伍文鋒，吳建華，鐘柳花，游 江

（成都航利（集團(tuán)）實(shí)業(yè)有限公司，成都610000）

航空發(fā)動(dòng)機(jī)燃油噴嘴霧化角度測(cè)量研究

伍文鋒，吳建華，鐘柳花，游 江

（成都航利（集團(tuán)）實(shí)業(yè)有限公司，成都610000）

噴霧錐角的大小直接影響到燃料在燃燒室空間的分布特性。為解決傳統(tǒng)的人工測(cè)量噴霧錐角方法的精度較低、重復(fù)性較差等難題，擬采用基于計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理技術(shù)，運(yùn)用M A TLA B/G U I軟件的強(qiáng)大圖像處理功能設(shè)計(jì)出航空發(fā)動(dòng)機(jī)燃油噴嘴霧化角度測(cè)量系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)可視化界面操作。結(jié)果表明：該系統(tǒng)處理速度較快、精度較高，可減輕人工判讀的繁瑣工作量，對(duì)于質(zhì)量較差的圖像，可通過人工判讀，減弱系統(tǒng)讀取誤差對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響。

航空發(fā)動(dòng)機(jī)；燃油噴嘴；噴霧錐角；計(jì)算機(jī)圖像視覺

0 引言

噴霧錐角的大小將影響燃料與空氣混合、燃燒性能、火焰形狀等。在航空發(fā)動(dòng)機(jī)中，噴霧錐角主要根據(jù)火焰筒的結(jié)構(gòu)尺寸確定，不但影響燃燒效率，而且關(guān)系到火焰筒的使用壽命，其角度過大，噴霧會(huì)噴濺至火焰筒壁上，在高溫下逐漸聚積為垢狀積炭，使火焰筒局部過熱損壞[1]。其角度太小，則導(dǎo)致燃燒不充分。因此必須提高噴嘴霧化角度的測(cè)試精度。

隨著圖形圖像處理技術(shù)[2-4]的應(yīng)用以及可視化技術(shù)的發(fā)展，精準(zhǔn)的現(xiàn)代檢測(cè)方法已逐漸取代依靠傳統(tǒng)目測(cè)方法，其不僅能夠降低試驗(yàn)者的勞動(dòng)強(qiáng)度、提高噴嘴錐角的檢測(cè)效率，也提高檢測(cè)結(jié)果的精確度。張恒敢等將圖像處理的方法運(yùn)用于檢測(cè)小麥的外觀，黃曉峰等將圖像處理技術(shù)初步運(yùn)用在噴嘴檢測(cè)上。

本文提出基于計(jì)算機(jī)圖像視覺方法，運(yùn)用MATLAB/GUI軟件強(qiáng)大圖像處理功能設(shè)計(jì)出航空發(fā)動(dòng)機(jī)燃油噴嘴霧化角度測(cè)量系統(tǒng)。

1 現(xiàn)有的霧化角度測(cè)量方法

噴霧錐角與產(chǎn)品的光潔度、外形尺寸密切相關(guān)，因此，經(jīng)常使用圖像法和機(jī)械式探針法檢測(cè)。圖像法指通過數(shù)碼相機(jī)采集噴霧圖像，然后利用計(jì)算機(jī)對(duì)拍攝圖像進(jìn)行測(cè)量計(jì)算，求得其角度值。機(jī)械式探針法（如圖1所示）是在霧錐軸平面距離噴口的一定距離處，在霧錐的兩旁分別設(shè)置1根探針，探針位于同一水平面內(nèi)，測(cè)試時(shí)將探針以直線方式移向霧流的中心線直至探針剛好接觸到霧錐外圍，由于測(cè)試是在霧錐軸平面進(jìn)行的，可以將霧錐可視為1個(gè)2維平面，其測(cè)量的數(shù)據(jù)既可以是角度和傾斜度，也可以是距離中心線的直線距離。圖像法指的是在所拍攝的照片上通過約定的某點(diǎn)做兩切線，由兩切線的夾角求得霧化錐角[5]；或者在2條邊界上對(duì)應(yīng)選取4個(gè)點(diǎn)，單側(cè)2點(diǎn)做1條直線，兩直線夾角即為霧化錐角[6]。該方法具有較大的主觀性和局部性，不能根據(jù)噴霧的實(shí)際情況，最優(yōu)逼近噴霧角的真實(shí)值。

2 基于matlab霧化角度測(cè)量方法

提出基于計(jì)算機(jī)圖像視覺技術(shù)，運(yùn)用MATLAB/GUI軟件強(qiáng)大圖像處理功能設(shè)計(jì)出航空發(fā)動(dòng)機(jī)燃油噴嘴霧化角度測(cè)量系統(tǒng)（如圖2所示），對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)燃油噴嘴噴霧圖像進(jìn)行降噪濾波、二值化等預(yù)處理，并提取其邊緣圖像，再基于最小二乘法原理對(duì)邊緣圖像進(jìn)行邊界擬合，擬合的2條射流線夾角即為噴霧錐角。依據(jù)最小二乘擬合原理，該方法所求得直線誤差平方和最小，從而大大提高霧化錐角的確定精度。

2.1 圖像采集

常用的圖像采集方法有以下3類:

（1）數(shù)碼相機(jī)獲取靜態(tài)圖像

該方法操作簡(jiǎn)易，獲得的圖像質(zhì)量清晰度高，可移動(dòng)性較強(qiáng)；缺點(diǎn)是可能會(huì)因光照的不均勻使得圖像產(chǎn)生陰影，或因人工操作導(dǎo)致圖像傾斜等現(xiàn)象。

（2）掃描儀獲取圖像法

該方法獲得的圖像光照均勻，分辨率高；缺點(diǎn)是過高的分辨率會(huì)影響圖像處理速度，且對(duì)于估計(jì)形態(tài)參數(shù)并無幫助。

（3）攝像機(jī)采集動(dòng)態(tài)圖像

通常是將攝像機(jī)固定在試驗(yàn)箱支架上，通過圖像采集卡將數(shù)字影像傳入計(jì)算機(jī)中，操作者通過計(jì)算機(jī)來觀察動(dòng)態(tài)的圖像，根據(jù)情況采集所需的靜態(tài)圖像。該方法圖像傳輸速度和采集速度都比較快，圖像所占內(nèi)存小。但是該方法的缺點(diǎn)是存在光照不均勻問題，且還需要圖像尺寸來作為參照標(biāo)準(zhǔn)。

可根據(jù)這3類圖像采集方法的特點(diǎn)以及實(shí)際應(yīng)用需求來選擇合適的圖像采集方式[7]。本文根據(jù)試驗(yàn)臺(tái)狀況選用數(shù)碼相機(jī)法。

2.2 圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理主要包括圖像的降噪濾波、圖像的分割、邊界提取等，通過圖像的預(yù)處理能夠獲得高質(zhì)量的圖像，為噴霧圖像角度的檢測(cè)做好準(zhǔn)備。如圖3～5所示。

2.2.1 開運(yùn)算去除背景

在拍攝噴霧瞬間圖像時(shí)，光線經(jīng)過背景板與油滴粒子時(shí)會(huì)因反射作用使圖像產(chǎn)生亮度不均勻現(xiàn)象，這對(duì)圖像分割影響很大。因此，采用開運(yùn)算減去背景法來消除亮度不均，以利于圖像后續(xù)處理。假設(shè)原圖像函數(shù)為f（x,y），背景圖像函數(shù)為h（x,y），則減去背景圖像后的圖像函數(shù)為g（x,y）=f（x,y）-h（x,y）。

2.2.2 降噪濾波

圖像的降噪濾波（如圖6所示）主要有均值濾波和中值濾波2類。均值濾波是典型的線性濾波算法，是指在圖像上對(duì)目標(biāo)像素給1個(gè)模板，該模板包括了其周圍的臨近像素，再用模板中的全體像素的平均值來代替原來像素值。中值濾波的基本原理是把數(shù)字序列中1個(gè)點(diǎn)的值用該點(diǎn)的1個(gè)領(lǐng)域中各點(diǎn)的中值代替，讓周圍的像素值接近真實(shí)值，從而消除孤立的噪聲點(diǎn)。

Matlab系統(tǒng)自帶的濾波函數(shù)可有效抑制加性噪聲，但容易引起圖像模糊。因此，通過對(duì)自帶的濾波函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，避開對(duì)噴霧圖像邊緣的平滑處理。經(jīng)過比較，均值濾波效果優(yōu)于中值濾波效果，因此，本系統(tǒng)選用自己編制的均值濾波函數(shù)進(jìn)行濾波處理。

均值濾波部分關(guān)鍵代碼

function d=avgfilter（x,n）

A（1:n,1:n）=1;

[height,width]=size（x）;

x1=double（x）;

x2=x1;

for i=1:height-n+1

for j=1:width-n+1

C=x1（i:i+（n-1）,j:j+（n-1））.*A;

S=sum（sum（C））;

x2（i+（n-1）/2,j+（n-1）/2）=S/（n*n）;

end

end

D=uint8（x2）。

2.2.3 圖象分割

噴霧圖像的分割（如圖7所示）[8-9]指的是把背景和液滴區(qū)別開來。常用的圖像分割原理是將圖像灰度分成多個(gè)不同等級(jí)，通過設(shè)置閾值來確定有意義的區(qū)域。

圖像閾值化處理的變換函數(shù)表達(dá)式為

根據(jù)噴霧圖像中油滴與背景灰度的分布規(guī)律，基于誤差率最小原則計(jì)算得到邊界分割的最優(yōu)閾值。

2.2.4 邊緣提取

通過對(duì)二值化處理后的噴霧圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)來求得霧化邊界線。常用的邊緣檢測(cè)算法主要有：Canny算子、Sobel算子（如圖8所示）、Robert算子（如圖9所示）以及Prewitt算子（如圖10所示）等。

Robert邊緣檢測(cè)算子是1種利用局部差分算子尋找邊緣算子。

Prewitt通過加大邊緣檢測(cè)算子的模板來計(jì)算差分算子，使得其在檢測(cè)邊緣的同時(shí)還能夠抑制噪聲帶來的影響。Sobel算子采用帶權(quán)的方法計(jì)算差分算子，既能檢測(cè)邊緣數(shù)據(jù)點(diǎn)，也可以進(jìn)一步抑制噪聲影響，但其檢測(cè)邊緣比較寬。

Canny算子是基于尋找圖像梯度的局部極大值來進(jìn)行邊緣檢測(cè)，梯度是通過計(jì)算高斯濾波的倒數(shù)求得。該方式選用2個(gè)閾值分別檢測(cè)強(qiáng)、弱邊緣，當(dāng)強(qiáng)弱邊緣相連時(shí)，弱邊緣才會(huì)被包含在輸出當(dāng)中。此方法能夠檢測(cè)到真正的弱邊緣。如圖11所示。

綜合比較，Canny算子的處理效果優(yōu)于其他算子，因此，選用Canny算子對(duì)噴霧圖像進(jìn)行邊緣處理。

2.3 邊界擬合及霧化錐角求解

2.3.1 基于最小二乘法擬合

采用最小二乘法原理實(shí)現(xiàn)噴霧錐角的邊界擬合，其原理是通過求得最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)最佳函數(shù)匹配。分別對(duì)左右邊界（x_i-y_i），i=1,2,3……,n，直線y=ax+b做回歸分析。確定回歸系數(shù)a，b需采用最小二乘法，即Q最小。

2.3.2 霧化錐角求解

由上求得a，b后，根據(jù)方程

可求得兩側(cè)射流線夾角

最小二乘法部分關(guān)鍵代碼

function data=function_slope（x,y）

xy_mean=mean（x.*y）;

x_mean=mean（x）;

y_mean=mean（y）;

x2_mean=mean（x.^2）;

y0=y（1）;

x0=x（1）;

k=（xy_mean-y0*x_mean-x0*y_mean+x0*y0）/

（x2_mean-2*x0*x_mean+x0^2）;

a=k;

b=y0-k*x0;

data=[a,b];

end

霧化錐角求解如圖12所示。

3 結(jié)論

航空發(fā)動(dòng)機(jī)燃油噴嘴霧化角度是衡量霧化質(zhì)量的1項(xiàng)重要指標(biāo)，因此,必須提高其霧化錐角的檢測(cè)精度。本文就以往的霧化角檢測(cè)方法中較難衡定其測(cè)試精度的問題，提出基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)測(cè)量噴霧錐角，利用MATLAB強(qiáng)大的圖形處理功能對(duì)噴霧圖像進(jìn)行濾波去噪、圖像分割邊緣提取，基于最小二乘法原理對(duì)噴霧邊界進(jìn)行擬合，得到最逼近噴霧實(shí)際射流邊界的2條直線，最終得到誤差平方和最小的霧化錐角，使得霧化錐角的檢測(cè)精度大大提高。

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Research on Aeroengine Fuel Nozzle Spray Angle Masurement

WU Wen-feng， WU Jian-hua， ZHONG Liu-hua， YOU Jiang
（Chengdu HOLY（Group）Industrial Co.,Ltd,Chengdu 610000,China）

The spray cone angle size directly affects the distribution characteristics of fuel in the combustion space.In order to solve the problem of the traditional manual detection methods with low precision,poor repeatability,powerful image processing function of MATLAB/GUI software were used to design aircraft engine fuel nozzle spray angle measurement system with computer vision and image processing technology,and realize the visual interface of the program.The results show that the faster processing speed and high intensive reading of the system can reduce the onerous workload of manual interpretation.The influence of system read errors on the result of the experiment is reduced by artificial interpretation when the image quality is poor.

aeroengine;fuel nozzle;spray coneangle;digital image processing

V 233.7

A

10.13477/j.cnki.aeroengine.2017.05.012

2016-12-07

伍文鋒（1982）,男，工程師，主要從事航空發(fā)動(dòng)機(jī)燃油噴嘴類產(chǎn)品的研制工作；E-mail:wuwenfeng@sccdholy.com。

伍文鋒，吳建華，鐘柳花，等.航空發(fā)動(dòng)機(jī)燃油噴嘴霧化角度測(cè)量研究[J].航空發(fā)動(dòng)機(jī)，2017，43（5）：69-73.WU Wenfeng，WU Jianhua，ZHONG Liuhua,et al.Research on aircraft engine fuel nozzle spray angle measurement[J].Aeroengine，2017，43（5）：69-73.

（編輯：張寶玲）