Çoklu kamera Işık Alanı Görüntüleme aracılığıyla 3D Akış Alanları Belirleme

1. 3D Işık Alan Görüntüleme Kurulumu Ölçüm birimin boyutu yanı sıra çalışılan sıvı akışının deney soruşturma için gerekli zamansal ve mekansal çözünürlük belirleyerek başlayın. 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. Her bir kamera farklı bakış açılarından ölçüm hacmi görebilirsiniz böyle bir çerçeve üzerinde bir dizi yapılandırma kameralar monte edin. Veri yakalama ve izleme için merkezi bir bilgisayara kamera takın. 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. Ölçüm hacmi orta görsel bir hedef (örneğin, bir kalibrasyon ızgara gibi) yerleştirin. 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. 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 Z hacmi derinliği nerede, s o birimin ön kamera mesafe, ve D s o kadar kameranın boşluk oranıdır. Ölçüm hacmi merkezinde görsel hedef yaklaşık her kamera görüntüsü merkezli böyle tüm kameralar eğiniz. Her kamera lensi üzerinde tamamen açık diyafram ile, görsel hedef her kamera odaklanır. 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. Hedef her kamera odaklama içinde kadar her kameranın diyafram kapatın. Tekrar t hedef 1,11-1,12 adımlarıölçüm hacmi de önünde. Her kamera ayarlandıktan sonra kalibrasyon hedefi Şekil 2'ye benzer görünmelidir. 2. Cilt Aydınlatma Ayarı Akış alanına uygulanan spesifik ölçüm yöntemine göre ölçüm hacmi aydınlatmak için uygun bir yöntem belirler. Parçacık Hızı için (PIV) bir lazer hacim kullanılır. Ölçüm istenen zamansal çözünürlük elde edebilirsiniz bir nabız ile lazer seçin. Lazer Tek olabilir zaman çözüme yönelik darbeli veya çift çerçeve straddling 3 pulsed. Ölçüm hacmi kapsayan bir ışık hacmin içine lazer ışını oluşturmak üzere optik lens kullanın. 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. 3. Kamera Dizi Kalibrasyon 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. 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. 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'ye benzer her yerde hedef bir görüntü yakalayabilirsiniz. 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. 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. Tüm kameralar kalibre etmek için seçilen kalibrasyon algoritması uygulayın. Burada bir çok kamera otomatik kalibrasyon algoritması 4, 5 (açık kaynak kullanmayı seçtiniz http://cmp.felk.cvut.cz/ ~ Svoboda / SelfCal / ) ve faiz uçakları göreli çıkan kamera konumları Şekil 3 'de gösterilmiştir. 4. Zamanlama, Tetikleme ve Veri Toplama Kantitatif, zaman çözüme ışık alan görüntüleme tüm c gerektirirameras ve aydınlatma kaynaklarına doğru alakalı bir deneysel olay genellikle, senkronize edilecek. 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. Deneysel bir olay tetikleme, uygun bir sinyal üretilir ve puls üreteci giriş olduğundan emin olun. Manuel tetikleme ise, puls üreteci tetikleme için hükümler olun. Seçilen tetikleme yöntemi ile kamera çekimi ve aydınlatma dizisi başlatarak deneysel veri yakalama başlayın. 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. 5. Sentetik Açıklıklı refocusing 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 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. 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. Her kamera görüntü düzlemi ve her bir sentetik odak düzlemi arasındaki dönüşümleri oluşturulması. Resim 1, 7 arasındaki yoğunluk farklılıkları için arka plan gürültü çıkarmak ve yerleştirmek için görüntü önişleme gerçekleştirin. 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. 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> 6. Cilt Post-processing 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. 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. 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. Bir maketform: haritalar ve resamples maketform gelen dönüşümler dayalı bir görüntü: düzlemi dönüşümü & ​​imtransform bir uçak oluşturur.