1 研究背景
氣液兩相流中氣泡的形成與運動對工業設備的安全、能量轉換效率有重要影響。氣泡測量技術中，如何實現氣泡與背景分離是研究的重點。傳統圖像處理方法“圖像二值化”、“邊緣檢測”、“圖像濾波”提取信息時存在局限性，只適用于單一圖片或需人工選取。
內蒙古科技大學科研人員主要通過SVD（單值分解）和RPCA（魯棒主成分分析）對氣泡圖像進行背景分離，提高了氣泡圖像分離的準確性和自動獲取性。
2 研究概述
研究人員首先搭建一套氣泡上升行為特性可視化實驗平臺（圖1）。
圖1 氣泡上升行為特性可視化實驗平臺
第一步：通過SVD（單值分解）方法研究氣液兩相圖像的信息豐富程度。
第二步：基于RPCA（魯棒主成分分析法）算法，有效的去除液體背景，獨立觀察氣泡的流動狀態。
第三步：通過SVD分解將圖片低秩分析，用單值分布曲線表征分離后的氣泡圖像。
第四步：分析提取出來的氣泡矩陣，定位氣泡相對位置，計算氣泡相對運動速度，對比氣泡的形變大小。
3 實驗裝置
1）千眼狼高速攝像機，搭配佳能EF 100mm 微距鏡頭，用于拍攝氣泡在水池底部穿過底層顆粒物后運動上升過程。圖像采集參數1080×720 @1500fps。
2）無油靜音空壓機，用于產生模擬氣體。
3）電子天平，用于稱量不同顆粒（模擬懸浮物）直徑范圍的質量。
4）200W LED太陽燈，用于增加液體背景效果。
4 高速攝像可視化研究部分
第二步研究中，基于RPCA思想，研究人員通過高速攝像機拍攝氣泡上升的圖像，得到一個關于氣泡運動的數據庫X，利用凸形規劃法，在數據矩陣最優化準則下，將X分解成一個低秩矩陣L和稀疏矩陣S，并將S作為源圖像中的顯著信息，通過不斷調整閾值，使得S低秩部分包含更多的信息，更貼合氣泡的運動過程。
圖2為高速攝像機拍攝的氣泡運動圖像，因高速攝像機采集的氣泡運動過程照片是大量的數據集，圖中采用間隔顯示方法。
圖2 部分氣泡運動的原圖像
圖3為運用RPCA技術對氣泡運動圖像矩陣X 進行低秩和稀疏部分分離，分離后通過稀疏矩陣探索氣泡在無背景干擾下的運動過程。
圖3 分離后的無液體背景的氣泡連續運動圖像
第四步研究中，提取一組去除背景的氣泡連續運動圖像分析，通過對氣泡矩陣進行逐行累加和逐列累加后，形成各自對應的行相加和列相加對比圖（圖4），觀察其運動過程中圖片矩陣的變化，特別是高低峰值的變化，并通過矩陣行相加、列相加的突出點的轉變定位氣泡的相對位置，進而顯示出氣泡運動軌跡，再通過高速攝像機拍攝的每張圖片間隔時間，計算氣泡的相對速度。
圖4 氣泡連續運動過程的圖像行相加及列相加示意圖
5 研究結論
結合高速攝像的RPCA矩陣分解技術，將氣泡與背景圖像準確的分離。研究提出逐行累加和逐列累加的方法來測量氣泡的運動過程形態，有助于理解氣泡在氣液兩相流中的動態行為。該方法可為能源行業氣液兩相流參數檢測和控制提供有力的技術支持。
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