Bestimmung der Partikeldichte in Particle Image Velocimetry-Aufnahmen mittels datengetriebener Methoden

  • Forschungsthema:Data-Driven Engineering / Strömungsmechanik / (Python) Programmierung / Particle Image Velocimetry
  • Typ:numerische / theoretische Bachelor- / Masterarbeit
  • Betreuung:

    Matthias Probst, M.Sc.

Aufgabenstellung

Die Particle Image Velocimetry ist eine kontaktlose Methode zum Messen von Geschwindigkeitsfeldern in Strömungen. Sie ist weit verbreitet und findet daher in
zahlreichen Bereichen Anwendung. Um die Geschwindigkeit des Fluids zu messen, wird der Strömung sog. Seeding Particles zugegeben (in Luft z.B. feine Öltröpfchen) und das Messvolumen wird mit einem Laser beleuchtet. Die Reflektion der Partikel wird mit einer Low- oder HighspeedKamera aufgezeichnet. Ein Qualitätsparameter für die so gemessenen Geschwindigkeitsfelder stellt die Anzahl an Partikeln im Bild dar. Die Partikel können nur teilweise manuell gezählt werden, da sie teilweise schwierig vom Hintergrund zu unterscheiden sind oder sich überlappen. Um dennoch zumindest eine Abschätzung über die Anzahl der Partikel sind verschiedene Methoden denkbar – von physikalische motiviert bis hin zur Verwendung neuronaler Netze.

Die Abschlussarbeit umfasst die Identifizierung und Implementierung existierender und möglicher neuer Methoden (es kann auf bestehenden Codes aufgebaut werden), um das Problem zu lösen. Zur Evaluierung bzw. zum Trainieren kann auf verschiedene synthetische Partikelbilder-Generatoren zurückgegriffen werden und schließlich auch auf realen Bildern getestet werden.