Aufnahme und Verarbeitung der Bilddaten

Für die erste Versuchsreihe wurde ein Vorgehen zur Aufnahme und späteren Verarbeitung der Bilddaten erarbeitet, das auch im Rahmen der zweiten Ver-suchsreihe angewendet wurde. Die für die Bildverarbeitung erforderlichen Algorithmen wurden in Matlab^®implementiert.

Bildakquisition

Alle 15 s wurde eine quadratische Radiographie mit einer Kantenlänge von 2048 Pixeln aufgenommen. Bei der gegebenen Neutronenflussdichte von

Abbildung 5.4: Druckprofile der zweiten Versuchsreihe. In Profil C wurde der Dosier-druck auf entweder 50 oder 900 mbar eingestellt.

6,4·10^{7 1}/cm²·smusste die Belichtungszeit auf 3 s eingestellt werden, um ei-ne ausreichende Strahlungsintensität auf dem Detektor zu gewährleisten. Die Belichtungsdauer ist im Vergleich zu den meisten optischen Verfahren lang. Da die Elektrolytflüssigkeit aber langsam vom Zellstapel aufgesogen wird, konnte Bewegungsunschärfe ausgeschlossen werden. Die Kantenlänge des beleuchte-ten Bereichs betrug etwa 150 mm. Daraus resultiert eine Pixelkanbeleuchte-tenlänge von 73 µm.

In der zweiten Versuchsreihe wurde nach Ablauf des Druckprofils alle 5 min eine Radiographie aufgenommen, um auch den Beginn des Wettings beobachten zu können.

Bildaufbereitung

Aufgrund der hohen Anzahl der Aufnahmen ist es ausgeschlossen, die Bild-daten manuell auszuwerten. In den RohBild-daten ist die Elektrolytflüssigkeit nur schwer zu erkennen, sodass eine automatisierte Erkennung der Benetzungs-front nicht möglich ist. Hinzu kommen Artefakte und systematische Bildfehler.

Aus diesen Gründen müssen die Aufnahmen aufbereitet werden. Das erar-beitete Verfahren der Bildaufbereitung orientiert sich an dem von KAESTNER

& SCHULZ(2015) vorgeschlagenem Vorgehen, welches in weiten Zügen auch von MICHALAK ET AL. (2015) angewendet wird. Zunächst werden die syste-matischen und statistischen Bildfehler korrigiert. Anschließend werden die Bilddaten kalibriert, damit alle nicht relevanten Bildinformationen ausgeblen-det werden. Zuletzt werden die Bilddaten ausgewertet.

DieBildkorrektur umfasst zwei Schritte: Die Entfernung so genannter „γ-Spots“ und die Korrektur des Sensorrauschens. Der erste Schritt ist notwendig, weil neben den Neutronen auchγ-Teilchen statistisch verteilt auf den Detek-tor treffen. Daγ-Strahlung hochenergetisch ist, wird der Detektor an dieser Stelle „überbelichtet“. Die betroffene Aufnahme weist also weiße Flecken von wenigen Pixeln Größe auf, die gegenüber der Bildumgebung scharf abgegrenzt sind. Zur automatisierten Korrektur derγ-Spots wurde der von HINDASYAH ET AL. (2015) vorgeschlagene Algorithmus in modifizierter Form angewendet.

Hiermit werdenγ-Spots erkannt und durch den gemittelten Grauwert der um-gebenden Pixel ersetzt. Im zweiten Schritt der Bildkorrektur, der sogenannten

„Dunkelfeldkorrektur“, wird das systematische Bildrauschen des Sensors von den Aufnahmen subtrahiert. Um die hierfür benötigte Dunkelfeldaufnahme I_{d f} zu erhalten, wird das Detektorsignal bei geschlossenem Neutronenstrahl aufgezeichnet.

Bei derBildkalibrierungwird jede Aufnahme des Versuchsaufbaus mit der be-füllten Zelle auf eine ReferenzaufnahmeI_{re f} kalibriert, die den Versuchsaufbau direkt vor der Dosierung der Elektrolytflüssigkeit zeigt. Da sich die Dämpfungs-koeffzienten der Materialien im Strahlengang multiplikativ verhalten, besteht der Schritt der Kalibrierung in einer Division der genannten Aufnahmen. Durch die Kalibrierung werden TransmissionsbilderTerzielt, die ausschließlich die Elektrolytflüssigkeit darstellen. Zudem werden systematische Bildfehler wie etwa die Vignettierung (lokal inhomogene Empfindlichkeit des Sensors) oder Verschmutzungen der Optik ausgeglichen. Die Korrektur des Signalrauschens und die Bildkalibrierung werden in Gleichung 5.2 zusammengefasst. Der Index

„gsk“ zeigt an, dass etwaigeγ-Spots korrigiert wurden.

T= ^Igsk−I_{d f}

I_{re f,gsk}−I_{d f} (5.2)

Das Vorgehen zur Bildaufbereitung ist in Abbildung 5.5 a) bis c) illustriert. Die resultierenden Transmissionsbilder wurden aneinandergereiht und in Filmdatei-en umgewandelt. Diese Zeitraffer-Videos gestattFilmdatei-en die qualitative Beschreibung des Verlaufs der Elektrolytaufnahme in LIZ. Die Videos lassen jedoch Raum für die individuelle Interpretation der Bilddaten und gestatten daher keine quantitativen Aussagen.

Auswertung der Bilddaten

Die Versuchsreihe zielt darauf ab, die Elektrolytaufnahme quantitativ beschrei-ben zu können. Dafür wird in jeder NR-Aufnahme der beschrei-benetzte Anteil der Zellstapelprojektion ermittelt. Hierfür wird das Graustufenbild in ein binäres Schwarz-Weiß-Bild umgewandelt. Pixel mit einem Grauwert dunkler als ein Grenzwert werden in schwarze Pixel konvertiert, helle Grauwerte zu weiß.

Der Grenzwert wird ermittelt, indem der durchschnittliche Grauwert zwischen einer benetzten Region am unteren Rand der Zelle und einer trockenen Region am oberen Rand der Zelle berechnet wird. Anschließend wird die Anzahl aller schwarzen Pixel im Bereich des Zellstapels gezählt und auf die Anzahl aller Pixel des Zellstapels bezogen. Der so berechnete Wert wird als „Benetzungs-grad“ξbezeichnet. Das Vorgehen wird auf jede Aufnahme angewendet. Die Benetzungsgrade der Aufnahmen einer Versuchsreihe werden über die Dauer des Druckprofils angetragen. Die erzielten Benetzungsgraphen, symbolisch dargestellt in Abbildung 5.5 g), zeigen den typischen asymptotischen Verlauf von Kurven, die die Aufnahme von Flüssigkeiten in poröse Medien beschreiben (HAMRAOUI& NYLANDER2002).

Abschnitt 5.5 erläutert, dass sich Elektrolytflüssigkeit in den Falten der Pouch-folie ansammelt. Diese Flüssigkeitssammlungen vor und hinter dem Zellstapel tragen nicht zum Benetzungsgrad bei, weisen aber Grauwerte dunkler als der Grenzwert auf und würden daher bei der Binärisierung fälschlicherweise als benetzt interpretiert werden. Diese Regionen müssen daher vor der Ermittlung der benetzten Fläche aus den Bilddaten entfernt werden. Hierfür werden die Bilder mittels einer digitalen Fourier-Transformation in den Frequenzbereich konvertiert. Kleinflächige Strukturen und scharfe Kanten stellen hochfrequente Bildanteile dar, die aus den Bilddaten herausgefiltert werden. Nach

Rücktrans-formation wirken die Bilder durch die Entfernung der Kanten und kleinen Bild-strukturen verschwommen, siehe Abbildung 5.5 d), können aber mit der zuvor beschriebenen Grenzwertmethode in binäre schwarz-weiß-Bilder umgewan-delt werden. Die Darstellung der Grauwerte entlang der horizontalen Schnitte durch das kalibrierte und das gefilterte Bild in Abbildung 5.5 e) illustriert dieses Vorgehen. Für Details zu Filterung von Bilddaten im Frequenzbereich wird auf GONZALEZ ET AL. (2009) und RICHARDS(2013) verwiesen.