Partículas en movimiento

Nuevas perspectivas para el diagnóstico de flujos

El análisis preciso de los flujos, ya sean de aire, agua u otros medios, es una herramienta fundamental en la investigación y el desarrollo. Hasta ahora, para hacer visible el movimiento de partículas individuales se solían utilizar costosas cámaras de alta velocidad. Aunque permiten obtener imágenes impresionantemente detalladas, generan enormes cantidades de datos que deben almacenarse, transmitirse y procesarse con gran esfuerzo. E incluso con velocidades de fotogramas elevadas, los resultados dependen en gran medida de la elección correcta del tiempo de exposición, las condiciones de iluminación y la configuración óptica. Sin amplios conocimientos sobre la obtención de imágenes, pueden producirse rápidamente imágenes borrosas por movimiento, áreas oscuras o un escaneo incompleto, lo que afecta considerablemente a la calidad de los datos de medición.

Una nueva tecnología promete ser la solución: Las cámaras basadas en eventos no capturan imágenes completas de forma continua, sino que registran exclusivamente los cambios en el campo de visión, con una precisión de microsegundos. Esta tecnología de sensores neuromórficos reduce drásticamente el flujo de datos y, al mismo tiempo, permite un análisis altamente dinámico de los movimientos. Resulta especialmente interesante cuando se combinan varios de estos sensores: De este modo, por primera vez se pueden realizar análisis de flujo 3D complejos de forma económica, escalable y con una eficiencia sin precedentes. Una auténtica «tecnología habilitadora» que abre nuevas puertas para los centros de investigación y las aplicaciones industriales.

Con múltiples ángulos de visión en la tercera dimensión

El diagnóstico de flujos se basa en la capacidad de registrar movimientos con precisión, idealmente no solo en dos, sino en tres dimensiones. Las cámaras basadas en eventos ofrecen aquí un método completamente nuevo. A diferencia de los sensores de imagen convencionales, solo registran los cambios de contraste en el campo de visión, y lo hacen con tiempos de respuesta inferiores a un milisegundo. La cantidad de datos resultante no solo es considerablemente menor, sino también muy relevante. En combinación con su alta sensibilidad a la luz y su diseño compacto, se abren nuevas posibilidades de aplicación que hasta ahora solo eran posibles con sistemas de alta velocidad considerablemente más caros.

Resulta especialmente interesante cuando se combinan varias cámaras basadas en eventos. Porque solo mediante diferentes ángulos de visión es posible identificar claramente las partículas en el espacio y reconstruir su movimiento en tres dimensiones. Aplicaciones como la consolidada velocimetría de imágenes de partículas (PIV, Particle Image Velocimetry) o la visualización de configuraciones complejas de choques de compresión, por ejemplo, entre álabes de motores, se benefician enormemente de esta tecnología. El flujo de datos reducido permite incluso una evaluación en tiempo real, lo que permite implementar nuevos conceptos para la influencia activa del flujo basados en la tecnología de medición por imágenes.

De los eventos a los datos 3D

Para capturar el movimiento tridimensional de partículas individuales en un campo de flujo, no basta con una sola cámara. Solo combinando varias perspectivas —normalmente entre tres y cuatro cámaras— se pueden determinar con claridad las posiciones de las partículas en el espacio. Las cámaras se colocan en una disposición fotogramétrica de manera que capturan el mismo objeto volumétrico desde diferentes perspectivas con áreas de imagen ligeramente superpuestas. A partir de los píxeles correspondientes y las posiciones conocidas de la cámara, se puede calcular la posición 3D de las partículas mediante triangulación en el espacio. Cuantos más ángulos de visión haya disponibles, más precisa y sólida será la reconstrucción de las trayectorias de las partículas.
Para que los datos de las cámaras puedan fusionarse correctamente después, es fundamental una sincronización exacta. Las cuatro cámaras industriales basadas en eventos de IDS utilizadas para ello ofrecen dos interfaces especialmente útiles:

• Entrada del disparador: Permite colocar una marca de tiempo única en todos los flujos de datos, de modo que los eventos puedan asignarse entre sí con exactitud posteriormente.
• Inhibición de hardware (TDRSTN): Esta función permite iniciar todas las cámaras simultáneamente, incluso si se utilizan en diferentes ordenadores.

Tras la recopilación de datos, comienza el verdadero reto: Los eventos de cada una de las cámaras deben registrarse primero geométricamente entre sí (calibración de la cámara). A continuación, se localizan las partículas en el espacio, ya sea directamente a partir de los eventos sincronizados o mediante un proceso de dos pasos en el que primero se rastrean las partículas en las vistas individuales y luego se reconstruyen sus trayectorias de movimiento. Para ello, se acumulan las posiciones y las marcas de tiempo de los eventos de píxeles individuales durante un período de tiempo definido, es decir, se combinan temporal y espacialmente. El resultado es una especie de «huella de movimiento» en el espacio que muestra cómo se mueven las partículas dentro de un volumen a lo largo del tiempo.

Esta forma de visualización resulta especialmente útil para comprender los complejos patrones de flujo: Se puede ver si las partículas se mueven en órbitas, si se producen turbulencias o cómo se propagan las ondas de choque. De esta manera también se pueden visualizar los reflujos, la formación de remolinos o los cambios locales de velocidad. Estas representaciones cualitativas no solo son muy valiosas para la investigación y la enseñanza, sino también para el desarrollo y la optimización de sistemas técnicos, por ejemplo, en la aeronáutica y la astronáutica, la mecánica de fluidos o la microfluídica.

Ventajas, limitaciones y retos

El rendimiento del sistema depende, entre otras cosas, de la resolución temporal y espacial y del sensor. El sensor Sony IMX636 utilizado ofrece una precisión temporal de aproximadamente 100 microsegundos. Esto permite rastrear hasta 10 000 partículas simultáneamente a una frecuencia de 1 kHz, y unas 1000 partículas a 10 kHz. Estas cifras ponen de manifiesto el potencial, pero también las limitaciones de la tecnología: Una resolución más alta permitiría más partículas, pero también aumentaría el flujo de datos y los requisitos de procesamiento.

Sin embargo, las cámaras para eventos ofrecen una alternativa económica a los sistemas de alta velocidad. Generan menos datos, requieren menos memoria y, por lo tanto, permiten que incluso los centros de investigación más pequeños tengan acceso a información precisa sobre el movimiento para, por ejemplo, realizar análisis de flujo en 3D. Gracias a su diseño compacto y su bajo consumo energético, las cámaras EVS son ideales para sistemas móviles y autónomos, ya que requieren pocos periféricos, lo que abre nuevas posibilidades de aplicación.

Un aspecto especialmente innovador es la posibilidad de evaluar en tiempo real los campos de flujo con más de 250 campos por segundo. Cada «campo» representa una instantánea completa del movimiento de las partículas dentro de un volumen definido. Esta alta densidad temporal no solo permite un análisis preciso de los flujos dinámicos, sino que también sirve de base para sistemas adaptativos en los que se puede influir activamente en el flujo, por ejemplo, mediante el control de válvulas, boquillas u otros componentes mecánicos. Para el Dr. Christian Willert, del DLR, esta evaluación en tiempo real supone un auténtico hito en el desarrollo de la tecnología de medición basada en imágenes.

Facilitar en lugar de revolucionar

La visión basada en eventos no compite con los sistemas clásicos basados en imágenes, ya que no los sustituye, sino que los complementa de forma útil. Mientras que las cámaras de alta velocidad siguen demostrando sus puntos fuertes allí donde se requiere la máxima resolución y una información completa de la imagen, la tecnología de eventos ofrece una nueva posibilidad de bajo umbral para capturar procesos dinámicos de manera eficiente. Permite realizar análisis precisos del movimiento, incluso para laboratorios e instituciones de investigación con un presupuesto o una infraestructura limitados.

Las cámaras IDS uEye EVS ofrecen una plataforma de cámara adecuada para ello: compacta, energéticamente eficiente y con pocos requisitos periféricos. Permiten crear sistemas multicámara escalables sin necesidad de complejas configuraciones de hardware y funcionan a la perfección con el SDK Metavision de Prophesee, el fabricante de la innovadora tecnología de sensores EVS. Esto abre nuevos campos de aplicación, por ejemplo, en el diagnóstico móvil de flujos, en modelos de túneles de viento o incluso en drones.

El hecho de que la visión basada en eventos pueda entenderse como una «tecnología habilitadora» también queda patente en el compromiso continuado de Prophesee en el ámbito de los sistemas integrados: Con un kit especialmente diseñado, los datos de eventos de alta velocidad con baja latencia se pueden procesar directamente en una Raspberry Pi 5. De este modo, la tecnología también se puede utilizar en sistemas compactos e integrados, por ejemplo, en robótica, automatización industrial o plataformas de vuelo autónomas. De este modo, una tecnología especializada de alto rendimiento se convierte en una herramienta flexible para una gran variedad de nuevas aplicaciones.