CN109949263A - 一种气体电弧电极喷溅烧蚀的原位观测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种气体电弧电极喷溅烧蚀的原位观测方法，其采用高功率激光照射电极表面，并利用窄带滤波片滤去弧光，得到表征燃弧过程中电极喷溅烧蚀行为的图像；基于高斯‑拉普拉斯边缘算子对原始图像进行滤波，实现弧光与电极的完全分离，获取喷溅液滴的边缘；基于图像的灰度阈值的二值化方法重构喷溅液滴并提取喷溅液滴的位置及形状信息，通过帧叠加得到喷溅液滴的运动轨迹；基于多目标的粒子匹配算法获取喷溅烧蚀速率。通过光学成像手段结合数字图像处理技术，本发明实现了燃弧过程中电极烧蚀行为的可视化及原位测量，拓展了气体电弧烧蚀行为的测试，为深入和完整理解气体电弧‑电极的作用机理、喷溅烧蚀产生过程等提供直接有益的科学依据。

Description

一种气体电弧电极喷溅烧蚀的原位观测方法

技术领域

本发明属于电弧等离子体测试技术领域，具体涉及一种基于数字图像处理技术的气体电弧电极喷溅烧蚀的原位观测方法。

背景技术

利用电极放电形成的电弧等离子体可运用于电弧焊接、等离子体炬切割、等离子体喷涂、开关电器等多个工业领域。然而，电极的烧蚀现象会导致电极使用寿命缩短，影响电弧放电行为，特别是在开关电器领域，电极的烧蚀会严重影响开关电器寿命，制约开关电器开断能力的提升。

开关电器中，电极的烧蚀分为金属蒸发和液滴喷溅两种主要形式。电弧在燃烧过程中，会持续向电极注入能量，导致电极表面产生相变形成熔池，随着注入能量的增加，电极材料以金属蒸汽的形式脱离电极，产生蒸发烧蚀，与此同时，在电磁搅拌、离子轰击等力的作用下，电极材料以液滴的形式脱离电极表面，产生喷溅烧蚀。与金属蒸发相比，液滴喷溅会导致电极材料的大量损失，使得电极迅速失效。喷溅是一个极为复杂的物理现象，涉及电极内的传热和流动、电弧对熔池的热、力作用等。由于喷溅过程的复杂性，目前对于喷溅机理的认知尚不成熟，对喷溅侵蚀特性如喷溅发生准则、喷溅侵蚀率、喷溅导致的材料转移、损失以及电极形貌和成分的改变等都缺乏定量的描述。至今尚未发现能反映喷溅侵蚀特性与电弧特性、电极材料性质参数关系的喷溅侵蚀模型。现有的仿真研究无法揭示电弧特性与喷溅侵蚀特性的关系，导致无法从科学的角度对喷溅侵蚀进行定量评估，更无法采取有效措施来增强开关电器中触头系统的抗喷溅侵蚀能力，因此，采用实验手段测量相关参数，可以更为直观地认识电极烧蚀机理，指导物理建模，优化触头系统设计。

以往对于电极烧蚀的实验测试，主要集中于SEM扫描电镜观察电极表面微观形貌，能谱仪电极表面成分变化以及精密天平称量电极净烧蚀量。这些方法只能通过对比烧蚀前后的电极特征，推断燃弧过程中的烧蚀行为，从而间接反映不同电极材料的烧蚀特性，而无法对燃弧过程中电极表面的动态烧蚀过程进行直接测量，具有很大的局限性。利用高速摄影仪可以直接对燃弧过程中的电弧行为进行观测，但由于气体电弧组分复杂，强烈的弧光掩盖了电极形貌，使得燃弧过程中产生的熔池及喷溅液滴无法在高速摄影仪上清晰成像，制约着开关电器电极烧蚀特性的研究。

因此，为了直接对燃弧过程中电极的烧蚀特性开展实验研究，实现电极表面形态的可视化及其喷溅烧蚀特性的原位测量就变得十分重要。

发明内容

针对以上的不足和缺陷，本发明的目的在于提供一种基于数字图像处理技术的气体电弧电极喷溅烧蚀的原位观测方法，可清晰成像和观测喷溅液滴的运动过程，解决了以往无法在燃弧过程中对电极的喷溅烧蚀特性进行清晰成像及动态测量的难题。

本发明采用的技术方案为：

提供一种气体电弧电极喷溅烧蚀的原位观测方法，所述方法包括如下步骤：

S01：搭建光学成像系统，采集电极喷溅烧蚀行为的影像；

S02：采用空间数字滤波器对图像进行滤波，滤除原始图像中的残余弧光并得到喷溅液滴的边缘；

S03：基于图像的灰度分布对液滴边缘图像进行动态二值化并进行封闭域填充处理从而重构喷溅液滴，获得喷溅液滴的空间坐标位置及形状信息，利用连续帧的二值化图像重构喷溅液滴的运动轨迹；

S04：对重构的喷溅液滴进行统计，得到燃弧过程中的喷溅烧蚀速率。

较佳的，步骤S01中所述光学成像系统包括大功率红外激光器、窄带滤光片、高速摄影仪；其中，采用所述大功率红外激光器照射电极表面，利用对应中心波长的所述窄带滤光片衰减弧光并保留电极表面反射的激光，采用所述高速摄影仪对电极喷溅烧蚀行为进行影像采集。

较佳的，所述红外激光器中心波长及窄带滤波片中心波长均为红外波段，在S01步骤中进行具体光学成像系统搭建时，根据不同气体介质和不同电极材料而选择具体中心波长，选取时避开强度较高的电弧发射光谱特征谱线；所述红外激光器的功率可根据不同气体介质、不同电流等级进行调节，保证不同工况下电极喷溅烧蚀影像的清晰性。

较佳的，步骤S02中所述空间数字滤波器是基于高斯-拉普拉斯边缘检测方法进行图像滤波。

较佳的，所述高斯-拉普拉斯边缘检测方法包含以下具体步骤：

S02-1：对光学成像系统采集的原始影像进行彩色图像转灰度图像处理，得到灰度图像的灰度级矩阵；

S02-2：构造高斯平滑滤波器对灰度图像进行滤波，消除图像的随机噪声：

其中f(x，y)表示每个像素点的灰度值，w表示滤波区域长度，噪声系数ξ的选取原则为在消除图像噪声的同时也不影响喷溅液滴边缘的清晰性；

S02-3：离散二维拉普拉斯算子，得到五阶掩膜矩阵，拉普拉斯算子的离散方式由喷溅液滴的特征决定，在22.5°、45°、77.5°、90°、112.5°、135°、157.5°......360°等十六个方向求二阶导，得到如下式所示的离散公式：

利用得到的掩膜矩阵和图像灰度矩阵进行卷积运算，从而得到喷溅液滴的边缘灰度分布矩阵。

较佳的，步骤S03中所述动态二值化方法采用了自动灰度级判别方法计算阈值。

较佳的，最佳阈值的计算方法为：设图象包含L个灰度级(0，1...，L-1)，灰度值为i的的象素点数为N(i)，图象总的象素点数为N＝N(0)+N(1)+...+N(L-1)；灰度值为i的点的概为：P(i)＝N(i)/N；门限t将整幅图象分为前景和背景两类，前景点数占图像比例w0＝sum(P(i))，平均灰度为u0＝sum(i*P(i))/w0；背景点数占图像比例为w1＝1-w0，平均灰度为u1＝sum(i*P(i))/w1；则图像的总平均灰度为：u＝w0*u0+w1*u1；前景和背景图象的方差：g＝w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)＝w0*w1*(u0-u1)2，采用遍历法得到使方差最大的阈值t即为所求。

较佳的，步骤S04中是基于多目标粒子匹配追踪算法对重构的喷溅液滴进行统计。

较佳的，所述的多目标粒子匹配追踪算法包含以下具体步骤：

S04-a1：读取连续两帧的喷溅液滴灰度矩阵，识别连续两帧中的喷溅液滴，记录所有液滴的坐标、面积及亮度信息，通过液滴面积大小将液滴分为小液滴和大液滴两种；

S04-a2：对于每个大液滴，采用最邻近查找法对液滴进行匹配，同时采取液滴面积作为是否匹配的判据，判别标准是在第k+1帧中查找到的第i个液滴面积大小Si(k+1)∈(0.8，1.2)Si(k)，若满足判据则认为匹配成功；

S04-a3：对于小液滴，先采用互相关系数法计算后一帧中关于前一帧第i个液滴窗口内所有候选匹配液滴的互相关系数，高于阈值的认为匹配成功，窗口的大小依据喷溅粒子的空间密度决定，保证窗口大小内的候选匹配液滴数不小于五个，阈值的设定值取决于喷溅液滴的亮度变化及体积变化，范围在0.5-0.8之间；

S04-a4：若步骤S04-a3中存在认为匹配成功的小液滴，则设定其它初始权重概率为1，窗口内其它液滴的初始权重概率相同，且所有候选液滴的概率总和为1，用松弛迭代算法进行迭代，利用速度相关准则对每一个迭代步内的匹配概率进行更新，直到各个候选匹配液滴的匹配概率不发生变化为止，设定概率阈值，阈值的选取依据不同工况下液滴运动的特征而定，通常大于0.6，选取后一帧中匹配概率高于阈值且具有最大概率的候选匹配液滴作为第i个液滴的正确匹配液滴，否则认为该液滴匹配失败，判断该液滴丢失。

较佳的，步骤S04中所述喷溅烧蚀速率统计算法包含以下具体步骤：

S04-b1：将得到的喷溅液滴二值化图像矩阵与采集的原始灰度图像矩阵相乘，使得喷溅液滴与背景弧光完全分离，得到只包含喷溅液滴亮度信息、位置信息和形状信息的灰度图像矩阵；

S04-b2：给图像设定矩形内窗口，内窗口边界与图像边界的距离由图像的分辨率大小及不同工况下喷溅液滴的大小及运动速度决定，标记运动到内窗口之外的液滴，并存储液滴的位置、面积及亮度信息；

S04-b3：利用多目标粒子匹配追踪算法对前后连续两帧中的标记液滴进行匹配，与后一帧中匹配不成功的液滴说明已经运动到采集图像之外，则液滴的丢失数目+1，统计当前图像中总的液滴数目，与当前丢失的液滴数目相加，即得到当前从电极表面喷溅出的液滴总数；

S04-b4：标定原始图像与实际电极尺寸的比例，记录每个液滴的二维投影面积，由于液滴可看作近似球体，通过计算液滴的半径得到每个喷溅液滴的体积，从而得到当前时刻的喷溅烧蚀体积；

S04-b5：从电极表面产生喷溅液滴的帧起始，重复上述步骤S04-b1至S04-b4，遍历燃弧过程中采集的连续图像序列，得到燃弧过程中的喷溅烧蚀速率。

基于本发明的上述技术方案，通过光学成像手段结合数字图像处理技术，实现了燃弧过程中电极烧蚀行为的可视化及原位测量，拓展了气体电弧烧蚀行为的测试，为深入和完整理解气体电弧-电极的作用机理、喷溅烧蚀产生过程等提供直接有益的科学依据。

附图说明

图1是本发明中原位观测方法的处理流程图；

图2是本发明中光学成像系统、电弧发生装置以及电气测量装置的结构示意图；

图3(a)-图3(b)是高速摄影仪拍摄的燃弧过程中电极形貌的图像，其中：图3(a)是在自然光照条件下，高速摄影仪的拍摄结果，图3(b)是利用本发明的光学成像系统，高速摄影仪得到的拍摄结果；

图4(a)-图4(d)是对液滴喷溅烧蚀影像的后处理结果，其中：图4(a)是高速摄影仪采集到的原始图像，图4(b)是本发明对液滴进行边缘检测的结果，图4(c)是重构后的液滴二值图像，图4(d)是本发明获得的喷溅液滴的运动轨迹；

图5是喷溅烧蚀速统计算法的流程图；

图6是多目标粒子匹配追踪算法的流程图；

图7是本发明得到的燃弧过程中喷溅烧蚀速率的表征图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做详细说明，其属于对本发明的解释而不是限定。

参见图1，本发明所述一种气体电弧电极喷溅烧蚀原位观测方法的处理流程，包括具体步骤，S01：搭建光学成像系统，采集电极喷溅烧蚀行为的影像；S02：采用空间数字滤波器对图像进行滤波，滤除原始图像中的残余弧光并得到喷溅液滴的边缘；S03：基于图像的灰度分布对液滴边缘图像进行动态二值化并进行封闭域填充处理从而重构喷溅液滴，获得喷溅液滴的空间坐标位置及形状信息，利用连续帧的二值化图像重构喷溅液滴的运动轨迹；S04：对重构的喷溅液滴进行统计，得到燃弧过程中的喷溅烧蚀速率。

对于步骤S01，在一个具体实施例中，所述光学成像系统包括大功率红外激光器、窄带滤光片、高速摄影仪；其中，采用所述大功率红外激光器照射电极表面，利用对应中心波长的所述窄带滤光片衰减弧光并保留电极表面反射的激光，采用所述高速摄影仪对电极喷溅烧蚀行为进行影像采集。

进一步的，当进行具体参数设定时，所述红外激光器中心波长及窄带滤波片中心波长均为红外波段，较优的，根据不同气体介质和不同电极材料而选择具体中心波长，选取时避开强度较高的电弧发射光谱特征谱线；较优的，所述红外激光器的功率可根据不同气体介质、不同电流等级进行调节，保证不同工况下电极喷溅烧蚀影像的清晰性。

在一个更为具体的实施例中，对所述光学成像系统进行了完整系统的搭建，参见图2，其由激光器、光纤、扩束器、窄带滤光片及高速摄影仪组成，电弧发生装置由直流电源、IGBT模块、断路器和电极组成，电气测量装置由高压探头、霍尔传感器及数字示波器组成。

测量开始时，得到燃弧过程中电极烧蚀行为影响的具体步骤如下：

1)连接实验线路以及电气测量装置，设定IGBT模块的关断时间，本例设定的燃弧时间为100ms，因此IGBT设为长通，关断时间设为100ms；

2)打开大功率激光器，先控制激光器功率低于30W，激光通过光纤和扩束器射出，调节光纤和扩束器位置，使得激光完全照亮阴极和阳极表面。在高速摄影仪镜头前加装窄带滤光片，调节高速摄影仪镜头轴线与扩束器轴线夹角，确保足够的的反射激光进入拍摄区域，使得电极在高速摄影仪上成像最亮；

3)根据电流等级和电极材料的不同，设定高速摄影仪镜头的光圈大小和曝光时间；本例中实验电流为400A，电极材料为钨铈合金(W-CeO₂)，光圈值设置为1/22，曝光时间设置为2μs，设定图像分辨率及高速摄影仪采样率，使得图像清晰度足够用于后处理且连续两帧间喷溅液滴的运动距离不至过长；

4)在电极两端放置熔丝，调高激光器功率，打开直流电源，此时直流电源被IGBT短路，关断IGBT，电流通过熔丝发热，在电极间产生电弧，测量此时的电弧电压和电弧电流，并利用数字示波器的外触发信号同步触发高速摄仪进行拍摄；

5)经过设定时间导通IGBT，电弧熄灭，同时打开支路断路器，防止在IGBT故障时电弧持续燃烧，保护人身安全，关闭激光器，拍摄结果输入计算机存储。

本发明得到的电极烧蚀行为影像如图3(b)所示，与传统拍摄方法得到的结果(图3(a))对比发现，通过本发明的光学成像方法，可以清晰观察电极表面熔池以及从熔池中喷溅出的金属液滴，实现了燃弧过程中电极喷溅烧蚀行为的可视化。

在步骤S02中，采用空间数字滤波器对图像进行滤波，滤除原始图像中的残余弧光并得到喷溅液滴的边缘。在一个具体实施例中，所述空间数字滤波器是基于高斯-拉普拉斯边缘检测方法进行图像滤波。

更为具体的，其包含以下步骤：

S02-1：对光学成像系统采集的原始影像进行彩色图像转灰度图像处理，得到如图4(a)所示的灰度图像，获得灰度图像的灰度级矩阵；

S02-2：构造三阶高斯掩膜，对得到的灰度图像先进行高斯平滑滤波，消除图像的随机噪声：

其中f(x，y)表示每个像素点的灰度值，w表示滤波区域长度，噪声系数ξ的选取原则为在消除图像噪声的同时也不影响喷溅液滴边缘的清晰性；

S02-3：离散二维拉普拉斯算子，得到五阶掩膜矩阵，拉普拉斯算子的离散方式由喷溅液滴的特征决定，在22.5°、45°、77.5°、90°、112.5°、135°、157.5°......360°等十六个方向求二阶导，得到如下式所示的离散公式：

具体的，得到的掩膜矩阵为：

利用得到的掩膜矩阵和图像灰度矩阵进行卷积运算，即，利用本发明得到的掩膜矩阵与经过平滑滤波的图像进行卷积，从而得到喷溅液滴的边缘灰度分布矩阵(如图4(b)所示的液滴边缘灰度图像)。

对于步骤S03，较佳的，其中的动态二值化采用了自动灰度级判别方法计算阈值。

进一步的，最佳阈值的计算方法为：设图象包含L个灰度级(0，1...，L-1)，灰度值为i的的象素点数为N(i)，图象总的象素点数为N＝N(0)+N(1)+...+N(L-1)；灰度值为i的点的概为：P(i)＝N(i)/N；门限t将整幅图象分为前景和背景两类，前景点数占图像比例w0＝sum(P(i))，平均灰度为u0＝sum(i*P(i))/w0；背景点数占图像比例为w1＝1-w0，平均灰度为u1＝sum(i*P(i))/w1；则图像的总平均灰度为：u＝w0*u0+w1*u1；前景和背景图象的方差：g＝w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)＝w0*w1*(u0-u1)2，采用遍历法得到使方差最大的阈值t即为所求。

当具体进行步骤S03时(在该具体实施例中，计算灰度级别得到的归一化灰度阈值为0.815)，图像二值化后对封闭边缘进行空洞填充操作，得到如图4(c)所示的重构后的喷溅液滴二值化图像；对整个燃弧过程中采集得到的图像序列进行以上操作，得到喷溅液滴二值图像的连续帧，将连续帧进行帧叠加操作，得到如图4(d)所示的喷溅液滴的运动轨迹。

对于步骤S04，参见图5，在一个具体实施例中，采用的喷溅烧蚀量统计算法流程如下：

S04-a1读入图像，将得到的喷溅液滴二值化图像矩阵与采集的原始灰度图像矩阵相乘，使得喷溅液滴与背景弧光完全分离，得到只包含喷溅液滴亮度信息、位置信息和形状信息的灰度图像矩阵；

S04-a2给图像设定矩形内窗口，内窗口边界与图像边界的距离由图像的分辨率大小及不同工况下喷溅液滴的大小及运动速度决定，本例设定为25像素，判断液滴是否运动到内窗口外，若是则标记运动到内窗口之外的液滴，并存储液滴的位置、面积及亮度信息，直到遍历整个图像中的所有液滴为止；

S04-a3利用多目标粒子匹配追踪算法对前后连续两帧中的标记液滴进行匹配，与后一帧中匹配不成功的液滴说明已经运动到采集图像之外，则液滴的丢失数目N_t1＝N_t1+1，直到遍历所有标记液滴为止，统计当前图像中总的液滴数目N_cf(n)，与当前丢失的液滴数目相加，即得到当前从电极表面喷溅出的液滴总数N_sp(n)＝N_cf(n)+N_t1；

S04-a4标定原始图像与实际电极尺寸的比例，记录每个液滴的二维投影面积，由于液滴可看作近似球体，通过计算液滴的半径得到每个喷溅液滴的体积，从而得到当前时刻的喷溅烧蚀体积；

S04-a5从电极表面产生喷溅液滴的帧起始，重复上述步骤S04-a1至S04-a4，遍历燃弧过程中采集的连续图像序列，得到燃弧过程中的喷溅烧蚀速率。

在一个具体实施例中，参见图6，所述多目标粒子匹配追踪算法如下：

S04-b1读取连续两帧的喷溅液滴灰度矩阵，识别连续两帧中的喷溅液滴，记录所有液滴的坐标、面积及亮度信息，通过液滴面积大小将液滴分为小液滴和大液滴两种；

S04-b2对于每个大液滴，采用最邻近查找法对液滴进行匹配，同时采取液滴面积作为是否匹配的判据，判别标准是在第k+1帧中查找到的第i个液滴面积大小S_i(k+1)∈(0.8，1.2)S_i(k)，若满足判据则认为匹配成功；

S04-h3对于每个小液滴，先采用互相关系数法计算后一帧中关于前一帧第i个液滴窗口内所有候选匹配液滴的互相关系数，高于阈值的认为匹配成功，窗口的大小依据喷溅粒子的空间密度决定，保证窗口大小内的候选匹配液滴数不小于五个，本例设为20像素*20像素，阈值的设定值取决于喷溅液滴的亮度变化及体积变化，本例设为0.72；

S04-b4若步骤S04-b3中存在认为匹配成功的小液滴，则设定其它初始权重概率为1，窗口内其它液滴的初始权重概率相同，且所有候选液滴的概率总和为1，用松弛迭代算法进行迭代，利用速度相关准则对每一个迭代步内的匹配概率进行更新，直到各个候选匹配液滴的匹配概率不发生变化为止，设定概率阈值，阈值的选取依据不同工况下液滴运动的特征而定，本例设为0.68，选取后一帧中匹配概率高于阈值且具有最大概率的候选匹配液滴作为第i个液滴的正确匹配液滴，否则认为该液滴匹配失败，判断该液滴丢失，输出最终匹配结果。

参见图7，是本例得到的钨铈合金在燃弧过程中的喷溅烧蚀速率的表征图。基于本发明的技术方案，揭示了熔池内的气爆爆裂而产生的液滴喷溅，是导致电极烧蚀的一个重要因素。具体而言，利用本发明提供的光学成像方法和烧蚀量统计方法，可明显观测到燃弧过程中电极表面的熔池流动，熔池内存在具有一定特征频率的气爆爆裂现象，每次爆裂过程都伴随着大量的液滴喷溅，图7中的尖峰对应着每次的气泡爆裂过程，图7中的阶跃则对应大液滴的产生过程。

综上所述，本发明方法通过光学成像手段以及基于数字图像处理技术的后处理方法，实现了气体电弧电极喷溅烧蚀特性的原位观测。进而为进一步研究电弧与电极的作用机理、电极烧蚀的影响因素等提供了理论依据。本发明也可应用于其他类似等离子体过程诊断研究中。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种气体电弧电极喷溅烧蚀的原位观测方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

S01：搭建光学成像系统，采集电极喷溅烧蚀行为的影像；

S02：采用空间数字滤波器对图像进行滤波，滤除原始图像中的残余弧光并得到喷溅液滴的边缘；

S03：基于图像的灰度分布对液滴边缘图像进行动态二值化并进行封闭域填充处理从而重构喷溅液滴，获得喷溅液滴的空间坐标位置及形状信息，利用连续帧的二值化图像重构喷溅液滴的运动轨迹；

S04：对重构的喷溅液滴进行统计，得到燃弧过程中的喷溅烧蚀速率。

2.根据权利要求1所述的一种气体电弧电极喷溅烧蚀的原位观测方法，其特征在于：优选的，

步骤S01中所述光学成像系统包括大功率红外激光器、窄带滤光片、高速摄影仪；其中，采用所述大功率红外激光器照射电极表面，利用对应中心波长的所述窄带滤光片衰减弧光并保留电极表面反射的激光，采用所述高速摄影仪对电极喷溅烧蚀行为进行影像采集。

3.根据权利要求2所述的一种气体电弧电极喷溅烧蚀的原位观测方法，其特征在于：

所述红外激光器中心波长及窄带滤波片中心波长均为红外波段，在S01步骤中进行具体光学成像系统搭建时，根据不同气体介质和不同电极材料而选择具体中心波长，选取时避开强度较高的电弧发射光谱特征谱线：

所述红外激光器的功率可根据不同气体介质、不同电流等级进行调节，保证不同工况下电极喷溅烧蚀影像的清晰性。

4.根据权利要求1所述的一种气体电弧电极喷溅烧蚀的原位观测方法，其特征在于，步骤S02中所述空间数字滤波器是基于高斯-拉普拉斯边缘检测方法进行图像滤波。

5.根据权利要求4所述一种气体电弧电极喷溅烧蚀的原位观测方法，其特征在于，所述高斯-拉普拉斯边缘检测方法包含以下具体步骤：

S02-1：对光学成像系统采集的原始影像进行彩色图像转灰度图像处理，得到灰度图像的灰度级矩阵；

S02-2：构造高斯平滑滤波器对灰度图像进行滤波，消除图像的随机噪声：

其中f(x，y)表示每个像素点的灰度值，w表示滤波区域长度，噪声系数ξ的选取原则为在消除图像噪声的同时也不影响喷溅液滴边缘的清晰性；

S02-3：离散二维拉普拉斯算子，得到五阶掩膜矩阵，拉普拉斯算子的离散方式由喷溅液滴的特征决定，在22.5°、45°、77.5°、90°、112.5°、135°、157.5°......360°等十六个方向求二阶导，得到如下式所示的离散公式：

利用得到的掩膜矩阵和图像灰度矩阵进行卷积运算，从而得到喷溅液滴的边缘灰度分布矩阵。

6.根据权利要求1所述的一种气体电弧电极喷溅烧蚀的原位观测方法，其特征在于：步骤S03中所述动态二值化方法采用了自动灰度级判别方法计算阈值。

7.根据权利要求6所述的一种气体电弧电极喷溅烧蚀的原位观测方法，其特征在于，最佳阈值的计算方法为：

设图象包含L个灰度级(0，1...，L-1)，灰度值为i的的象素点数为N(i)，图象总的象素点数为N＝N(0)+N(1)+...+N(L-1)；灰度值为i的点的概为：P(i)＝N(i)/N；门限t将整幅图象分为前景和背景两类，前景点数占图像比例w0＝sum(P(i))，平均灰度为u0＝sum(i*P(i))/w0；背景点数占图像比例为w1＝1-w0，平均灰度为u1＝sum(i*P(i))/w1；则图像的总平均灰度为：u＝w0*u0+w1*u1；前景和背景图象的方差：g＝w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)＝w0*w1*(u0-u1)2，采用遍历法得到使方差最大的阈值t即为所求。

8.根据权利要求1所述的一种气体电弧电极喷溅烧蚀的原位观测方法，其特征在于，步骤S04中是基于多目标粒子匹配追踪算法对重构的喷溅液滴进行统计。

9.根据权利8所述的一种气体电弧电极喷溅烧蚀的原位观测方法，其特征在于，所述的多目标粒子匹配追踪算法包含以下具体步骤：

S04-a1：读取连续两帧的喷溅液滴灰度矩阵，识别连续两帧中的喷溅液滴，记录所有液滴的坐标、面积及亮度信息，通过液滴面积大小将液滴分为小液滴和大液滴两种；

S04-a2：对于每个大液滴，采用最邻近查找法对液滴进行匹配，同时采取液滴面积作为是否匹配的判据，判别标准是在第k+1帧中查找到的第i个液滴面积大小Si(k+1)∈(0.8，1.2)Si(k)，若满足判据则认为匹配成功；

S04-a3：对于小液滴，先采用互相关系数法计算后一帧中关于前一帧第i个液滴窗口内所有候选匹配液滴的互相关系数，高于阈值的认为匹配成功，窗口的大小依据喷溅粒子的空间密度决定，保证窗口大小内的候选匹配液滴数不小于五个，阈值的设定值取决于喷溅液滴的亮度变化及体积变化，范围在0.5-0.8之间；

S04-a4：若步骤S04-a3中存在认为匹配成功的小液滴，则设定其它初始权重概率为1，窗口内其它液滴的初始权重概率相同，且所有候选液滴的概率总和为1，用松弛迭代算法进行迭代，利用速度相关准则对每一个迭代步内的匹配概率进行更新，直到各个候选匹配液滴的匹配概率不发生变化为止，设定概率阈值，阈值的选取依据不同工况下液滴运动的特征而定，通常大于0.6，选取后一帧中匹配概率高于阈值且具有最大概率的候选匹配液滴作为第i个液滴的正确匹配液滴，否则认为该液滴匹配失败，判断该液滴丢失。

10.根据权利要求1所述的一种气体电弧电极喷溅烧蚀的原位观测方法，其特征在于，步骤S04中所述喷溅烧蚀速率统计算法包含以下具体步骤：

S04-b1：将得到的喷溅液滴二值化图像矩阵与采集的原始灰度图像矩阵相乘，使得喷溅液滴与背景弧光完全分离，得到只包含喷溅液滴亮度信息、位置信息和形状信息的灰度图像矩阵；

S04-b2：给图像设定矩形内窗口，内窗口边界与图像边界的距离由图像的分辨率大小及不同工况下喷溅液滴的大小及运动速度决定，标记运动到内窗口之外的液滴，并存储液滴的位置、面积及亮度信息；

S04-b3：利用多目标粒子匹配追踪算法对前后连续两帧中的标记液滴进行匹配，与后一帧中匹配不成功的液滴说明已经运动到采集图像之外，则液滴的丢失数目+1，统计当前图像中总的液滴数目，与当前丢失的液滴数目相加，即得到当前从电极表面喷溅出的液滴总数；

S04-b4：标定原始图像与实际电极尺寸的比例，记录每个液滴的二维投影面积，由于液滴可看作近似球体，通过计算液滴的半径得到每个喷溅液滴的体积，从而得到当前时刻的喷溅烧蚀体积；

S04-b5：从电极表面产生喷溅液滴的帧起始，重复上述步骤S04-b1至S04-b4，遍历燃弧过程中采集的连续图像序列，得到燃弧过程中的喷溅烧蚀速率。