施麗蓮 葉 軍 沈紅衛(wèi)

(紹興文理學(xué)院工學(xué)院，浙江 紹興 312000)

0 引言

在氣液兩相流中，氣泡的直徑、空隙率和界面面積是決定泡狀流內(nèi)部結(jié)構(gòu)的三個(gè)基本幾何參數(shù)[1]，它們的尺寸和分布往往決定了兩相流體的流動(dòng)結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)規(guī)律，甚至影響兩相流系統(tǒng)的總體性能。

測(cè)量?jī)上嗔髦袣馀菪螒B(tài)特征參數(shù)的技術(shù)主要有探針技術(shù)[2－8]、過(guò)程層析成像技術(shù)[9－10]、激光多普勒技術(shù)[11－12]、輻射線技術(shù)[14－15]、聲波技術(shù)[16]、壓力傳感器技術(shù)[17－18]、高速攝影技術(shù)[13，19－22]等。其中，高速攝影技術(shù)是一種比較傳統(tǒng)的可視化研究手段，它對(duì)流場(chǎng)無(wú)干擾，可以直接拍攝流體的流動(dòng)圖像，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于兩相流的氣泡特征參數(shù)檢測(cè)中。但當(dāng)氣泡密度比較大時(shí)，氣泡圖像可能出現(xiàn)重疊或粘連現(xiàn)象，這給氣泡的分割識(shí)別增加了困難。在此，根據(jù)氣泡的形態(tài)特征，提出了一種用于識(shí)別重疊或粘連氣泡的形態(tài)學(xué)新算法。試驗(yàn)證明，該算法能夠較準(zhǔn)確地對(duì)重疊或粘連氣泡進(jìn)行分割和識(shí)別。

1 試驗(yàn)裝置

氣液兩相流的流動(dòng)圖像由試驗(yàn)裝置采集得到。該試驗(yàn)裝置主要包括圖像采集系統(tǒng)和流體控制系統(tǒng)兩部分[23]，其框圖如圖1 所示。

圖1 試驗(yàn)裝置框圖Fig.1 Schematic diagram of experimental apparatus

圖像采集系統(tǒng)主要包括計(jì)算機(jī)、圖像采集卡、攝像頭和照明系統(tǒng)等。其中，圖像采集卡采用美國(guó)NI公司的PCI 1422;攝像頭采用美國(guó)UP-900逐行掃描數(shù)字CCD攝像機(jī)，其分辨率為1 392×1 040，幀頻為15幀/s，快門速度為1/31 000～1/15 s;照明系統(tǒng)光源使用5 000 K色溫的三基色光管，光線穩(wěn)定，無(wú)閃爍。在圖像攝取過(guò)程中，由于液體和氣泡均是透明的，因此可采用逆光照明，以拍攝氣泡的陰影。同時(shí)，為了獲得滿意的圖像質(zhì)量，可在氣泡流動(dòng)圖像后側(cè)的有機(jī)玻璃管上蒙上兩層繪圖用硫酸紙，使光照分布均勻。流體控制系統(tǒng)主要由空氣壓縮機(jī)、儲(chǔ)氣罐、水箱、水泵、調(diào)節(jié)閥、氣體流量計(jì)、液體流量計(jì)、混合器和測(cè)試管等組成。試驗(yàn)所用的液相來(lái)自水泵，經(jīng)調(diào)節(jié)閥射入混合器后，流入透明測(cè)試管段;氣相來(lái)自壓縮空氣。試驗(yàn)中，測(cè)試管選用內(nèi)徑為50 mm的透明有機(jī)玻璃管。

2 粘連氣泡的形態(tài)學(xué)分割算法

2.1 算法描述

在氣液兩相流中，通過(guò)CCD拍攝的氣泡灰度圖像如圖2所示。

圖2 氣泡原始圖Fig.2 Original bubble image

從圖2可以看出，部分氣泡出現(xiàn)了重疊或粘連現(xiàn)象，此時(shí)用傳統(tǒng)的圖像分割算法難以識(shí)別。因此，可將氣泡表面的亮點(diǎn)作為識(shí)別重疊或粘連氣泡的重要依據(jù)。

根據(jù)氣泡形態(tài)特征，提出了一種用于識(shí)別粘連氣泡的新方法。該方法分為兩個(gè)步驟：①獲取氣泡二值化圖像的亮點(diǎn)特征;②對(duì)每個(gè)亮點(diǎn)進(jìn)行條件加厚處理，得到粘連氣泡的分割圖像。根據(jù)分割后的氣泡圖像，可進(jìn)行各種定量分析，如面積、直徑、中心坐標(biāo)、周長(zhǎng)等。

2.2 氣泡亮點(diǎn)特征提取

為消除圖2所示灰度圖中的靜態(tài)噪聲，可利用差影算法將氣泡原始圖減去靜態(tài)背景圖，得到差影圖。為了進(jìn)一步平滑氣泡邊緣，用3×3模板對(duì)差影圖作平滑處理;然后利用最佳閾值分割法將其二值化。去掉微小面積的氣泡后，得到的二值化圖像如圖3所示。

圖3 二值化圖像Fig.3 Binary image

觀察圖2所示氣泡圖像，可見每一個(gè)氣泡上面都有一個(gè)亮點(diǎn)，這在圖3所示的二值化圖像中表現(xiàn)為氣泡內(nèi)部的黑色區(qū)域。氣泡圖上的亮點(diǎn)是氣泡的重要特征。為了提取氣泡圖上的亮點(diǎn)，對(duì)圖3所示的二值化圖像進(jìn)行區(qū)域填充[24]，可得到圖4(a)所示的氣泡填充圖;然后再將所得填充圖減去原二值化圖像，就可以提取氣泡的亮點(diǎn)圖，如圖4(b)所示。

圖4 區(qū)域填充結(jié)果和氣泡亮點(diǎn)圖Fig.4 Filled result of areas and bright dots of bubbles

2.3 氣泡亮點(diǎn)的條件加厚算法

2.3.1 二值圖像中的形態(tài)學(xué)運(yùn)算

二值圖像的形態(tài)學(xué)處理就是在圖像中移動(dòng)一個(gè)結(jié)構(gòu)元素，然后將結(jié)構(gòu)元素與二值圖像進(jìn)行交、并等集合運(yùn)算。設(shè)X為氣泡亮點(diǎn)圖像、B為結(jié)構(gòu)元素，先定義如下幾個(gè)運(yùn)算。

①膨脹運(yùn)算(dilation)

將亮點(diǎn)圖像X用結(jié)構(gòu)元素B進(jìn)行膨脹，記為X⊕B，定義為：

式(1)表明，先對(duì)B作關(guān)于原點(diǎn)的對(duì)稱集B^，再將對(duì)稱集B^平移 z得到(B^)z。當(dāng)X與(B^)z的交集不為空集時(shí)，B的原點(diǎn)就是膨脹集合的像素。膨脹運(yùn)算能使影像擴(kuò)張，如果兩個(gè)物體之間距離比較近，膨脹運(yùn)算可能會(huì)使這兩個(gè)物體連通在一起，膨脹對(duì)填補(bǔ)氣泡分割后物體中的空洞很有用。

②腐蝕運(yùn)算(erosion)

將亮點(diǎn)圖像X用結(jié)構(gòu)元素B進(jìn)行腐蝕，記為X?B，定義為：

式(2)表明，將B平移z后得到(B)z，當(dāng)(B)z仍全部包含在X中時(shí)，B的原點(diǎn)就是腐蝕集合的像素。腐蝕運(yùn)算起到影像收縮的作用，可以消除物體邊界點(diǎn)。腐蝕可以把小于結(jié)構(gòu)元素的物體去除。如果兩個(gè)物體之間有細(xì)小的連通，當(dāng)結(jié)構(gòu)元素足夠大時(shí)，通過(guò)腐蝕運(yùn)算可以將兩個(gè)物體分開。

③開運(yùn)算(opening)和閉運(yùn)算(closing)

開運(yùn)算，即先腐蝕再膨脹，記為X○B(yǎng)，定義為：

閉運(yùn)算，即先膨脹再腐蝕，記為X·B，定義為：

開運(yùn)算通過(guò)剔除圖像細(xì)小凸角，使輪廓線變得光滑，它可以起到分離的作用，將X中比結(jié)構(gòu)元素B小的孤立斑點(diǎn)或邊緣毛刺清除掉，斷開狹窄的間斷并消除細(xì)的突出物。閉運(yùn)算通過(guò)填充圖像的凹角點(diǎn)使輪廓線更為光滑，它可以起到連通補(bǔ)缺的作用，并填充比結(jié)構(gòu)元素小的洞或裂縫。

2.3.2 氣泡亮點(diǎn)的條件加厚算法

根據(jù)所分離出的氣泡亮點(diǎn)，可利用條件加厚算法對(duì)粘連氣泡進(jìn)行進(jìn)一步分割，具體算法如下。

① 形態(tài)開-閉濾波

設(shè)X為氣泡亮點(diǎn)圖像，B為3×3的正方形結(jié)構(gòu)元素，且：

對(duì)X作形態(tài)開-閉濾波：

開-閉濾波用于去除圖像X中的微小干擾點(diǎn)，同時(shí)，對(duì)亮點(diǎn)輪廓起到平滑作用。

②條件迭代加厚運(yùn)算

設(shè)X1為由式(6)濾波后的氣泡亮點(diǎn)圖像;Y為圖4所示經(jīng)區(qū)域填充后的圖像;T={T1，T2，T3，T4，T5，T6，T7，T8}為復(fù)合結(jié)構(gòu)元集，如式(7)所示，其中，“1”表示氣泡像素點(diǎn)，“0”表示背景點(diǎn)，“×”表示非結(jié)構(gòu)元素。

以Y為條件，作迭代加厚運(yùn)算，有：

式中：k=1，2，…。當(dāng)k迭代到Xk=Xk+1時(shí)，算法終止，最終集合Xk即為所得到的氣泡分割圖像。

式(8)中，“⊙”為形態(tài)學(xué)加厚運(yùn)算，“Xk－1⊙T”表示在X的基礎(chǔ)上增加X(jué)被T擊中的結(jié)果。當(dāng)結(jié)構(gòu)元素T與所對(duì)應(yīng)的區(qū)域X完全符合時(shí)，X被T擊中。

假設(shè)每個(gè)亮點(diǎn)代表一個(gè)氣泡的中心位置，對(duì)每個(gè)亮點(diǎn)進(jìn)行加厚處理，即在每個(gè)亮點(diǎn)外部不斷增加像素，必須保證所增加的像素不會(huì)導(dǎo)致原來(lái)不連接的對(duì)象成為8-連接。由式(7)可知，Ti(i=1～8)分別按左、左上、上、右上、右、右下、下、左下的順序?qū)α咙c(diǎn)進(jìn)行加厚。根據(jù)這些結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行厚化運(yùn)算，可保證所增加的像素不會(huì)導(dǎo)致原來(lái)不連接的對(duì)象成為8-連接。

在亮點(diǎn)加厚過(guò)程中，還要保證所增加的點(diǎn)沒(méi)有超出原填充圖像Y(圖4所示)中相對(duì)應(yīng)氣泡的邊界，即需要以原填充圖Y為條件做加厚運(yùn)算。此時(shí)，可將加厚圖像Xk和原填充圖像Y進(jìn)行邏輯與操作或進(jìn)行集合交運(yùn)算。重復(fù)以上加厚過(guò)程，直到每個(gè)亮點(diǎn)已不再被加厚為止，即可得到氣泡的分割圖像。

根據(jù)上述條件，進(jìn)行加厚算法處理后，粘連氣泡已被有效地分割，得到最終的氣泡分割圖如圖5所示。

圖5 氣泡分割圖Fig.5 Result of bubbles segmentation

根據(jù)圖5所示的分割圖，可以對(duì)氣泡尺寸進(jìn)行進(jìn)一步定量分析;對(duì)重疊面積較大的氣泡圖形，可以根據(jù)氣泡形狀進(jìn)行面積重構(gòu)，從而更精確地計(jì)算氣泡尺寸。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文對(duì)氣液兩相流中粘連氣泡圖像的分割識(shí)別進(jìn)行了一些研究。在圖像識(shí)別技術(shù)中，如何對(duì)粘連顆粒進(jìn)行有效的分割一直是一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)。由于目前尚沒(méi)有一種統(tǒng)一的圖像分割算法適用于任何物體的分割，因此，在實(shí)踐中通常需要根據(jù)具體物體，提取其圖像特征進(jìn)行有效分割。

根據(jù)氣泡的形態(tài)特征，提出了一種用于識(shí)別重疊或粘連氣泡圖像的形態(tài)學(xué)新算法。該算法的創(chuàng)新點(diǎn)在于充分利用了氣泡灰度圖像表面具有亮點(diǎn)的特點(diǎn)，合理地選擇了結(jié)構(gòu)元素對(duì)粘連或重疊氣泡圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，這是一種新型的氣泡識(shí)別方法。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法簡(jiǎn)單、快速，能夠比較準(zhǔn)確地對(duì)重疊或粘連氣泡進(jìn)行分割識(shí)別，分割效果較好。同時(shí)，該方法可以推廣到其他具有亮點(diǎn)特征的細(xì)胞或近似圓形的顆粒重疊圖像的分割識(shí)別處理。

在利用高速攝影技術(shù)獲取兩相流圖像時(shí)，尚存在一定的局限性，即只能得到壁面附近的氣泡情況，液相和壁面都要求透明;對(duì)于高壓系統(tǒng)，需要耐壓的視窗材料。為了識(shí)別氣液兩相流中間的氣泡，接下來(lái)需要研究的是如何利用兩個(gè)互相垂直放置的CCD來(lái)同時(shí)獲取不同平面內(nèi)的氣泡圖像，然后通過(guò)圖像處理對(duì)氣泡進(jìn)行分割識(shí)別。

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