e recentemente aplicado por Gulean et al. 28, para as aplicações biomédicas. O divisor de vista consiste em um espelho em forma de pirâmide (espelho hereon primário) e quatro espelhos ajustáveis ​​(Hereon espelho secundário). Neste trabalho, um divisor de quatro vista e uma única câmara foram usadas para imitar a imagem estereoscópica de quatro câmeras. O sistema é usado para caracterizar o campo de fluxo intermédio de um tubo de jacto com um diâmetro, d h = 1 cm e Re ≈ 7000 a partir de um de Lagrange e euleriana armações em cerca de 14,5-18,5 diâmetros a jusante do jacto de origem.

<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 é uma técnica de medição de fluxo quantitativa que tem como objetivo rastrear os caminhos de Lagrange de um conjunto de partículas em três dimensões usando a gravação estereoscópica de sequências de imagens. A base componentes, características, limitações e dicas de otimização de uma topologia de 3D-PTV consistindo de uma câmera de alta velocidade com um divisor de quatro-view são descritas e discutidas neste artigo. A técnica é aplicada ao campo de fluxo de intermediário (5 &lt;x / d &lt;25) de um jacto circular em Re ≈ 7000. características de fluxo de Lagrange e quantidades de turbulência em um quadro Eulerian são estimados em cerca de dez diâmetros a jusante da origem de jato e em várias distâncias radiais do núcleo do jato. Propriedades de Lagrange incluem trajectória, velocidade e aceleração de partículas seleccionadas, assim como a curvatura do trajecto de escoamento, os quais são obtidos a partir da equação de Frenet-Serret. Estimativa da velocidade e turbulência campos 3D em torno do eixo central do jato em um cross-plano situado às dezdiâmetros de jusante do jacto é comparada com a literatura, e o espectro de energia dos movimentos de velocidade streamwise grande escala é obtida a diferentes distâncias radiais do núcleo do jacto.

Uma fotografia e uma representação esquemática da configuração são mostrados nas Figuras 1 e 2. O destino de calibragem, os pontos de referência refletido na visão-splitter e reconstrução de calibração 3D está ilustrada na Figura 3. Os RMS dos alvos de calibração reconhecidos é de 7,3 mm, 5,7 mm e 141,7 mm na x streamwise, spanwise y, e z profundidade direções. O parente mais elevados R...

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

Um sistema tridimensional de rastreamento de partículas velocimetria (3D-PTV) com base em uma câmara de alta velocidade com um divisor de quatro ponto de vista é descrito aqui. A técnica é aplicada a um fluxo de jacto a partir de um tubo circular na vizinhança de dez diâmetros jusante no número de Reynolds Re ≈ 7000.

Tridimensional Velocímetro de Partículas de Rastreamento for Applications Turbulência: Case de um fluxo 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 visualizações.  University of Illinois at Urbana-Champaign.  Um sistema tridimensional de rastreamento de partículas velocimetria (3D-PTV) com base em uma câmara de alta velocidade com um divisor de quatro ponto de vista é descrito aqui. A técnica é aplicada a um fluxo de jacto a partir de um tubo circular na vizinhança de dez diâmetros jusante no número de Reynolds Re ≈ 7000. 

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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 Velocimetria por Imagem de Partículas

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

Engenharia

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.

Processo de fabricação de microestruturas tridimensionais usando vaporização de um componente sacrificial

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.

Alta velocidade da partícula Velocimetry Imagem perto de superfícies

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.

Visualização de alta velocidade líquido Jet impactação sobre uma superfície móvel

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.

Caracterização de nanocristal Tamanho Distribution utilizando Espectroscopia Raman com um Multi-partícula Phonon Confinamento Modelo

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.

Desenvolvimento de uma instalação experimental para a medição do coeficiente de restituição sob condições de vácuo

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.

Métodos para medir a orientação e rotação Taxa de partículas em Turbulência 3D-impressos

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.

Usando Synchrotron Radiation microtomografia para investigar Multi-escala Pacotes de microeletrônicos tridimensionais

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.

Agulha de ultra-som tridimensional dica de rastreamento com um receptor de ultra-som de fibra óptica

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.

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 ...