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1 研究背景
氣液兩相流中氣泡的形成與運動對工業(yè)設(shè)備的安全、能量轉(zhuǎn)換效率有重要影響。氣泡測量技術(shù)中，如何實現(xiàn)氣泡與背景分離是研究的重點。傳統(tǒng)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(nèi)蒙古科技大學(xué)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(tài)。
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(shù)1080×720 @1500fps。
2）無油靜音空壓機，用于產(chǎn)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(zhì)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(guān)于氣泡運動的數(shù)據(jù)庫X，利用凸形規(guī)劃法，在數(shù)據(jù)矩陣最優(yōu)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(diào)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(shù)據(jù)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(shù)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(xù)運動圖像
第四步研究中，提取一組去除背景的氣泡連續(xù)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(yīng)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(zhuǎn)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(xù)運動過程的圖像行相加及列相加示意圖
5 研究結(jié)論
結(jié)合高速攝像的RPCA矩陣分解技術(shù)，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(tài)，有助于理解氣泡在氣液兩相流中的動態(tài)行為。該方法可為能源行業(yè)氣液兩相流參數(shù)檢測和控制提供有力的技術(shù)支持。
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