CN109459127B - 一种基于matlab图像处理非接触式叶片风振测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于MATLAB图像处理非接触式叶片风振测量方法，包括下述步骤：S1、获取叶片风振视频，使用相机对叶片风速下气动振动进行视频采集；S2、通过MATLAB获取风振视频的帧率、总帧数，依次对视频的每一帧图像进行处理；S3、获得叶片上荧光靶标位置坐标，通过临近两帧的位置坐标和时间，可求算叶片在来流方向和竖直方向上的气动响应速度，并绘制叶片响应速度的时域图；S4、对每一帧图像进行灰度变换、二值变换、去除不重要区域和边缘检测，获取叶片顶端A点和叶柄端B点，求线段AB与水平线之间的夹角，并绘制叶片角度的时域曲线图。本发明实现了非接触测量叶片在气流下的非周期振动，可高精度测量和分析叶片风速下的振动状态和。

Description

一种基于MATLAB图像处理非接触式叶片风振测量方法

技术领域

本发明属于图像处理的技术领域，具体涉及一种基于MATLAB图像处理非接触式叶片风振测量方法。

背景技术

叶片作为植物上主要的组织，农业方面，在果树风送喷雾中作为农药雾滴和气流的主要承载对象，动态叶片与雾滴交互作用对于沉积有重要影响；林业方面，风灾作为树木破坏的最主要原因，而叶片作为气流的主要承载者；树叶能在气流下振动、变形和自我保护，基于风振下植物和叶片仿生方面研究有所进展。目前非接触式测量树叶气流下振动的仪器主要有非接触式激光测振仪和高速摄像仪，非接触式激光测振仪基于激光反射来测量叶片振动速度，对于周期简谐振动测量精确，对于气流下叶片非周期强迫振动不能准确测量。使用高速摄像仪及其配套分析软件可对叶片振动速度准确测量，但对于叶片强迫振动下振幅或者角度自动测量，而且两种测量仪器价格昂贵且受环境方面限制、操作繁琐、工作量大和效率低。总之，测量叶片风振参数，目前测量仪器在准确性、价格和操作方面都存在一些问题，如何克服上述问题是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于MATLAB图像处理非接触式叶片风振测量方法，实现了非接触测量叶片在气流下的非周期振动，可高精度测量叶片风速下的振动状态。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于MATLAB图像处理非接触式叶片风振测量方法，包括下述步骤：

S1、获取叶片风振视频，使用相机对叶片风速下气动振动进行视频采集；

S2、通过MATLAB获取风振视频的帧率、总帧数，依次对视频的每一帧图像进行处理；

S3、获得叶片上荧光靶标位置坐标，通过临近两帧的位置坐标(x_k,y_k)和时间t，求算叶片在来流方向和竖直方向上的气动响应速度(v_xkv_yk)，并绘制叶片响应速度的时域图；

S4、对每一帧图像进行灰度变换、二值变换、去除不重要区域和边缘检测，获取叶片顶端A点和叶柄端B点，求线段AB与水平线之间的夹角，并绘制叶片角度的时域曲线图。

作为优选的技术方案，步骤S1具体为：

S1.1、将叶片表面布置在迎流方向，叶片下表面布置荧光靶标，拍摄方向所在叶片后面设定距离放置白色背景板；

S1.2、使用数码摄像机，所选帧率为125fps以上，将数码摄像机水平布置在叶片侧面，即与气流方向垂直或与叶片振动方向垂直。

作为优选的技术方案，所述将数码摄像机在每隔6s的时间，将拍摄的视频记录保存。

作为优选的技术方案，所述步骤S2具体为：

首先利用MATLAB读取视频文件，获取视频相应参数，包括帧率FPS和总帧数N；

定义变量k＝0并求算两帧图片的时间间隔为t＝1000ms/(FPS-1),其中1000ms＝1s；

将k值赋予f，f＝0为第一帧图像并判断f<＝N，通过此判断函数依次处理整个视频的每帧图像直到最后一帧图像。

作为优选的技术方案，所述步骤S3具体为：

S3.1、获取荧光靶标位置坐标，使用函数regionprops可度量图像中某个区域属性，包括某个区域像素总数和区域重心坐标参数；

S3.2、求算荧光靶标振动速度，当处理第一帧图像时记录第一帧图像中荧光区域的重心坐标为(x₀,y₀),依次处理可得到每一帧的图像的荧光区域重心坐标为(x_k,y_k),各方向速度分量所对应的时间为T_k＝kt,通以下公式分别求的叶片来流方向和竖直方向上的振动速度：

叶片风振总速度为：

叶片风振速度所对应的时间为T_k＝kt,程序结束后绘制时间T_k与v_xk和v_yk的时域曲线图。

作为优选的技术方案，步骤S2.1具体为：

具体使用为STATS＝regionprops(L,Centroid)，求得荧光靶标区域的重心坐标。

作为优选的技术方案，所述步骤S4具体为：

S4.1、将图像转换为灰度图像，然后再将灰度图像转换为二值图像；

S4.2、使用函数bwareaopen移除二值图像中面积小的部分，包括荧光靶标区域，减少对图像分析的干扰；

S4.3、使用函数edge进行边缘检测；

S4.4、寻找叶片顶端A点和叶片与叶柄连接点B点，利用函数find返回所需要元素所在位置，搜寻顺序为自左向右，自上而下，通过函数find可寻找最右端像素为1的像素点的坐标，从而搜寻到叶片最右端边缘点的坐标；再使用函数sum对图像的列向量进行求和，由于图像为二值图像，求和数值即为该行白色像素点个数，当像素点数超过两个或者三个时，所得到位置为叶片与叶柄连接点B点的纵坐标，然后使用函数sum对B点纵坐标以上所在的行向量进行相加，同理像素数大于两个或三个的位置为B点横坐标，通过以上方法使用sum函数可求得叶柄与叶片连接点B点；

S4.5、连接线段AB，求算线段AB与水平线之间的夹角，即为叶片瞬时振动角度θ_k，使k＝k+1,通过循环函数依次处理该视频的每帧图像；

S4.6、使用函数plot()绘制时间T_k与角度θ_k的时域曲线图。

本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

本发明所测量的叶片是基于不同倾角的叶面正对气流(风机出风口)方向，使用相机对叶片风速下气动振动进行视频采集，通过MATLAB获取视频的帧率，总帧数等参数，依次对每一帧图像进行处理直到最好一帧，获得叶片上荧光靶标位置坐标，通过临近两帧的位置坐标和时间，可求算叶片在来流方向和竖直方向上的气动响应速度，并绘制叶片响应速度的时域曲线图；然后对每一帧图像分别进行灰度变换、二值变换、去除不重要区域和边缘检测，获取叶片顶端A点和叶柄端B点，求线段AB与水平线之间的夹角，并绘制叶片角度的时域曲线图。本发明实现了非接触测量叶片在气流下的非周期振动，可高精度测量叶片风速下的振动状态。广义上，本发明提供一种操作方便且精确度高的非接触测量振动速度及状态的方法，可应用与一些振动的测量。

附图说明

图1为本发明基于MATLAB图像处理非接触式叶片风振测量方法流程图；

图2为本发明叶片上荧光靶标布置示意图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

本发明基于MATLAB图像处理非接触式叶片风振测量方法主要分为四个步骤：

获取叶片风振视频，MATLAB读取视频，求算叶片瞬时振动速度，求算叶片瞬时风振角度。

下面结合具体的实验对每个步骤做进一步的阐述：

(一)获取叶片风振视频，获取叶片风振视频为第一步骤，详细描述如下：

(1)参照图2，将叶片表面布置在迎流方向(可调节角度在0°-180°)，叶片下表面布置荧光靶标，拍摄方向所在叶片后面一定距离放置白色背景板，以为后期图像处理更加方便。

(2)为了测量准确，使用数码摄像机，所选帧率为125fps以上，将相机水平布置在叶片侧面(与气流方向垂直或与叶片振动方向垂直),考虑叶片非周期振动的频率，拍摄6s左右视频并记录保存。

(二)读取叶片风振视频并定义变量；

参见图1，首先MATLAB读取视频文件，获取视频相应参数，包括帧率(FPS)，总帧数(N)。定义变量k＝0并求算两帧图片的时间间隔为t＝1000ms/(FPS-1),其中1000ms＝1s。将k值赋予f，f＝0为第一帧图像并判断f<＝N，通过此判断函数依次处理整个视频的每帧图像直到最后一帧图像。

(三)求算叶片风振瞬时速度

(1)获取荧光靶标位置坐标；

使用函数regionprops(get the properties of region)可度量图像中某个区域属性，包括某个区域像素总数和区域重心(质心)坐标等参数。具体使用为STATS＝regionprops(L,Centroid)，求得荧光靶标区域的重心(质心)坐标。

(2)求算荧光靶标振动速度；

当处理第一帧图像时(f＝0)记录第一帧图像中荧光区域的重心坐标为(x₀,y₀),依次处理可得到每一帧的图像的荧光区域重心坐标为(x_k,y_k),各速度所对应的时间为T_k＝kt,通以下公式分别求的叶片来流方向和竖直方向上的振动速度：

叶片风振总速度为：

通过处理整个视频每一帧图像，实时测量叶片瞬时振动速度，叶片风振速度所对应的时间为T_k＝kt,程序结束后绘制时间T_k与v_xk和v_yk的时域曲线图。

(四)求算叶片风振角度；

(1)为了避免彩色图像中的饱和度对图像分析的影响，将图像转换为灰度图像，然后再将灰度图像转换为二值图像。

(2)使用函数bwareaopen移除图像中面积小的部分，包括荧光靶标区域，减少对图像分析的干扰。

(3)使用函数edge进行边缘检测。

(4)寻找叶片顶端(A点)和叶片与叶柄连接点(B点)。函数find用于返回所需要元素所在位置，搜寻顺序为自左向右，自上而下。通过函数find可寻找最右端像素为1的像素点(黑色像素点)的坐标，从而搜寻到叶片最右端边缘点的坐标(A点)。使用函数sum对图像的列向量进行求和，由于图像为二值图像(由0和1组成)，求和数值即为该行白色像素点个数，当像素点数超过两个或者三个时，所得到位置为叶片与叶柄连接点(B点)纵坐标，然后使用函数sum对B点纵坐标以上所在的行向量进行相加，同理像素数大于两个或三个的位置为B点横坐标，通过以上方法使用sum函数可求得叶柄与叶片连接点B点。

(5)连接线段AB，求算线段AB与水平线之间的夹角，即为叶片瞬时振动角度θ_k。使k＝k+1,通过循环函数依次处理该视频的每帧图像,得到叶片角度的实时变化情况。

(6)可绘制时间T_k与角度θ_k的时域曲线图。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于MATLAB图像处理非接触式叶片风振测量方法，其特征在于，包括下述步骤：

S1、获取叶片风振视频，使用相机对叶片风速下气动振动进行视频采集；

S2、通过MATLAB获取风振视频的帧率、总帧数，依次对视频的每一帧图像进行处理；

S3、获得叶片上荧光靶标位置坐标，通过临近两帧的位置坐标(x_k，y_k)和时间t，求算叶片在来流方向和竖直方向上的气动响应速度v_xk、v_yk，并绘制叶片响应速度的时域图；所述步骤S3具体为：

S3.1、获取荧光靶标位置坐标，使用函数regionprops可度量图像中某个区域属性，包括某个区域像素总数和区域重心坐标参数；

S3.2、求算荧光靶标振动速度，当处理第一帧图像时记录第一帧图像中荧光区域的重心坐标为(x₀，y₀)，依次处理可得到每一帧的图像的荧光区域重心坐标为(x_k，y_k)，各方向速度分量所对应的时间为T_k＝kt，通以下公式分别求得叶片来流方向和竖直方向上的振动速度：

叶片风振总速度为：

叶片风振速度所对应的时间为T_k＝kt，程序结束后绘制时间T_k与v_xk和v_yk的时域曲线图；

S4、对每一帧图像进行灰度变换、二值变换、去除不重要区域和边缘检测，获取叶片顶端A点和叶柄端B点，求线段AB与水平线之间的夹角，并绘制叶片角度的时域曲线图，步骤S4具体为：

所述步骤S4具体为：

S4.1、将图像转换为灰度图像，然后再将灰度图像转换为二值图像；

S4.2、使用函数bwareaopen移除二值图像中面积小的部分，包括荧光靶标区域，减少对图像分析的干扰；

S4.3、使用函数edge进行边缘检测；

S4.4、寻找叶片顶端A点和叶片与叶柄连接点B点，利用函数find返回所需要元素所在位置，搜寻顺序为自左向右，自上而下，通过函数find可寻找最右端像素为1的像素点的坐标，从而搜寻到叶片最右端边缘点的坐标；再使用函数sum对图像的行向量进行求和，由于图像为二值图像，求和数值即为该行白色像素点个数，当像素点数超过两个或者三个时，所得到位置为叶片与叶柄连接点B点的纵坐标，然后使用函数sum对B点纵坐标以上所在的列向量进行相加，同理像素数大于两个或三个的位置为B点横坐标，通过以上方法使用sum函数可求得叶柄与叶片连接点B点；

S4.5、连接线段AB，求算线段AB与水平线之间的夹角，即为叶片瞬时振动角度θ_k，使k＝k+1,通过循环函数依次处理该视频的每帧图像；

S4.6、使用函数plot()绘制时间T_k与角度θ_k的时域曲线图。

2.根据权利要求1所述基于MATLAB图像处理非接触式叶片风振测量方法，其特征在于，步骤S1具体为：

S1.1、将叶片表面布置在迎流方向，叶片下表面布置荧光靶标，沿着拍摄方向在叶片后面设定距离放置白色背景板；

S1.2、使用数码摄像机，所选帧率为125fps以上，将数码摄像机水平布置在叶片侧面，即与气流方向垂直或与叶片振动方向垂直。

3.根据权利要求2所述基于MATLAB图像处理非接触式叶片风振测量方法，其特征在于，所述数码摄像机在每隔6s的时间，将拍摄的视频记录保存。

4.根据权利要求1所述基于MATLAB图像处理非接触式叶片风振测量方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：

首先利用MATLAB读取视频文件，获取视频相应参数，包括帧率FPS和总帧数N；

定义变量k＝0并求算两帧图片的时间间隔为t＝1000ms/(FPS-1),其中1000ms＝1s；

将k值赋予f，f＝0为第一帧图像并判断f<＝N，通过此判断函数依次处理整个视频的每帧图像直到最后一帧图像。

5.根据权利要求1所述基于MATLAB图像处理非接触式叶片风振测量方法，其特征在于，步骤S3.1具体为：

具体使用为STATS＝regionprops(L,Centroid)，求得荧光靶标区域的重心坐标。

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