ハイスピードカメラ（高速度カメラ）による流体の可視化

ハイスピードカメラ

#FASTCAMシリーズ

お問い合わせをする製品価格入り資料を
ダウンロードする

電話でお問い合わせ

平日9:00~18:00

03-3518-6271

流体の可視化は、流体の数値シュミレーション(CFD)の発達に伴い、実際の流れの検証としてPIV計測や流体可視化の重要度は大きくなってきています。ここでは流体の可視化やPIV計測についてご紹介いたします。

ハイスピードカメラを用いたPIVシステムの一例

PIVとは、Particle Image Velocimetryの略で、日本語では「粒子画像流速測定法」と言います。
シート状のレーザー光源を用いて、粒子や煙、またはオイルミストなどをトレーサーとしてその動きをカメラで撮影し、トレーサーの疎密な模様がどのように動くかを可視化して追跡する手法です。通常は、撮影画像を特定の大きさの格子状(グリッド)に分割し、その格子内の模様がどのように動くかを画像処理を用いて追跡します。その結果は、グリッド毎の流速や流れの方向を矢印(ベクトル）として分布出力します。
ハイスピードカメラを用いたPIV計測では、時系列PIVと呼ばれ高速撮影の特徴を活かし、高速で且つ非定常な流れの計測に用いられます。
PIV計測につきましては、詳細は弊社までお問い合わせください。

PIV計測のサンプル動画

液体中に置かれた円柱から生成されるカルマン渦を可視化し、2次元PIVで計測しています。ベクトル(矢印）は、流れの方向と大きさで速度を表しています。カラー分布は、渦度を示しており回転方向で色が異なっています。

映像提供：東京大学岡本研究室　岡本先生

混相流(気液)可視化システム例

液体と泡の混相流の可視化は、照明を透過で写る様に入れる事により、影絵として気泡の輪郭をはっきりと撮影できます。照明はトレーシングペーパ等の拡散板を用いる事で、よりフラットなバックライトとなります。

サンプル動画

透過光での撮影

背面からの透過光の撮影では、細かな泡まで輪郭がはっきり撮影が可能です。解析ソフトを用いることにより、泡の面積変位や粒度分布の計測が行えます。

液滴微粒化

この映像は液滴微粒化を撮影したものです。この撮影では、ノズルから噴出する液体をバックライト法で可視化しています。過去にも「液滴微粒化」を題材とした映像は紹介していますが、今回は最新機種FASTCAM SA-Xを使用し、撮影速度も過去の10倍という超高速で撮影しています。

映像提供：東京大学岡本研究室　岡本先生

キャビテーション観察

この映像はスクリューの回転によって発生したキャビテーションの様子を撮影したものです。スクリューの製造というのは、非常に精巧性が求められるもので、日本の開発・製造能力は世界でも非常に高い評価を受けています。発生したキャビテーションの均一性からも、スクリューの精度の高さが伺える映像です。

気泡の挙動

気体と液体の混相流の可視化を撮影したものです。このような混相流は、主な用途としてエアコン等の熱交換器の配管内を模して撮影し、エアコンの性能向上や環境に優しい新しい冷媒の評価に役立っています。

混相流の撮影に最適な「PFV」の機能

PFVとは「Photron FASTCAM Viewer」というFASTCAM製品の制御ソフトです。そのなかで混相流の撮影にオススメの機能をご紹介します。

バリアブル・フレームレート解像度機能

バリアブル・フレームレート解像度機能では任意の速度・解像度を設定できます。あらかじめ設定してある速度・解像度の組合せ以外にも新たに速度・解像度を作成して登録することができます。「ここを局所的にもっと高速で撮影したい」といった場合にとても便利な機能です。

レイアウト保存機能

撮影したデータを有効に活用する機能もPFVは備えています。特に多くのユーザー様にご愛用いただいているのがこの「レイアウト保存」機能です。実験の条件を変更した場合、条件Aと条件Bの画像を同時に再生して簡単に比較することができます。例えば、異なる実験条件の比較や右側・左側などの異なるアングルの比較、撮影速度を変えた時の比較といったような使い方ができます。

デジタルズーム機能

数ある高速度カメラメーカーのソフトの中でも使い易さに定評のあるPFV（Photron FASTCAM Viewer）は、直観的な操作で拡大表示も楽々行えます。例えば、下の画像のように拡大したい範囲をマウスでドラッグするだけで拡大表示できる機能がついています。拡大撮影用のレンズを付けて微調整が面倒、全体を撮影しておきたい、そんな時に便利なデジタルズーム機能です。低倍率レンズの動画でも最大 3,000％まで拡大可能。通常のデジタルズームでは粗くなる部分もFASTCAM独自の補完アルゴリズムで鮮明に観察することができます。