基于高分辨率光场成像技术的单相机三维流场测量系统研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11472175
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    142.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0909.实验流体力学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

The proposed research seeks to develop a novel single-camera volumetric flow measurement technique. Based on the latest light field photography technology - the focused light field, a single-light-field-camera will be constructed by precisely encapsulating a CCD chip and a microlens array. A self-calibration algorithm will be simultaneously developed to compensate any misalignment between the CCD chip and the microlens array. According to linear Gaussian optics and the focused light field, a synthetic image generator (SIG) will be developed to simulate light field particle images produced by the single-light-field-camera. After accomplishing these three tasks, a 3D particle image reconstruction algorithm will be developed by combining the Full Resolution Light Field Rendering (FR-LFR) technique and the MART method. Based on the fact that seeding particles are sparsely distributed, computational efficiency of the reconstruction algorithm will be greatly improved by only reconstructing particle images. With the availability of 3D particle images, a Kalman Filter based particle tracking algorithm will be developed to compute one velocity vector from each particle image. The algorithm combines coarse cross-correlation, Gaussian fitting based particle identification with the Kalman Filter, which predicts particle's location at next frame and guide the high resolution particle tracking process. The 3D reconstruction and particle tracking algorithms will be numerically verified by a series of Lamb-Oseen vortex images generated by the SIG. The entire hardware system and light field image processing algorithms will be further validated by a vortex-ring impingement upon convex surface experiment. Compared to the current 3D PIV techniques, which feature complex system setup and expensive hardware system, the single-camera volumetric flow measurement technique will greatly simplify experimental procedures and reduce hardware cost, thereby provides researchers an easy-to-use, cost effective high resolution 3D flow measurement system to explore new possibilities in experimental fluid mechanics.
本项目旨在发展一种基于高分辨率光场成像原理的单相机三维瞬态流场测试技术。首先根据高分辨率光场技术,精密封装微透镜阵列与CCD芯片,构建单相机粒子光场图像采集系统;同时发展微透镜阵列自校准算法,以矫正CCD芯片与微透镜阵列之间的细微位置偏差。发展光场粒子图像数字合成平台,精确模拟示踪粒子所散射的激光经镜头、微透镜阵列到达CCD芯片后所形成的光场图像。采用全分辨光场渲染技术,结合流场示踪粒子稀疏均布的特性,发展基于乘积代数重建技术的高精度、高效率三维粒子图像重构算法。最后,开发基于Kalman滤波的三维粒子跟踪算法,实现对流场的高分辨三维瞬态速度场测量。以Lamb-Oseen vortex模型和圆形涡环-圆柱碰撞实验为研究对象,分别开展数值验证和模型实验,对所发展的硬件平台和先进算法进行系统的验证和修正。该技术将能极大地提升三维PIV测试技术的通用程度,提高流体力学实验研究水平及其理论深度。

结项摘要

本项目旨在发展一种基于高分辨率光场成像原理的单相机三维瞬态流场测试技术,主要研究内容包括:.1、光场成像分辨率理论分析;.2、光场相机设计及硬件封装;.3、光场畸变校准算法;.4、密集光线追踪光场三维重构算法;.5、GPU光场重建加速算法;.6、层析PIV对比验证实验;.7、超声速射流实验研究;.8、高超声速曲面压力实验研究。.取得了以下研究成果:.1、光场相机光学设计技术;.2、光场相机硬件封装技术,开发国内首套自主知识产权光场PIV相机;.3、高分辨、高效光场三维流场重构技术;.4、发展了全新一代的受限空间三维流场测试技术;.5、形成了完整的自主知识产权光场三维PIV测试技术;.6、国际上首次实现单相机三维超声速射流流场测量;.7、国际上首次实现单相机锥体模型三维尺寸及表面压力分布同步测量;.8、在“两机”专项压气机内部流场实验研究中获得初步应用。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(15)
专利数量(4)
Light-field camera-based 3D volumetric particle image velocimetry with dense ray tracing reconstruction technique
基于光场相机的 3D 体积粒子图像测速与密集射线追踪重建技术
  • DOI:
    10.1007/s00348-017-2365-3
  • 发表时间:
    2017-06
  • 期刊:
    Experiments in Fluids
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Shengxian Shi;Junfei Ding;TH New;Julio Soria
  • 通讯作者:
    Julio Soria
A detailed comparison of single-camera light-feld PIV and tomographic PIV
单机光场PIV与断层PIV的详细比较
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Experiments in Fluids
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Shengxian Shi;Junfei Ding;Callum Atkinson;Julio Soria;TH New
  • 通讯作者:
    TH New
3D surface pressure measurement with single light-field camera and pressure-sensitive paint
使用单光场相机和压敏涂料进行 3D 表面压力测量
  • DOI:
    10.1007/s00348-018-2534-z
  • 发表时间:
    2018-04
  • 期刊:
    Experiments in Fluids
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Shengxian Shi;Shengming Xu;Zhou Zhao;Xiaofu Niu;Mark Kenneth Quinn
  • 通讯作者:
    Mark Kenneth Quinn
Parametric study on light field volumetric particle image velocimetry
光场体积粒子图像测速参数化研究
  • DOI:
    10.1016/j.flowmeasinst.2016.05.006
  • 发表时间:
    2016-06
  • 期刊:
    Flow Measurement and Instrumentation
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Shengxian Shi;Jianhua Wang;Junfei Ding;Zhou Zhao;T. H. New
  • 通讯作者:
    T. H. New
光场单相机三维流场测试技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    实验流体力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    丁俊飞;施圣贤
  • 通讯作者:
    施圣贤

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任意运动变形边界流场测量PIV算法的研究:薄膜涡激振动
  • DOI:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曹洪才;施圣贤;刘应征
  • 通讯作者:
    刘应征

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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