JS. 杂志上的传感器 1687-7268 1687-725x. 印度发布公司 10.1155 /2872947分之2016 2872947 研究文章 基于LIF和虚拟立体声视觉传感器的圆周液膜的测量 http://orcid.org/0000-0002-1192-7536 雪 停 1 林 小康 1 杨 刘祥子 1 元 林雷 电气工程与自动化学院 天津大学 天津300072 中国 tju.edu.cn. 2016 17. 8. 2016 2016 27. 05. 2016 25. 07. 2016 26. 07. 2016 17. 8. 2016 2016 版权所有©2016薛庭等。 这是在Creative Commons归因许可下分发的开放式访问文章，其允许在任何介质中不受限制地使用，分发和再现，只要正确引用了原始工作。

气液环形流量广泛用于许多工业应用，如石油，化学和核工程。在环形流动中的液体膜的特征参数对于了解流动特性并精确地测量流量具有重要意义。对于环形流动，液体膜的圆周特征比获取丰富的流动结构的轴向特征更重要，并且揭示了流动机构。本文提出了一种基于激光诱导的荧光（LIF）和虚拟立体视觉视觉传感器的测量平台。虚拟立体声视觉传感器包括高速相机和两个光学反射组，其可以同时从两个视图获取液体膜并重建液体膜的特征。采用图像处理技术提取液体膜的特征参数;然后可以通过视图变换和融合来重建周向流动特性。分析了基于厚度分布的流动特性。实验结果表明，该方法有效且有效，这可以为环形流动中的液体膜提供更详细和准确的描述。

 中国国家自然科学基金 60902084 61372143. 1.介绍

环形流动是气液两相流中的重要流动模式之一。流动模式的特征在于存在沿着管的壁流动的薄液膜，并围绕快速移动的气体芯。芯可以在高气体速度下夹带液滴，气体和液相的流速可以在环形流中变化很大。由于低功耗，高度传递系数和热通量密度，气液环形流量广泛用于许多工业应用，如石油，化学和核工程和湿天然气运输。由于高质量的交换效率，流动模式广泛用于各种工业生产中。环形流动中的液体膜的特征参数具有重要意义，可以精确地了解流量机制[ 1］.

环形流动的特征参数包括液膜，波速，波高和剪切力的厚度，液体膜厚度是准确测量的基本和最重要的参数[ 2］.有迹象表明，已经发展到调查气液环状流液膜许多方法。在各种不同的检测传感器，所述测量方法一般分为接触技术和非接触式技术。汉等人。[ 3.]使用平行线探针收集的膜厚度时迹测量在一个小的垂直管。基于该液膜厚度的电导测量的方法是简单和可靠的，但它只能达到单一的本地点测量，并且可以与流场干扰。然后许多传感器的开发，以实现多个点测量[ 4.- 7.］.基于电导探针的周向阵列，Andreussi等[ 8.[测量在水平近管道的液体层的管壁周围的厚度分布。皮带等。[ 9.]开发了一种基于非侵入式电导率的技术，测量圆周上32个位置和轴向上10个位置的膜厚。Mouza等人[ 10.]测量流动液体中时间平均的、瞬时的局部膜厚，是基于通过一层染色液体的光的吸收和灵敏的光检测传感器。最近，Han等人[ 11.通过激光共焦位移计（LCDM）测量平均环形液体膜厚度。基于数字图像处理和平面激光诱导的荧光（PLIF）技术，高速相机拍摄的目标图像与背景相比可以是相反的。Alekseenko等。[ 12.利用LiF技术研究了向下环形气液流动中的液膜的波浪结构，基于亮度模型在纵向中分辨液膜厚度测量。基于PLIF技术，Kokomoor和Schubring [ 13.[开发了一种非易性的光学技术，通过数据减少算法提供膜厚度分布。扎拉西和标记[ 14.基于PLIF和粒子图像测速技术(PIV)，对管道内气液环形向下流动和降膜的流体力学进行了实验研究。对于环形流动，液膜横截面图像比纵向图像更能揭示界面波的非对称流动特征和流动机理，特别是在高压下，但周向测量也较难实现。一般情况下，可以使用两个摄像机在两种不同视图下观察横截面的液膜，并重建周向图像。

本文旨在重建垂直空气 - 水环形流的周向的液膜并提取基于激光诱导的荧光（LIF）和虚拟立体视觉传感器的液膜厚度的特征参数。所述虚拟立体视觉传感器包括高速照相机和两个光反射套，它可以从两个视图同时获取液体膜和重建液膜的多个特征。一系列的图像处理技术也继续进行，和周向流特性由视图变换和重建的融合，分析基于所述厚度分布的流动特性。

本文组织如下：部分 2介绍了实验流环，并开发了一种虚拟立体视觉传感器来实现液膜的横截面图。部分 3.描述液体膜的图像处理和特征参数测量。在部分 4.我们液膜测量结果和分析，这是随后在第一个最后结论的本验证 5.．

 2.实验装置 2．1.流循环

数字 1示出了测试部分的示意图，以测量试管的横截面上的环形液体膜。测试和连接管由有机玻璃制造并垂直安装。水通过泵泵入上罐中，然后向下倾斜到25毫米直径和5mm厚度的试验管以形成环形流动。水的流速由地球阀控制并通过电磁流量计测量 ± 0.5 ％ 测量不确定性。虚拟立体声视觉传感器固定在管道下端并垂直于 X - y 平面测量完全显影的下落薄膜。实验使用Weinberger MiniVis E2系列高速相机，配以Nikkor 35mm镜头。为了实现液体胶片在整个横截面上的瞬时拍摄，高速相机的分辨率设置为 960 × 720 以500hz的帧率显示像素。

实验流程回路。

由于单色，方向性，高强度，和高的测量的分辨率和精度，激光被广泛用于许多光学诊断。在造纸中，平面激光诱导荧光法（LIF）被用于提供所述液体薄膜的时间分辨图像在垂直环形空气 - 水流动。若丹明B溶解在流场中基于它们的特定分子结构的荧光剂。The laser (NanoLine, Canada) with the wavelength of 532 nm projects a laser sheet to irradiate the cross section of the test pipe and stimulate the Rhodamine B fluorescence. Then the high speed camera captured the fluorescence signal of liquid film and processed by a series image processing.

 2.2。虚拟立体声视觉传感器

基于虚拟立体声视觉传感器的液膜测量方案如图所示 2．摄像机的光学中心与管道的中心轴线重合，激光片垂直于摄像机的光轴。一种虚拟立体视觉传感器由一个高速摄像机和两个光学反射组组成，这两个光学反射组位于摄像机和管道之间。薛等[ 15.]开发了虚拟双目立体声视觉系统，以重建三维形态参数，并在泡沫流中跟踪气泡。在本文中，优化以根据数学模型和许多刺激观察两个视图上的近一半的横截面液体膜而不是相同的点。

虚拟立体视觉的示意图。

虚拟双目立体视觉传感器采用同时捕捉所述液体膜的相机的左和右图像平面上的二维图像。相机由反射镜组，其可以被镜像到两个虚拟相机反射 C 2 L. 和 C 2 R. ．两个虚拟摄像机之间是对称的，基于有效视场和空间分辨率，虚拟摄像机和真实摄像机之间有一个最佳角度。因此，高速摄像机可以从两个方向观察周向液体膜。当包含两部分横截面液体膜的单台高速摄像机捕捉到图像时，可以对其进行一系列的数字图像处理，重构为完整的横截面液体膜图像。

在虚拟立体声视觉传感器中，有两个重要的角度参数，这是角度 α. 中心镜和距光学中心的垂直距离和角度 γ. 在中心镜和同一个侧折射镜组之间。角度 α. 优化45°和 γ. 最终是20°。以左光路为例，被测物体由中心镜和左反射镜反射，被测物体的虚像在垂直方向上的角度为40°，与光学反射装置的右侧相同。

 3.图像处理

应开发一系列图像处理和重建步骤以基于虚拟立体声视觉传感器提取液膜的特征参数。

3.1。基于虚拟立体声视觉传感器的圆周图像处理

由虚拟立体声视觉传感器捕获的液体膜的典型瞬时原始图像如图所示 3(一个)．同时，在没有水循环的情况下捕获背景图像，并且图像灰度分别用于原始和背景图像，然后是图像减法，其可以消除由于环境光和缺陷而消除噪声流量管有效。数字 3 (b)显示中间滤波器后的反象图像，它使用a 3. * 3. 模板去除单像素噪音并保持液体膜的边缘。我们可以看到图中有两个环扇区 3 (b)．较大的扇区表示左横截面膜，而较小的扇形是右横截面膜，其与左横截面膜和管壁的折射失真重叠，并且被丢弃用于特性提取。

周向图像处理，(b)和(c)是反彩色的。

原始图像

中位过滤器后图像

投影变换后的图像

通过对虚拟立体视觉传感器的分析 2.2，从一定角度观察管道的周向液体膜，需要采用40°投影变换以简化随后的融合和重建。在图中可以看出投影变换后的二值化图像 3 (c)．由于管的折射作用下，液体薄膜不是标准半圆和应执行校准，以形成液膜的瞬时的横截面图像。为了重构横截面液体膜，所述校准目标的中心位置应记录，这是重建的液体薄膜的两个扇区，将获得一个整体的环形横截面的导向件，如图 5.．

 3.2。特征参数提取

基于上述重构图像，可以提取液膜的特征参数。数字 4.显示液膜厚度的提取方案。环形液体膜的中心表示为坐标系的起源 O. ，线之间的角度 L. 和负 y -axis被定义为 θ. ， 和 D. 是管道的内径，即重建图像中的平均外圆直径。随着改变 θ. ，线条的等式 L. 改变了。液体膜厚度在 L. 可以基于0.154mm /像素的分辨率来提取方向。因此，可以提取膜厚度的圆周分布。液体膜的圆周平均厚度可以如下给出： （1） δ. = K. D. 2 - D. 2 2 - S. π 那 在哪里 δ. 以毫米为单位测量厚度， K. 是校准参数，与在图像平面和实际距离的像素坐标，并且 S. 为以像素为单位的周向液体膜在重建图像中的面积。

液膜厚度萃取。

重建的图像序列，(a) - (c)是反彩色的。

T. = T. 0.

T. = T. 1

T. = T. 2

4.结果和分析

所有实验均采用25mm内径向下管道进行，这在部分中描述 2．Cross-sectional views of the liquid film are captured at 500 Hz, and the image exposure time is about 2 ms. According to a series of image processing and feature parameters extraction, the high-quality instantaneous images of the liquid film can be reconstructed and are available for analysis.

数字 5.显示了在不同时间重建的液膜图像的三个样本。图像序列的平均膜厚分别为0.55 mm、0.53 mm和0.427 mm。所选图像序列表明，环形流动稳定，液膜波动小，周向分布相似。

 5。结论

在论文中，提出了以测量环形流圆周液膜基于激光诱导的荧光（LIF）和虚拟立体视觉传感器的光学技术。激光诱导荧光法分离和流出试验的横截面的液膜的强度。虚拟立体视觉传感器被显影以捕获整个横截面的液体薄膜的荧光图像。特别一系列的图像处理的被显影，以提取液体膜的特征参数和重构环状液膜图像。液体薄膜的厚度定量特征进行了分析，实验结果表明，该方法是有效的和有效的，这可赋予液膜的更详细的表征揭示流动结构和流动机制。

 利益争夺

两位作者宣称他们没有相互竞争的利益。

 致谢

感谢国家自然科学基金项目(60902084,61372143)的资助。

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