Real-time optical flow velocimetry for natural and built environments

Luís Palma Nunes Mendes

Informações chave

Autores:

Luís Palma Nunes Mendes (Luís Palma Nunes Mendes)

Orientadores:

Alexandre José Malheiro Bernardino (Alexandre José Malheiro Bernardino); Rui Miguel Lage Ferreira (Rui Miguel Lage Ferreira); Ana Margarida da Costa Ricardo (Ana Margarida Da Costa Ricardo)

Publicado em

17/12/2024

Resumo

Esta tese investiga a aplicação de métodos de fluxo óptico (OpF) em Velocimetria por Imagem de Partículas (PIV), fazendo a análise e comparação de combinações inovadoras de OpF. Destaca-se a sinergia resultante da combinação dos métodos Liu-Shen e Lucas-Kanade, bem como do Liu-Shen com o Farnebäck. Os métodos OpF de Lucas-Kanade e Farnebäck, comuns na visão computacional, são revisitados para mecânica dos fluídos, onde Farnebäck tem sido negligenciado. Avalia-se um novo método de PIV híbrido que integra Liu-Shen combinado com Lucas-Kanade, focando-se o estudo na recuperação de informação de turbulência e melhoria do desempenho do PIV. A pesquisa inclui o lançamento de softwares de código aberto, como um gerador de imagens de PIV sintéticas, implementações de referência de métodos de OpF e o QuickLabPIV-ng, um software Java acelerado por Aparapi/OpenCL e com Interface Gráfica de Utilizador (GUI). Testa-se também uma unidade de iluminação LED PIV portátil, de custo acessível, criada de raíz e que procura incentivar o contacto antecipado com o PIV nas licenciaturas, juntamente com o software QuickLabPIV-ng. Os métodos OpF e PIV híbridos são rigorosamente testados contra bases de dados de imagens PIV sintéticas e reais, com diferentes qualidades e características. Avalia-se o desempenho dos métodos em vários tipos de escoamentos, considerando as características das imagens de PIV, como o ruído, tamanho da partícula, ou a concentração, entre outros. Os resultados indicam que o método híbrido PIV-OpF melhora a resolução espacial relativamente ao PIV, permitindo a análise de turbulência de escalas menores, embora necessitando de imagens PIV de boa qualidade. O estudo sugere que o OpF pode substituir as técnicas tradicionais de PIV e mapeia regiões de escoamento críticas e condições de imagem que afetam a precisão dos métodos. This thesis delves into the integration of optical flow (OpF) methods within Particle Image Velocimetry (PIV) applications, presenting an innovative analysis and benchmarking of novel OpF combinations. Specifically, it explores the synergy of Liu-Shen with Lucas-Kanade and Liu-Shen with Farnebäck. The study revisits the Lucas-Kanade and Farnebäck OpF methods, traditionally rooted in computer vision, and introduces the latter to fluid mechanics applications, a domain where it has been previously overlooked. A novel hybrid PIV approach, combining Liu-Shen with Lucas-Kanade, is assessed for its efficacy in turbulence information retrieval and enhancement of overall PIV performance. The research is complemented by the release of several open-source software tools to the public domain, including a synthetic PIV image generator, a comprehensive suite of OpF method reference implementations, and QuickLabPIV-ng—an efficient Aparapi/OpenCL implementation equipped with a Graphical User Interface (GUI) in Java. Additionally, an economical, portable PIV LED lighting unit is tested, that was created from scracth, promoting the early adoption of PIV technology in academic settings in tandem with QuickLabPIV-ng software. The OpF and hybrid PIV methodologies undergo rigorous benchmarking against both synthetic PIV image databases with established ground truth and real PIV image databases exhibiting varied quality and characteristics. The performance of these methods is meticulously evaluated across different flow types, considering the specific characteristics of PIV images to optimize method efficacy. The findings suggest that the hybrid PIV-OpF method enhances spatial resolution and augments the capacity of PIV to yield data suitable for fine-scale turbulence analysis, contingent upon the high quality of PIV images. Furthermore, the study posits OpF as a viable alternative to conventional PIV techniques. It also delineates critical flow regions and image conditions that influence method’s accuracies.