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    溫敏漆校準及圖像后處理方法研究

    2020-09-21 02:55:48馬護生陳柳生王紅彪
    實驗流體力學 2020年4期
    關鍵詞:區(qū)域

    劉 祥, 熊 健, 馬護生, 周 強, 陳柳生, 王紅彪, 黃 輝, 陳 植

    (1. 中國空氣動力研究與發(fā)展中心 高速空氣動力研究所, 四川 綿陽 621000; 2. 中國科學院 化學研究所, 北京 100190)

    0 引 言

    溫敏漆(Temperature-sensitive Paint,TSP)是20世紀80年代發(fā)展起來的物體表面溫度分布光學測量技術。該技術利用某些有機高分子的光致發(fā)光現象及發(fā)光強度隨溫度升高而降低的熱猝滅效應,以噴涂方式在模型表面形成涂料薄層,通過涂料校準建立發(fā)光強度或發(fā)光壽命與表面溫度間的定量關系(Arrhenius曲線),采集風洞實驗中涂層發(fā)光強度或發(fā)光壽命,進而獲得模型表面溫度分布或熱流分布。溫敏漆技術可獲得連續(xù)分布的模型表面溫度場,有效分辨諸如層流-湍流轉捩、激波、激波-邊界層干擾和渦流等流場細節(jié),并可通過表面溫度場進一步估算模型表面熱流場,為高超聲速飛行器熱防護設計提供依據。與傳統的熱電偶、熱膜等測溫技術相比,溫敏漆技術具有非接觸無干擾、測量面廣、分辨率高、信息量大等突出優(yōu)勢,是傳統測溫手段的拓展和有益補充,具有廣泛的應用范圍和深遠的應用前景。

    基于溫敏漆實驗技術的突出優(yōu)勢,近30年來該技術在世界范圍內得到了長足發(fā)展。貝爾實驗室于20世紀80年代率先使用銪-聚合型溫敏漆測量了運行中集成電路的表面溫度[1-2],此后歐美各國及日本的相關研究機構相繼開發(fā)了一系列的單組分和雙組分溫敏漆,建立了工程實用的溫敏漆測量系統,并在低速/超聲速/高超聲速風洞、激波風洞和低溫風洞中進行了飛行器、葉片等模型表面溫度、熱流及邊界層轉捩測量的研究工作[3-8]。NASA蘭利研究中心建立了溫敏漆測量系統,在0.3 m TCT風洞中對超臨界翼型進行了轉捩位置的測量[9]。AEDC在No.9風洞建立了溫敏漆校準實驗室和配套的測量系統,研發(fā)了單、雙組分溫敏漆涂料,對校準樣片加熱、制冷階梯時間和激發(fā)光不穩(wěn)定性的影響做了相關研究,開發(fā)了熱流后處理算法,對獵戶座太空艙進行了表面熱流的測量[10-11]。JAXA研發(fā)了低溫單組分涂料,并與東北大學合作研究了底漆厚度對發(fā)射光強及涂料溫度靈敏度的影響,篩選出最佳底漆厚度,并在HIEST高焓激波風洞中對錐柱體模型的自然轉捩情況進行了觀測[12]。DLR在JAXA單組分低溫TSP涂料配方基礎上研制了雙組分低溫TSP涂料,提高了溫度適用范圍,后續(xù)利用校準實驗對探針分子和聚合體配方進行了溫度靈敏度、壓力靈敏度和光降解等涂料特性研究,篩選出常溫和低溫環(huán)境下的高靈敏度單組分涂料,并在ETW和DNW的多座風洞中進行了驗證實驗[13-16]。俄羅斯TsAGI也獨自開發(fā)了單、雙組分TSP配方,并在UT-1風洞中進行了涂料驗證實驗[17]。目前,國內各研究機構對溫敏漆技術及其應用的研究取得了一定進展,但總體上尚處于起步階段。長春理工大學研制了釕聯吡啶/聚甲基丙烯酸甲酯溫敏漆,并對其溫度猝滅特性進行了研究[18]。中科院化學研究所制備了溫度使用范圍0~100 ℃的溫敏漆,并與中國空氣動力研究與發(fā)展中心高速空氣動力研究所及中航工業(yè)空氣動力研究院合作進行了涂料特性的校準。中航工業(yè)空氣動力研究院采用中國科學院化學研究所制備的溫敏漆,對NACA0012二元翼型的邊界層轉捩進行了測量,獲得了轉捩位置及其隨迎角的變化規(guī)律[19]。中國空氣動力研究與發(fā)展中心高超聲速空氣動力研究所利用溫敏漆技術在0.6 m激波風洞中開展了平板模型高超聲速邊界層轉捩測量實驗,并與薄膜熱流傳感器的結果進行了對比研究[20]。

    溫敏漆技術在實施過程中一般包含了模型受載變形運動、參考溫度測量誤差、涂料的光降解和雜質沉積、激發(fā)光的不穩(wěn)定性、濾片的光譜泄漏、相機噪聲、涂層對流場干擾和涂料校準誤差等諸多誤差源。涂料發(fā)光強度與模型表面溫度的定量關系是通過校準實驗獲得的,因此,涂料校準誤差是溫敏漆實驗技術中的重要誤差源之一。提高涂料校準精準度應從兩方面入手:一方面選用性能好且適用的硬件設備,如輸出光強穩(wěn)定性高的光源、光譜泄漏量少的濾片、穩(wěn)定性好且精度高的控溫和控壓設備、密封性好的校準箱等;另一方面要系統研究校準方法進而優(yōu)化校準技術細節(jié)。在涂料校準過程中涉及的技術細節(jié)很多,如采集圖像光強的調節(jié)、圖像平均幅數、取圖區(qū)域的選取、圖像清晰度的調節(jié)和模數轉換位數的選擇等均可能對最終的校準精準度帶來不同程度的影響。

    目前,在國內外公開發(fā)表的文獻中,缺乏有關校準技術細節(jié)對校準精準度影響的研究。針對國內外相關研究的不足,本文基于國產615/EP溫敏漆配方,設計了相應的校準實驗,對校準方法中所涉及的CCD曝光時間、噪點水平、圖像平均幅數、圖像清晰度和相機模數轉換位數這5項重要技術參數對校準精準度的影響進行了系統研究。

    1 校準方法

    TSP風洞實驗中直接獲得的是模型表面溫敏漆涂層的光強圖像,為了得到模型表面的溫度圖譜,需要對涂料發(fā)光強度與溫度的關系進行校準。涂料校準通常分為原位校準和先驗校準2種,一般工程上采用先驗校準方法。在進行溫敏漆先驗校準時,將噴涂了底漆與溫敏漆的鋁質樣片放置在帶有觀察窗的校準箱內,紫外光源從校準箱外對樣片進行激發(fā),CCD相機對樣片的發(fā)射光強進行圖像采集。校準實驗中,通過改變樣片的溫度,進而可得到溫敏漆發(fā)光強度與樣片表面溫度的校準關系。校準實驗裝置如圖1所示。

    本文中TSP涂料校準流程為:(1) 校準壓力為大氣壓95 kPa,關閉激發(fā)光源,暗環(huán)境下采集5幅樣片暗圖像;(2) 打開光源,通過溫度控制器調節(jié)樣片溫度至300.15 K,采集5幅樣片圖像作為參考圖像;(3) 調節(jié)樣片溫度至每個校準溫度站點,分別采集5幅站點圖像;(4) 校準圖像后處理,流程如圖2所示。

    圖1 TSP校準實驗裝置示意圖

    圖2 TSP校準圖像后處理流程示意圖

    2 涂料及校準系統

    2.1 涂料配方及特性

    涂料活性層配方為615/EP。其中,615為溫敏探針代號,是一種三價銪熒光絡合物,是溫敏漆的主要溫敏發(fā)光材料,其在不同溫度和波長(365 nm和400 nm)的激發(fā)光譜照射下,均可獲得峰值波長約615 nm的發(fā)射光譜。為了避免深紫外激發(fā)光源對人體的傷害,選擇波長為400 nm的激發(fā)光。EP代指環(huán)氧樹脂,為活性層中的聚合物載體。EP耐溫性好,短期內許用溫度可達433 K,且與615探針的相容性較好,探針分子可均勻分散在載體中,使得涂層光強與溫度的關系線性度較好。涂料的屏蔽層也采用EP,活性層和屏蔽層采用相同的聚合物載體有利于溫度測量。

    在273~333 K溫度范圍內,615/EP配方的溫度靈敏度大于1%/K,而壓力靈敏度極小。從圖3可以看出,在壓力20~120 kPa(間隔20 kPa)的區(qū)間內,不同壓力下的校準曲線近似重合,壓力變化對涂料光強幾乎沒有影響。圖3中,Ir=I/Iref,為各校準站點涂層發(fā)光強度與參考狀態(tài)發(fā)光強度比值,參考狀態(tài)設為T=300.15 K、p=95 kPa。

    圖3 615/EP溫敏漆配方校準曲線

    2.2 校準系統

    涂料校準實驗采用中國空氣動力研究與發(fā)展中心高速空氣動力研究所研制的PSP/TSP校準系統,其總體設計方案原理圖見圖4,PSP/TSP校準系統控制柜實物圖見圖5。該校準系統主要由UVLED激發(fā)光源、圖像數據采集與處理子系統、校準箱、溫度調節(jié)控制子系統、壓力調節(jié)控制子系統、自動濾波輪、供氣及真空裝置等構成。UVLED激發(fā)光源采用自行研制的便攜式空冷紫外LED光源,圖像數據采集系統選用濱松ORCA-R2型12~16位高分辨率科學級CCD灰度相機,溫度調節(jié)控制子系統為TLTP-TEC2412半導體溫控儀,壓力調節(jié)控制子系統為CPC3000高精度數字壓力控制器,校準系統還配備了英國ANDOVER公司FW-MOT-25自動濾波輪和美國Semrock公司帶通濾片,以實現TSP樣片發(fā)射光波的選通。校準系統的主要技術指標如下:

    圖4 PSP/TSP校準系統設計方案原理圖

    圖5 PSP/TSP校準系統控制柜實物圖

    (a) 激發(fā)光波長:395~405 nm;

    (b) 接收光波帶寬:635~675 nm、580.5~637.5 nm、542~576 nm可選;

    (c) 紫外LED光源具有連續(xù)和脈沖2種激發(fā)模式,脈沖占空比、周期、脈沖數可通過光源控制軟件實現自動調節(jié);

    (d) 儲氣罐容積:100 L;

    (e) 真空罐容積:30 L;

    (f) 最大儲氣壓力:0.8 MPa;

    (g) 壓力控制范圍:0~500 kPa,控制精度:0.05%FS;

    (h) 溫度控制范圍:-10~100 ℃,控制誤差:±0.5 ℃;

    (i) 濾波片尺寸:Φ25 mm;

    (j) 濾波片數量:6。

    基于MATLAB自主研發(fā)了溫敏漆校準軟件,軟件界面見圖6。該軟件包含圖像平均、圖像濾波、校準區(qū)域選取(ROI)、校準區(qū)域光強平均、背景光去除和校準曲線擬合等多項后處理功能。其中,圖像濾波采用中值濾波算法,在圖像邊緣采用先鏡像后濾波的方法增強圖像邊緣光強保真度,防止圖像邊緣模糊。

    圖6 TSP校準軟件界面

    在校準曲線擬合子模塊中(見圖7),校準曲線可按1~10階多項式擬合顯示,擬合公式系數的顯示精度最高可達10-5,模塊中可自動計算每個溫度站點的擬合殘差和總的方差并以圖表形式顯示。

    圖7 TSP校準軟件擬合曲線模塊

    3 實驗結果與分析

    為了研究CCD曝光時間、噪聲水平、圖像平均幅數、圖像清晰度和相機模數轉換位數這5項技術細節(jié)對校準精準度的影響,首先必須確定這5項技術參數的基本狀態(tài),在基本狀態(tài)下多次重復校準得到多條溫敏漆校準曲線,進而獲得重復性校準誤差帶和基本狀態(tài)下的均值校準曲線(定義為“基準”校準曲線)。其次,改變一項校準技術參數,同時保持其余4項參數不變,再次進行重復性校準,得到改變參數后的均值校準曲線,并將其與“基準”校準曲線比較差量,判斷技術參數的改變對校準精準度的影響。

    通過校準實驗前的反復調試,在確保樣片采集圖像高信噪比、較多的平均圖像數量、取圖區(qū)域中較少的噪點和高清晰度等原則下,設定校準技術參數的基本狀態(tài)如下:(1) 參考狀態(tài)下,采集樣片圖像光強與相機滿井光強的比值為78%;(2) 平均圖像數量為5幅;(3) 取圖區(qū)域中噪點數量較少、體積較小、強度較弱,灰度分布均勻,取圖區(qū)域窗口共7000個像素;(4) 圖像盡可能清晰;(5) 模數轉換位數為12位。

    3.1 校準曲線特性及重復性誤差帶寬

    激發(fā)光源的光照穩(wěn)定性對涂料校準特性的影響較大,在實施校準試驗前,需要檢驗所采用UVLED激發(fā)光源的光照穩(wěn)定性。因為沒有專門的光強測量儀器,本文采用在校準箱內的暗環(huán)境下,以激發(fā)光照射鋁制金屬樣片、由CCD相機采集樣片反射光強的方法檢驗激發(fā)光源的穩(wěn)定性。激發(fā)光源保持一直開啟,間隔1 min采集一次光強圖像,1.5 h共采集90幅圖像。圖8為樣片區(qū)域像素平均灰度值隨時間的變化曲線,90幅圖像的平均灰度值為2719,單幅圖像最大灰度為2726,最小灰度為2713,灰度值變化不超過0.5%,表明所采用的光源照度非常穩(wěn)定,可以用于涂料校準及誤差分析。

    圖8 樣片區(qū)域平均像素灰度值隨時間的變化曲線

    圖9 615/EP涂料7次重復性校準結果

    圖10為615/EP TSP涂料7次重復性校準誤差帶曲線,可以看出,以光強比Ir=1(溫度為參考溫度Tref=300.15 K)為起始點,隨著校準溫度的升高或降低,重復性校準誤差呈逐漸增大的趨勢,但最大校準誤差帶寬不超過0.7 K,615/EP涂料校準曲線重復性較好。

    圖10 615/EP涂料7次重復性校準誤差帶

    3.2 曝光時間對校準精準度的影響

    在激發(fā)光強度、涂料激發(fā)效率、相機光圈、光源和相機鏡頭與樣片距離固定的情況下,CCD相機在固定溫度點采集圖像的光強只與曝光時間有關。研究了CCD相機曝光時間t=5、15、30和40 ms下校準樣片圖像光強對校準精準度的影響。

    圖11為參考狀態(tài)下CCD曝光時間5、15、30和40 ms時(p=95 kPa,T=300.15 K)采集樣片的圖像,設置CCD相機采集圖像為12位,滿井狀態(tài)下光強數字信號為4096,曝光時間5、15、30和40 ms時,參考狀態(tài)下采集圖像占滿井圖像的光強比例分別為12%、32%、78%和95%,其中,相機曝光30 ms滿足基本狀態(tài)要求。

    圖11 不同曝光時間下的樣片圖像光強(參考狀態(tài))

    保持基本狀態(tài)其余4項技術參數不變,在相機曝光時間5、15和40 ms條件下分別進行了7次涂料校準,得到3種曝光時間下的均值校準曲線,并得到其與“基準”校準曲線的差量曲線。圖12即為5、15和40 ms曝光狀態(tài)下均值校準曲線與“基準”校準曲線的差量曲線(分別標示為δ5-30、δ15-30和δ40-30),圖中同時給出了基本狀態(tài)下的7次重復性校準誤差帶??梢钥闯?,曝光時間15、40與30 ms的校準差量曲線基本處于重復性誤差帶之間。在光強比Ir≤0.75(T≥313.15 K)時,曝光時間5與30 ms的校準差量尚小于重復性誤差,Ir>0.75(T<313.15 K)情況下,兩者的校準差量會略大于重復性誤差帶,最大偏差約為ΔT=0.5 K。從上述研究可知,對本系統采用的濱松ORCA-R2型CCD相機,為了保證較高的校準精準度,一般要求CCD曝光時間應足夠,使得采集圖像灰度值至少大于滿井值的32%。

    圖12 不同曝光時間之間的校準差量曲線

    3.3 噪點水平對校準精準度的影響

    溫敏漆校準采集圖像會因為諸多原因不可避免地產生噪點,同時溫敏探針在基質中混合的非均勻性及涂料噴涂不均勻等原因會造成樣片圖像中不同區(qū)域的噪點數量、體積和強度有所不同。雖然校準后處理中會通過圖像平均和濾波的方法抑制噪點水平,但實際情況下噪點不可能完全消除,樣片取圖區(qū)域中噪點水平對校準精準度的影響需要研究。

    校準實驗中,人為將樣片圖像分為噪點水平不同的6個區(qū)域,其中,1~4區(qū)域與基本狀態(tài)所選取的區(qū)域6面積相同,均為7000個像素,區(qū)域5為區(qū)域2中的一個體積較大的強噪點。圖13給出了樣片圖像不同取圖區(qū)域的示意圖??梢钥闯觯簠^(qū)域1和4中噪點強度較弱,灰度分布均勻;區(qū)域3中存在1個強噪點,但噪點體積較?。粎^(qū)域2中存在2個體積較大的強噪點(其中一個為區(qū)域5);區(qū)域6為基本狀態(tài)下的取圖區(qū)域,區(qū)域中噪點強度弱、體積小、數量少,灰度分布均勻。

    保持基本狀態(tài)其余4項技術參數不變,在區(qū)域1、2、3、4和強噪點5的取圖區(qū)域中分別進行7次涂料校準,得到不同取圖區(qū)域中的均值校準曲線,并獲得其與“基準”校準曲線(取圖為區(qū)域6)的差量曲線。圖14為取圖區(qū)域1~5時均值校準曲線與“基準”校準曲線的差量曲線(分別標示為δ1-6、δ2-6、δ3-6、δ4-6和δ5-6),同時給出了基本狀態(tài)下的7次重復性校準誤差帶。圖15為噪點區(qū)域5與基本狀態(tài)區(qū)域6的涂料特性校準結果對比。由圖可以看出,區(qū)域3與區(qū)域6的校準差量最小,差量曲線處于重復性校準誤差帶之間。區(qū)域1、4與區(qū)域6的校準差量也較小,除部分校準溫度段外,校準差量也基本處于誤差帶之間。與基本狀態(tài)區(qū)域6相比,噪點區(qū)域5的涂料校準特性在高溫段(T>323.15 K)和低溫段(T<300.15 K)變化較大,高、低溫段的校準差量也較大,278.15 K時的校準差量高達7次重復性校準擴展不確定度的5倍。區(qū)域2中的噪點數量多、體積大且強度高,受強噪點的影響,校準差量曲線在低溫段“遠離”帶寬曲線,278.15 K時的校準差量達到重復性校準擴展不確定度的2倍。研究表明,為了獲得較高的校準精準度,必須選擇噪點少、體積小、強度弱且圖像灰度均勻的校準取圖區(qū)域。

    圖13 校準取圖區(qū)域

    圖14 不同噪點水平取圖區(qū)域的校準差量

    圖15 噪點區(qū)域與基本狀態(tài)區(qū)域校準結果對比

    3.4 圖像平均幅數對校準精準度的影響

    在TSP圖像采集及傳輸過程中,因為溫敏探針混合的非均勻性、相機噪聲和A/D轉換噪聲等原因,采集的數字圖像會產生強度不一的噪點,而噪點的產生會對校準結果的精準度帶來較大的影響。考慮到采集圖像所包含的噪聲多為隨機性椒鹽噪聲,采用多圖平均的方法可有效地去除此類噪聲,實現圖像平滑。原則上,隨著平均圖像幅數的增加,該方法得到的平均值圖像越接近無噪聲圖像,但采集太多圖像會極大降低校準效率。為了平衡校準效率和精準度,有必要開展圖像平均幅數對校準精準度影響的研究。

    保持基本狀態(tài)其余4項技術參數不變,在圖像平均數1幅和3幅條件下分別進行了7次涂料校準,得到2種圖像平均幅數下的均值校準曲線,并獲得其與“基準”校準曲線(平均數5幅)的差量曲線。圖16給出了圖像平均幅數1幅、3幅狀態(tài)下均值校準曲線與“基準”校準曲線的差量曲線(分別標示為δ1-5和δ3-5),圖中同時給出了基本狀態(tài)下的7次重復性校準誤差帶??梢钥闯觯瑘D像平均幅數1幅、3幅與5幅的校準差量幾乎相等,且基本處于7次重復性校準誤差帶之間。

    圖16 不同平均圖像數之間的校準差量曲線

    研究顯示,在取圖區(qū)域中噪點數量較少、體積較小、強度較弱的情況下,單幅圖像即可滿足TSP校準精準度的要求。

    3.5 圖像清晰度對校準精準度的影響

    在溫敏漆風洞實驗中,為了提高空間分辨率和測量精準度,一般要求采集圖像盡可能清晰,但在涂料校準中,圖像清晰度對校準精準度的影響尚無相關研究。通過CCD相機調焦,在校準中采集了最清晰和最模糊2種校準圖像(如圖17所示),其中,最清晰圖像滿足基本狀態(tài)要求。

    保持基本狀態(tài)其余4項技術參數不變,通過相機調焦,在最模糊圖像條件下進行7次涂料校準,得到最模糊圖像情況下的均值校準曲線,并獲得其與“基準”校準曲線(最清晰圖像)的差量曲線。圖18給出了清晰度最高與最低圖像的校準差量曲線,并給出了基本狀態(tài)下的7次重復性校準誤差帶??梢钥闯觯逦茸罡吲c最低圖像的校準誤差曲線基本處于重復性校準誤差帶之間。這是因為,在圖像清晰度較差的情況下,像素上的光點化為面積較大的光暈,從而影響該像素點周圍像素的光強,但在涂料校準過程中,整個樣片上的發(fā)射光強度近似一致,周圍像素的光暈對中心像素的光強疊加與其本身光強之和與清晰圖像上該像素點光強相當,從而使得圖像的清晰度對校準精準度影響很小。值得注意的是,研究中的校準取圖區(qū)域位于樣片中心位置,如取圖區(qū)域靠近樣片邊緣,背景暗圖像的光暈會極大減弱取圖區(qū)域的光強均值,從而對校準精準度造成較大影響。

    圖17 清晰圖像和模糊圖像

    圖18 不同圖像清晰度的校準差量

    3.6 相機模數轉換位數對校準精準度的影響

    相機采集圖像時,會將光強模擬信號轉換為數字圖像輸出,不同的模數轉換位數是否會帶來校準誤差需要研究。所使用的相機有12位和16位2種模式,其中,12位圖像滿足基本狀態(tài)的設定要求。

    考慮到不同光強下圖像位數對校準精準度的影響可能有所不同,選擇2種激發(fā)光強分別進行校準。一種滿足基本狀態(tài)光強,即參考狀態(tài)下(T=300.15 K)的樣片光強占相機滿井光強的78%,校準最低溫度下(T=278.15 K)樣片光強占滿井光強的85%;另一種通過調節(jié)光源與樣片距離增強1.15倍激發(fā)光強度,使得參考狀態(tài)樣片光強占滿井值的84%,最低溫度樣片光強占滿井值的98%,保證在不過曝的情況下盡量增大圖像光強。在上述2個光強條件下,保持基本狀態(tài)除光強與圖像位數以外的4項技術參數不變并采集16位圖像進行7次涂料校準,得到均值校準曲線,并獲得其與“基準”校準曲線(圖像模數轉換為12位)的差量曲線。

    圖19給出了2種光強下模數轉換16位與12位的校準差量曲線,并給出了基本狀態(tài)下的7次重復性校準誤差帶??梢钥闯?,在光強比大于0.6(T<318.15 K)狀態(tài)下,16位與12位圖像的校準曲線差量較小,與重復性誤差量值相當。當光強比小于0.6(T>318.15 K)時,兩者的校準曲線差量迅速增大,最大差量遠大于重復性誤差。增大光強在高溫段有減小校準誤差的效果,但效果甚微,校準誤差仍然較大。研究說明,不同的圖像位數會對校準精準度帶來一定的影響,風洞實驗與校準實驗采集圖像的位數應保持一致。

    圖19 不同模數轉換位數的校準差量

    4 結 論

    (1) 圖像噪點水平對溫敏漆校準精準度影響較大,必須選擇噪點少、體積小、強度弱且灰度均勻的圖像區(qū)域進行校準處理。

    (2) 在噪點水平較弱的取圖區(qū)域中,單幅圖像即可保證校準精準度的要求。

    (3) 取圖區(qū)域遠離樣片邊緣時,圖像清晰度對校準精準度影響很小。

    (4) 為了獲得較高的校準精準度,對于濱松ORCA-R2型CCD相機,建議采集圖像灰度值大于相機滿井值的32%,同時要求溫敏漆風洞實驗與校準實驗中采集圖像的位數保持一致。

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