基于高速纹影/阴影成像的流场测速技术研究进展

本文对近年基于纹影/阴影成像的二维和三维速度场测量方法进行了综述，主要内容包括纹影成像的基本原理、硬件设备和测速算法的研究进展。在二维测速方面，介绍了纹影/阴影PIV算法、光流算法及改进算法的原理、适用场景以及优缺点。纹影特性改进光流测速算法可以实现高精度、高空间分辨率的速度场计算，适用范围相对较广。在三维粒子追踪测速方面，主要介绍了层析阴影成像、双视角平行光段阴影成像、双视角汇聚光段阴影成像三种系统的光路设置，并对各自采用的粒子重构和追踪算法进行了比较。双视角阴影成像系统的光路布置更为简洁，降低了对硬件设备的要求，在高速测量中更具优势。梳理了近年来三维粒子追踪测速算法的发展脉络，重点介绍了“先追踪–后重构”和“时间–空间耦合”的双视角三维粒子追踪测速算法。时间–空间耦合的三维粒子追踪测速算法充分利用了时间和空间信息，将时序信息引入立体匹配过程中，显著提升了双视角阴影成像系统在粒子图像密度较高时的重构正确率和追踪准确率，其整体性能优于多种人工智能算法。测速算法在上述方面取得的研究进展，结合短曝光、高帧频的图像采集优势，使得纹影/阴影成像成为一种新型的高帧频、高精度的速度测量技术，在复杂湍流及高瞬态流场实验研究中具有广泛的应用前景。     

一种应用于水流的纹影特性光流测速算法

本论文基于光流优化算法，发展了一种适用于水流的纹影特性光流测速算法。在存在密度梯度的条件下，纹影图像的亮度反映了流场折射率的一阶导数，结合纹影亮度方程和流体连续性方程推导了适用于水的物理约束条件，采用二阶散度–旋度正则化作为空间平滑约束条件，基于两个约束条件构建了能量方程，通过变分法对能量方程进行最小化求解获得速度场。以热羽流为例，使用该算法对浮力羽流纹影图像进行了计算，并与互相关算法和传统光流算法的结果进行了比较。结果显示:本研究提出的算法能更好地体现流动特性，得到更高的空间分辨率。该方法基于纹影图像，无需在流场中添加示踪粒子，对流场无干扰，具有结构简单、使用方便等优点。     

基于卷积神经网络的近壁流动高分辨率平均速度场预测方法

本文设计并验证了基于卷积神经网络的边界层近壁流动高分辨率平均速度场预测方法:首先采用示踪粒子图像对数据集训练卷积神经网络，通过调整神经网络参数可以预测示踪粒子在数据集上的平均跨帧位移；然后使用该卷积神经网络预测像素空间中各像素位置的单粒子位移，得到高分辨率的平均速度场信息。将该方法用于预测湍流脉动较小的边界层近壁区的平均流动，能够将空间分辨率提高到单像素精度。误差分析发现，该方法获得的测速精度略优于传统单像素系综平均互相关算法，且对粒子浓度和示踪粒子图像对数目的要求明显低于后者。     

超声速光学头罩流场的PIV研究

在马赫数Ma=3. 8超声速风洞中.采用PIV(Particle Image Velocimetry,粒子图像测速)技术测量了超声速光学头罩流场的速度分布.PIV技术应用于超声速流场时,对系统的硬件配备、示踪粒子的跟随性以及PIV算法的精度有很高的要求.本文PIV系统选用高精度的同步控制器和高能量激光器;以纳米级粒径的粒子作为示踪粒子,通过斜激波响应实验分析了其在超声速流场中的跟随性;并采用多种高精度速度场算法对粒子图像进行处理.实验结果表明,示踪粒子在超声速流场中有很好的跟随性,采用的高精度速度场算法能够很好地反映超声速光学头罩流场的速度分布.     

圆柱尾流场的 Tomo-PIV 测量

层析粒子图像测速(Tomo-PIV)是一种先进的光学测量技术,能够定量获取三维体视流场结构,可作为诸如湍流、多涡系干扰等三维复杂流场的有效测量手段。为了实现该技术在风洞模型测量中的应用,研究了工程应用和数据处理方法。在中航工业气动院 FL-5风洞,选取12mm 直径的圆柱体作为试验模型,应用 Tomo-PIV 技术测量了圆柱三维尾流场,通过解决体光源引入、示踪粒子投放和现场标定等关键技术以及对数据处理方法的研究,成功获得了圆柱体后方典型的三维卡门涡流场。测量区域约95mm×70mm×8.5mm,粒子图像分辨率达到20 pixels/mm,包含数万个速度矢量数据,实现了 Tomo-PIV 的风洞试验验证。     

基于低密度粒子图像叠加的Micro-PIV速度场测量

提出了一种基于低密度粒子图像的微流体粒子图像全场测速技术.经过背景噪声去除、阈值过滤、图像增强等图像预处理过程,获得了高质量的低密度荧光示踪粒子图像.对100对图像进行图像叠加处理,得到了满足互相关算法求解二维速度场的高密度叠加粒子图像.针对宽度为250μm,深60μm的长直微通道开展了覆盖全场不同流体层平面的二维速度测量,并利用多个流体平面的二维速度场实现了微通道内全场速度的构建.研究结果表明:由于图像叠加法去除了像径大但灰度低的背景粒子图像,采用互相关分析能够准确获得分层二维速度场,所构建的全场速度场正确反映了长直微通道内流流场特征.     

层析粒子图像测速技术研究进展

层析粒子图像测速技术（Tomographic Particle Image Velocimetry,Tomo-PIV）作为一种瞬时的三维流场速度测量技术,能够为具有强非定常性及强三维空间性的复杂流动提供详细的数据支撑。对近年来该技术在国内外的发展及应用进行了全面的综述。首先介绍了层析粒子图像测速技术的工作原理和技术特点,进而探讨了当前层析粒子图像测速的研究现状,重点从相机布局、示踪粒子密度、标定映射函数及三维重构算法对重构精度的影响等方面进行了阐述,而后通过国内外关于层析粒子图像测速技术的典型应用,展示了该技术在非定常三维流动及工程应用中的优势。最后,对层析粒子图像测速技术的应用前景及发展趋势进行了展望。     

水流场PIV测试系统示踪粒子特性研究

粒子图像测速技术(PIV)是一种新的流场测量技术,通过对流场中的示踪粒子进行多次曝光成像,获得具有相关性的示踪粒子图像,利用软件对粒子图像进行处理后可得到被测流场的信息.水流场PIV测量利用合适的示踪粒子运动来表征流场状况,示踪粒子的特性对PIV最终测量结果影响很大.讨论了密度、直径、表面反射率等示踪粒子特性对系统实验测量的影响,并特别针对水流场斜入射离轴PIV测试,选择合适的特性参数设计研制了一种简单实用的水流场示踪粒子.通过在直径为100~200μm的聚苯乙烯微球上利用化学方法进行表面镀银,使示踪粒子具有高的光散射特性,实验结果表明这种微粒非常适合于水流场示踪.     

基于图像分割的两相流PIV/PTV测量技术

介绍了采用图像分割技术,将密度较低的大悬浮颗粒和高浓度的示踪粒子共存的两相流场图像进行分离(相分离),对经过分割的悬浮相图像和连续相图像分别进行PTV和PIV运算,以实现对两相流动各个相速度场的同时测量.而后将基于相分离的PIV/PTV程序应用于对液固两相冲击射流流场的实验测量,并对测量结果进行了研究和分析,从而验证了相分离程序.实验结果表明,基于图像分割的PIV/PTV程序在两相流速度场测量中具有较好的实用性.     

复杂固体边界流场的三维 PIV 测试技术：任意三维边界识别算法

针对复杂固体边界三维流场的 PIV 测试应用,以及流固耦合实验研究中流场和固体结构特征的瞬态同步测试需求,发展了一种基于双相机布置形式的任意三维边界识别算法以精确获取三维表面几何信息;并以基于MLOS-SMART 三维粒子场重构的 Tomo-PIV 算法计算三维速度矢量场,可同步获取三维表面结构运动／变形信息和三维瞬态速度场。这一边界识别算法基于 SURF（加速稳健特征）模式识别算法进行三维曲面重构,可以确定流场中三维物体结构的边界特征。论文采用双相机布置方式获取了三种不同曲率的圆柱曲面图像,验证了所发展的三维边界识别算法的准确性。最后以圆柱绕流 Tomo-PIV 数字合成粒子图像序列为验证对象,采用所发展的边界识别算法和 Tomo-PIV 算法分别高质量地计算出圆柱曲面信息和三维速度场。     

基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法研究

针对三维表面形貌的非接触式光学测量是计算机多目立体视觉技术的一项重要应用，但目前还存在相机个数受限、特征点匹配算法复杂与纵向测量精度不够等难题。开发了一种基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法，其中包括:使用神经网络完成多目标定与三维重构，在表面投射激光点阵作为图像识别与匹配的特征点，应用蚁群粒子跟踪测速技术进行多相机间相同特征点的匹配。经实验测试，相较于传统基于小孔成像模型进行标定与基于核线约束或互相关算法进行匹配的立体视觉测量系统，所提出的方法可适配具有大光学畸变的场景，能有效提高测量的空间分辨率，深度方向的测量误差在1.0%～2.0%的水平。     

基于BOS技术的密度场测量研究

背景纹影技术是一种基于图像的大视场、非接触的定量流场测试技术,在流场测量中有着广阔的应用前景。详细介绍了背景纹影技术的基本原理,并从理论上对系统灵敏度以及空间分辨率进行了深入分析。根据背景纹影技术原理,深入设计了背景斑点图案,搭建了密度场测量系统,基于火焰流场和喷流流场开展了定量测量研究,并给出了流场密度和温度分布测量结果。结果表明,背景纹影技术可以便捷、有效地实现流场密度测量和温度测量,为实现大视场定量的流场密度测量提供了一种简洁有效的方法。     

背景纹影定量化在层流轴对称火焰温度场测量中的应用研究

本文以本生型甲烷/空气层流预混火焰为研究对象,研究了背景纹影技术在层流轴对称火焰温度场测量中的应用。考虑到背景尺度对窗口和相机参数的限制问题,采用了多尺度小波噪点背景。比较各类运动图像处理技术的特点,选用变分光流法获取光线穿过火焰后的偏转角。搭建实验台并进行背景纹影火焰测温实验,实验中发现,在选用多尺度小波噪点背景的情况下,由变分光流算法获得的像素位移分布图的噪声小于同等条件下由互相关算法得到的结果。最后,假设火焰呈轴对称分布,结合Gladstone-Dale公式与理想气体状态方程分别获得了甲烷火焰当量比为1.06和0.83这2种实验条件下的温度场,所获得的温度分布与Raman-LIF法的测温结果相比,趋势基本一致。     

光场单相机三维流场测试技术

将光场三维成像技术与实验流体力学相结合，实现单相机对空间三维瞬态流场（3D3C）的精确测量，为流体力学实验研究提供了一种全新的测试技术。详细介绍了具有自主知识产权的光场相机硬件系统、基于乘积代数重建技术（MART）的粒子光场图像重构算法以及基于光线追迹的数字光场图像合成算法。利用DNS数字合成图像以及低速射流实验图像，将所发展的光场单相机三维流场测试技术（Light Field Particle Image Velocimetry，LF-PIV）与目前最成熟的三维流场测试技术层析PIV（Tomographic Particle Image Velocimetry，Tomo-PIV）进行对比研究分析。实验结果表明LF-PIV技术完全能达到与Tomo-PIV同等量级的测量精度。     

流动多参数场的单帧图像法测量方法研究

在采用单帧单曝光图像法(SFSE )研究射流卷吸流场测量应用的基础上,提出了单帧多曝光图像法(SFME)。该方法不仅可以测得流场的速度场,还可以得到加速度场、力场以及湍流强度、湍流应力等多个场参数。应用 SFSE 和 SFME 方法,对圆管淹没水射流的卷吸涡结构进行高分辨率图像可视化初步测量实验研究,测量空间分辨率达到1.125μm,发现了一些未见文献报道的涡结构,清晰地显示了射流卷吸涡的发展演变过程。实验结果表明 SFSE 和 SFME 方法用于观测微米级的流场湍流流动和涡结构,可以较其他方法得到更丰富的流场参数信息。与其他流场测量方法比较,该方法测量装置简单,空间分辨率高,对实验条件要求低,能够更加直观地显示流场多参数信息并用于微观流场的测量。     

基于双光场相机的高分辨率光场三维PIV技术

光场相机粒子图像测速（Light Field Particle Image Velocimetry，LF-PIV）是一种近几年新发展起来的流动测试手段，能够仅通过单个光场相机测量3D-3C瞬态速度场，简化了三维流场测量的实验复杂度，特别是能实现受限空间的三维速度场测量。然而这一技术尚存在一些不足:由于光场相机沿景深方向的空间分辨率较低，沿该方向的速度测量精度低于垂直于景深方向的测量精度。本文尝试从硬件角度入手，发展一种双光场相机流动测试技术，通过增大对示踪粒子的观察视角，来提高光场三维测量系统沿景深方向的空间分辨率。基于乘积代数迭代技术（Multiplicative Algebraic Reconstruction Technique，MART），开发了针对双光场相机的粒子三维重构算法。分别利用直接数值模拟（Direct Numerical Simulation，DNS）水射流的数字合成图像与低速水射流涡环的实验图像，将双光场相机的测量结果与单光场相机的测量结果进行对比分析研究。结果表明双光场相机与单光场相机相比显著提高了相机沿景深方向的测量精度。     

粒子运动轨迹的图像处理及流场重构算法研究

为了高效获得颗粒的速度分布，提出一种针对单帧单曝光图像的图像处理方法和流场重构方法。图像处理过程包含去噪、锐化、自适应阈值分割、闭运算、去除小颗粒、骨架提取、速度提取、二义性判断、求切线等步骤和方法，对该处理过程的主要误差也进行了分析与修正。流场重构使用了基于RBF（Radial Basis Function）插值且采用迎风插值进行优化的算法，插值结果以速度云图及矢量图的形式展示，对该过程的主要误差也进行了分析与验证。最后的处理结果显示，针对单帧单曝光图像的图像处理方法和流场重构方法具有可行性。     

PIV中提取速度信息的一种新方法

通过对PIV中粒子图像固有特点的研究，提出了一种新的速度信息提取方法。该方法先通过模拟人眼判断粒子图像中心点的过程来获得粒子的中心点，再利用这些中心点之间的相关关系求取速度。以内燃机缸内流场的PIV实测图像为例，通过与直接FFT变换求相关的方法进行比较，阐明了该方法的特点。