CN114384270B - 一种消除piv实验中壁面反光的方法 - Google Patents

一种消除piv实验中壁面反光的方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于宏观PIV实验技术领域，具体涉及一种消除PIV实验中壁面反光的方法。本发明通过对入射激光波长的过滤，使只能激发示踪粒子的激光波长照射到被测流场，将周围的环境等杂光过滤掉；然后通过对相机接收光源进行过滤，仅能让示踪粒子发射的荧光通过，被测试模型壁面反射回来的其他波长的光就不会进入高速相机，然后利用自研的基于卷积神经网络模型图像处理算法对拍摄的粒子图片进行后处理，有效的消除粒子图片中的壁面反光，从而得到高对比度的纯粒子图像。本发明能够用于PIV系统中消除由模型壁面引起的强反光并保护高速相机的感光元件，具有适用范围广、易调节、结构简单的特点。

Description

一种消除PIV实验中壁面反光的方法
技术领域
本发明属于宏观PIV实验技术领域，具体涉及一种消除PIV实验中壁面反光的方法。
背景技术
粒子图像测速(particle image velocimetry，PIV)技术是一种可以无干扰地测量流体中瞬时速度场，并且可以同时测得二维平面或三维立体空间内多个测点的二维或三维流速矢量，由于其具有无干扰、瞬态、无接触、全流场速度测量的优点，已经被广泛应用于各个领域。其基本原理是在流场中布撒示踪粒子,将待测区域内的示踪粒子用强度均匀的片光照亮，然后使用CCD相机记录一定时间间隔连续两次被曝光的示踪粒子图像，通过图像处理对两张图片中相同位置的判读窗口进行互相关运算得到粒子位移，由位移和曝光时间就可以得到流场中各点的速度矢量。
从PIV测量原理可以看出，是通过处理连续两张流场粒子图像，从而获得流速，因此获得高质量的流场粒子图像，对测量结果的准确性尤为重要。PIV需使用强度均匀的薄片光照亮测量区域，因此，光源应具有较好的准直性，以保证片光源厚度在较大区域内基本均匀；因此，大多数PIV系统都是采用脉冲激光器作为光源，而当激光照射到测量物体的表面时会产生强反光，其对拍摄的图像有着非常大的影响，不仅会影响流场中示踪粒子的曝光强度，使相机拍摄的图片质量差，影响测量结果，更有可能会损坏CCD相机的感光元件，从而使实验的成本变高，影响实验进度，因此，消除模型壁面反光对PIV实验有着重要意义。
已有部分学者提出了外加挡板和限制入射激光路径来避免反光问题，如专利201910804073.9一种用于PIV实验避免反光的挡板装置，专利202110445421.5一种用于PIV实验通过限制入射激光路径、自定义拍摄区域的防反光装置及使用方法，其有效的避免了部分反光问题。但是他们都只是通过改变反射光的路径来避免反光，并没有从根本上解决物体的壁面反光，即从入射光光源、相机接收光源以及图像后处理方面入手解决反光问题，而且其适用范围有限。
发明内容
本发明的目的在于提供一种消除PIV实验中壁面反光的方法。
一种消除PIV实验中壁面反光的方法，包括以下步骤：
步骤1：布置PIV实验装置、脉冲激光器1、滤色棱镜2、柱面透镜3、球面透镜4、长通滤光片7；
所述PIV实验装置包括透明水箱5、试验模型6、高速相机8；所述的脉冲激光器1发出波长为523nm光源，通过所述滤光棱镜2对光源进行过滤，只让脉冲激光器1发出的523nm的绿光透过；所述滤色棱镜2、柱面透镜3、球面透镜4依次放置在同一水平轴线上；所述柱面透镜3将激光光束扩展为扇形片光；所述的球面透镜4将激光片光进行聚焦，使其在厚度方向形成一个宽度很小的片光照射进透明水箱5中的被测流场中，被测流场中的示踪粒子受到激光片光照射后，激发出特定波长的荧光；所述的试验模型6放置在透明水箱5中，与激光片光垂直，其表面涂覆黑色哑光漆；
步骤2：开始PIV实验，将长通滤光片7放置在高速相机8正前方，对被测流场中的反射光进行过滤，仅能让示踪粒子发出的荧光通过；将高速相机8的光轴与被测流场中的激光片光所在平面垂直，高速相机8拍摄的PIV粒子图像通过以太网传输到图像预处理系统9中；
步骤3：图像预处理系统9采用图像处理算法对高速相机8拍摄的PIV粒子图像进行处理，得到消除模型壁面反光的高质量流场PIV粒子图像。
进一步地，所述步骤3中图像预处理系统9采用基于卷积神经网络模型对高速相机8拍摄的PIV粒子图像进行处理，具体方法为：
步骤3.1：构造PIV粒子图像质量增强数据集；
使用PIV粒子生成器随机生成一张粒子对比度较高的PIV粒子图片I1(x,y)和一张粒子对比度较低的PIV粒子图片I1low(x,y)，在生成的PIV粒子图像中加入随机的光照和噪声，并根据光照强度改变粒子灰度值，用于模拟实验条件下激光散射的强度、空间位置随时间变化的情况；在生成的PIV粒子图像中加入背景信息，背景在与粒子图片叠加之前均经过随机的翻转、放大或缩小,每张粒子图片均叠加了多个随机的背景；
步骤3.2：采用PIV粒子图像质量增强数据集训练Bilateral-CNN的PIV粒子图像质量增强网络，采用平方差损失函数指导模型训练，自适应矩阵估计Adam算法对Bilateral-CNN的PIV粒子图像质量增强网络的模型参数进行优化；
所述Bilateral-CNN的PIV粒子图像质量增强网络共有十层结构，包含五层Encoder特征编码器与五层Decoder特征解码器；所述Encoder特征编码器包含两部分，第一部分采用残差卷积自编码模块分别提取I1in、I2in的图像特征信息；第二部分为Bothfeature encoder部分，该部分同时接受I1in,、I2in两张图像并对其进行编码,使Bilateral-CNN的PIV粒子图像质量增强网络具有同时提取两张图片特征的能力；所述Decoder特征解码器中使用U-Net模型中的跳跃连接，将Decoder特征解码器的输入特征张量与Both feature encoder的输出张量以及输入图片在通道维度上进行拼接,，传递到Conv block中共同参与解码计算；
步骤3.3：将待处理的高速相机8拍摄的PIV粒子图像输入训练好的Bilateral-CNN的PIV粒子图像质量增强网络中，通过Encoder特征编码器对高速相机8拍摄的PIV粒子图像提取特征，通过Decoder特征解码器对高速相机8拍摄的PIV粒子图像进行增强，最后输出消除模型壁面反光的高质量流场PIV粒子图像。
进一步地，所述透明水箱5由有机玻璃制成，可以使激光很好的透过水箱，照射到流场中的示踪粒子，透明水箱纵向截面为矩形。
进一步地，所述步骤2中进行PIV实验时，在暗处进行，避免周围环境光的影响。
本发明的有益效果在于：
本发明通过对入射激光波长的过滤，使只能激发示踪粒子的激光波长照射到被测流场，将周围的环境等杂光过滤掉；然后通过对相机接收光源进行过滤，仅能让示踪粒子发射的荧光通过，被测试模型壁面反射回来的其他波长的光就不会进入高速相机，然后利用自研的基于卷积神经网络模型图像处理算法对拍摄的粒子图片进行后处理，有效的消除粒子图片中的壁面反光，从而得到高对比度的纯粒子图像。本发明能够用于PIV系统中消除由模型壁面引起的强反光并保护高速相机的感光元件，具有适用范围广、易调节、结构简单的特点。
附图说明
图1为本发明中PIV实验装置的整体布置示意图。
图2为本发明中PIV粒子图像质量增强网络的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步描述。
针对上述PIV实验中需解决的物体壁面强反光问题，本发明提出了一种消除PIV实验中壁面反光的方法，通过对入射激光波长的过滤，使只能激发示踪粒子的激光波长照射到被测流场，将周围的环境等杂光过滤掉；然后通过对相机接收光源进行过滤，仅能让示踪粒子发射的荧光通过，被测试模型壁面反射回来的其他波长的光就不会进入高速相机，然后利用自研的基于卷积神经网络模型图像处理算法对拍摄的粒子图片进行后处理，该算法可以有效的消除粒子图片中的壁面反光，从而得到高对比度的纯粒子图像。通过上述措施可以有效的消除PIV实验中模型壁面的反光并保护高速相机的感光元件。
如图1-2所示一种消除PIV实验中壁面反光装置及方法，包括脉冲激光器1、滤色棱镜2、柱面透镜3、球面透镜4、透明水箱5、试验模型6、长通滤光片7、CCD高速相机8、图像预处理系统9。所述的脉冲激光器1发出波长为523nm光源，通过所述的滤光棱镜2对光源进行过滤，使其只让所述脉冲激光器1发出的523nm的绿光透过，所述的滤色棱镜2与所述的柱面透镜3、所述的球面透镜4放置在同一水平轴线上，所述的柱面透镜3将激光光束扩展为扇形片光，所述的球面透镜4将激光片光进行聚焦，使其在厚度方向形成一个宽度很小的片光，被测流场中的示踪粒子受到激光片光照射后，激发出特定波长的荧光；所述的透明水箱5由有机玻璃制成，可以使激光很好的透过水箱，照射到流场中的示踪粒子，透明水箱纵向截面为矩形。所述的试验模型6放置在所述的透明水箱5中，与激光片光垂直，其表面涂覆黑色哑光漆；所述的长通滤光片7放置在所述的CCD相机8正前方，其可以对流场中的反射光进行过滤，仅能让示踪粒子发出的荧光通过；所述的CCD相机8的光轴与流场中的激光片光所在平面垂直；所述的CCD相机8拍摄的粒子图像通过以太网传输到所述的图像预处理系统9中。
所述的图像预处理系统9中所使用的基于卷积神经网络模型主要分为粒子图像质量增强数据集、训练Bilateral-CNN的PIV粒子图像质量增强网络、PIV粒子图像质量增强。生成粒子图像质量增强数据集主要有三步，第一步使用PIG粒子生成器随机生成一张粒子对比度较高的粒子图片I1(x,y)和一张粒子对比度较低的粒子图片I1low(x,y)；第二步在生成的粒子图像中加入随机的光照和噪声,并根据光照强度改变粒子灰度值，这是为了模拟实验条件下激光散射的强度、空间位置随时间变化的情况；第三步在生成的粒子图像中加入背景信息，背景在与粒子图片叠加之前均经过了随机的翻转,放大或缩小,每张粒子图片均叠加了多个随机的背景。
训练Bilateral-CNN的PIV粒子图像质量增强网络，采用平方差损失函数指导模型训练，自适应矩阵估计(Adam)算法对进行Bilateral-CNN模型参数进行优化,Bilateral-CNN共有十层结构,包含五层Encoder特征编码器与五层Decoder特征解码器两大部分。
在Encoder特征编码器包含两部分,第一部分采用残差卷积自编码模块分别提取I1in,I2in的图像特征信息，第二部分为Both feature encoder部分,该部分同时接受I1in,I2in两张图像并对其进行编码,使模型具有同时提取两张图片特征的能力。
在Decoder中使用了U-Net模型中的跳跃连接,将Decoder的输入特征张量与Bothfeature encoder的输出张量以及输入图片在通道维度上进行拼接,传递到输入通道数为160、输出通道数为64的Conv block中共同参与解码计算。
本发明的原理或使用方法如下：进行实验时，最好是在暗处，避免周围环境光的影响，同时将模型表面涂上黑色哑光漆。首先布置好入射光路和反射光路，开启脉冲激光器1及CCD相机8，脉冲激光器1发出波长为532nm的光源，经过滤色棱镜2、柱面透镜3、球面透镜4形成片光源，透过透明水箱5照射到试验模型5周围的待测流场，激发流场中的示踪粒子，示踪粒子的反射光透过长通滤光片7，进入CCD相机8，CCD相机8拍摄的流场中粒子图像通过以太网传输至图像预处理系统9中，然后利用自研的图像处理算法对拍摄的照片进行预处理，从而得到质量较高的流场粒子图像，消除图片中的模型壁面反光。
与现有的PIV避免反光装置相比，本发明能够用于PIV系统中消除由模型壁面引起的强反光，具有适用范围广、易调节、结构简单的特点。一方面可以根据实验要求，可以灵活布置试验测试系统。另一方面可以通过对入射光源以及反射光源进行过滤，有效的降低相机拍摄的粒子图像中模型壁面反光，利用自研的图像处理算法对粒子图像进行预处理，可以有效的消除图中的壁面反光，得到质量较高的粒子图像，提高PIV测量精度，使获得的流场信息更加精确，同时可以保护CCD相机的感光元件。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种消除PIV实验中壁面反光的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：布置PIV实验装置、脉冲激光器（1）、滤色棱镜（2）、柱面透镜（3）、球面透镜（4）、长通滤光片（7）；
所述PIV实验装置包括透明水箱（5）、试验模型（6）、高速相机（8）；所述的脉冲激光器（1）发出波长为523nm光源，通过所述滤色棱镜（2）对光源进行过滤，只让脉冲激光器（1）发出的523nm的绿光透过；所述滤色棱镜（2）、柱面透镜（3）、球面透镜（4）依次放置在同一水平轴线上；所述柱面透镜（3）将激光光束扩展为扇形片光；所述的球面透镜（4）将激光片光进行聚焦，使其在厚度方向形成一个宽度很小的片光照射进透明水箱（5）中的被测流场中，被测流场中的示踪粒子受到激光片光照射后，激发出特定波长的荧光；所述的试验模型（6）放置在透明水箱（5）中，与激光片光垂直，其表面涂覆黑色哑光漆；
步骤2：开始PIV实验，将长通滤光片（7）放置在高速相机（8）正前方，对被测流场中的反射光进行过滤，仅能让示踪粒子发出的荧光通过；将高速相机（8）的光轴与被测流场中的激光片光所在平面垂直，高速相机（8）拍摄的PIV粒子图像通过以太网传输到图像预处理系统（9）中；
步骤3：图像预处理系统（9）采用图像处理算法对高速相机（8）拍摄的PIV粒子图像进行处理，得到消除模型壁面反光的高质量流场PIV粒子图像；
步骤3.1：构造PIV粒子图像质量增强数据集；
使用PIV粒子生成器随机生成一张粒子对比度较高的PIV粒子图片I1(x, y)和一张粒子对比度较低的PIV粒子图片I1low(x, y)，在生成的PIV粒子图像中加入随机的光照和噪声，并根据光照强度改变粒子灰度值，用于模拟实验条件下激光散射的强度、空间位置随时间变化的情况；在生成的PIV粒子图像中加入背景信息，背景在与粒子图片叠加之前均经过随机的翻转、放大或缩小, 每张粒子图片均叠加了多个随机的背景；
步骤3.2：采用PIV粒子图像质量增强数据集训练Bilateral-CNN的PIV粒子图像质量增强网络，采用平方差损失函数指导模型训练，自适应矩阵估计Adam算法对Bilateral-CNN的PIV粒子图像质量增强网络的模型参数进行优化；
所述Bilateral-CNN的PIV粒子图像质量增强网络共有十层结构，包含五层Encoder特征编码器与五层Decoder特征解码器；所述Encoder特征编码器包含两部分，第一部分采用残差卷积自编码模块分别提取I1in、 I2in的图像特征信息；第二部分为Both featureencoder部分，该部分同时接受I1in、I2in两张图像并对其进行编码, 使Bilateral-CNN的PIV粒子图像质量增强网络具有同时提取两张图片特征的能力；所述Decoder特征解码器中使用U-Net模型中的跳跃连接，将Decoder特征解码器的输入特征张量与Both featureencoder的输出张量以及输入图片在通道维度上进行拼接，传递到Conv block中共同参与解码计算；
步骤3.3：将待处理的高速相机（8）拍摄的PIV粒子图像输入训练好的Bilateral-CNN的PIV粒子图像质量增强网络中，通过Encoder特征编码器对高速相机（8）拍摄的PIV粒子图像提取特征，通过Decoder特征解码器对高速相机（8）拍摄的PIV粒子图像进行增强，最后输出消除模型壁面反光的高质量流场PIV粒子图像。
2.根据权利要求1所述的一种消除PIV实验中壁面反光的方法，其特征在于：所述透明水箱（5）由有机玻璃制成，可以使激光很好的透过水箱，照射到流场中的示踪粒子，透明水箱纵向截面为矩形。
3.根据权利要求1所述的一种消除PIV实验中壁面反光的方法，其特征在于：所述步骤2中进行PIV实验时，在暗处进行，避免周围环境光的影响。
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