[논문 리뷰] Event-based Imaging Velocimetry -- An Assessment of Event-based Cameras for the Measurement of Fluid Flows

Christian Willert, Joachim Klinner|arXiv (Cornell University)|2022. 02. 22.

Advanced Memory and Neural Computing참고 문헌 32인용 수 54

한 줄 요약

이 논문은 프레임 대신 마이크로초 해상도의 밝기 변화를 캡처하는 이벤트 기반 카메라를 사용하여 유체 흐름 측정을 위한 새로운 접근법인 이벤트 기반 이미징 베로시미터(EBIV)를 제안한다. 연속 레이저 조명과 운동 보정 및 상관 기반 알고리즘을 통한 이벤트 스트림 처리를 통해 EBIV는 이전에 EBV로는 달성할 수 없었던 입자 밀도 수준을 초월하는 고시간 해상도, 저조도 감도를 갖춘 2D-2C 유동 베로시미터 측정을 가능하게 하며, 실시간 처리 잠재력을 보여주며 물과 공기 유동 모두에서의 적용 가능성을 입증한다.

ABSTRACT

Contrary to conventional frame-based imaging, event-based vision (EBV) or dynamic vision sensing (DVS) asynchronously records binary signals of intensity changes for given pixels with microsecond resolution. The present work explores the possibilities of harnessing the potentials of event-based vision for fluid flow measurement. The described implementations of event-based imaging velocimetry (EBIV) rely on the imaging small particles that are illuminated by a laser light sheet which is similar to classical two-dimensional, two-component (2d-2c) PIV with the difference that a continuously operating laser-light sheet is used without modulation of the laser or camera. The moving particles generate continuous time-stamped events on the detector that are later used to infer their velocity using patch-wise processing schemes. Two flow estimation algorithms are proposed; one uses a "motion compensation" that maximizes the local contrast, the other is based on a sum-of-correlations approach. The underlying motion detection schemes along with the complete absence of background signal allows straightforward retrieval of the events associated with individual particles thereby allowing the reconstruction of individual particle tracks. Alternatively, the event data can be processed with conventional PIV algorithms using images reconstructed from the event data stream. The concepts are demonstrated on simple flows in water and air.

연구 동기 및 목표

• . 이벤트 기반 시각(EBV)이 평면 2D-2C 유체 흐름 측정에 적합한지 평가하기 위해.
• . 이전의 EBV 기반 유동 연구에서 보고된 것보다 높은 입자 씨딩 밀도에서 EBIV 성능을 평가하기 위해.
• . 운동 보정과 상관합 기반 알고리즘을 비교하여 속도장 재구성에 사용되는 두 가지 이벤트 기반 운동 추정 알고리즘을 평가하기 위해.
• . 펄스 빛 없이 연속 레이저 조명을 사용하여 물과 공기 유동 모두에서 EBIV의 적용 가능성을 입증하기 위해.
• . EBIV가 고속, 저조도 또는 표면 근처의 흐름 측정에서 기존의 PIV를 대체하거나 보완할 잠재력을 탐색하기 위해.

제안 방법

• . 이벤트 기반 카메라(SilkyEvCam EvC3A 및 Prophesee HD)가 레이저 조명된 흐름 분야에서 발생하는 밝기 변화의 이벤트를 비동기적으로 시간 스탬프와 함께 캡처한다.
• . 연속파(CW) 레이저가 마이크로미터 크기의 입자를 조명하여 센서에 지속적인 양성 및 음성 이벤트 스트림을 생성한다.
• . 두 가지 운동 추정 알고리즘을 구현한다: 하나는 局부 대trast를 최대화하여 운동 보정을 수행하고, 다른 하나는 영상 패치 간의 상관합을 사용한다.
• . 이벤트 데이터는 입자 궤적과 속도장을 재구성하기 위해 처리되며, 전통적인 PIV 알고리즘과의 호환성을 위해 강도 이미지의 대체 재구성도 가능하다.
• . 이 방법은 1 µs의 고시간 해상도와 (>120 dB)의 넓은 다이내믹 레인지 덕분에, 프레임 기반 획득 없이도 조밀한 속도장 추정이 가능하다.
• . GPU 가속 처리를 통해 밀리초 수준의 지연으로 실시간 분석이 가능하여 실시간 유동 진단에 적합하다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 . 연속 레이저 조명을 사용할 때, 이벤트 기반 카메라는 고입자 영상 밀도에서 신뢰할 수 있는 2D-2C 유체 흐름 속도 측정을 수행할 수 있는가?
• RQ2 . 운동 보정과 상관합 알고리즘은 EBIV 속도 추정에서 정확도와 강건성 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ3 . EBIV의 속도 범위, 시간 해상도, 배경 노이즈 또는 플리커에 대한 민감도 측면에서의 한계는 무엇인가?
• RQ4 . 이벤트 데이터에서 충분한 정확도로 개별 입자 궤적을 재구성할 수 있는가? 입자 추적 베로시미터(PTV) 응용에 적합한가?
• RQ5 . EBIV는 고속, 저조도 또는 표면 근처의 흐름 측정에서 기존의 PIV를 얼마나 대체하거나 보완할 수 있는가?

주요 결과

• . EBIV는 이전에 EBV로 보고된 것보다 훨씬 높은 입자 밀도에서 물과 공기 유동 모두에서 2D-2C 유체 흐름 속도를 성공적으로 측정하였다.
• . 국소 대비를 최대화하는 운동 보정 알고리즘이 복잡한 유동 영역에서 상관합 방법보다 더 높은 정확도를 보이며, 속도 추정에서 뛰어난 성능을 보였다.
• . 1280×720 해상도와 4.86 µm 픽셀을 가진 이벤트 기반 카메라는 250 µs의 시간 해상도(4 kHz 프레임 레이트에 해당)까지 효과적인 입자 추적과 속도장 재구성 능력을 보였다.
• . 이벤트 데이터에 배경 신호가 없기에 입자 이벤트를 직접적이고 모호하지 않게 식별할 수 있어 입자 추적의 단순화와 노이즈 관련 오류 감소에 기여한다.
• . EBIV는 밀리초 수준의 지연으로 실시간 처리가 가능하여 온라인 유동 진단 및 제어 응용에 적합하다.
• . 특히 기존 PIV가 과도한 빛 산산조각 내림으로 인해 어려움을 겪는 표면 근처의 환경에서 EBIV는 뛰어난 이점을 보인다. 정적 표면은 이벤트를 유도하지 않기 때문이다.