[发明专利]一种基于光场成像的层析PIV测量装置及方法有效

专利信息
申请号: 201710153642.9 申请日: 2017-03-15
公开(公告)号: CN106908622B 公开(公告)日: 2019-05-31
发明(设计)人: 许传龙;曹丽霞;张彪;宋祥磊 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: G01P5/26 分类号: G01P5/26
代理公司: 南京众联专利代理有限公司 32206 代理人: 许小莉
地址: 211189 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明提供一种基于光场成像的层析PIV测量装置及方法。本发明包括用于产生双脉冲激光并照亮三维流场的光源设备和用于拍摄三维流场的成像设备,所述的光源设备的发光端设置有透镜组,所述的光源设备和所述的成像设备连接时序同步控制器,所述的成像设备连接计算机;所述的透镜组用于将所述的光源设备产生的双脉冲激光发展为一定厚度的体光源和1mm的二维片光源,并照亮流场;所述的成像设备,包括主透镜、CCD探测器以及位于所述的主透镜与CCD探测器之间的微透镜阵列。本发明能快速地计算出权重矩阵,无需标定光场相机的内外参数,装置简单,减小了多相机同步耦合时带来的系统误差。
搜索关键词: 一种 基于 成像 层析 piv 测量 装置 方法
【主权项】:
1.一种用基于光场成像的层析PIV测量装置进行测量的方法,该基于光场成像的层析PIV测量装置包括用于产生双脉冲激光并照亮三维流场的光源设备和用于拍摄三维流场的成像设备,所述的光源设备的发光端设置有透镜组,所述的光源设备和所述的成像设备连接时序同步控制器,所述的成像设备连接计算机;所述的透镜组用于将所述的光源设备产生的双脉冲激光发展为一定厚度的体光源和1mm的二维片光源,并照亮流场;所述的成像设备,包括主透镜、CCD探测器以及位于所述的主透镜与CCD探测器之间的微透镜阵列;所述的微透镜阵列数为N×N,CCD探测器像面关于微透镜的共轭面为主透镜平面,光线经过微透镜在CCD探测器上所成的像称为子图像,每个子图像包含M×M个像素点,其中N和M都大于2;其特征在于:该方法包括如下步骤:步骤一、坐标定义及标定板拍摄:流场及标定板所在的坐标定义为世界坐标O‑XYZ,光场原图像中子图像坐标v‑om‑u为光场原图像中的子图像所在矩阵的行数和列数(v,u),子图像中像素坐标r‑op‑s为子图像中像素所在矩阵的行数和列数(r,s),视差图像中的像素坐标rv‑ov‑sv为视差图像中像素所在矩阵的行数和列数(rv,sv),视差图像的图像坐标x‑o‑y为像素在视差图像中的物理位置(x,y),原点o位于(rv,sv)=(1,1)的像素中心位置,实验时,将标定板放置于待测流场所在位置,固定光场相机,使标定板平面平行于光场相机的探测器面,沿着待测流场深度方向等间隔地移动标定板,用光场相机拍摄位于至少三个不同深度位置的标定板,获得光场原图像;步骤二、视差图像的提取:将步骤一拍摄的标定板光场原图像中的像素进行重新组合,使每个子图像中位于相同位置的像素组成一幅新图像,可以获得M×M幅不同的视差图像,剔除由子图像边缘像素组成的视差图像,从而得到M′×M′幅视差图像,记录标定板角点坐标(X,Y,Z)与对应的每幅视差图像中的像素坐标(rv,sv),利用下式计算角点的图像坐标(x,y):式中,p为微透镜的尺寸;步骤三、三维流场空间坐标与视差图像中的图像坐标关系的计算:对每幅视差图像,利用三阶多项式建立由步骤二得到的标定板角点坐标(X,Y,Z)与图像坐标(x,y)之间的关系:式中,已知(X,Y,Z)和(x,y)利用MATLAB拟合工具箱计算出a1,a2,…,a20和b1,b2,…,b20,对于每一幅视差图像需要拍摄至少三幅不同深度位置的标定板图像,每一幅视差图像在不同深度位置计算的a1,a2,…,a20和b1,b2,…,b20的值不同,然后利用线性插值计算出任意深度位置的a1,a2,…,a20和b1,b2,…,b20的值,从而确定三维流场空间坐标与每幅视差图像中的图像坐标关系;步骤四、权重矩阵的计算:将流场沿X轴、Y轴、Z轴分别划分成m、n、l个体素,将每个体素的中心坐标(Xc,Yc,Zc)分别代入步骤三中的式(3)、式(4)得到相应的图像坐标,再将图像坐标代入步骤二中的式(2)得到每个体素对应的像素坐标,利用高斯函数计算每个体素对每幅视差图像中的像素的贡献W、即权重矩阵,保存权重矩阵;步骤五、流场的光场原图像的获取与预处理:将标定板移出待测流场,打开双脉冲激光器,使激光经过透镜组产生具有一定厚度的体光源,当激光入射到含有示踪粒子的待测流动对象时,示踪粒子会产生散射光,由光场相机连续两次拍摄三维流场,获得光场原图像,根据步骤二的方法获得一系列三维流场的视差图像的灰度值Iv;步骤六、层析重建计算三维粒子场:根据步骤四计算得到的权重矩阵W及步骤五得到的视差图像的灰度值Iv,利用MART算法反演三维粒子灰度分布E:式中,c为体素的序号,c=1,2,3,…,m×n×l;Xc,Yc,Zc为体素中心坐标;k为迭代次数;g为像素的序号,g=1,2,3,…,N×N×M′×M′;μ为松弛因子;步骤七、三维互相关算法计算流速:对步骤六重建所得的三维粒子灰度分布E沿X轴、Y轴、Z轴分别以xsize、ysize、zsize的尺寸进行网格划分查询窗口,然后利用下式计算三维流场速度矢量分布:式中,R为互相关系数;xsize,ysize,zsize表示查询窗口分别在X,Y,Z方向上的尺寸;Et,Et+Δt分别为t时刻和t+Δt时刻的三维粒子灰度分布;σtΔ+t分别为t时刻和t+Δt时刻查询窗口内的体素灰度值的标准差;m′,n′,l′为查询窗口内的体素分别在X,Y,Z方向上的坐标索引体素的序号,式(8)的最大值对应的Δm′,Δn′,Δl′为粒子分别在X,Y,Z方向上的位移,已知Δt可以获得流场的三维速度矢量分布。
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