液力传动元件流动图像判读系统研究

　　0　前言

　　随着计算机技术、计算流体力学以及测试技术的不断发展,近年来,国外对液力传动三维流动设计理论和方法从理论到实验进行了大量研究。近几年国内也已开始对液力传动元件内部三维流场进行仿真,但尚处于起步阶段,并且涉及液力元件三维流场测量的研究很少。本文对流场测量得到的流动图像,利用编制的判读系统进行分析和研究。

　　1　流动图像采集

　　本文利用LSFM150型激光切面流场测量系统进行图像采集,测速时采用的是PIV技术。由于液力传动元件的内部流动属于高速流动,所以采用的是单帧三次曝光技术拍摄到运动图片。把用CCD摄得的流动图像经采集卡传到微机中待进一步处理。

　　2　判读系统

　　本文用VisualC#语言编制出流动图像的自动判读系统,使得图像的处理更加快速、准确、便捷。对该判读系统输入一幅示踪粒子的流动图像,经过程序处理得到矢量形式,并且对各示踪粒子进行编号,求出三维流场在轴向(或径向)切面上的速度分量,以便进行定量分析和速度的合成。程序流程如图1所示。其整体分为三部分:预处理;对象化和结果输出。

　　2·1　预处理

　　(1)灰度化

　　由于采集到的流动图像是彩色图像,但是在本系统中,只关心示踪粒子的位置信息。所以首先将彩色图像转化成灰度图像。

　　(2)同态滤波

　　由于光照的不均匀性,导致流动图像有的部分较亮,有的部分较暗,这不利于后期的处理,所以采用同态滤波来消除光照不均的影响。

　　(3)平滑

　　由于CCD摄像头采集的是隔行扫描的视频场图像合并成帧图像,所以原始图像的噪声主要来源于横向的扫描线残迹和颗粒噪声,必须事先进行平滑。一般认为图像的噪声比图像有更高的空间频率,噪声具有空间不相关性,因此采用高斯模板来平滑。为了加快平滑速度,我们仅对图像做垂直3点宽度的高斯滤波。

　　(4)二值化

　　在示踪粒子的图像中,含有目标和背景区域两种成份,采用阈值分割技术就能很好地把目标区域从背景区域分离出来。在此采用二维最大熵阈值算法。这是由于,处理示踪粒子的图像和实验是分步进行的,不考虑实时问题。且二维最大熵阈值法,不仅考虑了图像的灰度信息,还考虑了图像的区域信息,它基于图像的二维灰度直方图,处理时更精确。经阈值分割以后的图像为二值图像。

　　(5)细化

　　所谓细化,就是从原来的图中去掉一些点,但仍要保持原来的形状,求出图形的细化结构。实际上,是保持原图的骨架。它是目标的重要拓扑描述,细化以后的图像,可以很好地表示流动图像的拓扑特征,提取有用的信息,减少重复的耗内存的信息,增加处理速度与处理的正确性。