[发明专利]一种基于边缘检测的气泡特征提取及数据采集系统在审
申请号: | 202211688753.7 | 申请日: | 2022-12-27 |
公开(公告)号: | CN115861355A | 公开(公告)日: | 2023-03-28 |
发明(设计)人: | 郭春雨;钱洪奎;韩阳;汪永号;范毅伟;徐鹏;郐云飞;叔渤洋;郭洋;高铭辰 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工程大学 |
主分类号: | G06T7/13 | 分类号: | G06T7/13;G06V10/12;G06V10/774 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 边缘 检测 气泡 特征 提取 数据 采集 系统 | ||
本发明公开了一种基于边缘检测的气泡特征提取及数据采集系统,包括空压机、气流量调节阀、稳压阀、有机玻璃水槽、LED灯、高速相机、计算机、传感器。空压机、气流量调节阀、稳压阀、有机玻璃水槽用导气管相连,有机玻璃水槽在一定高度支架处放置,实现导气管可以向上生成稳定气流。LED灯放置在一定高度的支架上,和有机玻璃水槽保持一定距离,使有机玻璃水槽一定面积处有稳定的光源,从而得到高速相机拍摄出不失真气泡数据集图片。高速相机、计算机和传感器构成一个系统,利用计算机控制传感器从而控制气流量调节阀的气体流量。本发明解决了人眼的局限性,后续深度学习训练结果对比创造了更好的条件。
技术领域
本发明属于新型数据采集技术领域,具体涉及一种基于边缘检测的气泡特征提取及数据采集系统。
背景技术
近年来,图像处理领域得到了广泛的发展和应用。深度学习方法可以自动提取特征,应用于图像处理领域。卷积神经网络作为深度学习的重要代表之一,其训练结果取决于所需要的数据集。在当前的数据获取技术中,气泡图片数据可以用很多方法获得,但由于实验中气泡变化较快较细微,人眼无法观察,必须使用计算机处理,这就需要在气泡数据采集过程中引入图像处理的技术。因此,针对气泡数据集的生成从而形成一套完整的采集系统是十分必要的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于边缘检测的气泡特征提取及数据采集系统。
本发明的目的通过如下技术方案来实现:
一种基于边缘检测的气泡特征提取及数据采集系统,包括空压机、气流量调节阀、稳压阀、有机玻璃水槽、LED灯、高速相机、计算机、传感器及铜质气孔;所述空压机通过导气管依次连接气流量调节阀和稳压阀,固定在地面;所述有机玻璃水槽为长方体,底部中心装有铜质气孔,铜质气孔下方通过导气管与稳压阀相连,有机玻璃水槽底座为正方形不锈钢板,并放置在高度支架上;所述LED灯放置在可调节支架上,并与有机玻璃水槽一面保持距离;所述主控的计算机与高速相机和传感器相连,计算机通过控制传感器控制气流量调节阀的气体流量,计算机控制高速相机拍摄机玻璃水槽内部气泡数据集图片。
本发明还可以包括:
1、所述气流量调节阀包括气体流动阀、流量调节阀及过滤器;计算机通过控制传感器控制气流量调节阀的流量调节阀,控制气体流量;手动控制气体调节阀控制气体的产生与消失;过滤器排出空气中气体杂质。
2、所述有机玻璃水槽的高度使气泡长距离运动,高速相机在不同的高度位置处拍摄。
本发明的有益效果在于:
1、本发明为了采集气泡数据过程中能够实时观察气泡变化,得到气体流量和气泡大小之间关系,并且传感器、计算机和高速相机配合对气泡数据实时采集上传,为后续深度学习训练结果对比创造了更好的条。
2、本发明整体易拆卸组装,实验设备方便使用及存放。
3、本发明在两相流流动特性中,此装置可准确观察两相流特征,提供连续、清晰、不失真的图像。
4、本发明实时观察气体流量与气泡大小之间的关系。
5、本发明提供了一套完整的气泡数据实时采集系统。
附图说明
图1是本发明的整体示意图;
图2是本发明的局部机构正视图;
图3是本发明的局部机构左视图;
图4是本发明的局部机构俯视图
图5是本发明有机玻璃水槽俯视图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步描述。
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