Ein Forscherteam der ETH Zürich arbeitet zur Zeit an einer neuen Art der akustischen Bildgebung. Das Verfahren sorgt für eine fotorealistische Wiedergabe der Kanten und Konturen beliebiger Objekte. Das Ergebnis ist mit Kantenerkennungsfilter einer Bildbearbeitungssoftware zu vergleichen, erklärte die verantwortliche Forscherin Chiara Daraio. Im Gegensatz zu einem Bildbearbeitungsprogramm werden die Informationen der Konturen bereits während der akustischen Messung herausgefiltert.
Der akustische Kantenerkennungsfilter arbeitet mit Schallwellen, die von Kanten reflektiert werden. Dadurch entstehen so genannte evaneszente Wellen. Die Wellenlänge ist erheblich kürzer als bei Schallwellen und zerfallen während ihrer Ausbreitung sehr schnell. Mit der neuen Methode konnten die evaneszenten Wellen verstärkt werden. Auf diese Weise können sie vom klassischen längerwelligen Schall unterschieden werden.
Die wichtigste Komponente der Methode ist eine neue Polymer-Struktur, welche mit einem 3D-Drucker hergestellt wurde. Entwickler der Komponente ist Miguel Molerón, wie in einer Mitteilung der ETH Zürich zu lesen ist. Molerón ist Mitarbeiter der Daraio Group aus dem Bereich Chair of Mechanics and Materials der ETH Zürich. Die Struktur der Komponente setzt sich aus einem quadratischen Rohr zusammen und beinhaltet innen fünf nebeneinanderliegende Resonanzkammern (siehe Bild). Die einzelnen Kammern werden über Fenster miteinander verbunden. Nach Angaben des Forschers verstärkt das die Struktur der evaneszenten Wellen und durch den regelmäßigen gekammerten Aufbau würden die längeren Wellen herausgefiltert. Am Kopfende sitzen vier Mikrofone und dienen zur Aufnahme des übertragenen Schalls.
Zur Erstellung eines Umrissbildes eines Objekts wurde es mittels eines Lautsprechers mit einer bestimmten Tonfrequenz beschallt. Die rund 2,5 Zentimeter hohe Polymer-Struktur wurde auf einem Roboter gesetzt und zusammen mit den Mikrofonen ganz nah an die Objektoberfläche gebracht. Basierend auf den gemessenen Schallinformationen entstand das Umrissbild des Objekts.
Wie die Forscher berichten, ist die Methode überall dort vorteilhaft, wo nach Möglichkeit wichtige Objektinformationen schnell erkannt werden müssen. Als Einsatzbereiche seien die Medizin und die biologische Forschung vorstellbar. Die Anwendungsreife soll in ein paar Jahren erreicht werden.
