CN109084953A - 水槽中波浪特征参数获取装置及其获取方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种水槽中波浪特征参数获取装置及其获取方法，包括实验水槽、片激光发射器、摄像机和计算机；实验水槽的侧壁及底壁均采用透明材质；片激光发射器位于实验水槽的底壁下方，采用垂直仰拍的方式向实验水槽内的水体发射片激光；摄像机位于实验水槽的侧壁外侧且采用侧视拍摄的方式定点拍摄片激光照射截面的波浪运动过程；计算机与摄像机连接，计算机采用图像识别算法对摄像机拍摄的视频的每帧图片中波浪的轮廓进行识别，并计算波浪特征参数；本发明可获取波浪形态的时、空连续变化过程及分布；可获取波浪的波高、波长、波速和波周期；整个过程对水体及波浪的运动无干扰，自动化程度高，波浪特征参数的获取均没有经过估算，数据准确度高。

Description

水槽中波浪特征参数获取装置及其获取方法

技术领域

本发明属于水动力实验技术领域，具体涉及一种水槽中波浪特征参数获取装置及其获取方法。

背景技术

自然界的海洋、湖泊等水体表面通常是不平静的，而是存在起起伏伏的波浪，在开发利用海洋、湖泊等过程中，必须要对波浪的特征参数(波高、波周期、波长、波速)进行专门的研究，如在设计码头、水上平台、波浪发电装置等时，均要考虑波浪对它们的影响，可以说，波浪特征参数是波浪动力学研究中的一项重要内容。

波浪特征非常复杂，对其模拟和研究也十分困难，目前，室内水槽模拟实验是一种模拟研究波浪特征的有效方法。在实验研究中，如何准确、全面地获取波浪特征的瞬态变化过程和空间分布特征一直备受关注。目前，波浪特征参数获取方法有机械探针测量法、电阻式测量法、超声波测量法、雷达测量法等。这些方法均为单点测量方法，其中，探针式测量法不够灵活，测量频率低；电阻式测量法的仪器一般需要接触水面，对水体有扰动；后两种测量方法采用声波和雷达的原理，根据反射水面形态的不同，精度差异很大，往往得不到水面的空间分布形态。这些方法获取波浪特征参数的一般流程为：①安装仪器；②记录单点水面时序变化过程；③基于时序变化过程，计算波浪的波高及波周期等特征参数；④基于波高及波周期，通过理论算式估算波浪的波长及波速。

上述获取波浪特征参数的方法存在以下弊端：(1)上述方法均为点测量方法，尽管可以沿程布置多台测量装置，但是由于装置自身大小限制，两侧点间总会存在一定距离，不能在空间上对波浪形态进行连续测量；(2)波长不能直接获取，而是基于波高及波周期估算而得，难免存在误差，且估算式为超越方程，计算过程较为繁琐；(3)特别地，在风洞水槽中研究风作用下形成的波浪特征时，上述测量装置的设置不可避免地干扰风场，对试验的准确性及精度产生影响。不得不说，上述弊端限制了波浪形态的准确、全面描述，阻碍了对波浪特征参数的深入挖掘与分析。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有波浪特征参数获取方法的弊端，将图像识别技术应用于水动力实验研究，提供一种水槽中波浪特征参数获取装置及其获取方法，本发明中波浪特征参数获取装置及其获取方法可获取波浪形态的时、空连续变化过程及分布；可获取波浪的波高、波长、波速和波周期；整个过程对水体及波浪的运动无干扰，自动化程度高，波浪特征参数的获取均没有经过估算，数据准确度高。

为实现上述技术目的，本发明采取的技术方案为：

一种水槽中波浪特征参数获取装置，包括实验水槽、片激光发射器、摄像机和计算机；所述实验水槽的侧壁及底壁均采用透明材质；所述片激光发射器位于实验水槽的底壁下方且用于向实验水槽内的水体发射片激光；所述摄像机位于实验水槽的侧壁外侧且用于采用侧视拍摄的方式定点拍摄片激光照射截面的波浪运动过程；所述计算机与摄像机连接，计算机用于采用图像识别算法依次对摄像机拍摄的视频的每帧图片中波浪的轮廓进行识别，并计算波浪特征参数。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述实验水槽为无盖水槽，所述无盖水槽内的水体通过造波板形成波浪。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述的实验水槽为风洞水槽，所述风洞水槽为风生波风洞水槽，所述风洞水槽的顶部设有风洞水槽盖板，所述风洞水槽内的水体通过风机形成波浪，所述风机安装在风洞水槽的尾部。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述的实验水槽的侧壁及底壁均采用钢化透明玻璃，所述的片激光发射器为连续激光发射器，所述的摄像机采用彩色摄像机。

为实现上述技术目的，本发明采取的另一个技术方案为：

一种水槽中波浪特征参数获取装置的获取方法，包括：

步骤1、片激光发射器向实验水槽内的水体发射片激光；

步骤2、摄像机标定，获取标定系数r；

步骤3、摄像机拍摄水体的波浪运动视频；

步骤4、将摄像机拍摄的视频载入计算机；

步骤5、计算机内的图像识别模块采用图像识别算法依次对视频内每帧图片中波浪的轮廓进行识别，并根据标定系数r计算波浪特征参数；

步骤6、计算机保存识别和计算结果。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述的步骤5的图像识别算法为：

(1)、将视频分离为系列图像；

(2)、图像预处理，得到二值化图；

(3)、采用遍历算法对二值化图的数值矩阵进行计算，获取波浪轮廓的像素坐标值；

(4)、对波浪轮廓的像素坐标值进行计算，获取波浪的波峰与波谷的像素坐标值；

(5)、将波浪中波谷的垂向像素坐标值减去相邻波峰的垂向像素坐标值，得到该波浪的波高像素长度H_p；对于波浪中两个相邻波峰或两个相邻波谷，采用右侧波峰或右侧波谷的横向像素坐标值减去左侧波峰或左侧波谷的横向像素坐标值，得到该波浪的波长像素长度L_p；

(6)、将每帧图片中波峰设置为角点，并获取其像素坐标值；

(7)、将后一帧图片中波浪的角点横向像素坐标值减去前一帧图片中同一波浪的角点横向像素坐标值，得到该波浪在Δt时间内横向位移的像素长度S_p，其中Δt为相邻两帧图片的时间间隔；

(8)、将波浪的波高像素长度H_p、波浪的波长像素长度L_p以及该波浪在Δt时间内横向位移的像素长度S_p分别乘以标定系数r，得到该波浪的实际波高H、波浪的实际波长L以及该波浪在Δt时间内的实际横向位移S；

(9)、将波浪在Δt时间内的实际横向位移S除以Δt，得到波速C，将波浪的实际波长L除以波速C，得到波周期T；

(10)、判断当前图片是否为视频最后一帧，若不是，则返回步骤(2)循环计算，否则结束。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述的图像预处理包括：

a、将每帧图像转换为灰度图，获取灰度图的数值矩阵；

b、对灰度图的数值矩阵进行二值化操作，获取二值化图的数值矩阵；

c、对二值化图的数值矩阵进行开操作，消除噪点，对波浪轮廓中的裂隙进行融合，更新二值化图的数值矩阵。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述的步骤a中灰度图的数值矩阵为对R、G、B三色的数值矩阵求平均得到的数值矩阵；所述的步骤b中二值化图的数值矩阵中水体区域像素值为255，空气区域像素值为0。

本发明的有益效果为：

(1)本发明的摄像机设置在实验水槽的侧壁外侧，采用非接触的方式，透过实验水槽边壁摄取波浪运动的视频，对水体及波浪的运动无干扰。

(2)本发明通过摄像机和图像识别技术可获取波浪运动过程的时、空连续变化过程及分布，可直接获取波浪的波高H、波长L以及横向位移S。

(3)本发明根据获取的波浪的波高H、波长L、横向位移S以及相邻图片时间差，计算获取波浪的波速C以及波周期T，计算简单，准确率高；且图像的识别与波浪特征参数的获取均由图像识别模块自动获取，自动化程度高。

(4)本发明的波浪特征参数的获取均没有经过估算，数据准确度高，测量精度高。

(5)由于本发明的测量仪器均设置于实验水槽底壁和侧壁外侧，对水体及水体上方无干扰，因此在风洞水槽中对于风生波测量与研究具有独特的优势。

附图说明

图1为实施例1的结构示意图。

图2为实施例1的方法流程图。

图3为实施例1的图像识别算法的流程图。

图4为采用实施例1识别的系列波浪轮廓。

图5为实施例2的结构示意图。

图中：无盖水槽1；片激光发射器2；摄像机3；激光区4；波浪5；系列波浪轮廓6；风洞水槽7；风8；风洞水槽盖板9；风机10。

具体实施方式

下面根据图1至图5对本发明的具体实施方式作进一步说明：

实施例1：参见图1，一种水槽中波浪特征参数获取装置，包括实验水槽、片激光发射器2、摄像机3和计算机；本实施例的实验水槽为无盖水槽1；所述无盖水槽1的侧壁及底壁均采用透明材质；所述片激光发射器2设置在需要进行波浪形态测量位置的无盖水槽1的底壁下方，垂直仰拍水体，片激光发射器2向无盖水槽1内的水体发射片激光，发射的片激光所在的平面平行于波浪5传播流向；摄像机3设置在需要进行波浪形态测量位置的无盖水槽1的侧壁外侧，摄像机3采用侧视拍摄的方式定点拍摄片激光照射截面的波浪运动过程；计算机与摄像机3连接，计算机采用图像识别算法依次对摄像机3拍摄的视频的每帧图片中波浪5的轮廓进行识别，并计算波浪特征参数。

本实施例的无盖水槽1内的水体可以通过造波板形成波浪5，例如电液伺服摇板式造波系统，电液伺服摇板式造波系统内的造波板为摇板式造波板，本实施例的无盖水槽1也可以使用推板式的造波板形成波浪。图1中激光区4为片激光发射器2照射的水体；图1中波浪5为造波板作用下产生的波浪。

本实施例的无盖水槽1的侧壁及底壁均采用钢化透明玻璃，片激光发射器2采用连续激光发射器，摄像机3采用索尼FDR-AX45彩色摄像机。

本实施例的水槽中波浪特征参数获取装置利用摄像机3摄取波浪运动的视频，将视频导入计算机，图像识别算法对每帧图像进行预处理、波浪轮廓的识别、波浪特征参数的获取。

本实施例根据上述水槽中波浪特征参数获取装置提供一种波浪特征参数获取方法，包括以下流程，见图2：

步骤1、片激光发射器2向实验水槽内的水体发射片激光；

步骤2、摄像机3标定，获取标定系数r；标定系数r为采集区实际长度除以像素长度；本实施例的r＝0.0003890(实际长度为0.16m，像素长度为411.3266)；

步骤3、摄像机3拍摄水体的波浪运动视频；视频像素为1920×1080(宽×高)，帧率为50HZ，帧间时差Δt＝0.02s；

步骤4、拍摄结束后，将摄像机3拍摄的视频载入计算机；

步骤5、计算机内的图像识别模块采用图像识别算法依次对视频内每帧图片中波浪的轮廓进行识别，并根据标定系数r计算波浪特征参数；

步骤6、计算机保存识别和计算结果。

见图3，所述的步骤5的图像识别算法为：

(1)、将视频分离为系列图像；

(2)、图像预处理，得到二值化图；

所述的图像预处理包括：

a、将每帧图像转换为灰度图，获取灰度图的数值矩阵；

b、对灰度图的数值矩阵进行二值化操作，获取二值化图的数值矩阵；

c、对二值化图的数值矩阵进行开操作，消除小的噪点，对波浪轮廓中存在的小裂隙进行融合，更新二值化图的数值矩阵；

所述的步骤a中灰度图的数值矩阵为对R、G、B三色的数值矩阵求平均得到的数值矩阵；所述的步骤b中二值化图的数值矩阵中水体区域像素值为255，空气区域像素值为0；

(3)、采用遍历算法对二值化图的数值矩阵进行计算，获取波浪轮廓的像素坐标值；图4为识别的系列波浪轮廓6；

(4)、对波浪轮廓的像素坐标值进行计算，获取波浪的波峰与波谷的像素坐标值；

(5)、将波谷的垂向像素坐标值减去相邻波峰的垂向像素坐标值，得到该波浪的波高像素长度H_p；对于两个相邻波峰或两个相邻波谷，采用右侧波峰的横向像素坐标值减去左侧波峰的横向像素坐标值，或采用右侧波谷的横向像素坐标值减去右侧波谷的横向像素坐标值，得到该波浪的波长像素长度L_p；

(6)、将每帧图片中波峰设置为角点(特征点)，并获取其像素坐标值；

(7)、将后一帧图片中波浪的角点横向像素坐标值减去前一帧图片中同一波浪的角点横向像素坐标值，得到该波浪在0.02s(相邻两帧图片的时间间隔)时间内横向位移的像素长度S_p；

(8)、将波浪的波高像素长度H_p、波浪的波长像素长度L_p以及该波浪在0.02s时间内横向位移的像素长度S_p分别乘以标定系数r，得到该波浪的实际波高H、波浪的实际波长L以及该波浪在0.02s时间内的实际横向位移S；

(9)、将波浪在0.02s时间内的实际横向位移S除以0.02s，得到波速C，将波浪的实际波长L除以波速C，得到波周期T；

(10)、判断当前图片是否为视频最后一帧，若不是，则返回步骤(2)循环计算，否则结束。从而对视频的每帧图像中波浪的轮廓进行识别，并计算出波浪特征参数。本实施例的波浪特征参数为计算得到的波浪的波高H、波长L、波速C和波周期T。

实施例2：参见图5，一种水槽中波浪特征参数获取装置，包括实验水槽、片激光发射器2、摄像机3和计算机；所述的实验水槽为风洞水槽7；所述风洞水槽7的侧壁及底壁均采用透明材质；所述片激光发射器2设置在需要进行波浪形态测量位置的风洞水槽7的底壁下方，垂直仰拍水体，片激光发射器2向风洞水槽7内的水体发射片激光，发射的片激光所在的平面平行于波浪5传播流向；摄像机3设置在需要进行波浪形态测量位置的风洞水槽7的侧壁外侧，摄像机3采用侧视拍摄的方式定点拍摄片激光照射截面的波浪运动过程；计算机与摄像机3连接，计算机采用图像识别算法依次对摄像机3拍摄的视频的每帧图片中波浪5的轮廓进行识别，并计算波浪特征参数。

本实施例的风洞水槽7为风生波风洞水槽，所述风洞水槽7的顶部设有风洞水槽盖板9，所述风洞水槽7内的水体通过风机10产生风8，从而形成波浪5，风机10安装在风洞水槽7的尾部，风机10为吸风式风机。

本实施例的风洞水槽7的侧壁及底壁均采用钢化透明玻璃，本实施例的片激光发射器2为连续激光发射器，摄像机3采用FDR-AX45彩色摄像机。

本实施例的波浪特征参数获取方法与实施例1一致。

综上所述，本发明将图像识别技术应用于水动力实验研究，提出一种波浪运动过程连续采集及波浪特征参数自动获取装置及获取方法。片激光发射器2设置在实验水槽底壁下方。摄像机3设置在实验水槽侧壁外侧，采用非接触的方式，透过实验水槽边壁摄取波浪运动的视频，将视频导入计算机，由图像识别算法对图像进行预处理、波浪轮廓的识别、波浪特征参数的获取。本发明克服了现有波浪形态特征参数获取方法的诸多弊端，使用方法简便，数据可靠、丰富，自动化程度高，可广泛推广于流体力学实验测试领域。

本发明的保护范围包括但不限于以上实施方式，本发明的保护范围以权利要求书为准，任何对本技术做出的本领域的技术人员容易想到的替换、变形、改进均落入本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种水槽中波浪特征参数获取装置，其特征在于：包括实验水槽、片激光发射器、摄像机和计算机；所述实验水槽的侧壁及底壁均采用透明材质；所述片激光发射器位于实验水槽的底壁下方且用于向实验水槽内的水体发射片激光；所述摄像机位于实验水槽的侧壁外侧且用于采用侧视拍摄的方式定点拍摄片激光照射截面的波浪运动过程；所述计算机与摄像机连接，计算机用于采用图像识别算法依次对摄像机拍摄的视频的每帧图片中波浪的轮廓进行识别，并计算波浪特征参数。

2.根据权利要求1所述的水槽中波浪特征参数获取装置，其特征在于：所述实验水槽为无盖水槽，所述无盖水槽内的水体通过造波板形成波浪。

3.根据权利要求1所述的水槽中波浪特征参数获取装置，其特征在于：所述的实验水槽为风洞水槽，所述风洞水槽为风生波风洞水槽，所述风洞水槽的顶部设有风洞水槽盖板，所述风洞水槽内的水体通过风机形成波浪，所述风机安装在风洞水槽的尾部。

4.根据权利要求2或3所述的水槽中波浪特征参数获取装置，其特征在于：所述的实验水槽的侧壁及底壁均采用钢化透明玻璃，所述的片激光发射器为连续激光发射器，所述的摄像机采用彩色摄像机。

5.一种基于权利要求1所述的水槽中波浪特征参数获取装置的获取方法，其特征在于，包括：

步骤1、片激光发射器向实验水槽内的水体发射片激光；

步骤2、摄像机标定，获取标定系数r；

步骤3、摄像机拍摄水体的波浪运动视频；

步骤4、将摄像机拍摄的视频载入计算机；

步骤5、计算机内的图像识别模块采用图像识别算法依次对视频内每帧图片中波浪的轮廓进行识别，并根据标定系数r计算波浪特征参数；

步骤6、计算机保存识别和计算结果。

6.根据权利要求5所述的获取方法，其特征在于，所述的步骤5的图像识别算法为：

(1)、将视频分离为系列图像；

(2)、图像预处理，得到二值化图；

(3)、采用遍历算法对二值化图的数值矩阵进行计算，获取波浪轮廓的像素坐标值；

(4)、对波浪轮廓的像素坐标值进行计算，获取波浪的波峰与波谷的像素坐标值；

(5)、将波浪中波谷的垂向像素坐标值减去相邻波峰的垂向像素坐标值，得到该波浪的波高像素长度H_p；对于波浪中两个相邻波峰或两个相邻波谷，采用右侧波峰或右侧波谷的横向像素坐标值减去左侧波峰或左侧波谷的横向像素坐标值，得到该波浪的波长像素长度L_p；

(6)、将每帧图片中波峰设置为角点，并获取其像素坐标值；

(7)、将后一帧图片中波浪的角点横向像素坐标值减去前一帧图片中同一波浪的角点横向像素坐标值，得到该波浪在Δt时间内横向位移的像素长度S_p，其中Δt为相邻两帧图片的时间间隔；

(8)、将波浪的波高像素长度H_p、波浪的波长像素长度L_p以及该波浪在Δt时间内横向位移的像素长度S_p分别乘以标定系数r，得到该波浪的实际波高H、波浪的实际波长L以及该波浪在Δt时间内的实际横向位移S；

(9)、将波浪在Δt时间内的实际横向位移S除以Δt，得到波速C，将波浪的实际波长L除以波速C，得到波周期T；

(10)、判断当前图片是否为视频最后一帧，若不是，则返回步骤(2)循环计算，否则结束。

7.根据权利要求6所述的获取方法，其特征在于，所述的图像预处理包括：

a、将每帧图像转换为灰度图，获取灰度图的数值矩阵；

b、对灰度图的数值矩阵进行二值化操作，获取二值化图的数值矩阵；

c、对二值化图的数值矩阵进行开操作，消除噪点，对波浪轮廓中的裂隙进行融合，更新二值化图的数值矩阵。

8.根据权利要求7所述的获取方法，其特征在于，所述的步骤a中灰度图的数值矩阵为对R、G、B三色的数值矩阵求平均得到的数值矩阵；所述的步骤b中二值化图的数值矩阵中水体区域像素值为255，空气区域像素值为0。