Name: determining 3d flow fields via multi-camera light field imaging
Uploaded: 2013-03-06T12:00:00
Duration: 14 min 25 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Determining 3D Flow Fields via Multi-camera Light Field Imaging at JoVE.com

Мы хотели бы поблагодарить NSF гранта CMMI # 1126862 для финансирования оборудования и развитие синтетической апертурой алгоритмов на BYU, В доме-лаборатории независимых исследований (Илир) средств (мониторинг доктор Тони Ruffa) для финансирования оборудования и развитие на NUWC Newport, и NIH / NIDCD R01DC009616 грант для финансирования SLT, DJD и JRN и данные, относящиеся к голосовой складки экспериментов и университет школы города в Высшей передовые оптические технологии (SAOT) за частичную поддержку SLT. Наконец, Rocky Mountain NASA Space Грант консорциума для финансирования JRN.

<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>

Нам нечего раскрывать.

Несколько шагов имеют решающее значение для надлежащего исполнения Свет эксперимент поле изображения. Выбор объектива и камеры размещение должны быть тщательно подобраны, чтобы максимизировать разрешение в измерении объема. Калибровка, пожалуй, самый важный шаг, так как алгоритмы SA переориентация не сможет производить резко сфокусированное изображение без точной калибровки. К счастью, несколькими камерами автокалибровки обеспечивает точную калибровку с относительно низким уровнем усилий. Равномерное освещение во всех изображениях, что обеспечивает хороший контраст между объектом интереса и фон также необходимо, хотя обработка изображения может нормализовать изображения до определенной степени. Сроки также важна при выполнении SA по объемам, которые движущихся объектов. Если каждая камера не срабатывает, чтобы принять образ в то же время, восстановление изображений, очевидно, будет неточным. Для экспериментов в данной работе мы использовали сроков последовательности сhown на рисунке 7. 3D-приложений световом поле изображения, представленные здесь связаны с пространственным разрешением компромисс. Например, 3D SAPIV можно восстановить объемы частиц из оптически плотных изображения частицы, а частицы распределены по всему (потенциально большого) объема. Для 2D PIV, частицы распределены в тонкий лист, и таким образом изображение с той же плотностью частиц соответствуют гораздо большей плотности при измерении объема. Тем не менее, метод 3D SAPIV позволяет гораздо большей плотности посева, что другие 3D PIV метода 1. Другим потенциально ограничивающих внимание, является относительно большая вычислительная интенсивности света, связанный с методами поле изображения; вычислительная сложность характерна для изображения на основе 3D методы реконструкции, таких как томографическое PIV-10. Для этого эксперимента мы использовали 8 Photron SA3 камеры оснащены объективами Sigma 105 мм макро-и QuantronIX двойного Дарвина Nd: YLF лазера (532 нм, 200 мДж). Камер и лазерных были синхронизированы друг с другом через Berkley Nucleonics 575 BNC цифровой задержки / импульсный генератор. Жидкости был посеян с Expancel гелия заполнены стеклянных микросфер. Микросферы имели средний диаметр 70 мкм с плотностью 0,15 г / куб.см. Мы предлагаем открытые версии источника кодов, используемых в настоящем документе для академического сообщества через наш сайт <a href="http://www.3dsaimaging.com/" target="_blank">http://www.3dsaimaging.com/</a> и мы призываем пользователей, чтобы дать нам обратную связь и участие в совершенствовании и поставке полезные коды для количественного сообщества светового поля.

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

В области механики жидкости, разрешение вычислительных схем опережает экспериментальные методы и увеличила разрыв между прогнозируемыми и наблюдаемых явлений в жидких потоках. Таким образом, существует потребность в доступном метод способен решать трехмерные (3D) наборы данных для целого ряда проблем. Мы представляем новую технику для выполнения количественных 3D визуализации различных типов полей течения. 3D-технология позволяет расследовании сложных полей скорости и бисерные потоков. Измерения этих типов представляют множество проблем в инструменту. Например, оптически плотных многофазных потоков бисерные не могут быть легко изображается традиционный, неинвазивные методы измерения расхода в связи с пузырьками окклюзирующих оптического доступа к внутренним регионам объем интерес. С помощью света поле изображения, мы можем reparameterize снимках, сделанных массива камер для реконструкции 3D-карты объемные каждый раз, когда, например, несмотря начастичная окклюзия в объеме. Методика использует алгоритм, известный как синтезированной апертурой (SA) переориентации, в которой 3D-координационного стеке создается путем комбинирования изображений с нескольких камер после захвата 1. Свет поле изображения позволяет захват угловых, а также пространственную информацию о световых лучей и, следовательно, позволяет 3D-реконструкция сцены. Количественная информация может быть извлечена из 3D-реконструкций с использованием различных алгоритмов обработки. В частности, мы разработали методы измерения, основанные на свет поле изображения для выполнения 3D велосиметрии изображения частиц (PIV), извлечение пузырьков в 3D поле и слежения за границу пламенем мерцание. Мы представляем основы Света методологии поле изображения в контексте нашей установки для выполнения 3DPIV потока воздуха проходящего через набор синтетических голосовых складок, и показывают репрезентативные результаты от применения техники пузырь увлекая погружаясь струи.

Высококачественное сырье изображений PIV содержат равномерно распределенные частицы появляются с высокой контрастностью на черном фоне (рис. 4а). Чтобы компенсировать не-равномерного освещения по всему изображению, предварительной обработки изображения могут быть выполнены, чтобы удалить светлые области, настраивать контрастность и нормализации интенсивности гистограммы всех изображений со всех камер (рис. 4б). Когда эксперимент посеяны на соответствующую плотность и точная калибровка выполняется, SA переориентирована изображений откроет в центре внимания частиц друг на глубине плоскости (рис. 5). Если измерения объема за семенами, SNR в переориентирована изображения будет низкой, что затрудняет реконструкцию частиц. SA переориентирована изображения с хорошим SNR может быть thresholded сохранить в фокусе частиц друг на глубине плоскости. Рисунке 6 показаны два thresholded изображения с двух шагов по времени на Z = -10,6 плоскости глубина мм. Thresholded В.О.Lume затем разбивается на допрос томов, содержащих достаточное количество частиц для выполнения PIV 3. Применение алгоритма 3DPIV к разобранной объем дает поле скоростей жидкости показано на рисунке 7, в этом случае, поле течения является то, что индуцированные раза вокальные модели. Скорость потока поля вне струи очень мало, таким образом, очень мало векторов можно увидеть за пределами этого региона. При Т = 0 мс голосовых связок замкнут и очень мало скорости в поле присутствует. Крупнейший скорости в струе при Т = 1 мс движется в положительном направлении у и снижает интенсивность от Т = от 2 до 4 мс. Раз закрывается при Т = 5 мс уменьшения скорости струи и цикл повторяется. Эти образы не имеют ту же гладкость, многие предыдущие авторы, которые представляют 9 до 100 усредненных изображений, каждое поле скоростей представлен представляет собой единый снимок во времени. В качестве точки отсчета, предыдущие модели показали типичные ошибки на расчетD скорости, чтобы быть на порядка 5-10% на каждую компоненту скорости, которая включает в себя ошибку алгоритма PIV себя 1; для алгоритма мы используем (MatPIV 11 адаптирован для 3D), эту ошибку, как известно, большие по сравнению с другие коды. Bubbly потоки являются еще одной областью научных интересов, которые могут извлечь выгоду из возможностей 3D Света поле изображения. Техника SA Аналогично могут быть применены к игристым поля потока, в котором лазерный луч заменен с диффузной белой подсветкой, в результате чего изображения, такие, как показано на рисунке 8а, где пузырьки краев темным на белом фоне. После самокалибровки, мультипликативный вариант алгоритма SA может быть применен для получения координационных стек с пузырьками четко ориентированы на глубине плоскости, соответствующей глубине пузыря и размыты от взгляда на другие самолеты, как показано на рисунке 8, б-г 7. Простой порог неадекватный метод для извлечения пузыри, а ряд усовершенствованных алгоритмов выделения признаков используются, как описано в 7. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig1.jpg" alt="Рисунок 1" /> Рисунок 1. Изображение камеры и голосовых складок с метками и системы координат. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig2.jpg" alt="Рисунок 2" /> Рисунок 2. Калибровка сетки на Z = 0 мм, как видно из всех 8 камер. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3.jpg" alt="Рисунок 3" fo:content-width="2.5in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig3highres.jpg"/> Рисунок 3. Topview камеры установки с несколькими камерами выход автокалибровки. Камеры 1-8 расположены с числами и кругами, с их общего просмотра directioп показано линией. Красная капля в окрестности нуля на самом деле 400 + очков из калибровки сетки на каждой глубине Z построены в 3D по сравнению с камерами. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig4.jpg" alt="Рисунок 4" /> Рисунок 4. Сырье изображения поля частицы рассматривать с камеры № 6 на Т 1 и Т 2 (&amp; B). То же изображение после предварительной обработки (C и D). <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig5.jpg" alt="Рисунок 5" /> На рисунке 5 слева направо. Сырье переориентирована SAPIV изображения на глубинах (а) Z = -5,9 мм, (б) -10,6 мм и (с) -15,3 мм. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig6.jpg" alt="Рисунок 6" /> Рисунок 6. Thresholded изображения во время стадии (а) т 1 и (б) T 2 на Z = -10,6 мм. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7.jpg" alt="Рисунок 7" fo:content-width="5.25in" fo:src="/files/ftp_upload/4325/4325fig7highres.jpg"/> Рисунок 7. Трехмерное векторное поле струи создан синтетический голосовых складок на 6 шагов по времени. С левой стороны представлены в изометрии всего 3D-поле скоростей. Сокращения ху и уг самолетов осуществляется через центр голосовых связок, как указано выше каждом столбце. <img src="/files/ftp_upload/4325/4325fig8.jpg" alt="Рисунок 8" /> Рисунок 8 Слева направо:. Сырье изображение пузырьковых поле потока с камеры массива и переориентирована на глубине изображения (б) Z = -10 мм, (с) 0 мм и (г) 10 мм.Круг подчеркивает пузырь, который лежит на Z = -10 плоскости глубина мм, и исчезает из поля зрения на других самолетах. Подробная информация о пузыре экспериментов можно найти в 4.

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

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

Техника для проведения количественного трехмерного (3D) изображения для различных потоков жидкости представлены. Использование понятия из области Света поле изображения, мы восстанавливаем 3D томов из массивов изображений. Наши результаты 3D охватывают широкий спектр, включая поля скоростей и мульти-фазовых распределений размер пузырьков.

Определение 3D Поля потока через Multi-камеры светового поля изображения

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

Research

JoVE Journal

Engineering

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

Высокое разрешение, высокая скорость, Трехмерная Видео Формирование изображений с цифровой Fringe методы проекции

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

Real-Time DC-dynamic Biasing Method for Switching Time Improvement in Severely Underdamped Fringing-field Electrostatic MEMS Actuators

Real-Time DC-динамичный Смещение Метод коммутации Улучшение времени в строго Underdamped окантовкой поля электростатических MEMS приводов

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

Протокол сбора данных для определения встроенных функций чувствительности

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

Ручным управлением Манипуляции одиночных молекул с помощью сканирующего зондового микроскопа с 3D-интерфейсом виртуальной реальности

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

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

Поколение под контролем размер поли (этиленгликоля) Diacrylate каплями через Semi-3-мерной потока упором Microfluidic приборы

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

Экспериментальное исследование структуры потока над треугольного крыла через методы визуализации потока

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

Синхротрона рентгеновских Microdiffraction и флуоресценции изображений минеральных и образцов скальных пород

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

Одновременное измерение турбулентности и Кинематика частицы с помощью потока, методы визуализации

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

Этикетка-бесплатная изображений из одного белки выделяется из живущих клеток через iSCAT микроскопии

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

O-кресол концентрации онлайн измерения на основе ближнего инфракрасной спектроскопии через частичную наименее квадратной регрессии

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