Particules en mouvement

Nouvelles perspectives pour le diagnostic des flux

L'analyse précise des flux, qu'il s'agisse d'air, d'eau ou d'autres fluides, constitue un outil essentiel pour la recherche et le développement. Pour rendre visible le mouvement de particules individuelles, on utilise principalement des caméras ultra-rapides et coûteuses. Celles-ci fournissent certes des images d'une précision impressionnante, mais génèrent également d'énormes quantités de données qui doivent être stockées, transférées et traitées de manière complexe. Même avec des fréquences d'images élevées, les résultats dépendent fortement du choix approprié du temps d'exposition, des conditions d'éclairage et de la configuration optique. Sans connaissances approfondies en imagerie, cela peut rapidement entraîner des flous de mouvement, des zones d'image sombres ou un balayage incomplet, ce qui affecte considérablement la qualité des données de mesure.

Une nouvelle technologie offre une solution à ce problème : Les caméras event-based ne capturent pas en continu des images complètes, mais enregistrent uniquement les changements dans le champ de vision, avec une précision de l'ordre de la microseconde. Cette technologie de capteurs neuromorphiques réduit considérablement le flux de données tout en permettant une analyse hautement dynamique des mouvements. La situation devient particulièrement intéressante lorsque plusieurs de ces capteurs sont combinés : Pour la première fois, il est possible de réaliser des analyses complexes des flux en 3D, à moindre coût, de manière évolutive et avec une efficacité jusqu'à présent inégalée. Une véritable « technologie habilitante » qui ouvre de nouvelles perspectives pour les instituts de recherche et les applications industrielles.

Avec plusieurs angles de vue dans la 3ème dimension

Le diagnostic des flux repose sur la capacité à enregistrer les mouvements avec précision, idéalement en trois dimensions et non pas seulement en deux dimensions. Les caméras event-based offrent ici une approche entièrement nouvelle. Contrairement aux capteurs d'image conventionnels, les caméras event-based détectent exclusivement les changements de contraste dans le champ de vision, et ce avec des temps de réponse de l'ordre de la milliseconde. La quantité de données qui en résulte est non seulement nettement plus faible, mais également extrêmement pertinente. Combinées à leur haute sensibilité à la lumière et à leur forme compacte, elles ouvrent de nouvelles possibilités d'utilisation qui n'étaient jusqu'à présent réalisables qu'avec des systèmes ultra-rapides et nettement plus coûteux.

La situation devient particulièrement intéressante lorsque plusieurs caméras event-based sont combinées entre elles. En effet, ce n'est qu'en observant sous différents angles que les particules présentes dans l'espace peuvent être clairement identifiées et que leur mouvement peut être reconstitué en trois dimensions. Des applications telles que la vélocimétrie par images de particules (PIV) ou la visualisation de configurations complexes des joints de compression – par exemple entre les ailettes de moteur – bénéficient considérablement de cette technologie. Le flux de données réduit permet même une analyse en temps réel, ouvrant ainsi la voie à de nouveaux concepts de contrôle actif des flux basés sur la mesure par imagerie.

Des événements aux données 3D

Une seule caméra ne suffit pas pour enregistrer en trois dimensions le mouvement de particules individuelles dans un champ d’écoulement. Ce n'est qu'en combinant plusieurs perspectives – généralement trois à quatre caméras – qu'il est possible de déterminer avec précision la position des particules dans l'espace. Les caméras sont disposées selon une configuration photogrammétrique de manière à capturer le même objet volumineux sous différents angles avec des zones d'image légèrement superposées. À partir des pixels correspondants et des positions connues des caméras, la position 3D des particules peut être calculée par triangulation dans l'espace. Plus il y a d'angles de vue disponibles, plus la reconstruction des trajectoires des particules est précise et solide.
Pour que les données des caméras puissent ensuite être correctement fusionnées, une synchronisation précise est essentielle. Les quatre caméras industrielles event-based d'IDS utilisées offrent deux interfaces particulièrement utiles à cet effet :

• Trigger-Input : Il permet d'apposer un horodatage unique sur tous les flux de données, de sorte que les événements puissent être attribués avec précision les uns aux autres ultérieurement.
• Hardware-Inhibit (TDRSTN) : Cette fonction permet de démarrer simultanément toutes les caméras, même si elles sont utilisées sur différents ordinateurs.

Une fois les données collectées, le véritable défi commence : Les événements des différentes caméras doivent d'abord être enregistrés géométriquement les uns par rapport aux autres (calibrage des caméras). Ensuite, les particules sont localisées dans l'espace, soit directement à partir des événements synchronisés, soit via un processus en deux étapes, dans lequel les particules sont d'abord suivies dans les vues individuelles, puis leurs trajectoires sont reconstituées. Les positions et les horodatages des événements individuels des pixels sont accumulés sur une période définie, c'est-à-dire regroupés dans le temps et dans l'espace. Le résultat est une sorte de « trace de mouvement » dans l'espace, qui montre comment les particules se déplacent à l’intérieur d’un volume au fil du temps.

Cette forme de visualisation est particulièrement utile pour comprendre les écoulements complexes : On peut ainsi observer si les particules suivent des trajectoires, si des turbulences apparaissent ou comment les ondes de choc se propagent. Il est également possible de visualiser les reflux, la formation de tourbillons ou les variations locales de vitesse de cette manière. e telles représentations qualitatives sont non seulement d’une grande valeur pour la recherche et l’enseignement, mais aussi pour le développement et l’optimisation de systèmes techniques, par exemple dans l’aéronautique et l’espace, la mécanique des fluides ou la microfluidique.

Avantages, limites et défis

La performance du système dépend, entre autres, de la résolution temporelle et spatiale ainsi que du capteur. Le capteur Sony IMX636 utilisé offre une précision temporelle d'environ 100 microsecondes. Cela permet de suivre simultanément jusqu'à 10 000 particules à une fréquence de 1 kHz, et environ 1 000 particules à 10 kHz. Ces chiffres illustrent le potentiel, mais également les limites de la technologie : Une résolution plus élevée permettrait certes d'utiliser davantage de particules, mais elle augmenterait également le flux de données et les exigences en matière de traitement.

Les caméras event-based constituent toutefois une alternative économique aux systèmes ultra-rapides. Ils génèrent moins de données, nécessitent moins de mémoire et permettent ainsi aux petites structures de recherche d'accéder à des informations précises sur les mouvements, par exemple pour des analyses de flux en 3D. Grâce à leur conception compacte et leur faible consommation d'énergie, les caméras EVS sont idéales pour les systèmes mobiles et autonomes en raison de leurs faibles besoins en périphériques, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités d'application.

Un aspect particulièrement innovant est la possibilité d'évaluer en temps réel les champs d'écoulement avec plus de 250 champs par seconde. Chaque « champ » représente une image instantanée complète du mouvement des particules à l’intérieur d’un volume défini. Cette densité temporelle élevée permet non seulement une analyse précise des écoulements dynamiques, mais constitue également la base de systèmes adaptatifs dans lesquels l'écoulement peut être activement influencé, par exemple par le réglage de clapets, de buses ou d'autres composants mécaniques. Pour le Dr Christian Willert du DLR, cette analyse en temps réel constitue une véritable avancée dans le développement des techniques de mesure basées sur l'imagerie.

Faciliter plutôt que révolutionner

La vision neuromorphique n'est pas en concurrence avec les systèmes classiques basés sur l'image : elle ne les remplace pas, mais les complète de manière judicieuse. Alors que les caméras ultra-rapides continuent de démontrer leurs atouts dans les domaines où une résolution spatiale maximale et des informations d'image complètes sont requises, la technologie event-based offre une nouvelle possibilité accessible pour enregistrer efficacement des processus dynamiques. Elle rend accessibles des analyses précises des mouvements, même pour les laboratoires et les instituts de recherche disposant d'un budget ou d'une infrastructure limités.

Les caméras IDS uEye EVS offrent une plateforme adaptée à cet effet : compacte, économe en énergie et nécessitant peu de périphériques. Elles permettent la mise en place de systèmes multi-caméras évolutifs sans configuration matérielle complexe et fonctionnent de manière transparente avec le SDK Metavision de Prophesee, le fabricant de la nouvelle technologie de capteurs EVS. Cela ouvre de nouveaux champs d'application, par exemple dans le diagnostic mobile des flux, dans les modèles de soufflerie ou même sur les drones.

Le fait que la vision neuromorphique puisse être considérée comme une « Enabling Technology » est également démontré par l'engagement continu de Prophesee dans le domaine de l'embarqué : Avec un kit spécialement développé, il est possible de traiter des données d’événements à haute vitesse avec une faible latence directement sur un Raspberry Pi 5. Ainsi, la technologie devient également utilisable pour des systèmes compacts et embarqués – par exemple en robotique, dans l’automatisation industrielle ou pour des plateformes aériennes autonomes. Une technologie haute performance spécialisée devient ainsi un outil flexible pour une multitude de nouvelles applications.