Biz NUWC de ekipman ve gelişimi için mali destekte BYU de sentetik diyafram algoritmaları ekipman ve kalkınma finansmanı için NSF hibe CMMI # 1126862 teşekkür In-house Laboratuvarı Bağımsız Araştırma (Ilir) fonları (Dr Tony Ruffa tarafından izlenir) istiyorum Newport, ve finansman SLT, DJD ve JRN ve vokal kord deneyler ve SLT kısmi destek için Gelişmiş Optik Teknolojileri Erlangen Graduate School Üniversitesi (SAOT) ilişkin veriler için NIH / NIDCD hibe R01DC009616. Son olarak, finansman JRN için Rocky Mountain NASA Uzay Grant Konsorsiyumu.

1. 3D Işık Alan Görüntüleme Kurulumu <ol><li> Ölçüm birimin boyutu yanı sıra çalışılan sıvı akışının deney soruşturma için gerekli zamansal ve mekansal çözünürlük belirleyerek başlayın. </li><li> Iyi sinyal-gürültü oranı (SNR) 1, 2 (PIV biri için örneğin piksel başına parçacıklar hesaplanması gerekmektedir) ile refocused görüntüleri oluşturmak için gerekli kamera sayısını belirlemek amacıyla deney mevcut olacak optik yoğunluk tahmin. Burada sunulan sentetik vokal kıvrımlar ile 3D SAPIV denemeniz için, 8 kamera kullanımı ve piksel başına 0.05-0.1 parçacıklar (ppp) bir ekim yoğunluğu elde etmek için bekliyoruz. Bu sayı 13 kamera uzandı azalan verim ile kamera sayısı arttıkça artar; SNR hızla 5 kameralar altına düşer. </li><li> Her bir kamera farklı bakış açılarından ölçüm hacmi görebilirsiniz böyle bir çerçeve üzerinde bir dizi yapılandırma kameralar monte edin.</li><li> Veri yakalama ve izleme için merkezi bir bilgisayara kamera takın. </li><li> İstediğiniz büyütme ve optik çalışma mesafeleri için uygun odak uzaklığına sahip objektifler seçin. Tipik olarak, sabit odak uzaklığı lens aynı tip her görüntünün benzer büyütme oluşturmak için her kamera monte edilir. </li><li> Ölçüm hacmi orta görsel bir hedef (örneğin, bir kalibrasyon ızgara gibi) yerleştirin. </li><li> Bir referans olarak dizi merkezi kameradan görüntü kullanarak, arzu edilen büyütme elde etmek için daha yakın veya uzak ölçüm hacminden tüm kamera dizi çerçeve hareket ettirin. </li><li> Sonraki, dizideki kalan kameralar ayırın. Aralığı uzaklaştırın birbirinden kameralar toplam çözülebilir derinliği 1 pahasına derinlik boyutundaki uzaysal çözünürlüğü artırır. Not: biz (bkz. Şekil 1) kameraları doğru pozitif Z-boyutu, başvurmak için derinlik kullanın. Içinde için bir derinlik oranDüzlem kararı ile yaklaşık olarak verilmiştir <img alt="Denklem 1" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1.jpg" /> Z hacmi derinliği nerede, s o birimin ön kamera mesafe, ve D s o kadar kameranın boşluk oranıdır. </li><li> Ölçüm hacmi merkezinde görsel hedef yaklaşık her kamera görüntüsü merkezli böyle tüm kameralar eğiniz. </li><li> Her kamera lensi üzerinde tamamen açık diyafram ile, görsel hedef her kamera odaklanır. </li><li> Ölçüm biriminin arkasındaki bir kalibrasyon hedef yerleştirin. Hedef her kameranın görünümünde olduğundan emin olun; daha sonra, kamera ve ölçüm hacmi ve / veya kamera aralığı ihtiyaçlarına uyum (adımları 1,7-1,8) arasındaki mesafe değilse. </li><li> Hedef her kamera odaklama içinde kadar her kameranın diyafram kapatın. </li><li> Tekrar t hedef 1,11-1,12 adımlarıölçüm hacmi de önünde. Her kamera ayarlandıktan sonra kalibrasyon hedefi Şekil 2&#39;ye benzer görünmelidir. </li></ol> 2. Cilt Aydınlatma Ayarı <ol><li> Akış alanına uygulanan spesifik ölçüm yöntemine göre ölçüm hacmi aydınlatmak için uygun bir yöntem belirler. Parçacık Hızı için (PIV) bir lazer hacim kullanılır. </li><li> Ölçüm istenen zamansal çözünürlük elde edebilirsiniz bir nabız ile lazer seçin. Lazer Tek olabilir zaman çözüme yönelik darbeli veya çift çerçeve straddling 3 pulsed. </li><li> Ölçüm hacmi kapsayan bir ışık hacmin içine lazer ışını oluşturmak üzere optik lens kullanın. </li><li> PIV ölçümleri 3 için uygun tracer parçacıkları ile Tohum hacmi. Sıvı içinde parçacıkların konsantrasyonu, istenen uzaysal çözünürlüğünü elde etmek için yeterince büyük olacak, fakat olarak SNR azaltmak için çok büyük olmamalıdırSA kabul edilebilir bir seviyenin altına görüntüleri odaklandık. Referans 1 başarılabilir ekim yoğunluğu ayrıntılı bir çalışma içerir, ancak kural olarak piksel başına 0.05-0.15 parçacıkların bir görüntü yoğunluğu (ppp) 8 veya daha fazla kamera ile en deneyleri için uygundur. Kameralar sabit bir numarası için, piksel başına parçacıklar daha büyük hacimli derinlik boyutları için azalır. </li></ol> 3. Kamera Dizi Kalibrasyon <ol><li> Kalibrasyon ölçüm hacmi boyunca birden çok yerde bir kalibrasyon hedefi (bir dama ızgara, örneğin, bakınız Şekil 2) ile her kamera görüntüleri bir dizi yakalama gerektirir. Bir çok kamera otomatik kalibrasyon yöntemini veya görüntüleme hassas ilgi alanı aracılığıyla taşınır bilinen bir kalibrasyon hedefi ya: Birincisi, kalibrasyon iki tip arasında bir seçim. </li><li> Ölçüm hacmi bir referans koordinat sisteminin kurulması. Bu koordinat sistemi genellikle ilgili f bir şekilde seçilirveya deneme (örneğin düz levha, vb önde gelen kenarında menşeli, bir silindirin ekseni ile uyumlu). Burada Z ekseni (Şekil 1) boyunca puan hizalanmış XY düzleminde bizim ızgaralar yerleştirmek için seçtiniz. </li><li> Kendi kendini kalibre algoritması 4, 5, kalibrasyon hedef yerleri tam referans koordinat sisteminde yer alan bir konumu haricinde, rasgele olabilir, bir çok kamera kullanarak edin. Bu tam olarak bulunduğu hedef kalibrasyon noktalarının konumu yüksek doğrulukta bilinmesi gerekir. Her kamera, Şekil 2&#39;ye benzer her yerde hedef bir görüntü yakalayabilirsiniz. </li><li> Kendi kendini kalibre algoritması bir çok kamera kullanarak Eğer değilse, o zaman, kalibrasyon hedef tam referans koordinat sisteminde hedef yönü, yüksek doğruluk ile bilinir ki bu tür ölçüm hacmi içinde çeşitli konumlarda yerleştirilmesi gerekir. Her kamera, her yerde hedef bir görüntü yakalayabilirsiniz.</li><li> Her görüntü için her kamera hedef noktaları belirleyin. Self-kalibrasyon için, tüm kameralar karşısında görüntü noktası yazışmalar 5 gereklidir, ancak açık referans-to-görüntü noktası yazışmalar yalnızca tam bulunan hedef tarafından oluşturulan noktaları için gereklidir. Tam geçilen kalibrasyon yöntemi için açık referans-to-görüntü noktası yazışmalar tüm kameralar tüm noktaları için gereklidir. </li><li> Tüm kameralar kalibre etmek için seçilen kalibrasyon algoritması uygulayın. Burada bir çok kamera otomatik kalibrasyon algoritması 4, 5 (açık kaynak kullanmayı seçtiniz <a href="http://cmp.felk.cvut.cz/~svoboda/SelfCal/" target="_blank">http://cmp.felk.cvut.cz/ ~ Svoboda / SelfCal /</a> ) ve faiz uçakları göreli çıkan kamera konumları Şekil 3 &#39;de gösterilmiştir. </li></ol> 4. Zamanlama, Tetikleme ve Veri Toplama <ol><li> Kantitatif, zaman çözüme ışık alan görüntüleme tüm c gerektirirameras ve aydınlatma kaynaklarına doğru alakalı bir deneysel olay genellikle, senkronize edilecek. </li><li> Harici bir sinyal jeneratörü kamera poz ve aydınlatma dizileri tetiklemek için kullanılır. Puls üreteci üzerine uygun zamanlama darbe dizileri programlayın. Vokal kord denemeniz için, lazer bir kameranın pozlama sonuna yakın pulsed ve sonraki 3 başlangıcına yakın sayede bir çerçeve-straddling dizisi kullanın. </li><li> Deneysel bir olay tetikleme, uygun bir sinyal üretilir ve puls üreteci giriş olduğundan emin olun. </li><li> Manuel tetikleme ise, puls üreteci tetikleme için hükümler olun. </li><li> Seçilen tetikleme yöntemi ile kamera çekimi ve aydınlatma dizisi başlatarak deneysel veri yakalama başlayın. </li><li> Bir çoklu-kamera ışığı alan görüntüleme deneyi ile ilişkili veri büyük miktarda satın zaman, önemsiz gibi görünse de iyi bir adlandırma kuralı cru olduğunuCIAL. Bu adlandırma geliştirirken veri son tahlilde için yakalama nasıl kullanılacağını dikkate almak yararlı olacaktır. </li></ol> 5. Sentetik Açıklıklı refocusing <ol><li> Biz şimdi bir sentetik refocused hacmi üretmek için görüntüleri bir 3D odak yığını oluşturur. İlk olarak, hacim odak noktasını yeniden kullanılmak üzere, odak düzlemi ve genel olarak odaklanma derinliği arasındaki boşluk tanımlamak <img alt="Denklem 1" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4325/4325eq1.jpg" /> 1, 7. Genellikle, odak düzlemi yarı mesafede derinlik çözünürlüğü ayarlanır ve toplam odaklanma derinliği bölgeye göre yönetilir nerede görünümü örtüşme tüm kamera alanları. Odak düzlemi referans koordinat sistemi, Z-eksenine dik olacaktır. </li><li> Ölçüm hacmi içine projeksiyon üzerine görüntülere uygulamak için ölçek tanımlayın. Ölçek önlemek için ham görüntü büyütme ile tutarlı olmalıdıranlamlı fazla örnekleme veya projeksiyonu görüntülerin altında örnekleme. </li><li> Her kamera görüntü düzlemi ve her bir sentetik odak düzlemi arasındaki dönüşümleri oluşturulması. </li><li> Resim 1, 7 arasındaki yoğunluk farklılıkları için arka plan gürültü çıkarmak ve yerleştirmek için görüntü önişleme gerçekleştirin. </li><li> Sentetik odak düzlemi üzerine Reproject görüntüleri, ölçek ve yeniden numune görüntüleri uygulayın. Bir dizi yerleşik Matlab fonksiyonları (görüntü işleme araç kutusu) uçaktan uçağa dönüşümler verilen bu görevleri işleyebilir. </li><li> Her sentetik odak düzlemi üzerinde, katkı maddesi ya da çarpımsal SA refocusing algoritması 1, 7 ya geçerlidir. 3D SAPIV uygulamalar için, katkı SA (burada vokal kıvrımlar uygulanan) ile iyi bir başarı oldu. Aydınlatmalı kabarcık görüntüler için, çarpımsal SA üstün sonuçlar vermiştir. Çek yeniden beklendiği gibi görünüp görünmediğini görmek için kalibrasyon görüntülerden biri düzlemine refocusing uygulamak gibi. </li&gt; </ol> 6. Cilt Post-processing <ol><li> Işık alanının oluşturulan hacmi orijinal nesneler tahmin etmek rekonstrüksiyon olarak bilinen bir işlem adımı gerektirir. Çeşitli algoritmalar daha karmaşık 3D Dekonvolüsyonun 7 ila 8 arasında gradyan tabanlı odak ölçümler 1 eşikleme basit yoğunluğu değişen bulunmaktad. Uygulama için uygun bir rekonstrüksiyon algoritması seçin. PIV, biz şiddeti eşikleme ve 3D ters evrişim hem de başarı oldu. Biz bir odak yığını oluşturmak için buraya eşikleme yoğunluğu kullanın. Süresi 1 (t 1) ve zaman 2 (t 2) İki fokal yığınları bir vektör alanı oluşturmak için çapraz bağıntılı vardır. 3D Light Field Görüntüleme yöntemi doğal PIV doğruluğunu etkileyebilir derinlik boyutundaki uzamıştır nesneleri sonuçları; iyi bir rekonstrüksiyon algoritması bu uzamayı azaltmak için çalışır. </li><li> Rekonstrüksiyon adımdan sonra, ses özellikleri veya ex gerekebilirboyut ölçümü için izin vermek için Palplanş, şekil, vb özelliği, ekstraksiyon için kullanılan algoritmalar ve çeşitli uygulama 7 dayalıdır. Baloncuklar elde etmek için, örneğin, kabarcık ® lokalize ve bunların boyutunu tanımlayan bir yöntem gerektirir. PIV uygulamaları için, biz açıkça parçacıkları ayıklamak yok ve bu adım atlanabilir. </li><li> 3D SAPIV uygulamalar için, daha küçük sorgulama birimleri halinde daha da yeniden hacim ayrıştırmak ve vektör alan 1, 3 ölçmek için uygun bir çapraz-korelasyon bazlı PIV algoritması uygulanır. </li></ol> Bir maketform: haritalar ve resamples maketform gelen dönüşümler dayalı bir görüntü: düzlemi dönüşümü &amp; ​​imtransform bir uçak oluşturur.

<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>

Biz ifşa etmek başka bir şey var.

Çeşitli adımlar Işık Alanı Görüntüleme deney uygun yürütülmesi için kritik öneme sahiptir. Objektif seçimi ve kamera yerleştirme dikkatli ölçüm hacmi içinde çözünürlüğü maksimize etmek seçilmelidir. SA refocusing algoritmalar doğru kalibrasyon olmadan keskin odaklı imajlar üretmek için başarısız olacak gibi Kalibrasyon, belki de en kritik adımdır. Neyse ki, çoklu kamera self-kalibrasyon çaba oldukça düşük bir seviye ile doğru kalibrasyon kolaylaştırır. Görüntü işleme, bir dereceye kadar görüntülerin normalize rağmen ilgi ve arka plan nesnelerinin arasında iyi kontrast sağlar Tüm resimlerdeki Düzgün aydınlatma, aynı zamanda gereklidir. Hareketli nesneler var birimlerde SA yaparken Zamanlama da önemlidir. Her kamera aynı zamanda bir görüntü almak için tetiklenir değilse, görüntü oluşturma açıkça eksik olur. Bu yazıda deneyler için biz zamanlama serisi ler kullanılmaktadırŞekil 7 de hown. 3D Light Field Görüntüleme uygulamalar burada bir uzaysal çözünürlüğü ikilemi içerir sundu. Örneğin, 3B SAPIV optik olarak kalın parçacık görüntüleri parçacık birimleri yeniden olabilir, ancak parçacıkların bir (potansiyel olarak büyük) hacmi boyunca dağıtılır. 2D PIV için, parçacıkların ince bir tabaka üzerinde dağıtılır ve böylece aynı parçacık yoğunluğuna sahip resimler ölçüm hacmi içinde çok daha büyük bir yoğunluğa tekabül eder. Bununla birlikte, 3B SAPIV yöntem ki diğer 3D PIV yöntem 1 çok daha büyük bir tohumlama yoğunlukları için olanak sağlar. Başka potansiyel sınırlayıcı dikkate Işık Alan Görüntüleme yöntemleri ile ilişkili nispeten büyük bilişimsel yoğunluğu; hesaplama karmaşıklığı gibi tomografik-PIV 10 olarak görüntü tabanlı 3D rekonstrüksiyon yöntemleri için tipiktir. Bu deneme için biz 8 Photron SA3 Sigma 105 mm makro lens ile donatılmış kameralar ve Quantron kullanılanix Çift Darwin Nd: fiber laser (532 nm, 200 mJ). Kameralar ve lazer bir Berkley Nucleonics 575 BNC dijital gecikme / puls üreteci ile birlikte senkronize edildi. Helyum akış Expancel dolu cam mikro kürecikler ile ekildi. Mikrosferler 0.15 g / cc bir yoğunluk ile 70 mikron arasında bir ortalama çapa sahiptirler. Biz web sitemiz üzerinden akademik topluluk için burada kullanılan kodları açık kaynak sürümleri sunuyoruz <a href="http://www.3dsaimaging.com/" target="_blank">http://www.3dsaimaging.com/</a> ve biz kullanıcılar bize geribildirim vermek ve nicel ışığı alan topluluğu için yararlı kodları geliştirmek ve temin katılmaya teşvik.

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

Akışkanlar mekaniği alanında, hesaplamalı projelerin çözünürlük deneysel yöntemler outpaced ve akışlarda öngörülen ve gözlenen fenomenler arasındaki uçurum daha da büyümüştür. Böylece, ihtiyaç sorunları bir dizi için üç boyutlu (3B) veri setleri çözme yeteneğine sahip, erişilebilir bir yöntem var. Biz akış alanlarının çok çeşitli kantitatif 3D görüntüleme gerçekleştirmek için yeni bir teknik sunuldu. 3D tekniği karmaşık hız alanları ve kabarcıklı akışlar incelenmesi sağlar. Bu tür ölçümler araca çeşitli zorluklar mevcut. Örneğin, optik yoğun kabarcıklı fazlı akışlar kolayca ilgi hacmi iç bölgelere optik erişim tıkayıp kabarcıkları nedeniyle geleneksel, non-invaziv akış ölçüm teknikleri ile görüntülenmiştir edilemez. Işık Alanı Görüntüleme kullanarak biz rağmen, her zaman örneğin bir 3D hacimsel harita yeniden kameralar dizisi tarafından çekilen görüntülerin reparameterize edebiliyoruzhacminde kısmi tıkanıklıklar. Tekniği 3D odak yığını birkaç kameradan gelen görüntüleri birleştirerek 1 post-yakalama tarafından oluşturulan sayede sentetik diyafram (SA) odaklanma olarak bilinen bir algoritma kullanır. Işığı alan görüntüleme açısal hem de ışık ışınları uzaysal bilgileri ve yakalanmasına imkan verir ve dolayısıyla 3B sahne yeniden sağlar. Kantitatif bilgiler daha sonra işleme algoritmaları kullanarak çeşitli 3D rekonstrüksiyonlar elde edilebilir. Özellikle, biz, 3D parçacık görüntü velosimetri (PIV) yapan bir 3D alanında kabarcıklar ayıklanması ve titreyen alev sınır izlemek için Işık Alanı Görüntüleme dayalı ölçüm yöntemleri geliştirmişlerdir. Biz sentetik vokal kıvrımlar bir set üzerinden geçen hava akımının 3DPIV gerçekleştirmek için bizim kurulum bağlamında Işık Alanı Görüntüleme metodolojinin temellerini sunmak ve bir kabarcık sürükleyici plunging jet tekniği uygulamadan temsilcisi sonuçlar göstermektedir.

Yüksek kaliteli ham PIV görüntüleri siyah arka plan (Şekil 4a) karşı yüksek kontrast görünen düzgün yayılı parçacıklar içerir. Görüntünün genelinde homojen olmayan aydınlatma telafi etmek için, görüntü ön işleme, aydınlık bölgeleri kaldırmak kontrastını ayarlamak ve tüm kameralar (Şekil 4b) tüm görüntüleri genelinde yoğunluğu histogramlar normalleştirmek için yapılabilir. Deney uygun bir yoğunluğa ekildi ve doğru bir kalibrasyon yapıldığında, SA görüntüler her derinlik düzlemi (Şekil 5) odaklanmak parçacıklar ortaya çıkaracaktır odaklandık. Ölçme tohumlari hacim fazla ise, refocused görüntüler SNR zor partiküllerin yeniden yapım düşük olacaktır. SA iyi SNR görüntüleri her derinlikteki uçağa odak parçacıklar korumak için eşiklenir edilebilir odakladı. Şekil 6 Z = -10.6 mm derinlik düzlemi az iki kez adım iki eşiklenir görüntüleri gösterir. Eşiklenir volume sonra PIV 3 gerçekleştirmek için parçacıkların yeterli bir sayıda içerebilir sorgulama birimleri halinde ayrıştırılır. Ayrıştırıldı hacmi için bir 3DPIV algoritmasının uygulanmasıyla, Şekil 7&#39;de gösterildiği gibi bir akışkan hızı alan üretir ve bu örnekte, akış alan bir model vokal kat tarafından indüklenen olmasıdır. Jet dış akış alanının hızı dolayısıyla çok az vektörler bu bölgenin dışında görülebilir, çok küçük. T = 0 msn de vokal kord kapalı ve alanında çok az hız mevcut. T jet en büyük hızı = 1 milisaniye pozitif y yönünde hareket eder ve t = 2-4 milisaniye dan yoğunluğu azaltır. Jet hızı ve döngü azaltarak t = 5 msn de kat kapanır tekrarlanır. Bu görüntüler sunulan her hız alanı zaman içinde tek bir anlık temsil ettiği 100 ortalamalı görüntüye kadar mevcut önceki birçok yazar 9 aynı yumuşaklık yok. Bir referans noktası olarak, önceki simülasyonlar hesaplamak tipik hatalar göstermiştird hızları PIV algoritması kendisi 1&#39;den hata içeren her hız bileşeni üzerinde% 5-10 mertebesinde olduğu; kullandığımız algoritma (MatPIV 11 3D için uyarlanmış) için, bu hata büyük göreli olduğu bilinmektedir diğer kodlar. Bubbly akımları Işık Alanı Görüntüleme 3B yetenekler yararlanabilir bilimsel ilginin başka bir alan vardır. SA teknik benzer şekilde lazer ışık gibi kabarcıklar kenarlarının beyaz bir arka plana karşı koyu görüntülendiği Şekil 8a gösterildiği gibi görüntü ile sonuçlanan, dağınık beyaz arka ile değiştirilir kabarcıklı akış alanları da uygulanabilir. Kendi kendini kalibre sonra, SA algoritmasının çarpma varyant olarak Şekil 8b-d gösterildiği gibi, keskin bir kabarcık derinliğine karşılık gelen ve diğer düzlemler üzerinde görünümü bulanık derinlik düzlemi üzerinde odaklanmış kabarcıkları ile bir odak yığını elde etmek için uygulanabilir 7. Basit bir eşik değilkabarcıklar, yerine ileri özelliği çıkarma algoritmaları bir dizi çıkarmak için yeterli bir yöntem 7&#39;de ayrıntılı olarak kullanılmaktadır. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig1.jpg" alt="Şekil 1" /> Şekil 1. Etiketler ile kameralar ve vokal kıvrımlar Görüntü ve koordinat sistemi. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig2.jpg" alt="Şekil 2," /> Şekil 2. Tüm 8 kameralardan görüldüğü gibi Z = 0 mm Kalibrasyon ızgara. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3.jpg" alt="Şekil 3" fo:content-width="2.5in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3highres.jpg"/> Şekil 3. Çoklu kamera kendinden kalibrasyon çıktısı kamera kurulum Topview. Kameralar 1-8 genel görüntüleme directio ile, sayılar ve çevreleri ile bulunurn bir çizgi ile gösterilir. Kökenli yakınındaki kırmızı blob aslında kameraları için 3D göreceli çizilen her Z derinlikte kalibrasyon ızgara 400 + puan. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig4.jpg" alt="Şekil 4," /> Şekil 4. T 1 ve t 2 (a &amp; b) de kamera 6. bakıldığında parçacık alanının Ham görüntüleri. Sonra aynı görüntü ön işleme (c ve d). <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig5.jpg" alt="Şekil 5," /> Şekil 5 Soldan sağa:. Derinliklerde (a) Z = -5.9 mm, (b) -10.6 mm ve (c) -15.3 mm Ham odakladı SAPIV görüntüler. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig6.jpg" alt="Şekil 6" /> Şekil 6. Threshozaman adımları (a) t 1 ve Z = -10.6 mm (b) t 2 de lded görüntüler. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7.jpg" alt="Şekil 7" fo:content-width="5.25in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7highres.jpg"/> Şekil 7. 6 zaman adımları için sentetik vokal kıvrımlar tarafından oluşturulan jetin Üç boyutlu vektör alanı. Sol tarafta tüm 3D hız alanının bir izometrik görünümünü gösterir. Her sütunun yukarıda belirtildiği gibi xy ve yz düzlemleri arasında keser vokal kord merkezi aracılığıyla yapılmaktadır. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig8.jpg" alt="Şekil 8," /> Şekil 8 Soldan sağa:. Kamera diziden kabarcıklı akış alanı ve derinliklerde refocused görüntüleri (b) Z = -10 mm, (c) 0 mm ve (d) 10 mm Ham görüntü.Daire Z = -10 mm derinlikte düzlem üzerinde bulunan kabarcık vurgular ve diğer uçaklar görünümü kaybolur. Kabarcık deneylerin ayrıntıları 4 bulunabilir.

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

Akışkanlar için bir dizi nicel üç boyutlu (3D) görüntüleme yapmak için bir teknik sunulmuştur. Işık Alanı Görüntüleme alanından kavramları kullanarak, görüntü dizilerinden 3D hacimleri yeniden. Bizim 3D sonuçlar hız alanları ve çok fazlı kabarcık boyutu dağılımları gibi geniş bir yelpazede kapsar.

Çoklu kamera Işık Alanı Görüntüleme aracılığıyla 3D Akış Alanları Belirleme

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 Görüntüleme.  Brigham Young University. Akışkanlar için bir dizi nicel üç boyutlu (3D) görüntüleme yapmak için bir teknik sunulmuştur. Işık Alanı Görüntüleme alanından kavramları kullanarak, görüntü dizilerinden 3D hacimleri yeniden. Bizim 3D sonuçlar hız alanları ve çok fazlı kabarcık boyutu dağılımları gibi geniş bir yelpazede kapsar.

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

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

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

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

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

Mühendislik

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-dinamik Öngerilimlenmesi Yöntem Ciddi Underdamped saçak-alanında Elektrostatik MEMS Eyleyiciler Zaman İyileştirme Anahtarlama

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.

Veri Toplama Protokolü Gömülü Hassasiyet İşlevleri belirlenmesi için

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.

El 3D Sanal Gerçeklik Arayüzü ile bir Tarama Prob Mikroskobu üzerinden Tek Moleküllerin Manipülasyon Kontrollü

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.

Poli (etilen glikol) Diacrylate damlacıklar yoluyla yarı-3 boyutlu akış odaklanarak mikrosıvısal cihazlar boyutu kontrol nesil

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.

Akış yapısı akış görüntüleme yöntemleri ile Delta kanat üzerinde deneysel incelenmesi

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.

Sinkrotron x-ışını Microdiffraction ve Mineral ve kaya örneklerini floresans görüntüleme

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.

Eş zamanlı ölçüm türbülans ve akış görüntüleme teknikleri kullanarak parçacık kinematik

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.

Etiket içermeyen Imaging, tek proteinler salgılanan iSCAT mikroskobu ile yaşayan hücrelerden

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.

Kısmi En Küçük Kare Regresyon İle Yakın Kızılötesi Spektroskopiye Dayalı O-kresol Konsantrasyonu Online Ölçüm

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