CN112229820B - 一种染料池折射率测量方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种染料池折射率测量方法，通过建立染料池可视化试验台；获取的基于高斯金子塔改进的PIV互相关算法，并建立伪速度矢量判定准则，然后实现其程序化；对可视化染料池进行PIV试验测量，得到可视化染料池内平均速度；基于RSA的伪随机算法打印背景点阵；采用高速相机，得到平均速度及速度为0时的染料池试件背景点阵图像；对背景点阵图像进行互相关分析，得到染料池试件的位移分布；基于背景纹影技术，将基于改进的PIV互相关算法得到的位移分布带入带有源项的泊松方程，采用边界元法进行求解，如此，可以提高染料池折射率的计算精度。

Description

一种染料池折射率测量方法
技术领域
本发明涉及水力机械流动测量技术领域，特别涉及一种染料池折射率测量方法。
背景技术
在流动测量中，基于折射率场的光学非接触式测量方法是一类常用的流动显示方法，比如纹影技术、阴影技术和干涉技术等。但是，纹影技术、阴影技术主要用于定性测量，在定量测量方面存在不足；干涉技术虽然可以实现定量测量，但是其测量结果的分辨率较低，无法满足对精细流动结构测量的要求。
现有的折射率测量方法包括，光纤杨氏干涉法，用光纤作为光源，实现杨氏干涉，从而获得待测液体的折射率；CCD(Charge-coupled Device)测量法，利用CCD自动测量光束偏移量来计算待测液体的折射率，但是实际操作较难，测量结果会产生较大的误差；激光照射法，基于玻璃板上液体层表面的反射和液体的折射来测量折射率，但是精确度较低。
直到1998年，Meier弥补了上述折射率测量方法的不足，在传统的纹影技术的基础上发展出了背景纹影技术(Background Oriented Schlieren，BOS)，将用于流场速度测量的粒子图像测速技术(Particle Image Velocimetry，PIV)与传统的纹影技术相结合，利用背景点阵图像的偏移来测量待测流场的折射率。
背景纹影技术可以像粒子图像测速技术一样对较大的流场进行测量，并且避免了光学层析技术和传统的纹影技术中所必须的精密光学仪器。然而传统的PIV互相关算法存在一定的局限性，其局部分辨率低、产生的伪矢量多、窗口尺寸选择也缺乏灵活性。
采用BOS测量染料池的折射率分布是一个崭新的研究方向，其中关键是要保证其具有足够的可靠性和精确性。
发明内容
针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种染料池折射率测量方法，旨在为试验测量水力机械折射率场提供一定的借鉴，且折射率的计算精度高。
一方面，本发明提供了一种染料池折射率测量方法，包括：
建立染料池可视化试验台；染料池可视化试验台包括染料循环器、管路、阀门、压力传感器、可视化染料池和染料池试件；可视化染料池的材料为透明有机玻璃，染料池试件设有玻璃窗口；
获取基于高斯金子塔改进的PIV互相关算法，并建立伪速度矢量判定准则；
基于开源软件PIVlab实现PIV互相关算法和伪速度矢量判定准则的程序化；
对可视化染料池进行PIV试验测量，得到可视化染料池的粒子图像；
基于程序化的PIV互相关算法对可视化染料池的粒子图像进行处理，分析可视化染料池内速度分布，得到可视化染料池内平均速度；
基于RSA的伪随机算法打印背景点阵；
当速度为0和平均速度时，采用高速相机，通过染料池试件的玻璃窗口对背景点阵进行拍摄，得到两种速度下的染料池试件背景点阵图像；
基于Matlab对两种速度下的染料池试件背景点阵图像进行反色处理，以便于PIV互相关算法获取点阵亮度的峰值坐标；
采用改进的PIV互相关算法对两种速度下的染料池试件背景点阵图像进行互相关分析，得到染料池试件的x、y方向上位移分布以及合成的位移分布；
基于背景纹影技术，将染料池试件的x、y方向上位移分布以及合成的位移分布带入带有源项的泊松方程，采用边界元法进行求解，得到染料池试件的折射率分布，并基于Matlab实现染料池折射率分布的程序化；
基于染料池折射率计算程序，对染料池的位移分布进行处理，得到染料池折射率分布云图。
可选的，伪速度矢量判定准则为：
Figure BDA0002691095770000021
Figure BDA0002691095770000022
其中，Uave和Vave分别表示查问区域粒子在x、y方向上的平均速度，λu和λθ表示速度大小和方向的阈值；
可选的，所述Uave和所述Vave的取值范围为3～5％；所述λu和所述λθ的取值范围为1～2％。
本发明提供的一种染料池折射率测量方法具有以下有益效果：
通过获取的基于高斯金子塔改进的PIV互相关算法，建立伪速度矢量判定准则，可以提高PIV互相关分析的精度；同时，基于背景纹影技术，将基于PIV互相关算法得到的位移分布带入带有源项的泊松方程，采用边界元法进行求解，可以提高折射率的计算精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明实施例提供的一种染料池折射率测量方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种染料池可视化试验系统的示意图；
图3为本发明实施例提供的一种可视化染料池的示意图；
图4为本发明实施例提供的一种染料池试件的示意图；
图5为本发明实施例提供的一种可视化染料池对应区域的平均速度分布示意图；
图6为本发明实施例提供的一种染料池试件位移分布的示意图；
图7为本发明实施例提供的一种染料池试件折射率分布云图；
附图标记说明：
201-染料循环器；202-管路；203-阀门；204-压力传感器、205-可视化染料池；206-染料池试件。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：
本发明实施例中，PIV系统采用的是美国TSI公司的TR-PIV系统，其中YAG高频双腔脉冲激光器的脉冲能量为2×22.5mJ@1000Hz、输出波长为527nm；PowerView数字CCD相机的分辨率为1024×1024像素，帧频为3kHz。
下面介绍本发明一种染料池折射率测量方法的具体实施例，图1是本发明实施例提供的一种染料池折射率测量方法的流程示意图，本说明书提供了如实施例或流程图的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或服务器产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。具体的如图1所示，该方法包括：
S101：建立染料池可视化试验台；染料池可视化试验台包括染料循环器、管路、阀门、压力传感器、可视化染料池和染料池试件；可视化染料池的材料为透明有机玻璃，染料池试件设有玻璃窗口。
本发明实施例中，染料池可视化试验台的结构，如图2所示，包括染料循环器201、管路202、阀门203、压力传感器204、可视化染料池205和染料池试件206，其中可视化染料池205的材料为透明有机玻璃，可视化染料池205的结构可以参阅图3；如图4所示，染料池试件206设有玻璃窗口。
S102：获取基于高斯金子塔改进的PIV互相关算法，并建立伪速度矢量判定准则。
本发明实施例中，基于高斯Gaussian金字塔改进PIV互相关算法，并建立伪速度矢量判定准则。
可选的，伪速度矢量判定准则为：
Figure BDA0002691095770000041
Figure BDA0002691095770000042
其中，Uave和Vave分别表示查问区域粒子在x、y方向上的平均速度，λu和λθ表示速度大小和方向的阈值；其中，所述Uave和所述Vave的取值范围可以为3～5％；所述λu和所述λθ的取值范围可以为1～2％。
S103：基于开源软件PIVlab实现PIV互相关算法和伪速度矢量判定准则的程序化。
S104：对可视化染料池进行PIV试验测量，得到可视化染料池的粒子图像。
S105：基于程序化的PIV互相关算法对可视化染料池的粒子图像进行处理，分析可视化染料池内速度分布，得到可视化染料池内平均速度。
如图5所示，本发明实施例提供了一种可视化染料池对应区域的平均速度分布的示意图，可视化染料池对应区域的平均速度为7.82m/s。
S106：基于RSA的伪随机算法打印背景点阵。
S107：当速度为0和平均速度时，采用高速相机，通过染料池试件的玻璃窗口对背景点阵进行拍摄，得到两种速度下的染料池试件背景点阵图像。
S108：基于Matlab对两种速度下的染料池试件背景点阵图像进行反色处理，以便于PIV互相关算法获取点阵亮度的峰值坐标。
S109：采用PIV互相关算法对两种速度下的染料池试件背景点阵图像进行互相关分析，得到染料池试件的x、y方向上位移分布以及合成的位移分布。
本发明实施例中，采用基于高斯金子塔改进的PIV互相关算法对速度为0和7.82m/s时的染料池试件背景点阵图像进行互相关分析，得到染料池试件的x、y方向上位移分布以及合成的位移分布，如图6所示。
S110：基于背景纹影技术，将染料池试件的x、y方向上位移分布以及合成的位移分布带入带有源项的泊松方程，采用边界元法进行求解，得到染料池试件的折射率分布，并基于Matlab实现染料池折射率分布的程序化。
S111：基于染料池折射率计算程序，对染料池的位移分布进行处理，得到染料池折射率分布云图。
如图7所示，本发明实施例提供了一种染料池试件折射率分布云图。
综上，本发明实施例提供的一种染料池折射率测量方法，通过获取的基于高斯金子塔改进的PIV互相关算法，建立伪速度矢量判定准则，可以提高PIV互相关分析的精度；同时，基于背景纹影技术，将基于PIV互相关算法得到的位移分布带入带有源项的泊松方程，采用边界元法进行求解，可以提高折射率的计算精度。
以上所揭露的仅为本发明的几种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (2)

1.一种染料池折射率测量方法，其特征在于，包括：
建立染料池可视化试验台；所述染料池可视化试验台包括染料循环器、管路、阀门、压力传感器、可视化染料池和染料池试件；所述可视化染料池的材料为透明有机玻璃，所述染料池试件设有玻璃窗口；
获取基于高斯金子塔改进的PIV互相关算法，并建立伪速度矢量判定准则；
所述伪速度矢量判定准则为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
其中，Uave和Vave分别表示查问区域粒子在x、y方向上的平均速度，λu和λθ表示速度大小和方向的阈值；
基于开源软件PIVlab实现所述PIV互相关算法和所述伪速度矢量判定准则的程序化；
对所述可视化染料池进行PIV试验测量，得到所述可视化染料池的粒子图像；
基于程序化的PIV互相关算法对所述可视化染料池的粒子图像进行处理，分析所述可视化染料池内速度分布，得到所述可视化染料池内平均速度；
基于RSA的伪随机算法打印背景点阵；
当速度为0和所述平均速度时，采用高速相机，通过所述染料池试件的玻璃窗口对所述背景点阵进行拍摄，得到两种速度下的染料池试件背景点阵图像；
基于Matlab对所述两种速度下的染料池试件背景点阵图像进行反色处理，以便于所述PIV互相关算法获取点阵亮度的峰值坐标；
采用所述PIV互相关算法对所述两种速度下的染料池试件背景点阵图像进行互相关分析，得到所述染料池试件的x、y方向上位移分布以及合成的位移分布；
基于背景纹影技术，将所述染料池试件的x、y方向上位移分布以及合成的位移分布带入带有源项的泊松方程，采用边界元法进行求解，得到所述染料池试件的折射率分布，并基于Matlab实现染料池折射率分布的程序化；
基于染料池折射率计算程序，对染料池的位移分布进行处理，得到染料池折射率分布云图。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述Uave和所述Vave的取值范围为3～5％；所述λu和所述λθ的取值范围为1～2％。
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