DPIV技术在模型黄河中的应用

摘 要 首先根据模型黄河的特点，阐述了DPIV技术测量流速的基本原理。然后，讲解了作者利用DPIV技术，设计的模型黄河流速测量系统的组成。最后，针对在模型实验中，具体的数据进行了分析，结果表明DPIV技术能快速有效地测量出表面流场的速度矢量分布，精度高、鲁棒性好，符合大型河工模型表面流场的速度测量要求。

关键词 DPIV；数字图像处理；模型黄河

中图分类号：TP31 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）18-0098-02

近年来，国家对水利工程的投入逐渐增多，建立了大量的河工模型。出于研究黄河的目的，国家建立“模型黄河”河工模型。它是自然黄河的模型再现，探索自然界中水流、泥沙运动的基本规律和潜在机理，为自然黄河的治理开发方案提供技术支撑。

在河工模型试验中，模型中流场测量的是一项重要的内容。“模型黄河”模拟自然黄河，在气候环境的影响下，河道水纹变化剧烈，岸线形状复杂，利用DPIV测量黄河模型的流速变化情况，成为行之有效的技术手段。

1 DPIV技术原理

数字粒子图像测速（Digital Particle Image Velocimetry，DPIV）技术是一种非接触、无扰动的高精度测速技术。该技术是一般利用单次或多次曝光的底片或CCD、COMS摄像机记录的序列图像，经过图像差目标检测，运动目标跟踪等处理，可以实现复杂环境下被测流体的全流场检测。一般的流场测量设备要求把测量传感器一起放入流场中，这样势必对流场产生一定影响。DPIV很好的解决了这个问题，它是“看”场，而不是“摸”场。另外PIV技术具有很高的测量精度和测量范围，而且其开发成本随着计算机性能的提供，快速降低。基于PIV技术的上述优点，当前，其已成为流体力学测量研究中的热门课题。

DPIV通过在流场中布撒大量与流体介质颜色相区别、且随动型的示踪粒子，运用平面光照射这些流动的微粒，摄像机对所测流场连续拍照。其最大检测粒子速度，取决于拍摄流场的尺寸与相邻图像间的时间差。例如流场尺寸，相邻两副图像间的时间差83 ms，则其最小检测粒子速度，取决于检测目标的最小尺寸与对比搜索图片的数量。例如在目标检测中，检测的最小粒子运动尺寸是3 mm，对比搜索20副图像，则摄像机拍摄的图像能在一瞬间记录下大量空间点上位置信息，通过对比不同的图片，有效的识别运动中的示踪粒子空间位置，便可获得粒子的速度矢量信息。若粒子的数量足够多，便可记录下所需精度的二维流场信息。图1为DPIV测量流场示意图。

1）模型表面投放示踪粒子。实验中采用的粒子为直径轻质塑料泡沫颗粒。考虑到测量流线的数目，以及避免粒子相互干扰的要求，一般一次在预测河段上游投放枚示踪粒子。如预测特定区域的流场，也可直接在对应区域投放粒子。

2）拍摄原始图像序列。系统使用的300万像素网络高清COMS摄像机，采用近景、广角拍照的方法，拍摄的测量区域。将对每个像素8位量化后的成帧原始图像，利用千兆局域网，以每秒12帧速率将图像数据传入计算机图形工作站。

3）图像数据转换、显示。计算机对原始图像逐帧进行Bayer运算，得到伪彩色图形。在对镜头拍摄产生的形变标定，坏点消除后，在控制程序界面显示实时视频图像。

4）识别目标。对彩色图像进行灰度转换，并采用图像差的运动检测方法。在对差分结果图像进行核为的高斯平滑后，采用最优阈值分割的方法对图像进行二值化。对图像中的连通域进行搜索，依照粒子的形态学特征，识别有效目标。

5）目标匹配，计算流速矢量。对多幅图像中的粒子按照最小相关数的准则，对粒子进行最优化匹配，从而获取粒子的运动轨迹，计算出粒子的流速矢量数据。

6）绘制流场图像。每次测量结束，均将流场数据绘制在采集到的图像中，以bmp格式存储在硬盘中。为便于分析，系统中加入办公自动化功能，流场数据存入Excel文件。

3 数据分析

图3位一组模型实验中获取的图像数据，其中图（a）是原始图像转换后的伪彩色图像，图（b）是二值化后的图像，图（c）中标示了示踪粒子，图（d）是本次测量后，绘制有流场的图像。

从在模型黄河多次实验获取的数据中，验证了DPIV技术应用模型黄河流场测量获得满意的结果。依照实验系统的性能分析，其能在流速变化范围获得较理想的测量结果，测量精度可达0.1 mm/s。且由于所用粒子小，质量轻，其测量几乎不受实验中水位深浅的影响。

4 结论

本文根据“模型黄河”的特点，应用DPIV技术，设计的流场检测系统，成功的获得了实验所需的高精度流场数据。但由于水流的波动性，在实践中，遇到了粒子轨迹很难重现的问题。这一问题的解决有赖于对多次测量结果的综合分析，这是作者下一步研究的方向。总之，DPIV技术能快速有效地测量出表面流场的速度矢量分布，精度高、鲁棒性好，符合大型河工模型表面流场的速度测量要求，其在测量河工模型的表面流场速度方面具有广阔的前景。

参考文献

[1]Adrian R J. Particle-imaging techniques for experimental fluid mechanics[J]. Annual Review of Fluid Mechanics， vol. 23， pp.261-304，January 1991

[2]田文栋，魏小林，盛宏至.DPIV系统在河工模型试验中应用研究[J].水动力学研究与进展，2001，16（2）：209-215.

[3]王平让.PIV图像后处理新方法研究[D].大连：大连理工大学，2004.

作者简介

卢志强（1972-），男，讲师，主要从事数字图像处理、嵌入式系统方面的研究。

孟芸（1979-），女，讲师，主要从事计算机软件工程方面的研究。