CN103033560B

CN103033560B - 一种基于b超成像技术的低含沙量测量方法

Info

Publication number: CN103033560B
Application number: CN201210533609.6A
Authority: CN
Inventors: 马志敏; 邹先坚; 胡向阳; 许明
Original assignee: Wuhan University WHU
Current assignee: Wuhan University WHU
Priority date: 2012-12-11
Filing date: 2012-12-11
Publication date: 2014-09-03
Anticipated expiration: 2032-12-11
Also published as: CN103033560A

Abstract

本发明提供一种基于B超成像技术的低含沙量测量方法，首先利用B超仪对水中悬移沙粒直接进行成像，获取泥沙粒子在水中的图像信息，然后对图像背景噪声进行滤波，提取图像中沙粒亮斑所占的像面积或灰度面积，计算沙粒像面积浓度或沙粒灰度面积浓度，根据像面积浓度与实际含沙量的对应关系或灰度面积浓度与实际含沙量的对应关系查到对应的值即为待测的含沙量。本发明能够实时反映测量断面沙粒浓度的空间分布及其动态运动过程，为相关领域技术人员提供直观可视的沙粒运动图像及其浓度分布规律，具有适应性强、实时性好、功能全面和操作方便快捷的优点。

Description

一种基于B超成像技术的低含沙量测量方法

技术领域

本发明属于河港水工模型测量技术领域，特别涉及一种基于B超成像技术的低含沙量测量方法。

背景技术

在沙粒研究和河港水工模型试验中，模型断面含沙量及其沿垂线上的浓度分布特征对沙粒运动规律和河床演变规律的研究具有十分重要的意义；目前，低含沙量测量主要采用光学和声学方法，应用最为广泛的是光学浊度计，它是基于消光原理实现对悬浮粒子浓度或含沙量的测量，主要用于水厂等工业场合浊度的测量，由于光学测量的方法受到不同材质透光特性的差异和悬浮粒子粒度大小的影响，在河港水工模型试验中使用效果不好；此外，声学的方法在低含沙量测量方面技术还不成熟，没有形成相对较为成熟的测量仪器；且以上两种测量方法都属于点式测量，不能直接获得含沙量的垂向分布特性；粒子浓度的空间分布和动态运动过程对于泥沙运动规律的研究具有十分重要的意义，且如何实时全面地反映粒子浓度的空间分布和动态运动过程，也是一直以来困扰模型试验泥沙研究的难题。

发明内容

针对背景技术存在的问题，本发明提供一种基于B超成像技术的低含沙量测量方法。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

下面对本发明的具体步骤及原理作详细介绍：

一种基于B超成像技术的低含沙量测量方法，包括以下步骤，

步骤1、利用B超仪对水下测量区域进行扫描成像，得到水中沙粒的反射亮斑图像；

步骤2、对图像背景噪声进行滤波并划分区域，对沙粒亮斑图像进行阈值分割，提取沙粒在图像中形成亮斑的像面积S_沙或灰度面积S_灰和整个区域的总像面积S_总；其中，S_总＝N_总S₀；N_沙为沙粒亮斑所占像素点的总个数，S₀为单个像素点所占图像面积，P_i为图像中第i个像素点所对应的灰度值，N_总为整个分析区域所占像素点的总个数；

步骤3、计算像面积浓度C_像或灰度面积浓度C_灰；其中，

步骤4、根据像浓度与实际含沙量的对应关系或灰度浓度与实际含沙量的对

应关系，通过查找计算结果C_像或C_灰所对应的数值即可得到待测的含沙量。

所述对应关系是通过率定试验得到的，率定试验是在固定增益和频率的条件下，利用本方法中的步骤1至步骤3对多个已知的不同浓度的沙溶液进行测量，分别计算得出多组像面积浓度和灰度面积浓度数据，通过多组数据组成数据表格，或者通过拟合分别得出像面积浓度和灰度面积浓度与实际含沙量之间的关系曲线，即像面积浓度的率定关系曲线和灰度面积浓度率定关系曲线；实际测量时，根据C_像或C_灰进行查找数据表格或者率定关系曲线得到待测水体的含沙量。

对图像从上到下进行分层测量，分别计算每层的含沙量，反映含沙量沿垂线方向的分布情况。

对于塑料沙，像面积浓度的率定关系曲线F_像(C_像)为：

F_像(C_像)＝(5.68C_像 ⁵-1745.5C_像 ⁴+1305.6C_像 ³-439.49C_像 ²+83.733C_像+0.9751)×10^-4；

灰度面积浓度的率定关系曲线F_灰(C_灰)为：

F_灰(C_灰)＝(1437.8C_灰 ³-642.65C_灰 ²+139.15C_灰+0.8813)×10^-4。

（1）本发明的原理

试验证明，高频超声波信号对水中微小沙粒非常敏感，当超声波的波长和强度合适时，水中传播的超声波遇到微小沙粒时会产生较强的反射波，利用B型超声波的精细声束在水中对沙粒的反射波，就能得到沙粒B超成像的亮斑图，如图1(b)所示，图中的亮斑为沙粒的B超成像图。图1(a)是利用B超仪对水中沙粒进行扫描成像的结果，超声波的频率为5MHz，沙粒平均粒径为0.1mm，从图中可以清晰看出沙粒形成的亮斑信号，并随着沙粒粒度的增加，亮斑图像的强度和亮斑的面积都会随之增加，如图1(b)所示，沙粒平均粒径为0.25mm。随着沙粒数量的增加或减少，沙粒亮斑的数量也会相应增加或减少，如图1(c)所示，沙粒平均粒径为0.5mm。

图2是在10L体积下的水桶中，不同含沙量的沙水混合物在搅拌器均匀搅拌下的实验结果。图2(a)是在清水中试验的结果，B超图像中只有极少数的亮斑，这是由水中少量的杂质和气泡产生的；图2(b)是加入1ml的沙粒之后的结果，可以明显的看到水中悬浮沙粒所形成的亮斑随着搅拌器搅动方向运动，亮斑的明暗和大小与水中沙粒的瞬时位置和粒径大小相对应；图2(c)是增加到10ml含沙量后的结果，此时粒子亮斑数量和面积已显著增加；图2(d)是加入50ml的沙粒相当于含沙量5ml/L时的结果，可见亮斑已基本充满整幅图像，图像已趋于饱和，再增加含沙量，亮斑面积不会再明显增加。

当含沙量较低时，单位体积内沙粒的数量比较少，粒子之间距离较大，相应粒子亮斑数量比较少，亮斑之间的间距也比较大，此时沙粒的超声亮斑信号具有可辨性。随着含沙量的逐渐增加，每帧图像中粒子亮斑数量和亮斑面积也会相应增加。在一定的浓度范围内，粒子亮斑图像的面积与水体的含沙量呈对应增长的关系。随着含沙量浓度的进一步增大，亮斑的间距会逐渐减小，更多的粒子亮斑相互重叠，使得每帧图像中粒子亮斑的总面积增加趋缓，直至整幅图像被亮斑所充斥，图像饱和，总亮斑面积不再随含沙量的增加而增加。从实验的结果和上面的分析不难看出，该方法对低含沙量特别敏感，为保证测量结果的准确性，本发明针对塑料沙而言只适合于5ml/L以下的低含沙量的测量。

本方法中的率定函数和率定关系曲线是通过率定试验得到的，即在固定增益和频率的条件下，利用本方法对多个已知的不同浓度的沙溶液进行测量，分别计算得出多组像面积浓度和灰度面积浓度数据，通过多组数据并利用excel分别拟合得出像面积浓度和灰度面积浓度与实际浓度之间的对应关系，分别用像面积浓度率定函数、率定关系曲线和灰度面积浓度率定函数、率定关系曲线表示，在以后的实际测量中就可以直接根据像面积浓度或灰度面积浓度以及率定函数、率定关系曲线得到水中的含沙量。

（2）沙粒浓度信息的提取

由于B超成像的整个沙粒亮斑的亮度和面积综合反应了沙粒的数量和运动情况，所以，本发明中采用像面积或灰度面积的方法来统计分析沙粒亮斑的有效面积及其比值，即像面积浓度或灰度面积浓度，从而计算水体中的沙粒浓度。

1)像面积浓度

像面积S定义为：B超图像经过背景噪声滤波沙粒亮斑锐化处理后，经过阈值分割和二值化，水或沙粒亮斑在图像中所占的每个像素点的面积之和，计算方法为所占像素点的个数N与单个像素点所占图像面积S₀的乘积，即S＝NS₀；沙粒在图像中形成亮斑的像面积用S_沙表示，S_沙＝N_沙S₀；沙水混合物在图像中像面积的总和用S_总表示，S_总＝N_总S₀，在同一个测量条件下S_总和S₀一般为固定值；其中，N_沙为沙粒亮斑所占像素点的总个数，N_总为沙水混合物所占像素点的总个数。由此可以得到像面积浓度为：

2)灰度面积浓度

灰度面积S_灰定义为：B超图像经过背景噪声滤波沙粒亮斑锐化处理后，经过阈值分割，沙粒亮斑在256灰度级图像中每个像素点的灰度值所占的权值之和，表现为亮斑所占的每个像素点的灰度值除以255的和与单个像素点所占图像面积S₀的乘积，即其中P_i为图像中第i个像素点所对应的灰度值；由此可以得到灰度面积浓度的方法为：

(3)沙粒浓度的垂线分布

为了统计含沙量的垂线浓度分布情况，运用本方法进行测量时，将成像区域按从上到下分成多层，分别计算出每层亮斑的灰度面积，计算出对应的灰度面积浓度，根据率定函数或率定关系曲线，得出对应的实际含沙量。

如成像统计区域内第k层的沙粒亮斑的灰度面积为S_k灰，第k层的总像面积为S_k总，则第k层的灰度面积浓度为

图4为本试验条件在其中一次实测环境下，计算出来的灰度面积浓度经过对应关系率定之后得到的实际测量浓度沿垂线方向的分布情况，即浓度随着水深的变化情况。

（4）沙粒像面积浓度和灰度面积浓度与实际含沙量的关系的率定

由于具体测量环境复杂性，沙质粒度等对测量结果会造成一定的影响，故需要针对专门的试验环境进行专门的率定，需要进行率定实验，率定沙粒的像面积浓度与实际含沙量的对应关系或沙粒的灰度面积浓度与实际含沙量的对应关系。然后根据这对应关系查找或计算对应的待测含沙量。

这种对应关系可以是数据表格也可以进行适当拟合得到关系曲线。实际测量时，根据C_像或C_灰进行查找数据表格或者率定关系曲线得到待测水体的含沙量；当这种对应关系能够建立具体对应的率定函数时，就运用率定函数进行计算出最后的含沙量。

表1为根据率定试验得到的像面积浓度和灰度面积浓度与实际含沙量的部分对应关系数据。

表1对应关系表

与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：

1、本发明采用B型超声波成像、通过图像信号提取技术，实现低含沙量时水下沙粒分布和沙粒运动的直接成像，并可以对测量断面即垂线方向进行采样分析和浓度的计算，统计分析沿垂线方向即水深方向的浓度分布规律，能够实时反映测量断面沙粒浓度的空间分布及其动态运动过程，为相关领域技术人员提供直观可视的沙粒运动图像及其浓度分布规律。

2、本发明适应性较强；超声波在水下具有良好的穿透性，无论是浑水还是清水都能得到比较理想的清晰的图像，都能够进行含沙量的测量计算。

3、本发明实时性好；从B超仪的采集图像到计算出含沙量浓度的整个过程一般不会超过3分钟，时间较短，测量数据能做到随到随取。

4、本发明功能全面；能对测量区域进行局部与整体的分析，并形象的反映了含沙量浓度沿垂线方向的分布情况。

5、本发明操作方便快捷；系统有关参数标定和率定关系确定后，从采集粒子图像到处理计算出结果，基本上不需要人为干预，全自动完成。

附图说明

图1(a)为在10L体积的水槽中，静态水(无搅拌器)，平均粒径0.1mm的塑料沙。

图1(b)为在10L体积的水槽中，静态水(无搅拌器)，平均粒径0.25mm的塑料沙。

图1(c)为在10L体积的水槽中，静态水(无搅拌器)，平均粒径0.5mm的塑料沙。

图2(a)为在10L体积的水槽中，动态(无搅拌器)，清水(自来水)。

图2(b)为在10L体积的水槽中，动态(无搅拌器)，平均粒径0.3mm的塑料沙1ml。

图2(c)为在10L体积的水槽中，动态(无搅拌器)，平均粒径0.3mm的塑料沙10ml。

图2(d)为在10L体积的水槽中，动态(无搅拌器)，平均粒径0.3mm的塑料沙50ml。

图3为本发明的流程图。

图4为平均粒径0.3mm的塑料沙，含沙量沿垂线方向(水深)的分布情况。

图5为平均粒径0.3mm的塑料沙，像面积浓度的率定关系曲线。

图6为平均粒径0.3mm的塑料沙，灰度面积浓度的率定关系曲线。

图7为根据本方法编写的含沙量分析软件进行含沙量测量的截图。

具体实施方式

下面以本试验环境条件下(平均粒径0.3mm、B超的频率5MHz、搅拌器均匀搅动)对塑料沙进行含量测量为例，对本发明作进一步说明。

一种基于B超成像技术的低含沙量测量方法，包括以下步骤，

步骤2、对图像背景噪声进行滤波并划分区域，对沙粒亮斑图像进行阈值分割，提取沙粒在图像中形成亮斑的像面积S_沙或灰度面积S_灰和整个区域的总像面积S_总；其中，S_沙＝N_沙S₀，S_总＝N_总S₀；N_沙为沙粒亮斑所占像素点的总个数，S₀为单个像素点所占图像面积，P_i为图像中第i个像素点所对应的灰度值，N_总为整个分析区域所占像素点的总个数；

步骤3、计算像面积浓度C_像或灰度面积浓度C_灰；其中，

步骤4、根据像浓度与实际含沙量的对应关系或灰度浓度与实际含沙量的对应关系，通过查找计算结果C_像或C_灰所对应的数值即可得到待测的含沙量。

针对该试验条件而言，像面积浓度与实际含沙量的对应关系可以用数据表格来表示，其中部分数据如表1所示；也可以用拟合曲线来表示，如图5和图6所示。

附图5中，像面积浓度与实际浓度的对应关系可以利用通过excel拟合得出的率定函数F_像(C_像)表示，参考表达式为：

F_像(C_像)＝(5.68C_像 ⁵-1745.5C_像 ⁴+1305.6C_像 ³-439.49C_像 ²+83.733C_像+0.9751)×10^-4

附图6中，灰度面积浓度与实际浓度的对应关系可以利用通过excel拟合得出的率定函数F_灰(C_灰)表示，参考表达式为：

F_灰(C_灰)＝(1437.8C_灰 ³-642.65C_灰1²+139.15C_灰+0.8813)×10^-4

由于B超在采集时可以同时得到多个断面多个时段的图像，故可以重复步骤2至4，对B超仪扫描得到的多帧图像分别进行测量并滤除明显不在范围内的沙含量测量值，取多个测量值的平均值，即为最终含沙量浓度；图7为对20帧图像的测量结果。

Claims

1.一种基于B超成像技术的低含沙量测量方法，其特征在于：包括以下步骤，

步骤2、对图像背景噪声进行滤波并划分区域，对沙粒亮斑图像进行阈值分割，提取沙粒在图像中形成亮斑的像面积S_沙或灰度面积S_灰和整个区域的总像面积S_总；其中，S_沙＝N_沙S₀，N_沙为沙粒亮斑所占像素点的总个数，S₀为单个像素点所占图像面积，P_i为图像中第i个像素点所对应的灰度值，N_总为整个分析区域所占像素点的总个数；

步骤3、计算像面积浓度C_像或灰度面积浓度C_灰；其中，

应关系，通过查找计算结果C_像或C_灰所对应的数值即可得到待测的含沙量；

2.根据权利要求1所述的一种基于B超成像技术的低含沙量测量方法，其特征在于：对图像从上到下进行分层测量，分别计算每层的含沙量，反映含沙量沿垂线方向的分布情况。