PIV高速カメラの変位調整、校正プレート処理、実験配置などによって生じる測定誤差を低減するために、PIV流れ場測定では、 平面の自己校正 そして 3次元自己校正 測定精度を向上させる技術。
1. 平面自己校正技術
1.1 適用可能なシナリオ
PIV-2D3C測定
1.2 エラーの理由
測定空間座標系を確立し、座標原点 O を定義し、平面内の x 軸と y 軸の方向を指定すると、校正プレートが配置されている校正平面とレーザー光スライスが配置されている測定平面が一致せず、平行移動または回転が発生し、再構築にエラーが発生します。
1.3 技術原理
視差ベクトル場補正マッピング機能の原理に基づいています。
1.4 校正プロセス
ステップ 1: PIV 高速カメラで撮影した粒子画像をキャリブレーション平面にマッピングし、視差ベクトル場を計算します。
ステップ 2: 三角測量法を使用して、測定空間内のベクトルの両端を通過する光線の交点を決定し、最小二乗法で交点をフィッティングして、元の校正座標系での測定平面の表現を取得します。
ステップ 3: 元の座標系を変換して、測定面が az = 0 面になるようにし、校正面と測定面の移動、回転を計算します。
ステップ 4: 新しい座標系における交差点の物理座標を決定し、マッピング関数を適合します。
ステップ 5: 視差ベクトル フィールドが、正確なマッピング関数を取得できるほど小さいサイズに収束するまで、繰り返します。
1.5 校正結果
顔の自己キャリブレーションの前後では、パーティクル距離の偏差が 4.2159 ピクセルから 1.1903 ピクセルに減少しています。
2. 3次元自己校正技術
2.1 適用可能なシナリオ
PIV-3D3C測定
2.2 エラーの理由
キャリブレーションプレート処理技術またはPIV高速カメラの変位を正確に配置することができず、粒子の視線の複数のビューが重なり合わない結果になります。
2.3 技術原理
3次多項式を使用した小穴モデル再構築アルゴリズムの原理に基づいています。
2.4 校正プロセス
ステップ 1: 4 台の PIV 高速カメラ S1、S2、S3、S4 でキャプチャされた粒子画像内のすべての粒子の白いパッチのピクセル座標を測定します。
ステップ 2: S1 内の各粒子のピクセル座標を反復処理し、それらをボディ空間にマッピングして、潜在的な空間座標の文字列を取得します。
ステップ 3: 取得した潜在的な空間座標を PIV 高速カメラ 2 に投影し、一連のピクセル座標 (下図の緑色の点を参照) と近似線形方程式を取得し、ピクセル座標がマッチング条件 (視線内で、直線からの距離が一定のしきい値未満で、投影点が線分内にある) を満たしているかどうか、粒子の空間座標を満たしているかどうかを判断し、満たしていない場合は 2 番目のステップに戻って次の粒子を分析します。 マッチングに成功した粒子の空間座標をカメラ 3 とカメラ 4 に投影してさらに検証します。投影点が S3、S4 の対応する粒子ピクセル座標にローカライズされている場合はマッチングが成功し、そうでない場合は 2 番目のステップに戻ります。 マッチングに成功したすべての粒子がローカライズされるまで、上記のプロセスを繰り返します。
ステップ 4: 3 次多項式アルゴリズムを使用して最適化されたモデルを構築し、平均再投影誤差を最小化する最適な粒子空間座標 (X、Y、Z) を解きます。
ステップ 5: ソリューションを反転し、新しい空間位置に応じてキャリブレーション モデル パラメータを更新します。
ステップ 6: 再投影誤差が安定した収束状態に達するまで繰り返します。
2.5 校正結果
ボディの総投影誤差は、自己較正前には 3 ～ 4 ピクセル程度に分布しており、3 回の反復収束後には誤差は 1 ピクセル程度に安定します。そのうち、1 ピクセル未満が誤差の 65% を占めます。
3. 結論
Revealer RFlow 2D3C、3D3C 粒子画像速度測定ソフトウェアは、上記の自己較正技術を統合し、流体力学研究者が平面 3D 空間および物体空間におけるトレーサー粒子の 3D 速度ベクトル場の正確な特性評価を取得できるようにします。
