CN104156920B - 一种用于离心泵叶轮流场图像处理的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种用于离心泵PIV流场图像处理的方法，主要用于处理离心泵PIV测试中拍摄的具有复杂旋转边界的叶轮图像，得到真实流场速度，涉及流体实验领域。本发明的方法包括以下步骤:利用PIV对流场进行测试，拍摄一组流场图像对；在PIV流场图像中划分流场中的边界，并利用流场边界生成掩模图像；对掩模图像与PIV流场图像进行掩模计算，得到掩模后图像；对掩模后图像进行互相关处理，计算得到流场速度。本发明方法简单、操作方便、易于实现且通用性较强，可以有效处理离心泵PIV中具有复杂旋转边界的叶轮流场。

Description

一种用于离心泵叶轮流场图像处理的方法
技术领域
本发明涉及流体力学实验领域，特指一种用于离心泵PIV流场图像处理的方法。
背景技术
PIV是粒子图像测速技术(Particle Image Velocimetry)的缩写。使用PIV技术可以间接测量液体或气体在空间内的流动情况。实施这种PIV方法，需要将示踪粒子播撒到流场中，用示踪粒子速度表示所在流场区域的速度，使用CCD相机拍摄两帧流场内粒子图像，然后将流场区域划分为同样大小的很多查问区，利用互相关计算两帧流场图像中对应的查问区中的粒子位移，再除以两帧图像拍摄的时间间隔就能得到对应的查问区的流场速度。通常CCD相机拍摄的流场粒子图像中有非流体部分，因此为了减少图像处理时间，处理流场图像之前利用流场边界将流场区域和非流场区域分割，只处理其中的流场区域。由于PIV处理的查问区都是规则的矩形，所以当查问区正好处在流场边界上，且边界不规则的时候，该查问区内图像不会被处理。因此PIV处理具有不规则边界的流场图像时，会出现边界附近流场速度“丢失”现象。
现有技术处理具有不规则边界流场图像，有两种方法。第一种方法是划分流场区域时，将流场边界附近的非流场区域，或者全部图像划分到流场区域进行处理，这样边界附近的流场不会出现流场速度“丢失”现象(例如：N.Pedersen et.al.,2003,Flow in aCentrifugalPump Impeller at Design and Off-Design Conditions—Part I:ParticleImage Velocimetry(PIV)andLaser Doppler Velocimetry(LDV)Measurements)。由于流场边界附近光学散射强度较强，非流场区域对图像处理干扰很强，实际上第一种方法得到的边界附近流场速度误差很大。第二种方法是划分流场时，使用流场边界划分流场区域，忽略边界附近“丢失”的流场速度(例如：P.Palafox et.al.,2012,PIV Maps of Tip Leakageand Secondary Flow Fields on a Low-SpeedTurbine Blade Cascade With Moving EndWall)。以上两种方法都不能较好地处理具有不规则边界的流场图像，现有技术无法获得流场边界附近流场真实速度。
本发明提供一种用于离心泵PIV流场图像处理的方法，该方法可以有效处理具有复杂几何边界的离心泵PIV流场图像，获得流场边界附近真实的流场速度。
发明内容
本发明的目的：解决PIV在流场边界附近互相关过程容易失败，无法测量得到可靠的流场速度的问题。
技术方案：本发明用相机拍摄流场图像，对图像中非流体部分进行掩模处理，经PIV软件处理后可以得到流场边界附近的真实速度。
PIV拍摄得到的流场图像分为流体部分和非流体部分。掩模处理是指将叶轮流场图像中的非流体部分灰度值人为置0，这样在PIV图像处理中这部分区域就不会对最后处理得到的速度场产生影响。
本发明的原理是：利用PIV拍摄流场图像，并对流场边界进行处理得到掩模图像；使用掩模图像对PIV流场图像中的非流体部分进行掩模处理，消除非流体部分的图像噪声；对经过掩模操作的PIV流场图像进行互相关处理，得到流场边界附近的速度。
流场图像处理的具体方法如下：
1.利用PIV对流场进行测试，拍摄一组流场图像对。每对流场图像都包含两帧图像A和B。
2.在PIV流场图像中划分流场边界，并利用划分的流场边界生成掩模图像MaskA和MaskB。掩模图像是指与PIV流场图像尺寸与维度相同的黑白图像，图像中的灰度值为0(黑)或1(白)。
3.利用掩模图像和PIV流场图像进行掩模计算，隐藏PIV流场图像中的非流体部分，从而使互相关过程中只有流体部分会被处理。对于PIV流场图像A和掩模图像MaskA，它们图像空间位置相同的任意一点灰度值为IA和IMaskA。掩模计算后对应点的灰度值IM的计算方法如下：
IM＝IA-IA*IMaskA
由于离心泵的叶轮是旋转的，叶轮流场边界不是固定的，所以需要对A帧和B帧图像分别进行掩模处理。
4.对掩模处理后的A帧和B帧图像进行互相关处理，得到流场边界附近速度。
5.导入掩模图像，读取图像灰度值(非流体区域灰度值为0(黑)，流体区域灰度值为1(白))。导入互相关计算结果，利用互相关计算结果确定查问区中心OI1和尺寸L。
6.利用图像灰度值来判定图像边界附近的查问区(判定条件：查问区中存在灰度值为0的区域)。计算查问区中流体区域的中心OI2，并将步骤5中所得到的OI1坐标替换为OI2坐标。
使用本方法具有以下优点：
1.对PIV流场图像中非流体部分进行掩模处理，可以完全消除非流体部分的图像噪声。
2.对经过掩模处理的图像进行互相关处理，可以得到较为可靠的流场边界附近的速度。
3.由于掩模处理是对每一幅图像中的非流体部分处理，所以该方法可以实现对不锁相连续拍摄的叶轮旋转图像进行处理，特别适用于高速拍摄的时间分辨PIV(TR-PIV)测试。
附图说明
图1本发明方法的原理示意图
图2常规流场边界处理方法示意图1
图3常规流场边界处理方法示意图2
图4本发明方法的流程示意图
图5使用PIV系统拍摄得到的图像
图6经过本发明方法得到的图像
图7图像掩模前后查问区变化示意图
图8未经过掩模处理的流场速度分布图
图9经过掩模处理的流场速度分布图
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不限于此。
离心泵PIV叶轮流场图像处理的具体方法如下，流场图像处理过程如图4所示，
1.利用PIV对流场进行测试，拍摄一组流场图像对。每对流场图像都包含两帧图像A和B。图5是PIV拍摄得到的A帧图像。
2.在PIV流场图像中划分流场边界，并利用划分的流场边界生成掩模图像MaskA和MaskB，生成的掩模图像MaskA如图1所示。
3.图4是图像掩模过程示意图。利用掩模图像与PIV流场图像进行掩模计算，隐藏PIV流场图像中的非流体部分，使互相关过程中只有流体部分会被处理。对于PIV流场图像A和掩模图像MaskA，它们图像空间位置相同的任意一点灰度值为IA和IMaskA。掩模计算后对应点的灰度值IM的计算方法如下：
IM＝IA-IA*IMaskA
由于离心泵的叶轮是旋转的，叶轮流场边界不是固定的，所以需要对A帧和B帧图像分别进行掩模处理。掩模处理后的图像如图6所示。
4.对掩模处理后的A帧和B帧图像进行互相关处理，得到流场边界附近速度。
5.导入掩模图像，读取图像灰度值(非流体区域灰度值为0，流体区域灰度值为1)。导入互相关计算结果，利用互相关计算结果确定查问区中心OI1和尺寸L。
6.利用图像灰度值来判定图像边界附近的查问区(判定条件：查问区中存在灰度值为0的区域)。计算查问区中流体区域的中心OI2，并将步骤5中所得到的OI1坐标替换为OI2坐标，如图7所示。图8是未经过掩模处理的流场速度分布图。图9是经过掩模处理的流场速度分布图。从图中可以看出，掩模处理可以有效提高PIV在流场边界附近的速度测量能力。
本发明虽然已经在此处描述了具体实施方式，但是本发明的覆盖范围不限于此，在相反，本发明涵盖所有在字面上或在等效形式的教导下实质上落在权利要求的范围内的所有技术方案，本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (3)

1.一种用于离心泵叶轮流场图像处理的方法，其特征在于，具体步骤为：
第一步，利用PIV对流场进行测试，拍摄一组流场图像对；每对流场图像都包含两帧图像A和B；
第二步，在PIV流场图像中划分流场边界，并利用划分的流场边界生成掩模图像MaskA和MaskB；
第三步，利用掩模图像和PIV流场图像进行掩模计算，隐藏PIV流场图像中的非流体部分，从而使互相关过程中只有流体部分会被处理，对于PIV流场图像A和掩模图像MaskA，它们图像空间位置相同的任意一点灰度值为IA和IMaskA，掩模计算后对应点的灰度值IM的计算方法如下：IM＝IA-IA*IMaskA，由于离心泵的叶轮是旋转的，叶轮流场边界不是固定的，所以需要对A帧和B帧图像分别进行掩模处理；
第四步，对掩模处理后的A帧和B帧图像进行互相关处理，得到流场边界附近速度；
第五步，导入掩模图像，读取图像灰度值；导入互相关计算结果，利用互相关计算结果确定查问区中心OI1和尺寸L；
第六步，利用图像灰度值来判定图像边界附近的查问区，计算查问区中流体区域的中心OI2，并将第五步中所得到的OI1坐标替换为OI2坐标。
2.根据权利要求1所述的一种用于离心泵叶轮流场图像处理的方法，其特征在于，所述的掩模图像是指与PIV流场图像尺寸与维度相同的黑白图像，图像中的流体区域灰度值为1，非流体区域灰度值为0。
3.根据权利要求1所述的一种用于离心泵叶轮流场图像处理的方法，其特征在于，图像边界查问区判定条件为：查问区中存在灰度值为0的区域。
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