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Ingegneria

La détermination des champs d'écoulement 3D via plusieurs caméras Light Field Imaging

Published: March 06, 2013
doi:
10.3791/4325
, , , ,
1Department of Mechanical Engineering,Brigham Young University, 2Naval Undersea Warfare Center, Newport, RI

Summary

Une technique pour la réalisation quantitative tridimensionnelle (3D) d'imagerie pour une gamme de débits de fluide est présenté. En utilisant des concepts de la zone de l'imagerie du champ lumineux, nous reconstruisons les volumes 3D à partir de tableaux d'images. Nos résultats 3D couvrent une large gamme, y compris les champs de vitesse et multi-phases distributions de tailles de bulles.

Abstract

Dans le domaine de la mécanique des fluides, la résolution de systèmes informatiques a dépassé méthodes expérimentales et creusé l'écart entre les phénomènes prédits et observés dans les écoulements de fluides. Ainsi, il existe un besoin pour une méthode accessible capable de résoudre en trois dimensions ensembles de données (3D) pour une série de problèmes. Nous présentons une nouvelle technique pour la réalisation quantitatifs imagerie 3D de nombreux types de champs d'écoulement. La technique 3D permet l'étude des champs de vitesse complexes et des flux de bulles. Des mesures de ce type présentent une variété de défis à l'instrument. Par exemple, optiquement denses écoulements multiphasiques bulles ne peuvent pas être facilement imagée par traditionnels, des techniques non invasives de mesure de débit dues aux bulles d'occlusion d'accès optique dans les régions intérieures du volume d'intérêt. En utilisant l'imagerie du champ lumineux, nous sommes en mesure de reparamétrer des images capturées par un réseau de caméras de reconstruire une carte 3D volumétrique pour chaque instance du temps, malgréoccultations partielles du volume. La technique fait appel à un algorithme connu sous le nom de synthèse d'ouverture (SA) de recentrage, grâce à quoi une pile en 3D correspondant est généré en combinant des images de plusieurs caméras post-capture 1. Imagerie lumière permet la capture de angulaire, ainsi que des informations spatiales sur les rayons lumineux, et permet donc de reconstruction scène 3D. Des informations quantitatives peuvent alors être extraites des reconstructions 3D en utilisant une variété d'algorithmes de traitement. En particulier, nous avons développé des méthodes de mesure basées sur l'imagerie du champ lumineux 3D pour effectuer la vélocimétrie par image de particules (PIV), l'extraction de bulles dans un domaine 3D et le suivi de la limite d'une flamme vacillante. Nous présentons les fondements de la méthodologie d'imagerie du champ lumineux dans le contexte de notre configuration pour effectuer 3DPIV du flux d'air passant au-dessus d'un ensemble de cordes vocales synthétiques, et montrent des résultats représentatifs de l'application de la technique à un jet de bulles d'entraînement d'plongeant.

Protocol

1. 3D Setup Lumière Imaging terrain Commencer par la détermination de la taille du volume de mesure ainsi que la résolution spatiale et temporelle nécessaire pour étudier l'expérience d'écoulement de fluide en cours d'étude. Estimer la densité optique qui sera présente dans l'expérience afin de déterminer le nombre de caméras nécessaires pour générer des images recentrées avec un bon rapport signal-sur-bruit (SNR) 1, 2 (pour PIV il faut calculer particules par pixel). Pour l'expérience 3D SAPIV avec les plis de synthèse vocales présentées ici, nous utilisons 8 caméras et s'attendent à obtenir une densité de semis de 0,05-0,1 particules par pixel (ppp). Ce nombre augmente avec le nombre de caméra avec rendements décroissants atteint autour de 13 caméras, le SNR diminue rapidement en dessous de 5 caméras. Monter les caméras dans une configuration de réseau sur un châssis de sorte que chaque appareil peut afficher le volume de mesure à partir de différents points de vue. Fixer les caméras à un ordinateur central pour la saisie des données et la visualisation. Sélectionner des focales appropriées pour l'agrandissement souhaité et optiques distances de travail. En règle générale, le même type d'objectif à focale fixe est monté sur chaque caméra pour générer un grossissement similaire dans chaque image. Placer une cible visuelle (par exemple une grille d'étalonnage) dans le centre du volume de mesure. En utilisant l'image de la caméra centre de la matrice de référence, déplacez le cadre globale de la caméra réseau plus ou moins loin à partir du volume de mesure de réaliser l'agrandissement désiré. Ensuite, séparer les caméras qui restent dans la matrice. Espacement des caméras plus éloignés les uns des autres d'améliorer la résolution spatiale dans la dimension de profondeur au coût de la profondeur totale résoluble 1. Remarque: nous utilisons la profondeur se référer à la dimension Z, ce qui est positif en direction des caméras (voir la figure 1). Le rapport de la profondeur à l'Résolution plane est donnée approximativement par , Où Z est la hauteur du volume, s o est la distance de la caméra à l'avant du volume, et D est le rapport de la distance à la caméra s o. L'angle de toutes les caméras de telle sorte que la cible visuelle dans le centre du volume de mesure est approximativement centrée dans chaque image de la caméra. Avec les ouvertures complètement ouverts sur chaque lentille de la caméra, se concentrer chaque caméra sur la cible visuelle. Placer une cible de calibrage à l'arrière du volume de mesure. Assurez-vous que la cible est dans la vue de chaque caméra, si elle n'est pas, alors la distance entre les caméras et le volume de mesure et / ou l'espacement appareil besoins d'adaptation (étapes 1.7 à 1.8). Fermer l'ouverture de chaque caméra jusqu'à ce que la cible est mis au point dans chaque caméra. Répétez les étapes 1.11 à 1.12 avec la cible à l'instant til avant du volume de mesure. La cible de calibrage doit ressembler à la figure 2 après chaque caméra est réglée. 2. Configuration éclairage Volume Déterminer la méthode appropriée pour éclairer le volume de mesure sur la base de la méthode de mesure spécifique est appliqué sur le champ d'écoulement. Pour la vélocimétrie par images de particules (PIV) un volume laser est utilisé. Sélectionner un laser avec une fréquence d'impulsions qui peut atteindre la résolution souhaitée de la mesure temporelle. Le laser peut être pulsé unique pour time-resolved ou double pulsé pour cadre à cheval sur 3. Utiliser des lentilles optiques pour former le faisceau laser en un volume de lumière qui couvre le volume de mesure. Graine le volume des particules traçantes appropriés pour les mesures de PIV 3. La concentration des particules dans le liquide doit être assez grand pour atteindre la résolution spatiale souhaitée, mais pas assez pour réduire le SNRSA recentré images ci-dessous d'un niveau acceptable. Référence 1 contient une étude approfondie de la densité de semis possible, mais en règle générale une densité d'image de 0.05 à 0.15 particules par pixel (ppp) est approprié pour la plupart des expériences avec 8 caméras ou plus. Pour un nombre fixe de caméras, les particules par pixels diminue de plus grandes dimensions de profondeur de volume. 3. Calibration tableau caméra L'étalonnage nécessite capturer une série d'images dans chaque caméra avec une cible de calibrage (par exemple, une grille en damier, voir Figure 2) à plusieurs endroits à travers le volume de mesure. Tout d'abord, le choix entre deux types d'étalonnage: soit un appareil multi-auto-étalonnage de la méthode d'imagerie ou une cible d'étalonnage connue qui est précisément déplacé à travers le champ d'intérêt. Établir un système de coordonnées de référence dans le volume de mesure. Ce système de coordonnées est souvent choisi de façon que f est pertinentou l'expérience (par exemple alignés avec l'axe d'un cylindre, d'origine au niveau du bord d'attaque d'une plaque plate, etc.) Ici, nous avons choisi de placer nos réseaux dans le plan XY alignés sur les points le long de l'axe Z (figure 1). Si vous utilisez une caméra multi-auto-étalonnage algorithme 4, 5 emplacements cibles d'étalonnage peut être aléatoire, sauf pour un endroit qui est précisément situé dans le système de coordonnées de référence. L'emplacement de points d'étalonnage sur cette cible précisément localisée doit être connue avec une grande précision. Dans chaque caméra, capturer une image de la cible dans chaque emplacement similaire à la figure 2. Sinon à l'aide d'une caméra à plusieurs algorithme d'auto-étalonnage, puis la cible de calibrage doivent être placés à des endroits précis de plusieurs dans le volume de mesure de telle sorte que l'orientation de la cible dans le système de coordonnées de référence est connue avec une grande précision. Dans chaque caméra, capturer une image de la cible dans chaque emplacement. Identifier les points sur la cible à chaque caméra pour chaque image. Pour l'auto-étalonnage, correspondances de points d'image à travers toutes les caméras sont nécessaires 5, mais explicites correspondances de points de référence à l'image sont uniquement requis pour les points générés par la cible précisément localisée. Pour la méthode d'étalonnage précisément traversé, explicites correspondances de points de référence à l'image sont nécessaires pour tous les points de toutes les caméras. Appliquer l'algorithme d'étalonnage choisi de calibrer toutes les caméras. Ici, nous avons choisi d'utiliser une caméra multi-auto-étalonnage algorithme 4, 5 (open source http://cmp.felk.cvut.cz/ ~ svoboda / SelfCal / ) et les emplacements des caméras résultant par rapport aux plans d'intérêt sont représenté sur la figure 3. 4. Cadencement, de déclenchement et de collecte de données Quantitative, résolue en temps Imagerie lumière exige que tous les cameras et les sources d'éclairage à synchronisée, souvent à un événement pertinent expérimentale. Un générateur d'impulsions externe est utilisé pour déclencher les séquences d'exposition de caméra et d'éclairage. Programmer les séquences appropriées d'impulsions de synchronisation sur le générateur d'impulsions. Pour l'expérience cordes vocales, on utilise une séquence de trames-chevauchants, de sorte que le laser est pulsé à proximité de la fin de l'exposition une caméra et au début de la prochaine 3. Si le déclenchement d'un événement expérimental, en sorte qu'un signal approprié est généré et à l'entrée du générateur d'impulsions. Si le déclenchement manuel, prendre des dispositions pour déclencher le générateur d'impulsions. Commencez la capture de données expérimentales en initiant la caméra et d'un séquence d'éclairage via la méthode choisie déclenchement. Bien que cela semble trivial, lors de l'acquisition de la grande quantité de données associée à une multi-caméras d'imagerie champ lumineux expérience, une bonne convention de nommage est cruciale. Il est utile d'examiner la façon dont les données seront utilisées de la capture à l'analyse finale lors de l'élaboration de la convention de nommage. 5. Recentrage à synthèse d'ouverture Nous allons maintenant générer un empilement 3D focale des images pour produire un volume de synthèse recentré. Tout d'abord, définir l'espacement entre les plans focaux et la profondeur de recentrage global pour être utilisés dans le volume recentré 1, 7. En règle générale, l'espacement plan focal est fixé à la moitié de la résolution en profondeur et la profondeur totale recentrage est régi par la région où tous les champs de caméras de chevauchement de vue. Les plans focaux sont perpendiculaires à l'axe Z du système de coordonnées de référence. Définir l'échelle à appliquer aux images lors de reprojection dans le volume de mesure. L'échelle doit être compatible avec le grossissement des images brutes afin d'évitersignificative sur-échantillonnage ou sous-échantillonnage des images reprojetés. Mettre en place des transformations entre chaque plan image de la caméra et chaque plan focal synthétique. Effectuer un prétraitement d'image pour éliminer le bruit de fond et pour tenir compte des différences d'intensité entre les images 1, 7. Images reprojeter sur les plans focaux de synthèse, l'application du barème et de ré-échantillonnage des images. Un ensemble de fonctions intégrées Matlab (boîte à outils de traitement d'images a) peut s'occuper de ces tâches, compte tenu des transformations avion à avion. Sur chaque plan focal synthétique, appliquer la additif ou multiplicatif algorithme recentrage SA 1, 7. Pour les applications SAPIV 3D, nous avons eu un bon succès avec additif SA (telle qu'elle est appliquée aux cordes vocales ici). Pour des images de bulles en contre-jour, la multiplication SA a donné des résultats supérieurs. Comme un chèque appliquer le recentrage à un plan des images d'étalonnage pour déterminer si la reconstruction apparaît comme prévu. </li> 6. Volume de post-traitement Pour estimer les objets d'origine dans le volume qui a généré le champ lumineux nécessite une étape de traitement connu sous le nom de reconstruction. Plusieurs algorithmes existent allant de simples intensité seuillage 1 à métriques de discussion basées sur les gradients de 7 à déconvolution 3D plus complexe 8. Choisissez un algorithme de reconstruction appropriée pour l'application. Pour PIV, nous avons eu du succès avec seuillage d'intensité à la fois et déconvolution 3D. Nous utilisons ici l'intensité de seuillage pour former une pile focal. Deux piles focaux du temps 1 (t 1) et au temps 2 (t 2) sont en corrélation croisée pour former un champ de vecteurs. La méthode 3D Light Imagerie en soi se traduit par des objets qui sont allongées dans la dimension de profondeur, ce qui peut affecter la précision PIV; un algorithme de reconstruction bonne tente d'atténuer cet allongement. Après l'étape de reconstruction, figure dans le volume peut être nécessaire ou excontractées pour permettre la mesure de la taille, la forme, etc Les algorithmes utilisés pour l'extraction de caractéristiques sont variées et dépendent de l'application 7. Pour extraire les bulles, par exemple, nécessite un moyen de localiser les caractéristiques de bulles et de définir leur taille. Pour les applications PIV, nous n'avons pas explicitement extraire les particules et cette étape peut être sautée. Pour les applications SAPIV 3D, analyser le volume de reconstruction dans le volume d'interrogation petites et appliquer une corrélation croisée adapté algorithme basé PIV pour mesurer le champ vectoriel 1, 3. un maketform: construit un plan de transformation et plan imtransform: localisations et rééchantillonne une image basée sur les transformations de maketform.

Representative Results

De haute qualité premières images PIV contiennent uniformément réparties des particules qui apparaissent avec un contraste élevé sur fond noir (figure 4a). Pour compenser un éclairage non uniforme à travers l'image, l'image de pré-traitement peut être effectué pour éliminer régions brillantes, régler le contraste et la normalisation des histogrammes d'intensité dans tous les images de toutes les caméras (figure 4b). Lorsque l'expérience est ensemencée à une densité appropriée et un étalonnage précis est effectué, la SA recentré images révélera dans les particules de discussion sur chaque plan de profondeur (figure 5). Si le volume de mesure est au-dessus de graines, le SNR dans les images recentrées sera faible ce qui rend difficile pour reconstruire les particules. SA recentré images avec un bon SNR peut être seuillée de conserver dans les particules de discussion sur chaque plan de profondeur. La figure 6 montre deux images de seuillées deux pas de temps à la Z = -10,6 avion mm de profondeur. Le seuillée volume est ensuite analysé en volumes d'interrogation contenant un nombre suffisant de particules pour effectuer PIV 3. L'application d'un algorithme de 3DPIV au volume analysé donne un champ de vitesse fluide représenté sur la figure 7, dans ce cas, le champ d'écoulement est celle induite par une corde vocale modèle. La vitesse du champ d'écoulement à l'extérieur du jet est très faible, donc très peu de vecteurs peut être vu en dehors de cette région. A t = 0 ms le pli vocal est fermé et la vitesse très faible dans le domaine est présent. La plus grande vitesse dans le jet à t = 1 ms se déplace dans la direction y positive et réduit l'intensité de t = 2 à 4 ms. La fermeture du pli à t = 5 ms réduire la vitesse du jet et le cycle est répété. Ces images n'ont pas la même douceur que de nombreux auteurs précédente 9 qui présentent jusqu'à 100 images moyennées dans chaque champ de vitesse présenté représente un instantané dans le temps. Comme point de référence, les simulations précédentes ont montré les erreurs typiques sur le calculvitesses de d est de l'ordre de 5-10% sur chaque composante de la vitesse, qui comprend l'erreur de l'algorithme lui-même PIV 1, par l'algorithme que nous utilisons (11 MatPIV adapté pour la 3D), cette erreur est connue pour être grande par rapport à les autres codes. Écoulements à bulles sont un autre domaine d'intérêt scientifique qui peut bénéficier des capacités 3D de l'imagerie du champ lumineux. La technique SA peut être appliquée à même les champs d'écoulement pétillant, où la lumière laser est remplacée par diffus rétroéclairage blanc, qui se traduit par des images telles que celle représentée à la figure 8a, où les bords des bulles apparaissent sombres sur le fond blanc. Après l'auto-calibrage, la variante de l'algorithme de multiplication SA peut être appliqué pour obtenir un empilement de contact avec des bulles fortement focalisée sur le plan de profondeur correspondant à la profondeur de la bulle et de la vue floue sur d'autres plans, comme le montre la figure 8b-d 7. Seuillage simple n'est pasune méthode adéquate pour extraire les bulles, au lieu d'une série d'algorithmes avancés d'extraction de caractéristiques sont utilisés comme indiqué en 7. Figure 1. L'image des caméras et des cordes vocales avec des étiquettes et le système de coordonnées. Figure 2. Grille de calibrage à Z = 0 mm, vu de l'ensemble des 8 caméras. Figure 3. Topview de configuration de la caméra à partir de plusieurs caméras sortie auto-calibrage. Caméras 1-8 sont situés avec des chiffres et des cercles, avec leur général directio visualisationn indiquée par une ligne. La tache rouge près de l'origine est en fait 400 points + de la grille de calibrage à chaque profondeur Z tracées en termes relatifs 3D pour les caméras. Figure 4. Les images brutes du champ de la caméra particule considérée ° 6 à t 1 et t 2 (a et b). Mêmes images après le pré-traitement (c et d). Figure 5 De gauche à droite:. Recentré premières images SAPIV à des profondeurs (a) Z = -5,9 mm, (b) -10,6 mm et (c) -15,3 mm. Figure 6. ThreshoLDED images à des pas de temps (a) t 1 et (b) 2 t à Z = -10,6 mm. La figure 7. Champ de vecteurs à trois dimensions du jet créé par les cordes vocales synthétiques pour des pas de temps 6. Le côté gauche montre une vue isométrique du champ de vitesse 3D entier. Coupes de la xy et des plans YZ sont publiés à travers le centre de la corde vocale, comme indiqué ci-dessus de chaque colonne. Figure 8 De gauche à droite:. Image brute du champ d'écoulement des bulles de gamme appareil photo et les images recentrées à des profondeurs (b) Z = -10 mm, (c) 0 mm et (d) 10 mm.Le cercle met en évidence une bulle qui se trouve sur le plan Z = -10 mm de profondeur, et disparaît de la vue sur d'autres plans. Les détails des études bulles peuvent être trouvés dans 4.

Discussion

Plusieurs étapes sont essentielles pour la bonne exécution d'une expérience d'imagerie du champ lumineux. Le choix des lentilles et positionnement de la caméra doit être soigneusement choisi pour maximiser la résolution dans le volume de mesure. L'étalonnage est peut-être l'étape la plus critique, car les algorithmes de recentrage SA ne parviendra pas à produire des images bien nettes, sans étalonnage précis. Heureusement, multi-caméra d'auto-étalonnage facilite étalonnage précis avec un niveau relativement faible de l'effort. Éclairage uniforme dans toutes les images qui fournit un bon contraste entre les objets d'intérêt et l'arrière-plan est également nécessaire, bien que le traitement d'images peut normaliser les images dans une certaine mesure.

Le timing est également important lorsque vous effectuez SA sur des volumes ayant objets en mouvement. Si chaque caméra ne se déclenche pas à prendre une image dans le même temps, la reconstruction de l'image sera évidemment inexact. Pour les expériences dans ce document, nous avons utilisé le calendrier séquence shown à la figure 7.

Les applications 3D Lumière Imagerie présentées ici impliquent une résolution spatiale compromis. Par exemple, permet de reconstituer en 3D SAPIV volumes de particules à partir d'images de particules optiquement denses, mais les particules sont réparties dans tout le volume (potentiellement élevé). Pour PIV 2D, les particules sont réparties sur une feuille mince, et ainsi des images avec la même densité de particules correspondent à une densité beaucoup plus importante dans le volume de mesure. Néanmoins, la méthode 3D ​​SAPIV permet des densités de semis beaucoup plus importantes que d'autres méthodes PIV 3D 1. Une autre considération est potentiellement limitant l'intensité relativement grande de calcul associé à la lumière des méthodes d'imagerie sur le terrain, la complexité de calcul est typique pour un fondées sur des méthodes de reconstruction tomographique 3D tels que des PIV-10.

Pour cette expérience, nous avons utilisés 8 Photron SA3 caméras équipées de lentilles Sigma 105 mm macro et un QUANTRONix double Darwin laser Nd: YLF (532 nm, 200 mJ). Les caméras et les lasers ont été synchronisés entre eux par une Berkley Nucleonics 575 BNC numérique retard / générateur d'impulsions. L'écoulement du fluide est ensemencé avec Expancel rempli d'hélium microsphères de verre. Les microsphères ont un diamètre moyen de 70 um, avec une densité de 0,15 g / cc. Nous proposons des versions open source des codes utilisés dans ce document pour la communauté académique via notre site http://www.3dsaimaging.com/ et nous encourageons les utilisateurs à nous donner votre avis et participer à l'amélioration et la fourniture de codes utiles pour la communauté champ lumineux quantitative.

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Nous tenons à remercier NSF grant CMMI # 1126862 pour le financement de l'équipement et le développement des algorithmes de synthèse d'ouverture à BYU, In-house laboratoire indépendant de recherche (Ilir) des fonds (suivi par le Dr Tony Ruffa) pour le financement de l'équipement et du développement au NUWC Newport, et le NIH / NIDCD subvention pour le financement R01DC009616 TSL, DJD et JRN et les données relatives aux expérimentations vocales de pliage et de l'Université d'Erlangen Graduate School en Technologies Avancées optiques (SAOT) pour le soutien partiel de SLT. Enfin, le Rocky Mountain NASA Space Grant Consortium pour le financement JRN.

Riferimenti

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Citazione di questo articolo
Truscott, T. T., Belden, J., Nielson, J. R., Daily, D. J., Thomson, S. L. Determining 3D Flow Fields via Multi-camera Light Field Imaging. J. Vis. Exp. (73), e4325, doi:10.3791/4325 (2013).
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