CN104020086B - 一种基于数字图像处理技术的液雾特性快速测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于数字图像处理技术的液雾特性快速测量方法，通过CCD相机对油雾场进行图像采集，进行灰度处理后采用Roberts边缘检测算法提取图像中液滴信息，计算油雾场不同区域索太尔平均直径SMD，统计不同区域内液滴的数目、不同直径的液滴数目，获得不同区域液滴数目分布、不同直径的液滴分布、液滴数密度分布、液滴容积分布、液滴累积容积分布、平均直径MMD、液雾均匀性指数；将上述数据输入Tecplot软件，输出液雾特性参数的变化曲线和云图分布。本发明测量精度高、速度快、效率高，并可对多张液雾图像批量处理，可通过增加采样次数，进一步提高测量精度；液雾特性参数详细，稳定可靠，有效的降低了测量成本。
Description
技术领域
本发明涉及非接触液雾特性测量领域，具体是一种基于数字图像处理技术的液雾特性快速测量方法。
背景技术
在喷雾系统与其他工业生产过程中，液体射流的雾化在增加气液间有效接触面积与强化气液间的传热、传质方面起着及其重要的作用。评价雾化质量的参数主要为液滴的尺寸分布与空间分布，迄今为止公布的文献资料(论文、报告和专利)中，可利用现代光学方法发展的LDV、PDPA、PDA和马尔文粒度仪等测试技术对油雾场进行测量，但其测量成本较高、不易操作、测量范围较窄不能对全场进行测量，且不同的测量技术对液体雾化场特性参数测量不同，单种测量技术测量参数不够全面。
发明内容
本发明是为了提高液雾特性测量效率，降低测量成本，从而提供的一种基于数字图像处理技术的液雾特性分布的测量方法。
本发明包括以下步骤：
1)通过CCD相机对油雾场进行图像采集，获得液雾图像；
2)采用分段线性灰度变换处理技术对步骤1)中获得的图片进行灰度处理，该技术的优点是可以根据需要，通过变换，拉伸油粒的灰度，避免试验中光强度的差异造成的图像处理误差，改善图像质量；
3)对步骤2)灰度化图像进行像素比例标定，像素比例即图像中物体的像素值对应的真实长度值；
4)采用Roberts边缘检测算法提取经步骤3)标定图像中液滴信息，该法是一种利用局部差分算子寻找油粒边缘算子，其油粒边缘像素可表示为：
g(x,y)＝{[f(x,y)-f(x+1,y+1)]2+[f(x+1,y)-f(x,y+1)]2}1/2式中f(x,y)为输入图像的像素值，g(x,y)为输出图像的像素值，利用上式在对图像中每一像素进行处理后，再进行阈值化处理和数量统计，就可完成对目标的边缘提取，得到液滴直径Di和直径为Di所对应的液滴数目Ni；
5)对步骤4)中边缘化处理所得数据进行处理，利用公式SMD＝∑niDi 3/∑niDi 2获得油雾场不同区域索太尔平均直径SMD；
6)统计不同区域内液滴的数目、不同直径的液滴数目，获得不同区域液滴数目分布、不同直径的液滴分布；运用不同区域内液滴数目与总体液滴数目的比值获得油雾场中液滴数密度分布；运用不同区域内液滴容积与总体液滴容积的比值获得油雾场中液滴容积分布；将油雾场中液滴的直径范围内的任一直径标记为给定尺寸D，以油雾场中液滴直径为横坐标，以小于给定尺寸D的液滴累积容积与全部液滴容积的比值为纵坐标，获得油雾场液滴累积容积分布；运用双参数Rosin-Rammler分布公式Q＝1-exp[-(d/x)n]对液滴累积容积分布进行拟合计算，从而得到液雾均匀性指数n；再令Q＝0.5，获得质量平均直径MMD；式中Q为直径小于D的液滴占液滴总体积的体积百分数，x为液滴特征直径，即Q＝0.623时所对应的液滴尺寸，d为质量平均直径MMD，n为液雾均匀性指数，液雾均匀性指数表示液滴的尺寸分布指数即液滴尺寸分布均匀性；
7)利用Tecplot软件，输入步骤5)和6)中获得的结果，输出液雾特性参数的变化曲线和云图分布。
本发明有益效果在于：
1、本发明通过对CCD相机获得的液雾图像直接处理，并将获得的结果自动转化为专业图像处理软件Tecplot格式文件，直接输出液雾特性参数的变化曲线、云图分布，测量精度高、速度快、效率高；
2、本发明可对多张液雾图像批量处理，可通过增加采样次数，进一步提高测量精度；实现简单，液雾特性参数详细，稳定可靠，有效的降低了液雾的测量成本。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
图2为CCD相机采集的液滴分布原始图像。
图3为分段线性灰度变换(GST)处理技术图像。
图4为矩形选择区域的灰度线性变换图像。
图5为矩形选择区域灰度处理后像素比例标定图像。
图6为矩形选择区域内液滴边缘提取图像。
图7为整个区域内液滴边缘提取图像。
图8为不同位置液滴数量曲线分布图。
图9为不同直径液滴数量曲线分布图。
图10为不同区域液滴索太尔平均直径曲线变化图。
图11为液滴体积分数曲线变化图。
图12为液滴体积累积分布曲线变化图。
图13为液滴体积分数分布云图。
图14为液滴数密度分布云图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
本发明的一种基于数字图像处理技术的液雾特性快速测量方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤一，通过CCD相机对液雾进行图像采集，获得液雾图像如图2所示。
步骤二，采用分段线性灰度变换(GST)处理技术，对步骤一中获得的图片进行灰度处理，如图3所示，把图像灰度分成3段，对每段分别做灰度线性变换，将灰度值为0到x1之间的像素点的压缩成灰度值为0到y1，而将灰度值为x2到255之间的像素点的压缩成灰度值为y2到255。而将灰度值在x1到x2之间的像素点的灰度值拉伸到y1至y2之间。如图4所示，图2被方框选择的区域内通过灰度线性变换，可将灰度较暗区域通过拉伸变换，加大灰度范围，使其变得明亮，而将灰度较亮区域通过拉伸变换，降低其亮度，从而提高图像信息区域分辨率。
步骤三，对步骤二灰度化图像进行如图5所示的像素比例标定。
步骤四，如图6、图7所示，采用Roberts边缘检测算法提取经步骤三标定图像中液滴信息，该法是一种利用局部差分算子寻找油粒边缘算子，其油粒边缘像素可表示为；g(x,y)＝{[f(x,y)-f(x+1,y+1)]2+[f(x+1,y)-f(x,y+1)]2}1/2式中f(x,y)为输入图像的像素值，g(x,y)为输出图像的像素值，利用上式在对图像中每一像素进行处理后，再进行阈值化处理和数量统计，就可完成对目标的边缘提取，得到液滴直径Di和直径为Di所对应的液滴数目Ni。
步骤五，对步骤四中边缘化处理所得数据经过程序自动处理，运用公式SMD＝∑niDi 3/∑niDi 2获得油雾场不同区域索太尔平均直径(SMD)；
步骤六、统计不同区域内液滴的数目、不同直径的液滴数目，获得不同区域液滴数目分布、不同直径的液滴分布，运用不同区域内液滴数目与总体液滴数目的比值获得油雾场中液滴数密度分布，运用不同区域内液滴容积与总体液滴容积的比值获得油雾场中液滴容积分布；以油雾场中液滴直径为横坐标，以小于给定尺寸D的液滴累积容积V与全部液滴容积V0的比值为纵坐标，获得油雾场中液滴累积容积分布曲线，如图12所示；从图12中获得Q＝0.623所对应的液滴直径D＝80um，则x＝80，运用双参数Rosin-Rammler分布公式Q＝1-exp[-(d/x)n]对液滴累积容积分布进行拟合计算，获得液雾均匀性指数n＝0.63，在此基础上令Q＝0.5，获得质量平均直径MMD＝44.7um。
步骤七、将步骤五和步骤六中获得的结果自动转化为专业图像处理软件Tecplot格式文件，从而直接输出，如图8所示的不同位置液滴数量曲线分布图；如图9所示的不同直径液滴数量曲线分布图；如图10所示的不同区域液滴索太尔平均直径曲线变化图；如图11所示的液滴体积分数曲线变化图；如图12所示的液滴体积累积分布曲线图；如图13所示的液滴体积分数分布云图；如图14所示的液滴数密度分布云图。
本发明具体应用途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种基于数字图像处理技术的液雾特性快速测量方法，其特征在于包括以下步骤：
1)通过CCD相机对油雾场进行图像采集，获得液雾图像；
2)采用分段线性灰度变换处理技术对步骤1)中获得的图片进行灰度处理；
3)对步骤2)灰度化图像进行像素比例标定，像素比例即图像中物体的像素值对应的真实长度值；
4)采用Roberts边缘检测算法提取经步骤3)标定图像中液滴信息，得到液滴直径Di和直径为Di所对应的液滴数目Ni；
5)对步骤4)中边缘化处理所得数据进行处理，利用公式SMD＝∑niDi 3/∑niDi 2获得油雾场不同区域索太尔平均直径SMD；
6)统计不同区域内液滴的数目、不同直径的液滴数目，获得不同区域液滴数目分布、不同直径的液滴分布；运用不同区域内液滴数目与总体液滴数目的比值获得油雾场中液滴数密度分布；运用不同区域内液滴容积与总体液滴容积的比值获得油雾场中液滴容积分布；将油雾场中液滴的直径范围内的任一直径标记为给定尺寸D，以油雾场中液滴直径为横坐标，以小于给定尺寸D的液滴累积容积与全部液滴容积的比值为纵坐标，获得油雾场液滴累积容积分布；运用双参数Rosin-Rammler分布公式Q＝1-exp[-(d/x)n]对液滴累积容积分布进行拟合计算，从而得到液雾均匀性指数n；再令Q＝0.5，获得质量平均直径MMD；式中Q为直径小于D的液滴占液滴总体积的体积百分数，x为液滴特征直径，即Q＝0.623时所对应的液滴尺寸，d为质量平均直径MMD，n为液雾均匀性指数，液雾均匀性指数表示液滴的尺寸分布指数即液滴尺寸分布均匀性；
7)利用Tecplot软件，输入步骤5)和6)中获得的结果，输出液雾特性参数的变化曲线和云图分布。
2.根据权利要求1所述的基于数字图像处理技术的液雾特性快速测量方法，其特征在于：步骤4)中所述的Roberts边缘检测算法利用局部差分算子寻找油粒边缘算子，其油粒边缘像素可表示为：
g(x,y)＝{[f(x,y)-f(x+1,y+1)]2+[f(x+1,y)-f(x,y+1)]2}1/2式中f(x,y)为输入图像的像素值，g(x,y)为输出图像的像素值，利用上式在对图像中每一像素进行处理后，再进行阈值化处理和数量统计，完成对目标的边缘提取。
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