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Dynamische Strukturverfolgung in Mehrphasenströmungen mittels ultraschneller Röntgentomographie und bildgestützter Scanführung

Antragstellerinnen / Antragsteller Dr.-Ing. Martina Bieberle; Dr.-Ing. Andreas Kopmann
Fachliche Zuordnung Messsysteme
Strömungsmechanik
Förderung Förderung von 2016 bis 2022
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 316064903
 
Erstellungsjahr 2021

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Im Rahmen dieses Projektes sollte die ultraschnelle Röntgencomputertomographie (UFXCT) dahingehend weiterentwickelt werden, dass sie in der Lage ist, einzelnen Strukturen in axial ausgedehnten Strömungsapparaten in Echtzeit zu folgen. Dabei sollte es möglich sein, Informationen über die Strömungsentwicklung zu erfassen. Im Rahmen des Projekts wurde daher zunächst ein Gesamtregelungskonzept entwickelt, das die erforderlichen Spezifikationen erfüllt. Um ein sicheres Objekt-Tracking bei gleichzeitig umfangreichem Informationsgewinn für verschiedene Strömungsszenarien zu gewährleiten, wurden drei Regelungskonzepte ausgearbeitet. Für deren Validierung wurden unterschiedlich detaillierte Softwarephantome generiert. Hardwareseitig wurden die Detektormodule des UFXCT-Scanners über einen ausreichend schnellen 40 GbE Switch mit einer Workstation mit ausreichend großen und schnellen Datenspeicher mit geringem Zeitversatz verbunden. Um die Online-Datenübertragung zu realisieren wurde das Hardware-Programm der auf den Detektormodulen befindlichen FPGAs bzgl. der Datenübertragungsgeschwindigkeit optimiert. Um die Rohdaten des UFXCT-Scanners anschließend in Echtzeit abspeichern und verarbeiten zu können, wurde das vom KIT bereitgestellte UFO-Framework modifiziert und entsprechende Hardware in der Workstation bereitgestellt. Dementsprechend wurden auch die Datenerfassungssoftware und die UFXCT-Scanner-Steuerung modifiziert. Anschließend wurden Performancetests der neuen Datenerfassungs- und Datenverarbeitungs-Hard- und Software durchgeführt. Im Ergebnis konnte selbst in der höchsten Bildauflösung von 256 × 256 Pixel eine Latenz von unter 5 ms erreicht werden. Um schließlich den UFXCT-Scanner entlang einer definierten Strömungsteststrecke mitfahren lassen zu können, wurde eine entsprechend dimensionierte translatorische Nachführeinheit inklusive Steuerung entwickelt, aufgebaut und in Betrieb genommen. Die entwickelten Regelungskonzepte wurden in einem entsprechenden Experiment erfolgreich getestet. Trotz des hohen Scanner-Gewichts sind Beschleunigungen von bis zu 0,5 m/s² und eine maximale Geschwindigkeit von 0,5 m/s möglich. Die finale Validierung der Echtzeitsteuerung, der Blasenidentifikation und der Nachführung des UFXCT-Scanners basierend auf realen und in Echtzeit rekonstruierten CT-Messdaten musste bedingt durch die COVID-19 Situation und der damit limitierten Verfügbarkeit des UFXCT-Scanners vor Ort etwas abgeändert werden. Anstatt den kompletten Scanner zu verfahren, wurde eine Hohlkugel durch die beiden Messebenen geführt und dessen vorprogrammiertes Bewegungsprofil mit dem in Echtzeit berechneten Bewegungsprofil der entwickelten Regelungen überlagert, sodass die gleiche Relativbewegung durchgeführt werden konnte. Das translatorische Verfahren des UFXCT- Scanners wurde separat wie oben beschrieben getestet. Beide Tests verliefen erfolgreich. Das finale Experiment mit Echtzeitbildanalyse und translatorischem Verfahren des UFXCT-Scanners steht noch aus und soll im Rahmen des bereits durch Prof. Uwe Hampel beantragten Nachfolgeprojekts durchgeführt werden.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

  • (2017). Data processing performance analysis for ultrafast electron beam X-ray CT using parallel processing hardware architectures, Flow Measurement and Instrumentation 53A, pp. 180-88
    Bieberle, A.; Frust, T.; Wagner, M.; Bieberle, M.; Hampel, U.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2016.04.004)
  • (2018). Advanced correction algorithms for ultrafast X-ray computed tomography, Proceedings of the 9th World Congress on Industrial Process Tomography (WCIPT9), 02.-06.09.2018, Bath, United Kingdom, 2018
    Bieberle, M.; Wagner, M.; Gücker, F.; Neumann, M.; Hampel, U.
  • (2018). Dynamic Imaging Based Structure Tracking with Ultrafast X-Ray Tomography, Proceedings of the 9th World Congress on Industrial Process Tomography (WCIPT9), 02.-06.09.2018, Bath, United Kingdom
    Windisch, D.; Bieberle, M.; Bieberle, A.; Hampel, U.
  • (2019), Balancing Load of GPU Subsystems to Accelerate Image Reconstruction in Parallel Beam Tomography. 2018 30th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD) 2019
    Chilingaryan, S. et al.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/CAHPC.2018.8645862)
  • (2019). Improved axial plane distance and velocity determination for ultrafast electron beam X-ray computed tomography, Measurement Science and Technology 30 (8), 084001
    Neumann, M.; Bieberle, M.; Wagner, M.: Bieberle, A.; Hampel, U.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1088/1361-6501/ab1ba2)
  • (2020), Reviewing GPU architectures to build efficient back projection for parallel geometries. Journal of Real-Time Image Processing 17 (5), 1331-1373
    Chilingaryan, S.; Ametova, E.; Kopmann, A.; Mirone, A.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s11554-019-00883-w)
  • (2020). A smart multi-plane detector design for ultrafast electron beam X-ray computed tomography, Sensors 20, 5174
    Bieberle, A.; Windisch, D.; Iskander, K.; Bieberle, M.; Hampel, U.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.3390/s20185174)
  • (2020). Control concepts for image-based structure tracking with ultrafast electron beam X-ray tomography, Transactions of the Institute of Measurement and Control 42/4, 691-703
    Windisch, D.; Bieberle, M.; Bieberle, A.; Hampel, U.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1177/0142331219858048)
  • (2021). FPGA-based Real-Time Data Acquisition for Ultrafast X-Ray Computed Tomography, IEEE Transactions on Nuclear Science
    Windisch, D.; Knodel, O.; Juckeland, G.; Hampel, U.; Bieberle, A.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/TNS.2021.3123837)
  • (2021). Real-time tracking of fast-moving objects using ultrafast electron beam X-ray computed tomography, Proceedings of the 10th World Congress on Industrial Process Tomography (WCIPT-10), 13.-16.09.2021, Online
    Windisch, D.; Barthel, F.; Hampel, U.; Bieberle, A.
 
 

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