粒子追蹤測速(ptv)技術(shù)及其在多相流測試中的應(yīng)用

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1、粒子追蹤測速(PTV)技術(shù)及其在多相流測試中的應(yīng)用粒了追蹤測速即PTV方法是近年來受到較多關(guān)注的一種多相流全場測試技術(shù)。本文通過文獻(xiàn)綜述總結(jié)了該方法的最新進(jìn)展，涵蓋了其試驗裝置構(gòu)成、多相流圖像數(shù)據(jù)的處理、粒子匹配算法的分類及特點(diǎn)等專題內(nèi)容，著重対粒子匹配進(jìn)行了討論。最后結(jié)合工程應(yīng)用實例分析T使用該方法時應(yīng)注意的問題。1..、厶、HOS多和流動是自然界及工業(yè)生產(chǎn)(特別是過程工業(yè))中最普遍的現(xiàn)象之-。研究多相體系中各相的運(yùn)動及具作用規(guī)律兼具理論及現(xiàn)實意義，各種測試方法層出不窮，粒子追蹤測速方法(PTV)就是其中頗具特色的一種。該方法就是通過追蹤單個粒了的運(yùn)動軌跡計算其速度

2、，屬于Lagrange類方法，因此能夠?qū)崿F(xiàn)較高的空間精度，近年來在流動測試領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。2、粒了追蹤測速方法粒子追蹤測速可通過2種方式實現(xiàn):分析順序釆集的、曝光時間較短的多幀圖像數(shù)據(jù),匹配同一物理粒了計算其位移(速度)，或計算較曝光時間下的粒了光學(xué)軌跡長度。盡管后者成本低、實時性強(qiáng)、操作簡便，但其精度和處理復(fù)雜流動的能力尚未得到認(rèn)可，目前研究實踐中前者仍占絕對主流，本文圍繞這一類PTV技術(shù)展開。此處的''粒子〃既可以是連續(xù)和的示蹤劑、也可以是分散相，一些具體處理上的差別將在后文介紹。2.1、數(shù)據(jù)釆集PTV測速的硬件系統(tǒng)由流體通道、示蹤劑或分散相注入設(shè)備、光源、

3、圖像采集設(shè)備、通信設(shè)備等構(gòu)成。流體通道即研究的流場，一些典型的例子包括風(fēng)洞、水槽等;滿足一定要求的微小固體顆粒、液滴及氣泡均可作為連續(xù)相的示蹤劑，將其注入流場Z中一般需要專門的設(shè)備。當(dāng)然，由于PTV方法最終處理的對象是數(shù)字圖像，因此光源及圖像采集設(shè)備是硬件系統(tǒng)的核心。光源的種類包括激光、鹵素?zé)艄?、LED燈光及X射線等，其中以激光較為常用，可分為連續(xù)和脈沖形式;為了對光源產(chǎn)生的光進(jìn)行處理，使之滿足波長、方位及形狀的要求，PTV測試系統(tǒng)中還常安裝濾鏡、反射鏡和透鏡等光學(xué)元件。圖像采集設(shè)備主要是CCD和CMOS型的各種數(shù)字相機(jī)，近年為滿足高速流動測試的要求，幀率較高的高速數(shù)

4、字照相機(jī)的應(yīng)用不斷增加。PTV測速可在2D平而或3D空間內(nèi)進(jìn)行，前者只需要一臺相機(jī)，采集圖像時相機(jī)光學(xué)主軸垂直于平面光源;后者能夠?qū)α鲌鲞M(jìn)行更精細(xì)的刻畫，但在硬件配置和數(shù)據(jù)處理方面要求更高。3DPTV的硬件架構(gòu)包括2相機(jī)系統(tǒng)、3相機(jī)系統(tǒng)、4相機(jī)系統(tǒng)和1相機(jī)■多反射鏡系統(tǒng)等。有研究者指出，只有采用3臺或更多的相機(jī)才能有效地避免同步圖像粒了空間匹配的模糊性。單相機(jī)■多反射鏡系統(tǒng)基本可實現(xiàn)多相機(jī)系統(tǒng)的功能，然而減少了硬件費(fèi)用、省卻了數(shù)據(jù)同步，值得進(jìn)一步探索與發(fā)展。Kraizer^提出了一種實時PTV技術(shù)，與傳統(tǒng)方法不同，該技術(shù)中數(shù)字相機(jī)利用現(xiàn)場可編程門陣列(FieldPro

5、grammableGateArray,FPGA)將圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行前處理，僅將處理后的''粒了〃特征信息而非圖像數(shù)據(jù)通過網(wǎng)卡在線傳遞給電腦進(jìn)行后續(xù)計算，避免了繁重的傳輸任務(wù)，降低了硬件的要求、提高了處理速度，適合為遠(yuǎn)程控制和寬帶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合使用。2.2、數(shù)據(jù)處理2,2.1.前處理(1)圖像離散噪聲去除關(guān)于數(shù)字圖像噪聲的去除技術(shù)己經(jīng)較為成熟，主要可通過高通濾波或減去背景等方式實現(xiàn)，此處不與贅述。(2)粒了特征信息的提取PTV測速是針對單個粒子進(jìn)行的，因此需要盡可能保留測試粒子的主要特征信息，包括中心坐標(biāo)、尺寸、亮度、顏色、亮度動量等。在提取特征參數(shù)Z前，首先要進(jìn)行粒子的識別及分

6、割，最簡單的辦法是單閾值法，鑒r單閾值法在處理包含重疊粒子和非均勻光照的圖像方面具冇比較明顯的局限性，研究者們又提出了多閾值法及動態(tài)閾值法等，在一定程度上改進(jìn)了分割效果。數(shù)字掩模法是另一?種較為常用的方法，主要用于均勻、尺寸已知的粒子圖像的識別分割。此外，侵蝕/膨脹方法是近來較受關(guān)注的一種方法，Cardwell通過處理實例證明了該法魯棒性較強(qiáng)，能夠可靠地分割復(fù)雜的粒子圖像。獲取粒子的形心處標(biāo)和尺寸的簡易方法是通過像素計數(shù)法得到粒子的尺寸，再通過計算其亮度重心得到形心處標(biāo)。Adrian和丫ao指出，對丁?滿足衍射約束、尺寸約為10pm的球形粒子圖像，其亮度近似符合二維高

7、斯分布。在這個結(jié)論的基礎(chǔ)上，研究者提出了一系列方法確定粒了的形心和尺寸，包括三點(diǎn)擬合法和最小二乘擬合法、四點(diǎn)擬合法及積分?jǐn)M合方法，計算精度不斷提高。222、粒子匹配即確定前后幀圖像中的同一物理粒了(稱為時間匹配)，或確定3D裝置多個同步圖像中的同物理粒子(稱為空間匹配或三維重構(gòu))，這一環(huán)節(jié)是PTV方法的核心，因此相應(yīng)方法一直是學(xué)界關(guān)注的重點(diǎn)。對于時間匹配，算法小利用的粒子特征信息越多，準(zhǔn)確匹配的可能性越人;然而，鑒于多特征信息匹配計算工作量偏大，目前多數(shù)算法仍主要通過位置信息進(jìn)行粒子匹配，根據(jù)實施方式可大致分為3種：(1)相關(guān)類算法其原理與粒子圖像測