[发明专利]基于多视觉信息融合技术的小通道气液两相流流型识别系统和方法

摘要

本发明公开了一种基于多视觉信息融合技术的小通道气液两相流流型识别系统和方法。首先，同时获取两个相互垂直角度的小通道气液两相流流动图像序列；其次，进行图像校正和预处理，并计算图像序列Hu矩均值和标准差作为流型识别特征向量；然后，建立基于支持向量机的单视觉小通道气液两相流流型识别模型，最后，利用D‑S证据理论，对两个角度的流型识别结果进行融合，实现泡状流、段塞流、波状流和环状流四种典型流型的识别。本发明提出了一种新的小通道气液两相流流型识别系统和方法。该系统具有非接触式测量、可视化、结构简单等优点，利用多视觉信息融合方法，提高了气液两相流流型识别的准确度。

主权项

1.一种基于多视觉信息融合技术的小通道气液两相流流型识别系统的流型识别方法，该系统由小通道管路系统(1)，多视觉高速图像采集单元(2)以及图像处理和流型识别计算机(3)组成，小通道管路系统(1)由浸没在甘油槽(6)中的小管道(7)构成，多视觉高速图像采集单元(2)由高速摄像机(9)、直角棱镜(8)、第一LED光源(4)、第二LED光源(5)组成，多视觉高速图像采集单元负责同时采集两个相互垂直角度的气液两相流流动图像，由多视觉高速图像采集单元(2)采集得到的图像传输到计算机(3)进行图像处理和流型识别；所述的第一LED光源(4)垂直于小管道(6)放置，第二LED光源(5)同时垂直于第一LED光源(5)和小管道(6)并且与第一LED光源(5)位于同一平面内，直角棱镜(8)相对于第一LED光源(4)位于小管道(6)另外一侧，高速摄像机(9)相对于第二LED光源(5)位于小管道(6)另外一侧，直角棱镜(8)的一直角边垂直于高速摄像机(6)的成像平面；其特征在于：该方法步骤如下：步骤1，小通道气液两相流流动图像获取：利用多视觉高速图像采集单元同时获取两个相互垂直角度的小通道气液两相流流动图像序列；步骤2，图像标定：通过光路分析获取校正系数，实现气液两相流流动图像的标定；步骤3，特征提取：对经过标定的图像，采用图像分割、图像去噪、差影法去除背景、边缘检测以及二值化填充进行预处理，获取反映气液两相流流型信息的二值图像，计算二值图像的Hu矩，选取设定张数图像构成的图像序列，计算图像序列的前四阶Hu矩的平均值和标准差作为流型识别的特征向量；步骤4，单视觉流型识别模型的建立：利用支持向量机建立单视觉气液两相流流型识别模型，实现单视觉流型识别，流型识别模型输入为步骤3中所获取的特征向量，输出为四种典型流型之一，选取训练集和测试集，每两种流型之间利用SVM建立一个二分类器，四种典型流型之间共建立6个二分类器，每个测试样本分别送入6个二分类器进行流型识别，采用投票法确定流型识别结果，从而实现单视觉气液两相流流型识别；步骤5，基于多视觉信息融合技术的流型识别：采用D‑S证据理论，对两个角度的单视觉流型识别结果进行决策层信息融合，得到最终多视觉流型识别结果。