王秀英
上海新僑職業(yè)技術(shù)學院 計算機信息系,上海 200237
在化工生產(chǎn)中,氣液兩相流的分析研究對改善生產(chǎn)效率和生產(chǎn)工藝都有很大的意義。比如化工設(shè)備中有許多都存在著氣液、液液兩相流,其中氣泡、液滴大小的分布對研究設(shè)備中的能量傳遞、反應(yīng)過程,以及工藝和設(shè)備的最優(yōu)化設(shè)計與節(jié)能,具有十分重要的意義。在氣液分散操作過程中,氣泡的大小分布也是衡量過程結(jié)果的一個重要參數(shù)。以往的方法,如,電導探針法[1-2]、毛細管光電法[3-4]、光散射法[5]、攝像法[6-7]等,存在復雜、誤判率大、支出成本高等缺點,因此本文開發(fā)了一套基于機器視覺技術(shù)的氣液兩相流在線檢測系統(tǒng),實現(xiàn)了氣液兩相流在線檢測過程的自動化。
氣液兩相流在線檢測系統(tǒng)的硬件使用CCD高速攝像儀攝取通過毛細管抽吸的動態(tài)氣泡圖像,然后由軟件對采集的圖像進行處理和分析,實現(xiàn)氣液兩相流中含氣率的測量。實驗系統(tǒng)如圖1所示,主要分為4個部分:(1)毛細管抽吸部分。實驗采用混有空氣的水作為研究對象,采用直徑為5 mm透明有機玻璃管固定到水槽中,毛細管的另一端使用抽吸泵,以1 m/s的速度對水槽里的水進行抽吸。(2)光源部分。經(jīng)過在自然光、白熾光、熒光燈光三種光源下拍攝動態(tài)圖像效果進行對比,發(fā)現(xiàn)采用定制的熒光燈及40 kHz以上的高頻電子鎮(zhèn)流器能提供穩(wěn)定的光源,可以得到較好質(zhì)量的圖像。(3)圖像采集部分。選用了臺灣MINTRON公司的MTV-1802BC型1/2'黑白攝像機,單場技術(shù),快門選在1/2 000 s以上,采集的圖像清晰,無拖尾現(xiàn)象。(4)背景選擇部分。經(jīng)過比對墻壁和復印紙作為背景拍攝的圖像,最后選用能夠提供較均勻反射的墻壁作為背景。所得到的灰度圖像如圖2(a)所示。
圖1 實驗裝置示意圖
通過CCD拍攝的圖像為512像素×512像素的灰度圖像,為了能夠得到毛細管和氣泡的左右邊界函數(shù)表達式,需要處理為二值圖像[8-10]。(1)首先采用Laplacian算子與原圖像進行疊加的方法進行邊緣加強,見圖2(b);(2)然后利用Sobel算子對圖2(b)中的圖像進行邊緣檢測,見圖2(c);(3)最后利用熵法對圖2(c)中的圖像二值化處理,見圖2(d)。經(jīng)過上述處理的二值化圖像,有較清晰的邊界,接下來根據(jù)最小二乘法擬合毛細管的內(nèi)外垂直邊界,然后根據(jù)計算出的毛細管的左右邊界,進行圖像的校正。下面重點描述最小二乘法擬合毛細管的內(nèi)外邊界。
圖2 圖像處理
在科學實驗分析中,常常需要從一組實驗的觀測數(shù)據(jù)來確定變量之間的一個近似解析表達式。一般采用擬合的辦法,即在確定的函數(shù)類Φ=S pan{φ0(x),φ1(x),…,φn(x)}中,求一個函數(shù)φ(x)∈Φ“最佳”地擬合已知的數(shù)據(jù)(xi,yi)(i=0,1,…,N)。所謂“最佳”的標準通常是要求φ(xi)與 yi之間差的平方和,即
取得最小值。按即采用最小二乘擬合[11]函數(shù)。
更一般地,最小二乘擬合是求φ(x)∈Φ,使
最小,式(2)中 wi>0(i=0,1,…,N)是給定的常數(shù),稱為權(quán),它表示數(shù)(xi,yi)的比重。
若φ0,φ1,…,φn是線性無關(guān)的,那么對于任意的φ∈Φ,都可由{φ0,φ1,…,φn}線性表出,即
于是問題化為求出這樣的a0,a1,…,an,使δ2取得最小值。
若用向量、矩陣記號,令
那么,式(1)可改寫為:
而式(2)可寫成:
其中W=diag{w0,w1,...,wN}是N+1階對角矩陣。
這樣就把數(shù)據(jù)的最小二乘擬合歸結(jié)為矩陣論中的最小二乘問題。不難驗證,a是最小二乘問題公式(3)的解的充分必要條件是:它滿足正規(guī)方程組
求數(shù)據(jù)的最小二乘擬合函數(shù)的關(guān)鍵,是建立并求解正規(guī)方程組,而這又取決于基函數(shù)。本文所感興趣的是毛細管的內(nèi)外邊界線,其數(shù)學解析表達式為直線,其中φ0(x)=1,φ1(x)=x。
為了去除毛細管以左及以右的噪音,需要將找到毛細管的左右邊界,本文通過最小二乘擬合法計算出毛細管的左右邊界的函數(shù)表達式。
2.3.1 擬合毛細管左邊界
從左到右對圖3(a)二值化圖像進行掃描擬合毛細管的左邊界。
圖3 毛細管內(nèi)、外徑邊界
具體的方法是:
(1)采用間隔行取點法,減少噪聲
由于噪聲的分布是隨機的,而毛細管的左邊界的圖像是按一定直線連續(xù)的,所以采用間隔行取點法可以提高擬合曲線的精度。
(2)從左向右掃描,找到這樣第一個點,它滿足在其±5個像素點范圍內(nèi)灰度值為零的個數(shù)多于某一個閾值(經(jīng)驗值)。
(3)為了減少墻壁上固有紋路對實驗的影響,采用從不同的列開始按(2)取擬合點,在擬合出的多條直線中,將直線附近存在灰度值為零最多的那條確定為毛細管的左邊界直線。由于從固定的列開始選取擬合點,所以在用CCD拍攝圖像時毛細管要盡可能的垂直。對于這幅512像素×512像素的圖像,從不同的列(具體的是第5列、第60列、第160列)開始按上述方法(1)(2)分別擬合出3條直線。然后計算在這3條直線±1范圍內(nèi)灰度值為零(即圖像上的黑色)的像素點的個數(shù),最多的就是所求的直線,從而提高擬合曲線的準確度。圖4為分別從第5列、第60列、第160列擬合的左邊界,其中圈出的部分是擬合到的毛細管的左邊界。通過計算,圖4(c)為所求直線。
圖4 從不同的列開始擬合的效果圖
2.3.2 擬合毛細管的右邊界
以上述擬合出的毛細管左邊界加10個像素點為出發(fā)點,以毛細管左邊界加100個像素點為終點,在這個范圍內(nèi)從右向左掃描,按照擬合左邊界方法的(1)和(2)得到毛細管右邊界的擬合直線。
2.3.3 擬合氣泡的左邊界
以擬合出的毛細管左邊界加10個像素點為出發(fā)點,以毛細管左邊界加20個像素點為終點,在這個范圍內(nèi)從左向右掃描,按照擬合左邊界方法的(1)和(2)得到毛細管右邊界的擬合直線。
2.3.4 擬合氣泡的右邊界
方法同擬合氣泡的左邊界。只是以擬合出的毛細管右邊界為基礎(chǔ)向左加10個像素點為出發(fā)點,以毛細管右邊界向左加20個像素點為終點,從右向左掃描,擬合出氣泡的右邊界。
根據(jù)已經(jīng)得到的毛細管和氣泡的左右邊界,對圖像進行校正,剔除毛細管左右的噪音,為后續(xù)一階導數(shù)法確定氣泡的上下邊界打下基礎(chǔ)。
(1)在圖3(b)中得到的四個邊界方程(包括毛細管的左右邊界,氣泡的左右邊界)選擇一個較準確的斜率。理論上,這四個方程的斜率應(yīng)該是一致的,但實際中,由于光線和拍攝角度的關(guān)系導致在擬合直線時會產(chǎn)生一些誤差,可以在四個斜率中選擇一個最接近的斜率。
方法是:分別用四個斜率作為毛細管左邊界的斜率,后統(tǒng)計在這個斜率周圍5個像素點范圍內(nèi)灰度值為零點像素點的個數(shù),以個數(shù)最多的斜率定為最接近的斜率。
(2)將擬合出的毛細管左右邊界內(nèi)的圖像保留,并校正為垂直線,其余部分置為255,即為白色,如圖5所示。
圖5 經(jīng)校正后的圖像
在用函數(shù)的方法解決理論和實際問題時,常要分析函數(shù)的增量Δy,在Δx→0的條件下,d y=y′d x是與之等價的量,在分析時可用以代替Δy,從而顯示了微分的作用。但當Δx是個有限的改變量(不是無窮小)時,一般d y與Δy不相等,而只是近似。這樣,在進行數(shù)學的分析時,由于沒有等量關(guān)系就很難發(fā)揮作用。為了解決這個問題,在函數(shù)y=f(x)滿足適當加強了的條件后,對自變量的有限增量Δx(為強調(diào)其有限而不是無窮小,有時就記Δx=b-a),對應(yīng)的函數(shù)增量成立等式為:
因這里ξ是介于a,b之間的某個中間值,故常稱這個結(jié)果為中值公式,也常稱為拉格朗日公式或有限增量公式。
(1)局部極值點[12]
若函數(shù) y=f(x)在點 x0處存在鄰域 N(x0),使 f(x)在每一點x處有定義,且對一切x∈?(x0)成立:
則稱 f(x)在 x0有一(局部)極小值(或極大值),稱 x0為f(x)的(局部)極小點(或極大點)。
(2)局部極值點的必要條件
根據(jù)費馬定理,若x0是 y=f(x)的(局部)極值點,則當f′(x0)存在時必有 f′(x0)=0,則局部極值點的必要條件是函數(shù) f(x)的極值點必定是它的駐點或不可微點。
(3)單調(diào)性
對于在一個區(qū)間上連續(xù)、可微的函數(shù) y=f(x),利用其導數(shù)可簡單地判明它在這個區(qū)間上的單調(diào)性。
設(shè)函數(shù) y=f(x)在閉區(qū)間[a,b]連續(xù),在開區(qū)間(a,b)可導,若
則 f(x)在[a,b]上嚴格單調(diào)上升(下降)。
(4)利用單調(diào)性判定法得出駐點為極值點的1階充分條件
設(shè) y=f(x)在 x0的某一鄰域內(nèi)可導,且 f′(x0)=0,又若 存 在 x0的 左 鄰 域 N-(x0,δ)(x0-δ,x0)及 右 鄰 域N+(x0,δ)(x0,x0+ δ),能使
①當x∈ N-(x0,δ)時 f′(x)< 0,而x∈ N+(x0,δ)時 f′(x)>0,則x0為 f(x)的局部極小點。
②當x∈ N-(x0,δ)時 f′(x)> 0,而x∈ N-(x0,δ)時 f′(x)<0,則x0為 f(x)的局部極大點。
③當 x∈N(x0,δ)時,f′(x)保持符號不變,則 x0不是極值點。
再次分析經(jīng)過校正的灰度圖像。由于在攝像時光源是從上斜向下照射的,所以從圖像上可以看出在氣泡的上端較亮,而水柱的末端較暗(如圖5所示)。根據(jù)這個特點,在有效的范圍內(nèi)分析每行的灰度平均值。圖6是以圖5的行為橫坐標,以圖5每一行的灰度平均值為縱坐標。從圖6可知,盡管每行的灰度平均值都不一樣(由于照明是自上而下的,所以使得整體圖像表現(xiàn)為上面亮下面暗),但通過考察它的一階導數(shù)(見圖7)可知,存在著一定的規(guī)律。即,迎光部分表現(xiàn)為灰度值單調(diào)上升后單調(diào)下降,而背光部分表現(xiàn)為單調(diào)下降后又單調(diào)上升,見圖7圈出的部分。這說明在這個范圍內(nèi)存在著極值點,根據(jù)費馬定理,這個極值點應(yīng)該是一階導數(shù)為零點。為此,考察這個灰階圖像的一階導數(shù)情況。
圖6 每行取灰度平均值的曲線圖
圖7 灰度平均值的一階導數(shù)圖
盡管照明具有不均勻性,但根據(jù)光照的連續(xù)性,考察一階導數(shù)的情況(由于為離散函數(shù),所以考察的是后一行灰度平均值與前一行灰度平均值的差值)。圖7即為圖6的一階導數(shù)圖。由圖7可知,大部分的差值是圍繞著零點的(這體現(xiàn)了光照的連續(xù)性),只是有些點部分是圍繞著零點震動(圖中圈出部分)。分析這些過零點部分,發(fā)現(xiàn)其一階導數(shù)先是大于零后小于零的部分對應(yīng)氣泡的亮的部分,反之為暗的部分。
確定氣泡上下邊界的流程圖如圖8所示。
圖8 確定氣泡上下邊界流程圖
經(jīng)過上述步驟,測得每個氣泡的上下邊界,見圖9。
在圖9中“亮”表示氣泡迎光部分的所在行號,“暗”表示氣泡背光部分的所在行號,未編號的橫線為修正的迎光部分或背光部分。其中圖9(a)背景為復印紙,光源為熒光燈光,圖9(b)背景為墻壁,光源為熒光燈光。通過比對圖9(a)和(b),雖然背景使用復印紙也可以清晰地測量出每個氣泡的上下邊界,但對燈光的角度有特殊的要求,不易掌握,所以實驗以反射均勻的墻壁作為背景。
圖9 氣泡上下邊界示意圖
根據(jù)4.1節(jié)的結(jié)果,再根據(jù)標定的毛細管的內(nèi)外徑與在圖像中測到的毛細管的內(nèi)外徑的比例關(guān)系,可以根據(jù):
其中r為氣泡的半徑,r1為毛細管的內(nèi)徑,l為氣泡的長度。計算出氣泡的直徑,進而得到氣液比、含氣率、氣泡平均直徑參數(shù)。圖10為連續(xù)1 000幅圖像氣泡直徑的概率密度分布曲線,其中橫坐標d為氣泡直徑,單位為毫米,縱坐標 f(d)為氣泡直徑的概率。從圖10看出,所測得的氣泡直徑小于5 mm,符合玻璃管內(nèi)徑為5 mm的限制,且氣泡大小分布基本呈現(xiàn)正態(tài)分布,也和氣泡隨機產(chǎn)生的這一特性相符,說明系統(tǒng)測量方法測得結(jié)果在可信范圍內(nèi)。
圖10 氣泡直徑的概率密度分布曲線
重復性是測試系統(tǒng)可靠性的重要指標,在相同的光照(高頻熒光燈)、相同的背景(墻壁)、相同的氣泡速率(1 m/s以上)條件下,表1給出了5次測量(每次200幅圖像)結(jié)果。其中氣泡的平均直徑在3.2~3.4 mm之間,氣泡平均直徑的隨機誤差為5.47%,含氣率在50%~54%之間,可見本系統(tǒng)具有良好的重復性及可靠性。
表1 5次測量結(jié)果比較
本文開發(fā)的基于機器視覺技術(shù)的氣液兩相流在線檢測系統(tǒng),實現(xiàn)了氣液兩相流在線檢測過程的自動化。該系統(tǒng)檢測結(jié)果準確、穩(wěn)定,具有較好的應(yīng)用和推廣價值。
在接下來的工作中,會研究在提高汽液兩相流的抽吸速度的前提下,如何拍攝和處理圖像,進一步符合工業(yè)生產(chǎn)要求。
[1]孫科霞,張鳴遠,陳學俊.水平管泡狀流局部統(tǒng)計特性的實驗研究[J].核科學與工程,1999,19(3):228-233.
[2]高正明,王英,施力田,等.應(yīng)用電導探針法測定氣泡參數(shù)[J].化學反應(yīng)工程與工藝,1992,8(1):105-110.
[3]高敦嶽,徐志祥,張建正.氣液攪拌混合裝置中氣泡大小分布的微機自動測量系統(tǒng)[J].華東化工學院學報,1986(12):59-63.
[4]張建正,徐寶康,高敦嶽.IBM PC微機在泡沫氣泡液滴自動測量中的應(yīng)用[J].微型電腦應(yīng)用,1993(4):2-6.
[5]葉茂,朱德書.汽輪機葉片沖蝕試驗中液滴尺寸分布的光散射測量[J].華東船舶工業(yè)學院學報,1998,12(6):18-23.
[6]施麗蓮,蔡晉輝,周澤魁.基于圖像處理的氣液兩相流流型識別[J].浙江大學學報:工學版,2005,39(8):1128-1131.
[7]萬甜,程文,劉曉輝.曝氣池中氣液兩相流粒子圖像測速技術(shù)[J].水利水電科技進展,2007,27(6):99-102.
[8]陸宗騏,孫靈.微型計算機圖像處理基礎(chǔ)[M].上海:華東理工大學出版社,1997.
[9]崔屹.數(shù)字圖像處理技術(shù)與應(yīng)用[M].北京:電子工業(yè)出版社,1997.
[10]章敏晉.圖像處理和分析(上冊)[M].北京:清華大學出版社,1999.
[11]于寅.高等工程數(shù)學[M].武漢:華中理工大學出版社,1995.
[12]謝國瑞,龔成通,馮家裕.高等數(shù)學[M].上海:華東化工學院出版社,1995.