Interferometric imaging of irregular particles for the study of flows : development of an adaptive device and analysis methods by deep learning
Ιmagerie interférοmétrique de particules irrégulières pοur l'étude d'écοulements : dévelοppement d'un dispοsitif adaptatif et de méthοdes d'analyse par apprentissage prοfοnd.
Résumé
Out-of-focus interferometric particle imaging (IPI) is an optical particle sizing technique used to determine the shape and size of micrometric particles: 20 µm − 2,000 µm. They can be of different natures, for example, ice crystals suspended in the atmosphere, volcanic ash, clouds of sand grains or coal particles scattered around thermal power plants. The previous examples all have one thing in common, they are rough particles, with irregular shapes and the results of this thesis work are based on these characteristics. Image acquisition with this technique is based on a simple operating principle. A rough particle is illuminated with a laser; it diffuses part of the incident radiation in all directions due to the asperities on its surface. These asperities create secondary sources of the incident radiation. An out-of-focus imaging system records interference images from these secondary sources. The development and improvement of programs to reconstruct the shape of the particle from its interferometric image is carried out with an experimental bench equipped with a micro-mirror matrix (DMD). The particle is "programmed" on the DMD. The micro-mirrors that simulate the secondary sources of the particle reflect part of the incident beam towards the imaging system. This thesis work focuses on the one hand on the creation of a neural network to classify the shape of a particle from its interferometric image. This neural network has shown recognition in 100% of cases. On the other hand, the development of another neural network to reconstruct the envelope of irregular particles from their experimental images has shown very good reconstruction quality between the programmed shapes and the reconstructed shapes. In both cases, databases consisting of several thousand experimental images were acquired with an experimental setup equipped with a micro-mirror matrix to "simulate" rough particles. In addition, within the framework of this technique, two additional works were carried out: (i) first a first method of correction of spherical aberration, by passage from the Cartesian basis to the polar basis, and a second of simulation of spherical aberration in IPI, by decomposition of the phase term into Gaussian functions; and (ii) the realization of an adaptive interferometric imaging system based on a liquid lens was developed to reduce the overlap of interferograms by instantaneous adjustment of the defocus of the imaging system.
L’imagerie interférométrique de particules (IIP) en défaut de mise au point est une technique de granulométrie optique permettant de déterminer la forme et la taille de particules micrométriques : 20 µm − 2 000 µm. Elles peuvent être de nature différentes, par exemple, des cristaux de glace en suspension dans l’atmosphère, des cendres volcaniques, des nuages de grains de sable ou encore des particules de charbon disséminées autour de centrales thermiques. Les exemples précédents ont tous un point commun, ce sont des particules rugueuses, de formes irrégulières et les résultats de ces travaux de thèse s’appuient sur ces caractéristiques. L’acquisition d’images avec cette technique repose sur un principe de fonctionnement simple. Une particule rugueuse est illuminée avec un laser ; celle-ci diffuse une partie du rayonnement incident dans toutes les directions due aux aspérités à sa surface. Ces aspérités créent des sources secondaires du rayonnement incident. Un système d’imagerie en défaut de mise au point, enregistre les images des interférences issues de ces sources secondaires. Le développement et l’amélioration des programmes permettant de reconstruire la forme de la particule à partir de son image interférométrique est réalisé avec un banc expérimental équipé d’une matrice de micro-miroirs (DMD). La particule est "programmée" sur le DMD. Les micro-miroirs qui simulent les sources secondaires de la particule réfléchissent une partie du faisceau incident en direction du système d’imagerie. Ces travaux de thèse se concentrent d’une part sur la création d’un réseau de neurones permettant de classer la forme d’une particule à partir de son image interférométrique. Ce réseau de neurones a montré une reconnaissance dans 100% des cas. D’autre part, l’élaboration d’un autre réseau de neurones permettant de reconstruire l’enveloppe de particules irrégulières à partir de leurs images expérimentales a montré une très bonne qualité de reconstruction entre les formes programmées et les formes reconstruites. Dans les deux cas, des bases de données constituées de plusieurs milliers d’images expérimentales ont été acquises avec un montage expérimental équipé d’une matrice de micro-miroirs pour "simuler" les particules rugueuses. De plus, dans le cadre de cette technique, deux travaux supplémentaires ont été effectués : (i) d’abord une première méthode de correction de l’aberration sphérique, par passage de la base cartésienne à la base polaire, et une seconde de simulation de l’aberration sphérique en IIP, par décomposition du terme de phase en fonction gaussiènnes ; et (ii) la réalisation d’un système d’imagerie interférométrique adaptatif à base de lentille liquide a été mis au point permettant de réduire le recouvrement des interférogrammes par réglage instantané de la défocalisation du système d’imagerie.
Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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