CN108256166A - 一种用于热图技术的数据处理方法 - Google Patents

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韩曙光
纪锋
文帅
朱万琳
陈星�
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Abstract

本发明涉及一种用于热图技术的数据处理方法，通过来流建立前多幅图像算术平均，降低初始图像噪声，通过给定函数形式的多参数最小二乘优化算法降低试验过程中噪声，最终在降低CMOS相机试验结果噪声的同时，保证试验数据精度和热流变化细节。本发明采用CMOS相机，相对于以往的单点式传感器，能够获得相机视场范围内的全流场热流数据，数据更详细，不仅能够获得能够获得热流的定量数据，而且能够获得热流的分布趋势。

Description

一种用于热图技术的数据处理方法
技术领域：
本发明涉及一种用于热图技术的数据处理方法，尤其指一种应用于脉冲风洞中模型表面热流密度大面积非接触测量的数据处理方法，属于图像处理技术领域。
背景技术：
针对高超声速飞行器的热环境预测，传统的试验测量手段采用点式或整体式热流传感器，这种方式只能获得离散点的热流分布情况，而且容易破坏模型表面结构，对流场产生干扰；热图技术采用非接触测量方式，可以在不干扰流场的前提下获得大面积的热流数据，成为了热流测量技术发展的重要方向。
用于热图技术的相机主要分为两大类，CCD相机和CMOS相机；其中CCD相机量子效率高，噪声少，得到了广泛的运用。但是由于结构的原因CCD相机的采集速度很难做到高速，而CMOS图像传感器电荷读出速度更快，使得高速相机绝大多数采用CMOS感光芯片。随着高超声速飞行器的快速发展，对试验结果的精细化程度要求越来越高，而对于热图技术常用的炮/激波风洞，风洞运行时间只有20ms左右。而现有的CCD相机最快的采集帧速只有200fps，在风洞有效时间内，只能获取1-2张有效数据，已经逐渐不能满足试验的需求。CMOS图像传感器的主要问题就是噪声超过CCD芯片，这使得采用CMOS相机进行热图试验时，试验结果中混杂有大量的噪声信号，不能得到有效的试验结果。
发明内容：
为了克服CMOS相机在热图试验中噪声大的不足，本发明提供了一种用于热图技术的数据后处理方法，在降低结果噪声的同时，保证试验数据精度。
本发明的技术方案如下：
提供一种用于热图技术的数据处理方法，包括如下步骤：
(1)试验模型的表面喷涂温敏涂层；通过CMOS相机连续获得试验模型的荧光图像；
(2)获取试验前多幅荧光图像的光强分布，通过算术平均获得来流前模型表面的初始平均光强分布；
(3)开始试验，获取试验中多幅荧光图像的光强分布；
(4)将每幅试验中荧光图像的光强分布与初始平均光强分布进行对比，获得模型表面光强分布变化率；
(5)将每幅模型表面光强分布变化率与标定曲线对比，获得试验过程中的模型表面温度；
(6)利用试验过程中的模型表面温度获取试验过程中模型表面热流。
优选的，步骤(3)中还包括对CMOS相机获取的荧光图像进行中值滤波，获取的强度分布为滤波后的荧光图像光强分布。
优选的，步骤(6)中获取试验过程中模型表面热流的具体方法为：
qw(i)＝A(B-θm(i))(i＝1、2……m)
假设从试验开始到试验结束依次采集m张图像，设为m个采样点，步骤(5)中获得的第i个采样点处的表面温度数据为θm(i)(i＝1、2……m)；A为对流换热系数，B为绝热壁温，qw(i)为模型表面热流。
优选的，A、B的获取方式如下：
构造优化函数J为：
采用最小二乘优化的算法求解使得J最小的A、B值；其中ρ为模型材料密度，c为模型比热、k为模型导热系数，t为时间。
本发明相对于现有技术的优点在于：
(1)本发明采用CMOS相机，相对于以往的单点式传感器，能够获得相机视场范围内的全流场热流数据，数据更详细，不仅能够获得能够获得热流的定量数据，而且能够获得热流的分布趋势。
(2)本发明通过多幅荧光强度算术平均获得来流前模型表面的初始平均光强分布，降低初始帧的噪声水平，试验过程中对每幅图像进行中值滤波，降低试验过程中图像的空间噪声，对各个图像在时间序列上进行多变量最小二乘优化，降低图像的时间噪声。通过以上三个流程的去噪，最终降低了热流分布云图噪声，提高了热流计算精度。
(3)本发明通过采用优化算法，在去除试验结果噪声的同时保证了热流数据变化的真实细节。
附图说明：
图1是本发明数据处理方法流程。
具体实施方式：
本发明用于热图技术的数据处理方法，包括如下步骤：
(1)试验模型的表面喷射温敏涂层，在紫外光源的激发下辐射荧光，通过高速CMOS相机连续获得试验模型的荧光图像；
(2)获取试验前多幅荧光图像的光强分布，通过算术平均获得来流前模型表面的初始平均光强分布，通过算术平均，降低了试验前图像的随机噪声，保证了初始帧的精度；
(3)开始试验，试验过程中试验模型的温度升高，表面荧光强度下降，对高速CMOS相机获取的荧光图像进行中值滤波，降低试验过程中图像的空间噪声；获取试验中多幅滤波后的荧光图像的光强分布；
(4)将每幅试验中荧光图像的光强分布与初始平均光强分布进行对比，获得模型表面光强分布变化率；
(5)将每幅模型表面光强分布变化率与标定曲线对比，获得模型表面温度；通过试验中多幅荧光图像的强度分布变化率，获取试验过程中模型表面温度随时间的变化数据；所述标定曲线为试验模型的表面喷涂温敏涂层的材料光强变化率随温度的曲线，在试验前通过对温敏涂层的材料进行标定获得；
(6)获取试验过程中模型表面热流值随时间的变化数据。
热图技术热流计算基于一维半无限大假设。由于在脉冲设备中试验时间在20ms左右，试验时间非常短，可以认为在整个试验内热流为一恒定值，控制方程为：
飞行器周围空气和飞行器壁面间进行对流换热，由牛顿冷却公式可得：
qw＝h(Taw-Tw) (2)
其中，qw模型表面热流，h为风洞来流和模型壁面间的对流换热系数，它与流体的物性，流动状态和模型表面情况等有关，T(x,t)为模型温度，x为该位置距离模型表面的距离，x＝0表明为模型表面，t为试验时间，Taw为模型表面的绝热壁温，Tw为模型壁面温度等于T(0,t)。忽略试验过程中模型材料密度ρ(t)、比热c(t)、导热系数k(t)的变化，认为为常数，表示为ρ、比热c、导热系数k。将式(2)和一维导热微分方程组联立，可求出该边界条件下导热微分方程的解析解：
其中erfc为误差函数，其变量为t为试验时间，T0为模型初始温度，即试验开始时的温度。设A＝h，B＝Taw-T0，θ(x,t)＝T(x,t)-T0，当x＝0时，θw＝θ(0,t)＝T(0,t)-T0。则(3)式可化为：
该式可以看作关于A、B的多变量优化问题。假设从试验开始到试验结束依次采集m张图像，设为m个采样点，步骤(5)中获得的每个采样点处的表面温度数据为θm(i)(i＝1、2……m)，i＝1为试验开始后采集的第一张图像，m为试验中采集的最后一张图像。计算时首先给A、B赋初值，A的初值为0至100之间的常数，B的初值为试验时流场的总温。
然后由式(4)可以计算出不同时刻的表面温度为θw(i)(i＝1、2……m)，此时构造优化函数J为：
这里采用最小二乘优化的算法，寻找最优的A、B值，使得目标函数J达到极小值，此时式(5)就是试验观测数据的最佳逼近函数。求出A、B以后由式(6)即可求出不同时刻该点的热流值为：
qw(i)＝A(B-θm(i))(i＝1、2……m) (6)
利用公式(6)获得模型表面的热流分布。
采用本发明的数据处理方法，热流分布噪声水平由12.5‰降低到4.3‰，大幅提高了测量精度。
以上所述，仅为本发明最佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员的公知技术。

Claims (4)

1.一种用于热图技术的数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)试验模型的表面喷涂温敏涂层；通过CMOS相机连续获得试验模型的荧光图像；
(2)获取试验前多幅荧光图像的光强分布，通过算术平均获得来流前模型表面的初始平均光强分布；
(3)开始试验，获取试验中多幅荧光图像的光强分布；
(4)将每幅试验中荧光图像的光强分布与初始平均光强分布进行对比，获得模型表面光强分布变化率；
(5)将每幅模型表面光强分布变化率与标定曲线对比，获得试验过程中的模型表面温度；
(6)利用试验过程中的模型表面温度获取试验过程中模型表面热流。
2.如权利要求1所述的用于热图技术的数据处理方法，其特征在于，步骤(3)中还包括对CMOS相机获取的荧光图像进行中值滤波，获取的强度分布为滤波后的荧光图像光强分布。
3.如权利要求1或2所述的用于热图技术的数据处理方法，其特征在于，步骤(6)中获取试验过程中模型表面热流的具体方法为：
qw(i)＝A(B-θm(i))(i＝1、2……m)
假设从试验开始到试验结束依次采集m张图像，设为m个采样点，步骤(5)中获得的第i个采样点处的表面温度数据为θm(i)(i＝1、2……m)；A为对流换热系数，B为绝热壁温，qw(i)为模型表面热流。
4.如权利要求3所述的用于热图技术的数据处理方法，其特征在于，A、B的获取方式如下：
构造优化函数J为：
采用最小二乘优化的算法求解使得J最小的A、B值；其中ρ为模型材料密度，c为模型比热、k为模型导热系数，t为试验时间。
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