， ，，

(1.長(zhǎng)江科學(xué)院 河流研究所, 武漢 430010; 2.武漢大學(xué) 電子信息學(xué)院， 武漢 430072)

在模型試驗(yàn)與泥沙研究中，含沙量的測(cè)量與控制對(duì)泥沙運(yùn)移等情況的研究具有十分重要的意義[1]。長(zhǎng)期以來，模型試驗(yàn)中泥沙濃度及其垂線分布的測(cè)量與在線同步分析一直在不斷地探索中[2-6]，但并沒有找到一種很好的解決方案。隨著B超成像技術(shù)的日益發(fā)展，B超對(duì)水中的微小沙粒已經(jīng)具有很好的實(shí)時(shí)成像能力，靈敏度也較高，特別是對(duì)被測(cè)量體無接觸無擾動(dòng)的特點(diǎn)在一定范圍內(nèi)能夠反映水中沙粒濃度的變化情況[7-8]。因此，本文編寫了一套針對(duì)B超的含沙量分析軟件，在三維定位行走控制平臺(tái)的幫助下，構(gòu)建了一個(gè)基于B超的含沙量分析與測(cè)量系統(tǒng)，初步實(shí)現(xiàn)了含沙量及其垂線分布的在線同步分析與測(cè)量，為模型試驗(yàn)的泥沙測(cè)量與研究提供了一種新的途徑。

1 系統(tǒng)組成及其原理

本文構(gòu)建了一個(gè)基于B超的含沙量分析與測(cè)量系統(tǒng)。該系統(tǒng)由Apogee1100型B超診斷儀、模型水槽、三維定位行走控制平臺(tái)、系統(tǒng)計(jì)算機(jī)和對(duì)應(yīng)的含沙量分析軟件組成，如圖1所示。圖中B超探頭置于水槽中并接觸水面，三維定位行走控制平臺(tái)搭載B超儀，并控制B超探頭對(duì)測(cè)量區(qū)域進(jìn)行定位與水中沙粒圖像信號(hào)的采集，含沙量分析軟件安裝在計(jì)算機(jī)上，對(duì)B超采集回來的圖像信號(hào)進(jìn)行相關(guān)處理分析。

圖1 試驗(yàn)系統(tǒng)示意圖

在泥沙濃度較低的模型試驗(yàn)中，利用B超儀對(duì)含沙水流進(jìn)行成像，B超儀能夠?qū)崟r(shí)地反映水中沙粒顆粒的大小和運(yùn)動(dòng)情況。從采集到的B超圖像中，也可以看到沙粒亮斑隨著水中顆粒濃度的增加而增加，如圖2所示。圖2(a)和圖2(b)是B超采集到的體積濃度分別為0.5‰和3.0‰的圖像。因此，含沙量分析軟件的任務(wù)是分析提取B超圖像中的沙粒光斑信號(hào)，并尋找這種信號(hào)與實(shí)際含沙量的對(duì)應(yīng)關(guān)系，進(jìn)而利用這種關(guān)系來測(cè)量未知濃度的含沙量。

圖2 B超對(duì)流動(dòng)沙水混合物的成像

2 含沙量的分析計(jì)算方法

針對(duì)B超采集回來的圖像視頻信號(hào)，含沙量分析軟件首先將視頻信號(hào)轉(zhuǎn)化為BMP圖像信號(hào)，然后分析統(tǒng)計(jì)每幀BMP圖像中沙粒成像光斑面積的灰度濃度與實(shí)際含沙量的關(guān)系，并建立關(guān)系表格，最后通過查表和插值的方式進(jìn)行含沙量的實(shí)際測(cè)量。為了更好地分析提取這種關(guān)系，本文對(duì)圖像進(jìn)行統(tǒng)一的預(yù)處理[9]，即進(jìn)行統(tǒng)一的中值濾波和灰度補(bǔ)償，濾除背景噪聲之后，再進(jìn)行閾值分割，自動(dòng)識(shí)別測(cè)量區(qū)域的沙粒光斑及其他有關(guān)信息。

2.1 統(tǒng)計(jì)分析灰度濃度

針對(duì)B超圖像編寫的含沙量分析軟件在進(jìn)行灰度濃度的提取和計(jì)算之前，首先進(jìn)行了測(cè)量區(qū)域和測(cè)量目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別，對(duì)原始BMP圖像進(jìn)行閾值分割處理，其處理方法如式(1)所示：

(1)

式中，f(i,j)為原始圖像中像素點(diǎn)(i,j)的灰度值f(i,j)的集合，閾值T取T=f90(f90為清水試驗(yàn)圖像中90%的像素點(diǎn)的灰度值都小于等于該灰度值)，同理g(i,j)為式(1)處理之后的目標(biāo)圖像。然后在目標(biāo)圖像g(i,j)中計(jì)算灰度濃度，即相對(duì)灰度的百分比，其定義如式(2)所示：

(2)

式中：C為灰度濃度；Nall為目標(biāo)圖像中測(cè)量區(qū)域所占像素點(diǎn)的總個(gè)數(shù)；n=1表示測(cè)量區(qū)域的第1個(gè)像素點(diǎn)；g(i,j)為像素點(diǎn)(i,j)的灰度值；g(i,j)/255為該點(diǎn)的相對(duì)灰度。在實(shí)際測(cè)量過程中，由于B超在很短時(shí)間內(nèi)可以獲得多幀圖像，故在這個(gè)較短時(shí)間里的多幀圖像可以拼湊出含沙水流通過B超探頭的一段體積。于是，式(2)就變?yōu)?/p>

(3)

式中：取總數(shù)M幀圖像分析；g(i,j)m為第m幀圖像中像素點(diǎn)(i,j)的灰度值。為了分析含沙量的垂線分布情況，本文將每一個(gè)采集剖面按從上到下分成若干層(如沿著水深方向分為k層)，分別計(jì)算每層的灰度濃度。則第k層的灰度濃度Ck的計(jì)算方法如式(4)所示：

(4)

式中：g(i,j)m,k為第m幀圖像中第k層中像素點(diǎn)(i,j)的灰度值；Nall,k為圖像中第k層的總像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

2.2 率定對(duì)應(yīng)關(guān)系

為了率定灰度濃度與實(shí)際含沙量之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，本文以河工模型試驗(yàn)常用的模型塑料沙(中值粒徑為0.35 mm)和漢口江灘天然沙(中值粒徑為0.25 mm)為例，進(jìn)行了率定試驗(yàn)[10]。試驗(yàn)中B超的頻率設(shè)為5 MHz，調(diào)整其他參數(shù)到合適位置并保持不變。B超探頭接觸水面，試驗(yàn)容器體積10 L，用攪拌器均勻攪動(dòng)。試驗(yàn)過程中每次加入5 mL體積的沙，配成標(biāo)準(zhǔn)體積濃度0.0‰(自來水)到5.0‰的混合液，并保持?jǐn)嚢杵鲃蛩俎D(zhuǎn)動(dòng)。每個(gè)測(cè)量點(diǎn)取50幀圖像計(jì)算灰度濃度并求平均值，直到B超圖像趨向飽和。率定試驗(yàn)數(shù)據(jù)如表1所示，其中含沙量的單位為體積千分比(‰)，灰度濃度的單位為面積百分比(%)，由表1繪制的率定曲線如圖3所示。

表1 實(shí)際含沙量與灰度濃度的對(duì)應(yīng)關(guān)系

圖3 灰度濃度與實(shí)際含沙量的率定曲線

根據(jù)表1和圖3可知，塑料沙和江灘沙的體積濃度分別達(dá)到3.5‰和4.0‰時(shí)，率定曲線逐漸變平緩，灰度濃度增加緩慢，圖像接近飽和。這是因?yàn)楹沉康臐舛容^高時(shí)，沙粒光斑會(huì)相互重疊，從而限制了灰度濃度的進(jìn)一步增加，故本文所述方法比較適合低含沙量的測(cè)量。

另外，從表1和圖3中也可以看出沙的粒徑越大圖像越容易飽和，不同材質(zhì)塑料沙和江灘沙的率定曲線也存在一定的差異。因此，沙粒的材質(zhì)、粒徑及其級(jí)配等會(huì)對(duì)B超的圖像信號(hào)造成一定的影響[2,4,11]，從而造成了灰度濃度與含沙量的對(duì)應(yīng)關(guān)系曲線的不同，故需要對(duì)專門的測(cè)量對(duì)象進(jìn)行專門的率定試驗(yàn)，簡(jiǎn)化操作，以保證測(cè)量結(jié)果的可靠性。

含沙量分析軟件在處理灰度濃度與含沙量的對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，采用查表的方式，即建立灰度濃度與含沙量的對(duì)應(yīng)關(guān)系表格，通過查表或者根據(jù)表格采用拉格朗日插值法[12]來計(jì)算待測(cè)含沙量。

由上述可知，含沙量分析軟件的處理過程為：對(duì)B超采集到的圖像信號(hào)進(jìn)行統(tǒng)一的預(yù)處理，包括濾波和背景噪聲處理，并自動(dòng)識(shí)別測(cè)量區(qū)域和沙粒光斑；根據(jù)式(3)計(jì)算灰度濃度C，根據(jù)式(4)計(jì)算垂線方向上各層的灰度濃度Ck；根據(jù)灰度濃度與實(shí)際含沙量的關(guān)系表格查找或計(jì)算當(dāng)前待測(cè)含沙量；最后進(jìn)行有關(guān)數(shù)據(jù)的顯示與保存。

3 首次應(yīng)用的結(jié)果與分析

以河工模型水槽試驗(yàn)為例，在上述試驗(yàn)對(duì)象和率定關(guān)系的條件下，進(jìn)行了含沙量的實(shí)際測(cè)量和分析。借助B超儀、三維定位行走控制平臺(tái)，含沙量分析軟件完成對(duì)含沙量及其垂線分布的自動(dòng)測(cè)量與顯示，測(cè)量對(duì)象為上述粒度約0.35 mm的模型塑料沙，其灰度濃度與實(shí)際含沙量的對(duì)應(yīng)關(guān)系如表1和圖3所示，采用查表和拉格朗日插值的方式來計(jì)算待測(cè)含沙量。含沙量分析軟件控制顯示界面及其一個(gè)測(cè)量結(jié)果如圖4所示。

圖4 含沙量分析的結(jié)果及其顯示界面

圖4中的左邊為含沙量分析的控制部分及有關(guān)數(shù)據(jù)顯示；中間顯示了有關(guān)參數(shù)以及從水面往下第一層的起點(diǎn)深度和每層的水深寬度，B超圖像中灰點(diǎn)表示自動(dòng)識(shí)別出來的沙粒目標(biāo)點(diǎn)；右邊顯示了含沙量濃度沿垂線方向的分布，即沿水深的分布情況，并在對(duì)應(yīng)位置顯示了對(duì)應(yīng)層的含沙量；底部的亮帶為河床地形的上表面，軟件自動(dòng)識(shí)別地形并進(jìn)行劃分。含沙量分析軟件在進(jìn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)顯示的同時(shí)也進(jìn)行有關(guān)數(shù)據(jù)的輸出與保存。

圖4中含沙量沿垂線分布的測(cè)量結(jié)果與真實(shí)值的關(guān)系如表2所示，繪制的對(duì)比關(guān)系如圖5所示。

表2 含沙量垂線分布的測(cè)量值與真實(shí)值

圖5 垂線分布測(cè)量值與真實(shí)值的對(duì)比

圖6為含沙量測(cè)量過程中的一個(gè)動(dòng)態(tài)結(jié)果。由此可知，本文所述系統(tǒng)及其測(cè)量方法能很好地反映含沙量的垂線分布及其動(dòng)態(tài)變化情況，并與真實(shí)值很接近，而且比其他方法來得更加直觀和更加快捷。

圖6 含沙量測(cè)量的動(dòng)態(tài)分析

4 結(jié) 論

根據(jù)以上所述，本文所描述的一種基于B超成像的含沙量測(cè)量與在線同步分析軟件及其應(yīng)用系統(tǒng)是可行的。該系統(tǒng)比較適合河港工模型試驗(yàn)中的較低濃度的含沙量及其垂線分布的測(cè)量分析，能夠直觀可視地反映含沙量的動(dòng)態(tài)變化過程及其垂線分布情況，具有靈敏度高、實(shí)時(shí)性好、對(duì)水流無擾動(dòng)的特點(diǎn)。在含沙量分析軟件的幫助下，操作簡(jiǎn)單快捷且功能完善，能夠?qū)崟r(shí)連續(xù)地自動(dòng)進(jìn)行含沙量的有關(guān)分析和測(cè)量。該軟件及其應(yīng)用系統(tǒng)不失為模型試驗(yàn)中低含沙量測(cè)量及其垂線分布情況分析的一種新手段。

*本研究資金來源于2011年中央級(jí)科學(xué)事業(yè)單位修繕購(gòu)置項(xiàng)目“河工模型多參數(shù)量測(cè)自動(dòng)系統(tǒng)設(shè)備購(gòu)置”。

參考文獻(xiàn)：

[1] 胡向陽(yáng). 近50年來長(zhǎng)江中游泥沙輸移變化[J]. 長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào), 2007, 24(4):5-9. (HU Xiang-yang. Changes of Sediment Transport in Middle Reach of Yangtze River in Recent 50 Years[J]. Journal of Yangtze River Scientific Research Institute, 2007, 24(4): 5-9. (in Chinese))

[2] 方彥軍, 唐懋官. 超聲衰減法含沙量測(cè)試研究[J]. 泥沙研究, 1990, (2):1-12. (FANG Yan-jun, TANG Mao-guan. Ultrasonic Attenuation Method for Measuring Sediment Concentration[J]. Journal of Sediment Research, 1990, (2):1-12. (in Chinese))

[3] 高佩玲, 雷廷武, 趙 軍, 等. 坡面侵蝕中徑流含沙量測(cè)量方法研究與展望[J]. 泥沙研究, 2004, (5): 28-33. (GAO Pei-ling, LEI Ting-wu, ZHAO Jun,etal. Evaluating the Measuring Methods to Sediment Concentration in the Runoff of Slope Erosion[J]. Journal of Sediment Research, 2004, (5): 28-33. (in Chinese))

[4] 蔡守允,朱其俊,張笑紅. 模型試驗(yàn)含沙量測(cè)量?jī)x器的分析研究[J]. 水資源與水工程學(xué)報(bào), 2007, 18(5):83-85. (CAI Shou-yun, ZHU Qi-jun, ZHANG Xiao-hong. Study on the Instruments of Measuring Sediment Concentration in the Model Test[J]. Journal of Water Resources and Water Engineering, 2007, 18(5):83-85. (in Chinese))

[5] 雒 征, 黃良文, 詹義正. 懸移質(zhì)含沙量沿垂線分布的探討[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版), 2002, 35(2):21-24. (LUO Zheng, HUANG Liang-wen, ZHAN Yi-zheng. Study on Vertical Distribution of Concentration of Suspended Load[J]. Engineering Journal of Wuhan University, 2002, 35(2):21-24. (in Chinese))

[6] 吳新生,廖小永,黃衛(wèi)東. 新型在線泥沙粒度與含沙量測(cè)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 人民長(zhǎng)江,2011，42(23):51-53. (WU Xin-sheng, LIAO Xiao-yong, HUANG Wei-dong. Design of a New On-line Automatic Monitoring and Controlling System for Particle Size and Sediment Concentration[J]. Yangtze River, 2011, 42(23):51-53. (in Chinese))

[7] 陳思平. 醫(yī)學(xué)超聲影像產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和發(fā)展[J]. 應(yīng)用聲學(xué), 2005, 24(4):201-207. (CHEN Si-ping. Medical Ultrasound Imaging Equipment Industry: Status and Trends[J]. Applied Acoustics, 2005, 24(4):201-207. (in Chinese))

[8] 周 健, 錢 進(jìn). B超圖像的計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)成像研究[J]. 聲學(xué)技術(shù), 2003, (3):195-198. (ZHOU Jian, QIAN Jin. Real-time Reconstruction of B-Mode Ultrasound Images[J]. Technical Acoustics, 2003, (3):195-198. (in Chinese))

[9] 宋光德, 陳駟輝, 趙伯雷,等. B超序列截面圖像輪廓的提取[J]. 天津大學(xué)學(xué)報(bào), 2000, 33(2):382-385. (SONG Guang-de, CHEN Si-hui, ZHAO Bo-lei,etal. Extracting the Contour of B-Ultrasonic Cross Sectional Images[J]. Journal of Tianjin University, 2000, 33(2):382-385. (in Chinese))

[10] 蔣 國(guó), 王 釗, 邱金營(yíng). 國(guó)產(chǎn)濾紙吸力-含水量關(guān)系率定曲線的研究[J]. 巖土力學(xué), 2000, 21(1):72-75. (JIANG Guo, WANG Zhao, QIU Jin-ying. Suction Calibration Curve of Homemade Filter Paper[J]. Rock and Soil Mechanics, 2000, 21(1):72-75. (in Chinese))

[11] 杜 軍,張石娃,金廣峰.超聲測(cè)沙儀研究[J]. 氣象水文海洋儀器, 2006, (4):34-38. (DU Jun, ZHANG Shi-wa, JIN Guang-feng. Ultrasonic Sand Measure Meter[J]. Meteorological, Hydrological and Marine Instruments, 2006, (4):34-38. (in Chinese))

[12] 張升堂, 康紹忠. 基于拉格朗日插值法修正地形影響的分布式降水模型研究[J]. 水文, 2004, 24(6):6-9. (ZHANG Sheng-tang, KANG Shao-zhong. A Distributed Precipitation Model Based on Lagrange Interpolation Revised Terrain Effect[J]. Hydrology, 2004, 24(6):6-9. (in Chinese))