Cámara acústica

Una cámara acústica (o cámara de ruido ) es un dispositivo de captura de imágenes que se utiliza para localizar fuentes de sonido y caracterizarlas. Está formada por un grupo de micrófonos, también llamado matriz de micrófonos , desde los que se recogen y procesan simultáneamente señales para formar una representación de la ubicación de las fuentes de sonido.

Terminología

El término cámara acústica apareció por primera vez a finales del siglo XIX: un fisiólogo, JR Ewald, [1] estaba investigando la función del oído interno e introdujo una analogía con las placas de Chladni (un dominio llamado actualmente Cimática ), un dispositivo que permite a los usuarios ver visualmente los modos de vibración de una placa. Llamó a este dispositivo cámara acústica. El término ha sido ampliamente utilizado durante el siglo XX [2] [3] [4] para designar varios tipos de dispositivos acústicos, como sistemas de localización subacuática [5] o sistemas activos utilizados en medicina [6] . Designa hoy en día cualquier conjunto de transductores utilizado para localizar fuentes de sonido (el medio suele ser el aire), especialmente cuando se combina con una cámara óptica .

Tecnología

Principios generales

Una cámara acústica generalmente consta de una matriz de micrófonos y, opcionalmente, de una cámara óptica . Los micrófonos, analógicos o digitales, se adquieren simultáneamente o con retrasos de tiempo relativos conocidos para poder utilizar la diferencia de fase entre las señales. A medida que el sonido se propaga en el medio (aire, agua...) a una velocidad finita conocida, los micrófonos perciben una fuente de sonido en diferentes instantes de tiempo y con diferentes intensidades de sonido que dependen tanto de la ubicación de la fuente de sonido como de la ubicación del micrófono. Un método popular para obtener una imagen acústica a partir de la medición del micrófono es utilizar la formación de haces : al retrasar relativamente cada señal del micrófono y sumarlas, la señal que proviene de una dirección específica se amplifica mientras que las señales que provienen de otras direcciones se cancelan. Luego, se calcula la potencia de esta señal resultante y se informa en un mapa de potencia en un píxel correspondiente a la dirección . El proceso se itera en cada dirección donde se necesita calcular la potencia. ( θ 0 , ϕ 0 ) {\displaystyle \left(\theta _{0},\phi _{0}\right)} ( θ 0 , ϕ 0 ) {\displaystyle \left(\theta _{0},\phi _{0}\right)}

Este método tiene muchas ventajas: es robusto, fácil de entender, altamente paralelizable (porque cada dirección se puede calcular de forma independiente), versátil (existen muchos tipos de conformadores de haz) y es relativamente rápido. Sin embargo, tiene algunas desventajas: no modela correctamente las fuentes de sonido correlacionadas y el mapa acústico producido tiene artefactos (también llamados lóbulos laterales o fuentes fantasma). Se han introducido varios métodos para reducir los artefactos, como DAMAS [7] o para tener en cuenta las fuentes correlacionadas, como CLEAN-SC [8], ambos al precio de un mayor costo computacional.

Cuando las fuentes de sonido están cerca de la cámara acústica, la intensidad relativa percibida por los diferentes micrófonos, así como el hecho de que las ondas ya no se ven como planas sino esféricas por la cámara acústica, aportan nueva información en comparación con el caso de fuentes alejadas de la cámara. Esto permite utilizar métodos más eficaces como la holografía acústica .

Reproyección

Los resultados de la formación de haz de campo lejano se pueden reproyectar sobre superficies planas o no planas.

Bidimensional

Algunas cámaras acústicas utilizan un mapeo acústico bidimensional, que utiliza una matriz de micrófonos unidireccionales (por ejemplo, un rectángulo de micrófonos, todos orientados en la misma dirección). El mapeo acústico bidimensional funciona mejor cuando la superficie a examinar es plana y la cámara acústica se puede configurar orientada perpendicularmente hacia la superficie. Sin embargo, las superficies de los objetos del mundo real no suelen ser planas y no siempre es posible posicionar la cámara acústica de manera óptima. [9]

Además, el método bidimensional de mapeo acústico introduce un error en los cálculos de la intensidad del sonido en un punto. El mapeo bidimensional aproxima las superficies tridimensionales a un plano, lo que permite calcular la distancia entre cada micrófono y el punto de enfoque con relativa facilidad. Sin embargo, esta aproximación ignora las diferencias de distancia causadas por superficies que tienen diferentes profundidades en diferentes puntos. En la mayoría de las aplicaciones de la cámara acústica, este error es lo suficientemente pequeño como para ignorarlo; sin embargo, en espacios reducidos, el error se vuelve significativo. [9]

Tridimensional

Las cámaras acústicas tridimensionales corrigen los errores de las cámaras bidimensionales al tener en cuenta la profundidad de la superficie y, por lo tanto, medir correctamente las distancias entre el micrófono y cada punto espacial. Estas cámaras producen una imagen más precisa, pero requieren un modelo 3D del objeto o espacio que se analiza. Además, si la cámara acústica capta sonido de un punto en el espacio que no forma parte del modelo, el sonido puede asignarse a un espacio aleatorio en el modelo, o puede que el sonido no se muestre en absoluto. Las cámaras acústicas tridimensionales también se pueden utilizar para analizar espacios confinados, como el interior de una habitación; sin embargo, para hacer esto, se requiere una matriz de micrófonos que sea omnidireccional (por ejemplo, una esfera de micrófonos, cada uno orientado en una dirección diferente). Esto se suma al primer requisito de tener un modelo 3D. [9]

Aplicaciones

La cámara acústica tiene muchas aplicaciones, la mayoría de ellas centradas en la reducción de ruido. La cámara se utiliza con frecuencia para mejorar la emisión de ruido de vehículos (como automóviles y aviones [10] ), trenes, estructuras (como turbinas eólicas [11]) y operaciones de maquinaria pesada como la minería [12] o la perforación.

Las cámaras acústicas no sólo se utilizan para medir la emisión exterior de productos sino también para mejorar el confort en el interior de las cabinas de coches, [9] trenes o aviones. Las cámaras acústicas esféricas son las preferidas en este tipo de aplicaciones porque la colocación tridimensional del micrófono permite localizar fuentes de sonido en todas las direcciones.

La detección de averías en máquinas y piezas mecánicas se puede realizar con una cámara acústica. Para localizar el problema, se puede comparar el mapeo sonoro de una máquina que funciona correctamente con el de una máquina que no funciona.

Se puede utilizar una configuración similar de la cámara acústica para estudiar el ruido en el interior de los vagones de pasajeros durante el funcionamiento del tren. Alternativamente, la cámara se puede instalar en el exterior, en una zona cercana a las vías del tren, para observar el paso del tren. Esto puede ofrecer otra perspectiva del ruido que se puede oír en el interior del tren. Además, se puede utilizar una configuración exterior para examinar el chirrido de las ruedas del tren provocado por una curva en las vías.

Las cámaras acústicas pueden utilizarse para ayudar a hacer cumplir la ley en materia de ruidos molestos causados ​​por personas o vehículos de motor. La epidemióloga Erica Walker ha dicho que se trata de una solución "perezosa" al problema del ruido y ha expresado su preocupación por el uso de cámaras acústicas para vigilar excesivamente los barrios de minorías étnicas. [13]

Desafíos

Rango dinámico

El rango dinámico efectivo en el plano de la imagen se puede interpretar como el contraste máximo alcanzable dentro del área objetivo. Un desafío inherente relacionado con el rango dinámico de las cámaras acústicas radica en su dependencia de la longitud de onda del sonido y del tamaño de la matriz. Estas limitaciones físicas plantean dificultades para las cámaras acústicas de campo lejano que apuntan a resolver múltiples fuentes de baja frecuencia. Como el tamaño de la apertura tendría que ser significativamente grande para abordar problemas de baja frecuencia, a menudo da como resultado resultados no concluyentes o menos definitivos dentro de este rango de frecuencia. Esto subraya los desafíos únicos que se enfrentan a la mejora del rango dinámico de las cámaras acústicas, particularmente en aplicaciones que involucran sonidos de baja frecuencia.

Bajas frecuencias en el campo lejano

La frecuencia más baja que se puede localizar con una cámara acústica de campo lejano está determinada principalmente por el tamaño de la apertura del conjunto (su dimensión más grande). Surgen desafíos cuando se trata de problemas de baja frecuencia, en particular aquellos por debajo de los 300 Hz, ya que requieren tamaños de matriz grandes para la localización efectiva de la fuente de sonido. Alternativamente, hay una serie de soluciones efectivas, como sensores de vector acústico, ya sea independientes o en una configuración de matriz, o cámaras acústicas de campo cercano, ambas pueden servir como herramientas valiosas para abordar problemas no estacionarios. Por otro lado, los métodos que emplean el mapeo directo del sonido utilizando sondas de intensidad de sonido y/o sondas de velocidad de partículas ofrecen alternativas sólidas para identificar y visualizar fuentes de sonido estacionarias en el tiempo. [14]

Poder computacional

El procesamiento de señales que requiere la cámara acústica es muy intensivo y necesita un hardware potente y una gran cantidad de memoria de almacenamiento. Por ello, el procesamiento de señales se realiza con frecuencia después de la grabación de datos, lo que puede dificultar o impedir el uso de la cámara para analizar sonidos que solo se producen ocasionalmente o en ubicaciones variables. Las cámaras que realizan el procesamiento de señales en tiempo real tienden a ser grandes y costosas. Las mejoras en el hardware y el procesamiento de señales pueden ayudar a superar estas dificultades. Las optimizaciones del procesamiento de señales a menudo se centran en la reducción de la complejidad computacional, los requisitos de almacenamiento y el ancho de banda de la memoria (tasa de consumo de datos). [15]

Referencias

  1. ^ Ewald, JR (1898). Wiener klinische Wochenschrift . 11 : 721.{{cite journal}}: CS1 maint: publicación periódica sin título ( enlace )
  2. ^ Whitman, RL; Ahmed, M.; Korpel, A. (1972). "Un informe de progreso sobre la cámara acústica escaneada con láser". Holografía acústica . 20 . Springer US: 11–32. doi :10.1007/978-1-4615-8213-7_2. ISBN 978-1-4615-8215-1.
  3. ^ Patente estadounidense 3895340, "Aparato de cámara acústica" 
  4. ^ Hansen, Rolf Kahrs; Andersen, Poul Arndt (1993). "Cámara acústica 3D para imágenes submarinas". Imágenes acústicas . 20 . Springer US: 723–727. doi :10.1007/978-1-4615-2958-3_98. ISBN 978-1-4613-6286-9.
  5. ^ Haslett, RWG; Pearce, G.; Welsh, AW; Hussey, K. (1966). "La cámara acústica submarina". Acta Acustica United with Acustica . 17, 4 . S. Hirzel Verlag: 187–203.
  6. ^ Maginness, MG; Plummer, JD; Meindl, JD (1974). "Un sensor de imagen acústica que utiliza una matriz de transmisión-recepción". Holografía acústica . Springer US: 619–631. doi :10.1007/978-1-4757-0827-1_36. ISBN 978-1-4757-0829-5.
  7. ^ Brooks, Thomas F.; Humphreys, William M. (2004). "Enfoque de deconvolución para el mapeo de fuentes acústicas". Divulgación de invención de la NASA . LAR-16907-1. Investigación Langley de la NASA.
  8. ^ Sijtsma, P. (2007). "CLEAN basado en la coherencia de fuentes espaciales". Revista Internacional de Aeroacústica . 6 (4): 357–374. doi :10.1260/147547207783359459. S2CID  122396368.
  9. ^ abcd Meyer, Andy y Döbler, Dirk. "Localización de fuentes de ruido en el interior de un automóvil mediante conjuntos de micrófonos 3D". Actas de BeBeC (2006).
  10. ^ Leon, Brusniak; Underbrink, James R.; Stoker, Robert W. (2006). "Imágenes acústicas de fuentes de ruido de aeronaves utilizando matrices en fase de gran apertura". Conferencia de aeroacústica AIAA/CEAS . 12 .
  11. ^ Gwang-Se, Lee; Cheong, Cheolung; Shin, Su-Hyun; Jung, Sung-Soo (2012). "Un estudio de caso de localización e identificación de fuentes de ruido de una turbina eólica regulada por cabeceo y pérdida". Acústica Aplicada . 73 8 : 817–827.
  12. ^ Oberholster, Abrie J. "Resolución de problemas en la industria minera". Siemens Digital Industries Software . Universidad de Pretoria . Consultado el 12 de noviembre de 2021 .
  13. ^ Demopoulos A (4 de octubre de 2023). "¡Honk honk! ¿Pueden las cámaras de ruido reducir la contaminación acústica 'potencialmente mortal'?". The Guardian .
  14. ^ Soluciones de localización de fuentes de sonido
  15. ^ Zimmermann, B.; Studer, C., "Prototipo de cámara acústica en tiempo real basada en FPGA", Circuits and Systems (ISCAS), Actas del Simposio Internacional IEEE de 2010, vol., n.º, págs. 1419, 1419, 30 de mayo de 2010-2 de junio de 2010

Lectura adicional

  • Abrie J., Oberholster. "Localización eficiente de la fuente del sonido", Universidad de Pretoria, artículo de 2021.
  • http://blog.prosig.com/2010/03/15/comparison-between-sound-intensity-probes-and-acoustic-cameras/
  • https://www.sonavu.com
  • https://precisereliability.com/product/sdt-sonavu/
  • https://www.cae-systems.de/en/
  • https://www.sevenbel.com/es
  • https://www.sorama.eu/
  • https://www.acoustic-camera.com/
  • https://www.distran.ch/
  • https://www.fluke.com/en-us/product/industrial-imaging/sonic-industrial-imager-ii900
  • https://nlacoustics.com/
  • https://web2.norsonic.com/product-cat/acoustic-camera/
  • https://www.plm.automation.siemens.com/global/es/products/simcenter/simcenter-sound-camera.html
  • http://www.signalinterface.com/index.html
  • http://smins.co.kr/en/
  • https://www.microflown.com/products/sound-localization-systems/near-field-acoustic-camera
  • https://www.bksv.com/
  • https://acsoft.co.uk/product/acoustic-camera/
  • https://www.flir.com/products/si124/
  • https://soundcam.com/
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