窄矩形通道中欠熱流動沸騰氣泡圖像分割方法

李石磊，郭 帥，張文超，侯延棟，蔡偉華

(1.中廣核研究院有限公司，廣東 深圳 518031；2.東北電力大學(xué) 能源與動力工程學(xué)院，吉林 吉林 132012)

0 引言

氣液兩相流廣泛存在于核工程、管道輸運和石油化工等工業(yè)過程。而在氣液兩相流中，空泡份額、氣泡尺寸等氣泡行為參數(shù)對兩相流系統(tǒng)的流動與傳熱特性具有重要影響。

張連長瞪著眼前整齊地列成隊的知青們,訓(xùn)道:“你看你們,啊,麻袋扔得哪哪都是!那可都是新的!今后你們要記住,在北大荒,麻袋也是寶貴的東西!”

氣泡動力學(xué)主要研究發(fā)生欠熱流動沸騰時，燃料棒壁面處氣泡的成核、生長和脫離等行為，這對于揭示欠熱流動沸騰傳熱機理和開發(fā)RPI壁面沸騰模型具有重要意義。Yoo等人[1-2]研究了方形上升流道中欠熱沸騰氣泡行為，用高速攝影技術(shù)觀察成核部位的汽泡，并基于實驗數(shù)據(jù)分析汽泡動力學(xué)參數(shù)，包括汽泡脫離頻率，滑移汽泡的生長、聚合、運動速度，汽泡的尺寸分布和對壁面?zhèn)鳠岬挠绊懙取en等人[3]對矩形窄通道內(nèi)欠熱流動沸騰進行可視化實驗研究，分析了壓力、壁面過熱度、質(zhì)量流量和流體過冷度對欠熱沸騰核化密度和汽泡脫離直徑的影響，并提出了核化密度與汽泡脫離直徑的經(jīng)驗關(guān)系式。Yuan等人[4]對間隙為2.0 mm的窄通道內(nèi)欠熱沸騰過程中汽泡的生長、滑移和聚合行為進行了可視化實驗研究。發(fā)現(xiàn)在不同壓力下，汽泡生長速率和汽泡滑移速度對汽泡聚合過程有重要影響。孫遠志等人[5]采用VOF模型對四種不同的微結(jié)構(gòu)下氣泡行為進行數(shù)值模擬，分析了不同接觸角及微結(jié)構(gòu)對氣泡動力學(xué)特性的影響規(guī)律。

分析新規(guī)則的各項條款，增加具體原則、具體要求是其一個突出特點，主要體現(xiàn)在“分類”、“編號”、“編目”及“裝訂”等環(huán)節(jié)。

通過以上研究可以發(fā)現(xiàn)，在對兩相流中氣泡行為進行研究時，高速攝像法因其非接觸、可視化等優(yōu)勢被廣泛的應(yīng)用。隨著數(shù)字圖像技術(shù)的發(fā)展，將該技術(shù)與實驗圖片相結(jié)合，并利用各式圖像分割方法，其中，閾值分割法是一種較為成熟的方法[6]，例如：迭代法[7]，OTSU法(大津法)[8-9]，分水嶺分割法[10]和邊界分割法[11]，以達到分割不同相并分析流型、氣泡尺寸、速度、空泡份額等氣泡行為參數(shù)的目的。王文越[12]對液壓制動管路中制動液的泡狀流圖像進行圖像處理，通過OTSU法分割氣泡圖像，來計算氣泡面積，并依據(jù)氣泡體積的數(shù)學(xué)模型確立了制動液的容積含汽率。Widyatama等人[13]利用中值濾波、閾值分割及形態(tài)學(xué)處理等圖像處理技術(shù)對內(nèi)徑為16 mm和50 mm的水平管道中氣水兩相流界面進行分割，該方法成功增加圖像對比度并去除了附著在氣泡尾部的分散氣泡，為后續(xù)兩相流界面行為研究提供便利。Yang等人[14]結(jié)合中值濾波及OTSU法等數(shù)字圖像處理技術(shù)對氣液兩相流圖像進行分割，以測量空泡份額并研究軸向氣柱直徑的變化。

在目前已有的研究中，大多研究非加熱管道下氣液兩相流的圖片處理方法，而針對加熱管道中欠熱流動沸騰條件下氣泡分割問題進行研究的文獻較少。與非加熱管道相比，加熱管道中氣泡有如下特點：首先，在非加熱管道中，氣泡多出現(xiàn)在管道中心處，呈球形且形狀不易改變，而在加熱管道中，氣泡多在管壁生成，由于管壁與氣泡之間的壁面作用，隨著氣泡聚集，使之多呈現(xiàn)為橢球形；其次，在加熱管道中，不同尺寸氣泡通常共同存在于試驗段區(qū)域內(nèi)；最后，加熱管道相比于非加熱管道，隨著實驗時間的增加，在管壁上更容易出現(xiàn)銹斑等影響圖像處理的噪聲。另外，高速攝像機在拍攝時，由于實驗過程中光照因素的影響，使得氣泡內(nèi)部及邊界部分的灰度值，與液相背景之間發(fā)生重合，出現(xiàn)灰度重疊現(xiàn)象。因此，本文提出了一種針對加熱矩形通道中復(fù)雜背景下氣泡圖像的分割方法。該方法主要針對加熱通道中管壁出現(xiàn)大量銹斑及氣泡內(nèi)部出現(xiàn)灰度重疊等復(fù)雜背景問題的氣泡圖片，試驗表明，該方法能夠有效且較為準確地對加熱通道中具有上述復(fù)雜背景問題下的氣泡圖片進行分割。

1 復(fù)雜背景下氣液兩相流的氣泡分割方法

1.1 算法描述

實驗裝置回路及實驗段詳情參照文獻[15]。加熱矩形管道中氣泡圖像及背景圖像如圖1所示。從圖中看出，管道中心部分存在較多銹跡，并且通過分析圖像灰度值發(fā)現(xiàn)，由于實驗過程中光照因素的影響，管道兩側(cè)氣泡內(nèi)部與液相背景有著不同程度上的灰度重疊現(xiàn)象，這對后續(xù)的分割操作產(chǎn)生較大困難。但是，氣泡邊緣與液相背景之間存在較為清晰的邊界。因此，氣泡邊界可作為氣泡分割的重要依據(jù)。雖然邊界部分也存在不同程度上的信息缺失，但是可以結(jié)合氣泡尺寸并通過形態(tài)學(xué)操作使邊界近似完整，進而完成后續(xù)的氣泡分割。

圖1 原始圖像

通過調(diào)研相關(guān)文獻[10]，并結(jié)合本文實驗圖像的氣泡特征，提出了一種用于分割復(fù)雜背景下氣液兩相流氣泡的方法，如圖2所示。該方法主要分為以下幾個步驟：

圖2 圖像處理流程圖

(2)對圖片使用雙邊濾波，并應(yīng)用背景差值法，消除背景中靜態(tài)噪聲的影響；

(1)將原始圖片裁剪，并旋轉(zhuǎn)一定角度進行校正，再轉(zhuǎn)化為灰度圖;

在加熱通道中，不同尺寸的氣泡通常共同存在于試驗段區(qū)域內(nèi)。所以，氣泡尺寸不同時，二值圖中氣泡內(nèi)部的未識別區(qū)域也會發(fā)生變化：大氣泡內(nèi)未識別區(qū)域面積較大；而小氣泡內(nèi)未識別區(qū)域面積較小，如圖6(a)所示。因此，在對不同尺寸氣泡作形態(tài)學(xué)處理以填補這些區(qū)域時，所選結(jié)構(gòu)參數(shù)也應(yīng)該隨之變化。

(4)對二值圖進行形態(tài)學(xué)處理，結(jié)合氣泡的形態(tài)特征，使邊緣完整，提取氣泡輪廓并對氣泡圖片分類；

(5)使用形態(tài)學(xué)操作，填充氣泡內(nèi)部，完成氣泡分割。

1.2 圖像預(yù)處理

雙邊濾波是一種能夠同時考慮鄰域內(nèi)灰度值及幾何距離的非線性濾波器，相較于其他濾波法，雙邊濾波由于在權(quán)重計算中包含了高斯部分和梯度部分，因此具有了平滑圖像和保留邊界的效果。由于實驗圖片中存在較多噪聲信息，因此，本文利用雙邊濾波法進行平滑圖像。設(shè)像素I(i,j)的鄰域半徑為R，鄰域內(nèi)的像素為I(k,l)，濾波后的像素值為ID。其計算公式如下

(1)

其中，權(quán)重w的計算公式如下

五四時期，中國的各派軍閥依靠不同的帝國主義列強不斷混戰(zhàn)，社會亟需一次徹底的革命，推翻腐朽倒退的軍閥暴政，而不是進行漸進緩慢的社會改良，馬克思主義主張采取革命斗爭的方式對社會進行徹底的改造，重建一個全新的公平社會，因為自近代以來的屢次改良沒能使既存政治系統(tǒng)煥發(fā)活力，反而貽誤了一次又一次融入世界現(xiàn)代化潮流的歷史機遇，馬克思主義的出現(xiàn)，為中國社會指明了前行的道路，特別是蘇俄十月革命的勝利，讓探索中的仁人志士看到了中國革命的曙光，中國共產(chǎn)黨在馬克思主義指引下，開始了中國化的實踐歷程，成為中國革命的中流砥柱，馬克思主義的影響也因此不斷擴大，傳播力不斷增強。

(2)

其中，等式左邊是高斯濾波，右邊是梯度核。

s——伽馬變換后的灰度輸出值；

處理結(jié)果如圖3所示，從圖中發(fā)現(xiàn)，通過濾波處理后，圖像已經(jīng)變得平滑，但由于背景中的銹斑面積較大，所以僅通過濾波處理并不能完全消除噪聲的影響。

畢業(yè)實習(xí)是對大學(xué)生基礎(chǔ)理論和實踐能力檢驗和提高的過程，對于學(xué)生完善自我和挑選工作單位以及提高我國教育水平具有重要的作用。畢業(yè)實習(xí)遠比課堂教學(xué)問題復(fù)雜，學(xué)校的規(guī)章制度及具體實施辦法及成績評定方法是保障實習(xí)效果的決定因素，實習(xí)指導(dǎo)老師和學(xué)生本身應(yīng)該對畢業(yè)實習(xí)引起足夠的重視。對于畢業(yè)實習(xí)體系及實習(xí)證明的種種亂象，教育部門應(yīng)高度重視，國家應(yīng)制定相關(guān)政策鼓勵社會各界對高校的“大學(xué)生實習(xí)基地”進行支持。

圖3 雙邊濾波處理結(jié)果

c——縮放系數(shù)，通常取1；

s=crγ

(3)

式中r——圖像灰度輸入值；

傳統(tǒng)的成本管理過分強調(diào)“省”和“節(jié)流”，努力追求成本最小化，結(jié)果使成本管理僅僅限制在生產(chǎn)領(lǐng)域當中，這種方式把直接材料、直接人工，和制造費用當作減少成本費用的主要技巧，因此成本管理陷入了一個簡單的循環(huán)，成本的減少并不能夠提供最終的決策所需要的有效信息，無法準確的表現(xiàn)出整個經(jīng)營活動過程，更不能具體的表現(xiàn)出每一個環(huán)節(jié)的成本信息。反而更多的關(guān)注點放在了生產(chǎn)過程中的節(jié)省，這樣造成了在過程當中核算的比較多，但是前期的預(yù)測和準備較少，成本管理效果非常弱。

利用背景差值法進一步消除實驗圖片中的靜態(tài)噪聲，將濾波處理后的氣泡圖像和背景圖像相減，得到差影圖。如圖4(a)所示。從圖中看出，差影圖整體亮度偏暗，且氣液兩相之間對比度較差，很難判斷氣泡的位置及形狀。因此，本文采用伽馬變換調(diào)整差影圖對比度，使圖像中較暗區(qū)域的灰度值得到增強，其變換公式如下

其次,磨料的流量太大,水和磨粒在沙管中的堆積,造成沙管堵塞,射流不能噴射出來,使得對線材表面的去除面積減少,達不到均勻的將線線材表面的氧化皮和銹層去除。其中磨粒粒度過大也容易導(dǎo)致砂管堵塞,而且會加大對線材表面的磨損,造成如凹坑一樣的損傷,所以采用80目的石榴石砂。磨粒的速度太大會造成線材表面損傷嚴重；速度太小所產(chǎn)生的打擊力不夠,對線材表面達不到均勻去除的效果。磨粒的速度與射流的壓力和流量有關(guān),所以壓力控制為30MPa,流量控制為80L/min。 噴嘴的入射角度對線材表面的去除效率影響較小,經(jīng)過實驗驗證,噴嘴對線材的入射角度為水平向下傾斜45度最佳。

分析預(yù)處理結(jié)果圖發(fā)現(xiàn)，氣泡灰度值主要在兩個灰度范圍內(nèi)，一是灰度值極高，即反光十分明顯的區(qū)域，對應(yīng)氣泡的上下兩部分；另一類是灰度值為0的區(qū)域，對應(yīng)氣泡的內(nèi)部?；诖颂攸c，本文采用雙閾值法對氣泡圖像進行分割。首先，選定高閾值，將灰度值較高部分的值變?yōu)?，使分割目標統(tǒng)一；再選定低閾值，將氣泡與液相背景進行分割。通過提取實驗圖像的灰度矩陣，觀察高反光區(qū)域的灰度值及液相背景的灰度范圍；同時，結(jié)合循環(huán)閾值法，即對同一圖片測試多組閾值，觀察不同閾值的處理效果選擇恰當閾值。通過試驗可得出結(jié)論：將高閾值設(shè)為160，低閾值設(shè)為10時，氣泡圖像的分割效果較好，如圖5所示。

圖4 圖像預(yù)處理過程

1.3 獲取氣泡圖像二值圖

γ——伽馬因子，當γ>1時，降低圖像亮度，γ<1時，提高圖像亮度。最終預(yù)處理效果如圖4(b)所示。

圖5 氣泡二值圖

1.4 提取氣泡輪廓并對氣泡圖片分類

(3)對圖片進行閾值處理，得到二值圖；

本文通過依據(jù)氣泡輪廓面積對氣泡圖片進行分類的方式，以解決形態(tài)學(xué)操作中結(jié)構(gòu)參數(shù)的選擇問題。首先，對氣泡二值圖進行閉操作，使氣泡外輪廓完整；隨后，為了更加精確地確定形態(tài)學(xué)參數(shù)，依據(jù)氣泡輪廓面積大小對氣泡圖片分類，分為：無氣泡，小氣泡，大氣泡三種情況。在實驗過程中，以圖片中最大氣泡的輪廓面積為依據(jù)，通過試驗可得：當輪廓面積小于50時，歸類為無氣泡，不做后續(xù)形態(tài)學(xué)處理；當輪廓面積大于1 000時，歸類為大氣泡；其余圖片均歸類為小氣泡。如圖6(b)所示。

練功廳，安和莊所屬看到蕭飛羽蒞臨興味盎然。蕭飛羽嘆了一口氣道：“別以為我還有新花樣，剛才白煞問我下一步會怎樣做？我告訴他：眼前除了困守愁城別無良策。這是心里話，也想請教大伙?！?/p>

圖6 氣泡圖片的分類情況

1.5 形態(tài)學(xué)操作完成氣泡分割

根據(jù)不同分類，選擇不同結(jié)構(gòu)參數(shù)對氣泡二值圖應(yīng)用形態(tài)學(xué)開、閉操作，消除背景部分細小噪聲點，并對氣泡進行填充。設(shè)X為氣泡圖像，B為結(jié)構(gòu)元素，開運算，即先腐蝕再膨脹，記為X°B，定義為

X°B=(X?B)⊕B

(4)

閉運算，即先膨脹再腐蝕，記為X·B，定義為:

X·B=(X⊕B)?B

(5)

首先，對氣泡二值圖作閉運算，填充氣泡內(nèi)部，補充氣泡邊界；隨后，對閉操作結(jié)果作開運算，消除圖像背景中的細小噪聲點，完成氣泡圖像分割。分割結(jié)果如圖7所示，從圖7中可以看出，該方法能夠有效消除氣泡圖像中復(fù)雜背景部分，并且對氣泡圖像中不同尺寸氣泡均能夠有效識別。

自1979年中國恢復(fù)保險業(yè)務(wù)以來，我國的保險業(yè)發(fā)展迅速。人壽保險作為一項關(guān)乎民生的保險業(yè)務(wù)，亦是保險業(yè)的重要組成部分，自1982年中國人民保險公司恢復(fù)人壽保險業(yè)務(wù)以來，取得了突飛猛進的發(fā)展。我國的壽險保費收入在1990年僅有50.08億，至2016年收入已達22234.6億元，僅27年的時間就增長了300多倍，特別是2000年以后隨著新型投資型壽險產(chǎn)品的出現(xiàn)，壽險產(chǎn)品形態(tài)不斷豐富，壽險保費收入已成為保險業(yè)最主要的收入來源。因此分析壽險需求的影響因素、對壽險保費收入做出合理準確的預(yù)測，對保險公司制定相關(guān)的發(fā)展規(guī)劃和保監(jiān)會制定保險方面的政策、法規(guī)等都有一定的參考意義。

圖7 氣泡分割結(jié)果圖

1.6 誤差分析

為了更加準確地對分割結(jié)果進行評價，本文對20張氣泡圖像分別計算原始圖像及分割圖像的空泡份額來進行對比，通過誤差來對分割效果進行定量分析，并記錄圖片的處理時間。

首先，選定圖像中間區(qū)域，8像素寬的截面為空泡份額的計算區(qū)域，如圖8所示。然后，在圖像中標記網(wǎng)格線，通過計算標記區(qū)域內(nèi)氣相所占網(wǎng)格數(shù)占截面內(nèi)總網(wǎng)格數(shù)的比值，來確定該區(qū)域下的截面含汽率。網(wǎng)格圖如圖9所示。

以溫室內(nèi)營養(yǎng)缽的方式來替代傳統(tǒng)的冷床育苗，其不僅能為幼苗的生長過程創(chuàng)造更加有利的環(huán)境，且能促使幼苗生長得更加健壯。與此同時，絕大多數(shù)蔬菜種類，其本身在低溫與弱光的環(huán)境下將更有助于自身生長，且同時基于高壟栽培、膜下暗灌等技術(shù)，對于病蟲害亦能起到良好的控制作用[2]。

圖8 計算空泡份額區(qū)域示意圖

圖9 網(wǎng)格圖

通過計算，最終得到20張氣泡圖片在該區(qū)域下空泡份額的誤差折線統(tǒng)計圖。如圖10所示。從圖中看出，該方法所得空泡份額，與原始圖片空泡份額之間平均相對誤差為3.61%。并且，該方法對單張圖片的處理時間僅為5.61×10-5s，因此，該方法可以準確且快速的對加熱窄矩形管道中復(fù)雜背景下的氣泡圖片進行分割。

圖10 空泡份額計算結(jié)果圖

2 結(jié)論

本文針對加熱窄矩形通道內(nèi)欠熱流動沸騰的氣泡圖像進行分割，并根據(jù)氣泡的形態(tài)特征，提出了一種用于加熱窄矩形通道內(nèi)復(fù)雜背景下氣泡圖像的分割方法。結(jié)論如下：

(1)相比于非加熱管道，加熱管道中不同尺寸氣泡通常共同存在，且大氣泡多在管壁處生成，并由于壁面作用使其呈現(xiàn)橢球形；隨著實驗時間增加，管壁上更易出現(xiàn)銹斑等影響圖像處理的噪聲信息。

(2)采用雙邊濾波及雙閾值分割法對氣泡圖像進行處理并進行分類，依照分類情況選擇恰當?shù)慕Y(jié)構(gòu)元素，完成氣泡圖像分割。通過對比原始圖像與分割圖像，該方法能夠較好地消除背景中銹跡等噪聲的影響。

(3)對比實驗圖像與分割圖像所得空泡份額，并計算相對誤差對圖像分割效果進行定量分析。該方法所得空泡份額平均相對誤差為3.61%，且每張圖像平均處理時間為5.61×10-5s。實驗結(jié)果表明，該方法能夠快速準確地對氣泡進行分割識別，且分割效果較好。