Phép đo vận tốc hình ảnh dựa trên sự kiện sử dụng chiếu sáng xung

Experiments in Fluids - Tập 64 - Trang 1-19 - 2023
Christian E. Willert1
1DLR Institute of Propulsion Technology, German Aerospace Center, Köln, Germany

Tóm tắt

Bài báo đề cập đến những hạn chế của các cảm biến hình ảnh dựa trên sự kiện (EBV) hiện tại trong bối cảnh hình ảnh hạt. Độ trễ được giới thiệu cả ở cấp độ điểm ảnh cũng như trong quá trình đọc từ mảng, dẫn đến những lỗi đồng bộ hệ thống khi xử lý dữ liệu sự kiện đã ghi lại. Bằng cách sử dụng ánh sáng xung, tổng độ trễ có thể được định lượng và chỉ ra một giới hạn trên về phản hồi tần số vào khoảng 10–20 kHz cho cảm biến EBV cụ thể này. Trong các ứng dụng đo lường dòng chảy dựa trên hạt, các hạt tán xạ ánh sáng từ một nguồn ánh sáng xung hoạt động dưới giới hạn tần số này có thể được theo dõi một cách đáng tin cậy theo thời gian. Thông qua sự kết hợp giữa tầm nhìn dựa trên sự kiện và chiếu sáng xung, các phép đo trường dòng được trình bày với tỷ lệ xung ánh sáng lên đến 10 kHz trong cả dòng nước và không khí, cung cấp các thống kê về độ nhiễu loạn và quang phổ vận tốc. Hệ thống đo vận tốc dựa trên EBV được mô tả chỉ bao gồm một camera EBV và một laser (chi phí thấp) có thể được điều chế trực tiếp bởi camera, làm cho hệ thống trở nên gọn nhẹ, di động và hiệu quả về chi phí.

Từ khóa

#hình ảnh dựa trên sự kiện #cảm biến EBV #chiếu sáng xung #đo lường dòng chảy #hệ thống velocimetry

Tài liệu tham khảo

Borer D, Delbruck T, Rösgen T (2017) Three-dimensional particle tracking velocimetry using dynamic vision sensors. Exp Fluids. https://doi.org/10.1007/s00348-017-2452-5 Bouvier M (2021) Study and design of an energy efficient perception module combining event-based image sensors and spiking neural network with 3D integration technologies. Theses, Université Grenoble Alpes [2020-....], https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03405455 Brandli C, Mantel T, Hutter M et al (2014) Adaptive pulsed laser line extraction for terrain reconstruction using a dynamic vision sensor. Front Neurosci. https://doi.org/10.3389/fnins.2013.00275 Finateu T, Niwa A, Matolin D, et al (2020) 5.10 - A 1280\(\times\)720 back-illuminated stacked temporal contrast event-based vision sensor with 4.86 \(\upmu\)m pixels, 1.066GEPS readout, programmable event-rate controller and compressive data-formatting pipeline. In: 2020 IEEE international solid- state circuits conference - (ISSCC), pp 112–114, https://doi.org/10.1109/ISSCC19947.2020.9063149 Gallego G, Delbrück T, Orchard G et al (2022) Event-based vision: a survey. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 44(1):154–180. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2020.3008413 Gesemann S, Huhn F, Schanz D, et al (2016) From noisy particle tracks to velocity, acceleration and pressure fields using b-splines and penalties. In: 18th international symposium on applications of laser techniques to fluid mechanics, no. 186 in Conference Proceedings online, Book of Abstracts, pp 1–17, https://elib.dlr.de/101422/ Godbersen P, Schröder A (2020) Functional binning: improving convergence of Eulerian statistics from Lagrangian particle tracking. Meas Sci Technol 31(9):095304. https://doi.org/10.1088/1361-6501/ab8b84 Huang X, Zhang Y, Xiong Z (2021) High-speed structured light based 3d scanning using an event camera. Opt Express 29(22):35864–35876. https://doi.org/10.1364/OE.437944 Joubert D, Hébert M, Konik H et al (2019) Characterization setup for event-based imagers applied to modulated light signal detection. Appl Opt 58(6):1305–1317. https://doi.org/10.1364/AO.58.001305 Lichtsteiner P, Posch C, Delbruck T (2008) A 128\(\times\)128 120 dB 15 \(\upmu\)s latency asynchronous temporal contrast vision sensor. IEEE J Solid-State Circuits 43(2):566–576. https://doi.org/10.1109/JSSC.2007.914337 Lynch K, Scarano F (2013) A high-order time-accurate interrogation method for time-resolved PIV. Meas Sci Technol 24(3):035305. https://doi.org/10.1088/0957-0233/24/3/035305 Mahowald M (1992) VLSI analogs of neuronal visual processing: a synthesis of form and function. PhD thesis, California Institute of Technology, Pasadena (CA), https://resolver.caltech.edu/CaltechCSTR:1992.cs-tr-92-15 Muglikar M, Gallego G, Scaramuzza D (2021) ESL: event-based structured light. CoRR abs/2111.15510. https://arxiv.org/abs/2111.15510 Robotics and Perception Group (2022) Event-based vision resources. https://github.com/uzh-rpg/event-based_vision_resources, Rusch A, Rösgen T (2021) TrackAER: Real-time event-based particle tracking. In: 14th international symposium on particle image velocimetry (ISPIV 2021). Illinois Institute of Technology, Chicago, IL, p 176, https://doi.org/10.18409/ispiv.v1i1.176 Rusch A, Rösgen T (2022) Online event-based insights into unsteady flows with TrackAER. In: 20th international symposium on application of laser and imaging techniques to fluid mechanics, Lisbon, Portugal, https://www.research-collection.ethz.ch/handle/20.500.11850/588738 Schlatter P, Örlü R (2010) Assessment of direct numerical simulation data of turbulent boundary layers. J Fluid Mech 659:116–126. https://doi.org/10.1017/S0022112010003113 Sciacchitano A, Scarano F, Wieneke B (2012) Multi-frame pyramid correlation for time-resolved PIV. Exp Fluids 53:1087–1105. https://doi.org/10.1007/s00348-012-1345-x Takatani T, Ito Y, Ebisu A, et al (2016) Event-based bispectral photometry using temporally modulated illumination. In: IEEE conference computer vision and pattern recognition (CVPR) Tayarani-Najaran MH, Schmuker M (2021) Event-based sensing and signal processing in the visual, auditory, and olfactory domain: A review. Frontiers in Neural Circuits. https://doi.org/10.3389/fncir.2021.610446 Westerweel J (2002) Theoretical analysis of the measurement precision in particle image velocimetry. Exp Fluids 29(Suppl):S3–S12 Westerweel J, Scarano F (2005) Universal outlier detection for PIV data. Exp Fluids 39(6):1096–1100. https://doi.org/10.1007/s00348-005-0016-6 Westerweel J, Dabiri D, Gharib M (1997) The effect of a discrete window offset on the accuracy of cross-correlation analysis of digital PIV recordings. Exp Fluids 23:20–28. https://doi.org/10.1007/s003480050082 Willert C (2015) High-speed particle image velocimetry for the efficient measurement of turbulence statistics. Exp Fluids 56(1):17. https://doi.org/10.1007/s00348-014-1892-4 Willert C, Klinner J (2022) Event-based imaging velocimetry: An assessment of event-based cameras for the measurement of fluid flows. Exp Fluids 63:101. https://doi.org/10.1007/s00348-022-03441-6 Willert C, Klinner J (2022b) Event-based imaging velocimetry applied to a cylinder wake flow in air. In: 20th international symposium on application of laser and imaging techniques to fluid mechanics, https://elib.dlr.de/187568/1/LISBON_LxSymp_2022_paper230.pdf Willert C, Schanz D, Novara M, et al (2021) Multi-resolution, time-resolved piv measurements of a decelerating turbulent boundary layer near separation. In: 14th international symposium on particle image velocimetry (ISPIV 2021), https://doi.org/10.18409/ispiv.v1i1.77,