CN102854100B - 一种基于图像灰度的细沙沉速检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像灰度的细沙沉速检测方法，其包括a、获取由沉降容器、光源、摄像机和计算机组成的检测装置；b、进行灰度-浓度标定；c、进行图像采集；d、进行浓度转换；e、沉速计算等步骤。本方法专门适用于细颗粒冲泻质类别的群体沉降的粉砂的沉速检测，能够对这种砂型河道的泥沙的瞬时沉速和平均沉速进行检测，同时具备操作简单，测试精度可靠的优点。

Description

一种基于图像灰度的细沙沉速检测方法

技术领域

本发明涉及一种泥沙沉速测量领域，尤其是一种基于图像灰度的细沙沉速检测方法。

背景技术

研究河沙沉速，进而掌握河沙沉降规律，对于河道以及水库疏理有着重要意义。传统的河沙沉速研究，一般均是针对颗粒较大，沉速基本为均匀下沉的河沙，比如CN101852813A曾公开的一种泥沙沉速的测量装置及其测量方法，CN101813601A曾公开的一种具有自动测量功能的泥沙沉速测量装置及其方法，均属于此类。对于在水中常常处于悬浮状的冲泻质类别的泥沙，由于会随着水流一起悬移运动而很难发生沉降，故较少被研究。

现代研究发现，在一些较大的水库及其上游河段中，其淤泥很大部分为这种冲泻质的粉砂，故开发针对这种冲泻质的粉砂的沉速的研究，对于这些水库及其上游河段的疏理有着重要意义。例如我国的三峡水库。

三峡工程自修建运行以来产生了巨大的防洪、发电以及航运效益，但随着坝前水位的抬高，库区航道的淤积问题也越发严重。以常年回水区（大坝至长寿）为例，按175m方案蓄水时全部属于深水Ⅰ级航道，但根据库区原型观测分析（杨胜发，2011），常年回水区内忠县黄华城河段2003～2010年局部最大淤积厚度达47m，年平均淤积厚度近7m，已经迫使航道易槽。整个库区的泥沙淤积也不是传统的连续带状三角洲淤积，而是超过99%的泥沙以“点”淤积为主的方式淤积在常年回水区内，重点淤积区主要是宽谷河段和弯道河段，各河段的淤积物中值粒径为，大坝-云阳：D50=0.004-0.006 mm，云阳-万州：D50=0.008-0.01mm，万州-忠县：D50=0.008-0.012mm，忠县-长寿：D50=0.01-0.02mm，根据国际制土壤质地分类（王兴奎等，2002），三峡库区的淤积物属于粉砂。传统的研究中把此类粉砂视为冲泻质，而库区实测的大量粉砂淤积说明粉砂的群体沉降特性与传统泥沙有较大不同，对非均匀粉砂沉降特性的研究很有必要也很迫切。

泥沙颗粒沉速的理论研究中，对较为粗大的单颗粒的沉降特性已基本明确，粗颗粒的沉降主要受惯性控制，绕流阻力系数为常数，雷诺数较高（Re>103），而细颗粒的沉降则主要受粘性控制，一般采用适用于低雷诺数（Re<=0.4）的Stokes公式（王兴奎等，2002）。最近对单颗粒沉速的研究多侧重于过渡区的表达（Cheng，2009；Gabitto，2008；Camenen，2007；Ferguson，2004；等）。群体沉降与单颗粒沉降有较大不同，需额外考虑颗粒间的相互作用以及颗粒浓度对水流特性的影响，故研究成果较少，对其规律的认识还有待进一步提高，尤其非均匀粉砂在沉降过程中受布朗运动、差速沉降及水流紊动的影响可能发生絮凝，使其沉降特性发生较大变化，很难基于理论分析直接求解其沉速，Stokes公式也不再适用。在试验研究中，对较细的粉砂也多采用塑料沙或者煤粉等，与粉砂的真实特性不符。

综上所述，怎样研发一种针对细颗粒冲泻质类别的群体沉降的粉砂的沉速试验方法，成为本领域有待解决的问题。

发明内容

针对上述问题和不足，本发明所要解决的技术问题是：怎样提供一种基于图像灰度的细沙沉速检测方法，使本方法专门适用于细颗粒冲泻质类别的群体沉降的粉砂的沉速检测，能够对这种砂型河道的河水泥沙沉速进行检测，同时使其具备操作简单，测试精度可靠的特点。

为了解决上述问题，本发明采用了以下的技术方案。

一种基于图像灰度的细沙沉速检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

a、获取如下结构的检测装置，所述检测装置包括沉降容器、光源、摄像机和计算机，所述沉降容器为透明材料制得且横向截面为矩形，所述光源位于沉降容器一侧且高度和沉降容器一致，所述摄像机位于沉降容器另一侧并用于采集沉降容器图像，所述计算机与摄像机相连；

b、进行灰度-浓度标定，标定时，采用上述检测装置，分别配置不同浓度的泥沙溶液置于沉降容器内，将其搅拌均匀后开启光源和摄像机采集图像，利用电脑处理图像得到与溶液含沙浓度对应的平均灰度值；其中，配置泥沙溶液时采用蒸馏水作为溶剂，采用待测试河道获取的原型粉砂晒干后作为溶质；采集图像从蒸馏水开始并作为浓度为0 kg/m³的泥沙溶液，然后依次往溶液加入溶质每次增加浓度0.1kg/m³后采集一次沉降容器的图像并靠计算机获取图像灰度，直到浓度为2.0kg/m³后停止；得到一系列不同含沙浓度对应的图像灰度；在计算机中采用曲线拟合的方式得到含沙浓度—灰度值的关系式，作为灰度向浓度转化的参考标准；

c、进行图像采集，将待检测河道获取的含有泥沙的河水搅拌均匀后置于沉降容器内，开启光源和摄像机采集图像，每间隔一定时间采集一次图像，直到河水中泥沙沉淀完毕；得到一系列带有灰度值的图片，采用计算机对图像进行读取，读取时，在单张图片中以每个像素层或相邻数个像素层为一个横断面，将图片在纵向上分为若干横断面，获得每个横断面的平均灰度值；将所有图片的每个横断面的灰度值组合形成灰度矩阵；

d、进行浓度转换，根据b步骤中获得的灰度向浓度转化的参考标准，将c步骤中获得的灰度矩阵转化为浓度矩阵，即可得到每个摄像的时间点上泥沙的浓度垂向分布；

e、沉速计算，以浓度矩阵和图像采集间隔的时间为参数，根据流体质量守恒-连续性方程，即可以在计算机中计算得到被检测河水中泥沙的瞬时沉速或平均沉速。

上述方案中，所述流体质量守恒-连续性方程为流体力学领域现有的计算模型，根据该方程和获得的浓度矩阵和图像采集间隔时间即可计算得到河水中泥沙的瞬时沉速和平均沉速。其具体计算方法如下。

（1）瞬时沉速计算方法

根据不同时刻泥沙浓度的垂线分布求解瞬时沉速，先推导质量守恒方程。取厚度为∆z、底面积为A的微元体。假定微元体初始浓度为C，则其中所含泥沙的质量为C∙A∙∆z，则在时间∆t内微元体中泥沙的质量变化为 。

设微元体上界面泥沙沉速为ω，则∆t时间内上下界面沉入微元体内的泥沙质量分别为C∙ ω ∙∆t∙A和

，由质量守恒可知微元体∆t时间内的泥沙质量变化等于上界面沉入泥沙质量与下界面沉入泥沙质量之和，由此可得

化简即为

离散可得

初始条件（n=0时）取泥沙颗粒沉速为0，边界条件（j=0）取水面处泥沙颗粒沉速为0，而且n时刻j节点处的浓度C _j ⁿ根据灰度值转换已知，则可求得n时刻j节点处的沉速ω _j ⁿ 。

（2）平均沉速计算方法

A和h分别为沉降容器横截面积与高度，根据某时段内沉至底部泥沙的质量求解该时间段内的平均沉速，若取相邻的两个时间点t_i和t_i+1，对应的浓度分别为S_i和S_i+1，则该时间段内沉降筒中泥沙质量的变化等于泥沙下沉的质量：

则从0时刻至沉降完毕的n时刻有：

，……，

将各式相加可得

式中，h为沉降筒高度，S(t)为平均浓度随时间变化的函数，由灰度值转换而得，

为曲线S(t)下方与时间轴t₀至t_n围成的面积，则平均沉速

可由下式计算得出：

。

本方法中，针对的检测对象为，所含河沙为细颗粒冲泻质类别的群体沉降的粉砂（或粘砂）的河段的河水。方法中的图像为黑白图像，其灰度是指图像像素点黑白颜色的深浅程度，灰度值大小一般从0到255，黑色为0，白色为255。不同浓度细颗粒泥沙浑水的透光性不同，用相机拍摄所得图像的灰度值则有差异。根据事先标定好的浓度-灰度关系，可由拍摄图片的灰度反算泥沙浓度，根据泥沙浓度的垂向分布以及随时间的变化过程，则可计算泥沙的沉速。

本方法采用独特的检测装置，保证灰度的取值精确，进而保证测试结果的精确。同时，采用蒸馏水作为溶剂，采用待测试河道获取的原型粉砂晒干后作为溶质进行灰度浓度的标定，可以最大程度避免误差对检测结果的干扰，使得检测结果准确。

综上所述，本方法专门适用于细颗粒冲泻质类别的群体沉降的粉砂的沉速试验检测，能够对这种砂型河道的河水泥沙的瞬时沉速和平均沉速进行检测，同时具备操作简单，测试精度可靠的优点。

附图说明

图1为具体试验事例中三峡忠县河采样的天然沙的沙样颗粒级配曲线图。

图2为具体试验事例中灰度-浓度标定时，不同浓度下灰度图片对比示意图。

图3为具体试验事例中灰度-浓度标定时，含沙浓度与灰度值标定曲线示意图。

图4为具体试验事例中测试时，泥沙浓度沿水深分布及随时间变化过程示意图。

图5为具体试验事例中测试时，泥沙沉速沿水深分布及随时间变化过程示意图。

图6为具体试验事例中测试时，不同水深处泥沙沉速随时间变化过程示意图。

图7为具体试验事例中测试时，泥沙平均浓度随时间变化过程示意图。

具体实施方式

具体实施时，一种基于图像灰度的细沙沉速检测方法，包括以下步骤：

a、获取如下结构的检测装置，所述检测装置包括沉降容器、光源、摄像机和计算机，所述沉降容器为透明材料制得且横向截面为矩形，所述光源位于沉降容器一侧且高度和沉降容器一致，所述摄像机位于沉降容器另一侧并用于采集沉降容器图像，所述计算机与摄像机相连；

b、进行灰度-浓度标定，标定时，采用上述检测装置，分别配置不同浓度的泥沙溶液置于沉降容器内，将其搅拌均匀后开启光源和摄像机采集图像，利用电脑处理图像得到与溶液含沙浓度对应的平均灰度值；其中，配置泥沙溶液时采用蒸馏水作为溶剂，采用待测试河道获取的原型粉砂晒干后作为溶质；采集图像从蒸馏水开始并作为浓度为0 kg/m³的泥沙溶液，然后依次往溶液加入溶质每次增加浓度0.1kg/m³后采集一次沉降容器的图像并靠计算机获取图像灰度，直到浓度为2.0kg/m³后停止；得到一系列不同含沙浓度对应的图像灰度；在计算机中采用曲线拟合的方式得到含沙浓度—灰度值的关系式，作为灰度向浓度转化的参考标准；

c、进行图像采集，将待检测河道获取的含有泥沙的河水搅拌均匀后置于沉降容器内，开启光源和摄像机采集图像，每间隔一定时间采集一次图像，直到河水中泥沙沉淀完毕；得到一系列带有灰度值的图片，采用计算机对图像进行读取，读取时，在单张图片中以每个像素层或相邻数个像素层为一个横断面，将图片在纵向上分为若干横断面，获得每个横断面的平均灰度值；将所有图片的每个横断面的灰度值组合形成灰度矩阵；

d、进行浓度转换，根据b步骤中获得的灰度向浓度转化的参考标准，将c步骤中获得的灰度矩阵转化为浓度矩阵，即可得到每个摄像的时间点上泥沙的浓度垂向分布；

e、沉速计算，以浓度矩阵和图像采集间隔的时间为参数，根据流体质量守恒-连续性方程，即可以在计算机中计算得到被检测河水中泥沙的瞬时沉速或平均沉速。

其中，所述流体质量守恒-连续性方程为流体力学领域现有的计算模型，根据该方程和获得的浓度矩阵和图像采集间隔时间即可计算得到河水中泥沙的瞬时沉速和平均沉速。其具体计算方法在发明内容部分已述，不再重复。

下面以根据本方法进行的具体试验事例，对本发明的可行性做进一步说明。

1、采样分析。在三峡常年回水区内淤积较为严重的忠县河段进行采样，以河床上淤积的天然沙作为本文的试验沙样（容重

=2.65吨/m³）。现场采集沙样较多，用室内激光粒度分析仪进行5次粒径分析并对结果进行平均，可得沙样颗粒级配曲线如图1所示。由粒径分析结果看出，沙样中值粒径约为0.015mm，D₂₅为0.004mm左右，D₇₅为0.04mm左右，最大粒径为0.15mm，最小粒径为0.0003mm，属于非均匀粉砂。

2、灰度~浓度关系标定。按照本方法步骤b进行灰度-浓度标定。标定步骤：在沉降筒内加一定量（水深20cm）的清水（认为含沙浓度为0kg/m³），将其尽可能搅拌均匀后采集图像，利用matlab处理图像得到该含沙浓度对应的平均灰度值；从含沙浓度0kg/m³开始加沙，每次增加浓度0.1kg/m³（根据加沙质量控制），直到浓度为2.0kg/m³为止，重复上述步骤，最终得到一系列不同含沙浓度对应的图像灰度；采用曲线拟合的方式得到含沙浓度—灰度值的关系式，作为灰度向浓度转化的参考标准。

在相同试验条件下，标定可进行多次以提高准确度，本试验中标定两次。

标定结果：通过图像采集系统采集得到一组像素大小为（高×宽）2000×500的bmp格式的图片，不同浓度对应的灰度图片见图2。采用matlab程序读取图片每个像素点的灰度值，取某一含沙浓度图片中所有像素点灰度的平均值代表该含沙浓度对应的灰度值，两次标定的含沙浓度与灰度的对应关系见图3。

通过多项式拟合可得浓度-灰度关系曲线，相关性系数达到0.98以上，表达式如下：

式中S为含沙浓度（kg/m³），V_g 为图片灰度值。当灰度值接近0时，含沙浓度为2.3kg/m³，灰度值小于0时无意义，即该标定公式基本不能外延，在本试验条件下，严格适用于含沙浓度小于2.3kg/m³的情况。此外，由于粉砂颗粒的粒径较小，本文假定：即使粉砂级配有所变化，但只要属于粉砂的范畴，则在浓度不变的情况下，其透光性不变。因此，本率定公式在整个沉降过程（颗粒分选过程）中都适用。

3、沉降试验结果

按照步骤c，在沉降筒内配置含沙浓度为0.5kg/m³的浑水，水深为20cm，将含沙水体尽量搅拌均匀后开始采集图像。第1小时内每间隔1分钟采集一次图像，1小时之后每隔30分钟采集一次图像，试验进行8小时，共采集75张图片。将采集到的图片通过前述方法处理后，得到每张图片灰度值的垂向分布，再根据标定关系计算出对应的含沙浓度，可计算某一时刻沉降筒内含沙浓度和沉速的垂向分布以及平均沉速的参考值。再分别配置浓度为1.0和1.5 kg/m³的浑水，重复上述试验步骤。

（1）浓度垂向分布及变化过程

不同时刻沉降筒内含沙浓度沿垂向分布如图4所示。可以看出，初始时刻的浓度分布呈上部小、下部大的趋势，随着泥沙颗粒的沉降，总体含沙浓度逐渐减小，最终趋于沿深度一致。不同的初始浓度条件下，浓度的减小主要都在0时刻至1小时之间，说明前1小时内的沉降速度较大，之后逐渐变小（1小时至8小时之间）。

（2）瞬时沉速垂向分布及变化过程

不同时刻沉降筒内的沉速垂向分布如图5所示。可以看出，沉速分布由上至下，从水面沉速为零逐渐增大，在沉降筒中下部达到最大，向底部又呈现变小的趋势。计算时认为水面不含泥沙，所以沉速为0。沉速呈上部小、中下部大的原因是，试验前搅拌的总是不会太均匀，较细颗粒易分布在上部而较粗颗粒则多分布于下部。底部呈现减小的趋势，其原因可能是浓度过大而造成颗粒间的相互阻碍。

根据4个时间点沉速的垂向分布，各断面的沉速均逐渐减小，开始减小的速度较快（0时刻至1小时之间），之后逐渐变小（1小时至8小时之间）。原因是开始时较粗颗粒的沉降速度较大，随着较粗颗粒不断下沉，剩余的细颗粒沉速较小。

从1分钟的沉速分布来看，初始浓度为0.5kg/m³时的沉速为0.2mm/s左右，初始浓度为1.0kg/m³时沉速略大，当初始浓度达到1.5 kg/m³时，沉速明显减小至0.15mm/s左右，1小时的沉速也符合此规律。说明浓度较低时（小于1.0 kg/m³）粗颗粒的沉降起主要作用，浓度较高约1.5 kg/m³时开始出现颗粒沉降的阻碍作用。

（3）平均沉速参考值确定

为判断沉降过程中是否产生了絮凝，以初始浓度1.5 kg/m³为例，不同深度处沉速随时间变化过程见图6。可以看出，不同深度处的沉速均呈现先增大后减小的趋势，反映了沉降过程中先随着絮凝作用不断加速，而后随着泥沙的落淤沉速逐渐递减，初步表明了该类非均匀粉砂沉降过程中存在絮凝。

对此类存在絮凝现象的非均匀粉砂，其沉速计算尚无较合适的方法，为提供其平均沉速的参考值，采用本文前述的平均沉速计算方法。不同初始浓度条件下，沉降筒内平均含沙浓度随时间的变化过程如图7所示。可见，试验开始前1小时，沉速较大，浓度迅速降低；随着泥沙不断沉积至沉降筒底部，约2小时后，含沙浓度降至某一值左右开始缓慢降低，基本保持不变。根据各初始浓度条件下的浓度变化过程，可假定浓度为0.5kg/m³时1小时沉降完毕，浓度为1.0kg/m³时2小时沉降完毕，浓度为1.5kg/m³时2.5小时沉降完毕。由前述平均沉速计算方法，三者的平均沉速分别为3.24E-05m/s、3.41E-05m/s、3.23E-05m/s，平均值约为0.033mm/s。

对于此类非均匀粉砂，其平均沉速是絮凝和颗粒间相互阻碍综合作用的结果，某一瞬时的沉速可能较大，但平均沉速较小，小于ω_d50。

总体来看，本试验方法的试验结果正确展示了沉降筒内含沙浓度和沉速的分布以及变化，说明本方法具有一定的精度，是可行的。值得注意的是：从浓度沿水深的变化可以看出，0时刻浓度呈上小下大的趋势，原因是试验初的搅拌不均匀所致，实际中也很难将上下搅拌的均匀一致；从整个浓度的变化过程中明显可以看出水面有些较小的波动，原因是空气和液面的交界处由于液面反光、不同介质物理特性不同等各种原因使其灰度发生变化，这也是本方法需要改进的方面。

结论：本申请针对非均匀粉砂的特点，提出了一种基于图像灰度的沉速试验方法，本方法连续采集沉降筒内的泥沙沉降过程图像，先标定图像灰度值和浓度的关系，然后根据图片灰度值得到沉降筒垂向泥沙浓度分布，最后通过质量守恒计算瞬时和平均沉速。利用本方法进行尝试性试验，在一定浓度条件下（小于2kg/m³），灰度值和浓度的相关关系较好，试验结果表明：本方法可以正确反映沉降筒内泥沙浓度和沉速的垂向分布及变化过程，所得沉速值也比较合理。此外利用本方法也得到了三峡库区非均匀粉砂的平均沉速参考值为0.033mm/s。

综上所述，本申请提供的基于图像灰度的沉速试验方法对于非均匀粉砂沉速的研究是可行的，对现有的试验方法是一个重要补充。此外，对于粉砂的絮凝，还不能直接从灰度图片上观察，在图像处理系统中增加对图像处理得到絮凝结构是本方法值得进一步研究的方向。

Claims (1)

1.一种基于图像灰度的细沙沉速检测方法，包括以下步骤：

a、获取如下结构的检测装置，所述检测装置包括沉降容器、光源、摄像机和计算机，所述沉降容器为透明材料制得且横向截面为矩形，所述光源位于沉降容器一侧且高度和沉降容器一致，所述摄像机位于沉降容器另一侧并用于采集沉降容器图像，所述计算机与摄像机相连；其特征在于，还包括以下步骤，

b、进行灰度-浓度标定，标定时，采用上述检测装置，分别配置不同浓度的泥沙溶液置于沉降容器内，将其搅拌均匀后开启光源和摄像机采集图像，利用电脑处理图像得到与溶液含沙浓度对应的平均灰度值；其中，配置泥沙溶液时采用蒸馏水作为溶剂，采用待测试河道获取的原型粉砂晒干后作为溶质；采集图像从蒸馏水开始并作为浓度为0 kg/m³的泥沙溶液，然后依次往溶液加入溶质每次增加浓度0.1kg/m³后采集一次沉降容器的图像并靠计算机获取图像灰度，直到浓度为2.0kg/m³后停止；得到一系列不同含沙浓度对应的图像灰度；在计算机中采用曲线拟合的方式得到含沙浓度—灰度值的关系式，作为灰度向浓度转化的参考标准；

c、进行图像采集，将待检测河道获取的含有泥沙的河水搅拌均匀后置于沉降容器内，开启光源和摄像机采集图像，每间隔一定时间采集一次图像，直到河水中泥沙沉淀完毕；得到一系列带有灰度值的图片，采用计算机对图像进行读取，读取时，在单张图片中以每个像素层或相邻数个像素层为一个横断面，将图片在纵向上分为若干横断面，获得每个横断面的平均灰度值；将所有图片的每个横断面的灰度值组合形成灰度矩阵；

d、进行浓度转换，根据b步骤中获得的灰度向浓度转化的参考标准，将c步骤中获得的灰度矩阵转化为浓度矩阵，即可得到每个摄像的时间点上泥沙的浓度垂向分布；

e、沉速计算，以浓度矩阵和图像采集间隔的时间为参数，根据流体质量守恒-连续性方程，即可以在计算机中计算得到被检测河水中泥沙的瞬时沉速或平均沉速。

Images