Intercorrélation d’images PIV sur GPU–application à un écoulement en fluide turbide - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2012

Intercorrélation d’images PIV sur GPU–application à un écoulement en fluide turbide

Résumé

La Vélocimétrie par Images de Particules (PIV) est une technique de mesure largement utilisée en Mécanique des Fluides, faisant intervenir une source Laser associée à une ou plusieurs caméras. L’utilisation de capteurs matriciels de haute résolution (>= à 4 Mpixels) se généralise aussi bien pour des systèmes d’acquisition basse cadence (de l’ordre de quelques Hertz), que pour des systèmes rapides autorisant des fréquences d’acquisition de plusieurs KiloHertz. Il devient désormais usuel de générer des centaines de GigaOctets de données lors d’une étude expérimentale. Ces données sont ensuite traitées numériquement avec des algorithmes itératifs de traitement d’images pour lesquels on recherche une précision et une robustesse suffisantes. Avec des algorithmes exécutés de manière séquentielle, ce temps de traitement est largement supérieur au temps nécessaire pour l’acquisition des données. Nous proposons, dans cette communication, de détailler l’algorithme d’intercorrélation d’images que nous avons porté sur une architecture GPU (Graphics Processing Units), particulièrement adaptée aux tâches de traitement d’images parallélisées. Cette application GPU, développée sous CUDA, a été utilisée pour étudier la propagation d’anneaux tourbillonnaires en fluide non newtonien par PIV2D2C. L’objectif du portage sous GPU étant de réduire les temps d’exécution, le calcul de la fonction d’intercorrélation d’images normalisée (ZNCC) est effectué spatialement. Pour des dimensions conventionnelles de maille d’analyse (16² pixels par exemple), le calcul de corrélation directe sur GPU s’avère plus rapide que le calcul dans l’espace spectral (par FFT) sur la même architecture matérielle. Par rapport aux précédentes études ([1], [2]), les temps spécifiques d’exécution des sous-routines seront détaillés. L’algorithme mis en œuvre est multi-passe avec une dimension d’analyse décroissante. Entre chaque itération, les mailles de calcul sont décalées symétriquement en valeur décimale afin de centrer le pic de corrélation sur la maille d’analyse [3]. Les temps de calcul, pour un couple d’images 2048x2048 pixels, sont quantifiés avec différentes cartes graphiques, incluant les temps de transfert mémoire CPU GPU. Les temps d’exécution en fonction du nombre de cœurs équipant les cartes sont donnés ci-dessous (tableau1). Le processus complet fait intervenir quatre itérations sur l’ensemble de l’image : 1 itération avec un maillage original en 32² pixels suivie de 3 itérations avec un maillage final de 16² pixels. On observe des temps d’exécution décroissant en fonction du nombre de cœurs et de l’amélioration globale des performances des architectures graphiques. Cela traduit une accélération du traitement par intercorrélation d’images PIV. Par ailleurs, ce type de traitement peut être effectué en local, sans transfert de grandes quantités de données ; ce qui autorise un retour rapide sur la qualité des résultats mais également sur la validation du nombre de champs de vitesse nécessaire à la convergence des données statistiques à extraire. Les résultats expérimentaux sur lesquels nous proposons des tests comparatifs sont issus de l’étude du développement d’un anneau tourbillonnaire en fluide non newtonien. Le dispositif expérimental est présenté sur la figure 1. L’anneau est généré par un système cylindre-piston ( 21mm) dans une cuve de section carrée 240x240 mm2. Le cylindre est centré dans la cuve et on réalise des mesures du champ de vitesse dans un plan diamétral sur une fenêtre 80x80mm2. Une visualisation par fluorescéine est proposée sur la figure 2 (gauche). La chaîne PIV est constituée d’un laser Quantel Nd-YAG CFR200 et d’une caméra PCO 2000 2048x2048 pixels. L’ensemencement est assuré avec des particules d’Orgasol, de diamètre Dp=60 µm. L’une des difficultés de ce travail expérimental provient de la turbidité des fluides utilisés (solutions de Xanthane pour obtenir un comportement non newtonien rhéofluidifiant). Celle-ci entraîne un rapport « signal sur bruit » des images de particules qui est très pénalisant lors du traitement PIV. La seconde des difficultés est liée à l’information recherchée dans cette étude, la vorticité, qui est calculée à partir des gradients de vitesse et qui nécessite donc des champs de vitesse de très bonne qualité. Les résultats obtenus (figure 2) montrent que l’obtention des dérivées spatiales de la vitesse, particulièrement sensible au bruit de mesure, reste accessible au moyen de la fonction de corrélation normalisée (ZNCC) calculée dans notre implémentation sur GPU.

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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04021316 , version 1 (09-03-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04021316 , version 1
  • OATAO : 9094

Citer

Emmanuel Cid, Omar Bentata, Dominique Anne-Archard. Intercorrélation d’images PIV sur GPU–application à un écoulement en fluide turbide. 13 ème Congrès Francophone de Techniques Laser, CFTL 2012, Sep 2012, Rouen, France. pp.0. ⟨hal-04021316⟩
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