窄矩形通道中欠热流动沸腾气泡图像分割方法

李石磊，郭 帅，张文超，侯延栋，蔡伟华

(1.中广核研究院有限公司，广东 深圳 518031；2.东北电力大学 能源与动力工程学院，吉林 吉林 132012)

0 引言

气液两相流广泛存在于核工程、管道输运和石油化工等工业过程。而在气液两相流中，空泡份额、气泡尺寸等气泡行为参数对两相流系统的流动与传热特性具有重要影响。

张连长瞪着眼前整齐地列成队的知青们,训道:“你看你们,啊,麻袋扔得哪哪都是!那可都是新的!今后你们要记住,在北大荒,麻袋也是宝贵的东西!”

气泡动力学主要研究发生欠热流动沸腾时，燃料棒壁面处气泡的成核、生长和脱离等行为，这对于揭示欠热流动沸腾传热机理和开发RPI壁面沸腾模型具有重要意义。Yoo等人[1-2]研究了方形上升流道中欠热沸腾气泡行为，用高速摄影技术观察成核部位的汽泡，并基于实验数据分析汽泡动力学参数，包括汽泡脱离频率，滑移汽泡的生长、聚合、运动速度，汽泡的尺寸分布和对壁面传热的影响等。Ren等人[3]对矩形窄通道内欠热流动沸腾进行可视化实验研究，分析了压力、壁面过热度、质量流量和流体过冷度对欠热沸腾核化密度和汽泡脱离直径的影响，并提出了核化密度与汽泡脱离直径的经验关系式。Yuan等人[4]对间隙为2.0 mm的窄通道内欠热沸腾过程中汽泡的生长、滑移和聚合行为进行了可视化实验研究。发现在不同压力下，汽泡生长速率和汽泡滑移速度对汽泡聚合过程有重要影响。孙远志等人[5]采用VOF模型对四种不同的微结构下气泡行为进行数值模拟，分析了不同接触角及微结构对气泡动力学特性的影响规律。

分析新规则的各项条款，增加具体原则、具体要求是其一个突出特点，主要体现在“分类”、“编号”、“编目”及“装订”等环节。

通过以上研究可以发现，在对两相流中气泡行为进行研究时，高速摄像法因其非接触、可视化等优势被广泛的应用。随着数字图像技术的发展，将该技术与实验图片相结合，并利用各式图像分割方法，其中，阈值分割法是一种较为成熟的方法[6]，例如：迭代法[7]，OTSU法(大津法)[8-9]，分水岭分割法[10]和边界分割法[11]，以达到分割不同相并分析流型、气泡尺寸、速度、空泡份额等气泡行为参数的目的。王文越[12]对液压制动管路中制动液的泡状流图像进行图像处理，通过OTSU法分割气泡图像，来计算气泡面积，并依据气泡体积的数学模型确立了制动液的容积含汽率。Widyatama等人[13]利用中值滤波、阈值分割及形态学处理等图像处理技术对内径为16 mm和50 mm的水平管道中气水两相流界面进行分割，该方法成功增加图像对比度并去除了附着在气泡尾部的分散气泡，为后续两相流界面行为研究提供便利。Yang等人[14]结合中值滤波及OTSU法等数字图像处理技术对气液两相流图像进行分割，以测量空泡份额并研究轴向气柱直径的变化。

在目前已有的研究中，大多研究非加热管道下气液两相流的图片处理方法，而针对加热管道中欠热流动沸腾条件下气泡分割问题进行研究的文献较少。与非加热管道相比，加热管道中气泡有如下特点：首先，在非加热管道中，气泡多出现在管道中心处，呈球形且形状不易改变，而在加热管道中，气泡多在管壁生成，由于管壁与气泡之间的壁面作用，随着气泡聚集，使之多呈现为椭球形；其次，在加热管道中，不同尺寸气泡通常共同存在于试验段区域内；最后，加热管道相比于非加热管道，随着实验时间的增加，在管壁上更容易出现锈斑等影响图像处理的噪声。另外，高速摄像机在拍摄时，由于实验过程中光照因素的影响，使得气泡内部及边界部分的灰度值，与液相背景之间发生重合，出现灰度重叠现象。因此，本文提出了一种针对加热矩形通道中复杂背景下气泡图像的分割方法。该方法主要针对加热通道中管壁出现大量锈斑及气泡内部出现灰度重叠等复杂背景问题的气泡图片，试验表明，该方法能够有效且较为准确地对加热通道中具有上述复杂背景问题下的气泡图片进行分割。

1 复杂背景下气液两相流的气泡分割方法

1.1 算法描述

实验装置回路及实验段详情参照文献[15]。加热矩形管道中气泡图像及背景图像如图1所示。从图中看出，管道中心部分存在较多锈迹，并且通过分析图像灰度值发现，由于实验过程中光照因素的影响，管道两侧气泡内部与液相背景有着不同程度上的灰度重叠现象，这对后续的分割操作产生较大困难。但是，气泡边缘与液相背景之间存在较为清晰的边界。因此，气泡边界可作为气泡分割的重要依据。虽然边界部分也存在不同程度上的信息缺失，但是可以结合气泡尺寸并通过形态学操作使边界近似完整，进而完成后续的气泡分割。

图1 原始图像

通过调研相关文献[10]，并结合本文实验图像的气泡特征，提出了一种用于分割复杂背景下气液两相流气泡的方法，如图2所示。该方法主要分为以下几个步骤：

图2 图像处理流程图

(2)对图片使用双边滤波，并应用背景差值法，消除背景中静态噪声的影响；

(1)将原始图片裁剪，并旋转一定角度进行校正，再转化为灰度图;

在加热通道中，不同尺寸的气泡通常共同存在于试验段区域内。所以，气泡尺寸不同时，二值图中气泡内部的未识别区域也会发生变化：大气泡内未识别区域面积较大；而小气泡内未识别区域面积较小，如图6(a)所示。因此，在对不同尺寸气泡作形态学处理以填补这些区域时，所选结构参数也应该随之变化。

(4)对二值图进行形态学处理，结合气泡的形态特征，使边缘完整，提取气泡轮廓并对气泡图片分类；

(5)使用形态学操作，填充气泡内部，完成气泡分割。

1.2 图像预处理

双边滤波是一种能够同时考虑邻域内灰度值及几何距离的非线性滤波器，相较于其他滤波法，双边滤波由于在权重计算中包含了高斯部分和梯度部分，因此具有了平滑图像和保留边界的效果。由于实验图片中存在较多噪声信息，因此，本文利用双边滤波法进行平滑图像。设像素I(i,j)的邻域半径为R，邻域内的像素为I(k,l)，滤波后的像素值为ID。其计算公式如下

(1)

其中，权重w的计算公式如下

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(2)

其中，等式左边是高斯滤波，右边是梯度核。

s——伽马变换后的灰度输出值；

处理结果如图3所示，从图中发现，通过滤波处理后，图像已经变得平滑，但由于背景中的锈斑面积较大，所以仅通过滤波处理并不能完全消除噪声的影响。

毕业实习是对大学生基础理论和实践能力检验和提高的过程，对于学生完善自我和挑选工作单位以及提高我国教育水平具有重要的作用。毕业实习远比课堂教学问题复杂，学校的规章制度及具体实施办法及成绩评定方法是保障实习效果的决定因素，实习指导老师和学生本身应该对毕业实习引起足够的重视。对于毕业实习体系及实习证明的种种乱象，教育部门应高度重视，国家应制定相关政策鼓励社会各界对高校的“大学生实习基地”进行支持。

图3 双边滤波处理结果

c——缩放系数，通常取1；

s=crγ

(3)

式中r——图像灰度输入值；

传统的成本管理过分强调“省”和“节流”，努力追求成本最小化，结果使成本管理仅仅限制在生产领域当中，这种方式把直接材料、直接人工，和制造费用当作减少成本费用的主要技巧，因此成本管理陷入了一个简单的循环，成本的减少并不能够提供最终的决策所需要的有效信息，无法准确的表现出整个经营活动过程，更不能具体的表现出每一个环节的成本信息。反而更多的关注点放在了生产过程中的节省，这样造成了在过程当中核算的比较多，但是前期的预测和准备较少，成本管理效果非常弱。

利用背景差值法进一步消除实验图片中的静态噪声，将滤波处理后的气泡图像和背景图像相减，得到差影图。如图4(a)所示。从图中看出，差影图整体亮度偏暗，且气液两相之间对比度较差，很难判断气泡的位置及形状。因此，本文采用伽马变换调整差影图对比度，使图像中较暗区域的灰度值得到增强，其变换公式如下

其次,磨料的流量太大,水和磨粒在沙管中的堆积,造成沙管堵塞,射流不能喷射出来,使得对线材表面的去除面积减少,达不到均匀的将线线材表面的氧化皮和锈层去除。其中磨粒粒度过大也容易导致砂管堵塞,而且会加大对线材表面的磨损,造成如凹坑一样的损伤,所以采用80目的石榴石砂。磨粒的速度太大会造成线材表面损伤严重；速度太小所产生的打击力不够,对线材表面达不到均匀去除的效果。磨粒的速度与射流的压力和流量有关,所以压力控制为30MPa,流量控制为80L/min。 喷嘴的入射角度对线材表面的去除效率影响较小,经过实验验证,喷嘴对线材的入射角度为水平向下倾斜45度最佳。

分析预处理结果图发现，气泡灰度值主要在两个灰度范围内，一是灰度值极高，即反光十分明显的区域，对应气泡的上下两部分；另一类是灰度值为0的区域，对应气泡的内部。基于此特点，本文采用双阈值法对气泡图像进行分割。首先，选定高阈值，将灰度值较高部分的值变为0，使分割目标统一；再选定低阈值，将气泡与液相背景进行分割。通过提取实验图像的灰度矩阵，观察高反光区域的灰度值及液相背景的灰度范围；同时，结合循环阈值法，即对同一图片测试多组阈值，观察不同阈值的处理效果选择恰当阈值。通过试验可得出结论：将高阈值设为160，低阈值设为10时，气泡图像的分割效果较好，如图5所示。

图4 图像预处理过程

1.3 获取气泡图像二值图

γ——伽马因子，当γ>1时，降低图像亮度，γ<1时，提高图像亮度。最终预处理效果如图4(b)所示。

图5 气泡二值图

1.4 提取气泡轮廓并对气泡图片分类

(3)对图片进行阈值处理，得到二值图；

本文通过依据气泡轮廓面积对气泡图片进行分类的方式，以解决形态学操作中结构参数的选择问题。首先，对气泡二值图进行闭操作，使气泡外轮廓完整；随后，为了更加精确地确定形态学参数，依据气泡轮廓面积大小对气泡图片分类，分为：无气泡，小气泡，大气泡三种情况。在实验过程中，以图片中最大气泡的轮廓面积为依据，通过试验可得：当轮廓面积小于50时，归类为无气泡，不做后续形态学处理；当轮廓面积大于1 000时，归类为大气泡；其余图片均归类为小气泡。如图6(b)所示。

练功厅，安和庄所属看到萧飞羽莅临兴味盎然。萧飞羽叹了一口气道：“别以为我还有新花样，刚才白煞问我下一步会怎样做？我告诉他：眼前除了困守愁城别无良策。这是心里话，也想请教大伙。”

图6 气泡图片的分类情况

1.5 形态学操作完成气泡分割

根据不同分类，选择不同结构参数对气泡二值图应用形态学开、闭操作，消除背景部分细小噪声点，并对气泡进行填充。设X为气泡图像，B为结构元素，开运算，即先腐蚀再膨胀，记为X∘B，定义为

X∘B=(X⊖B)⊕B

(4)

闭运算，即先膨胀再腐蚀，记为X·B，定义为:

X·B=(X⊕B)⊖B

(5)

首先，对气泡二值图作闭运算，填充气泡内部，补充气泡边界；随后，对闭操作结果作开运算，消除图像背景中的细小噪声点，完成气泡图像分割。分割结果如图7所示，从图7中可以看出，该方法能够有效消除气泡图像中复杂背景部分，并且对气泡图像中不同尺寸气泡均能够有效识别。

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图7 气泡分割结果图

1.6 误差分析

为了更加准确地对分割结果进行评价，本文对20张气泡图像分别计算原始图像及分割图像的空泡份额来进行对比，通过误差来对分割效果进行定量分析，并记录图片的处理时间。

首先，选定图像中间区域，8像素宽的截面为空泡份额的计算区域，如图8所示。然后，在图像中标记网格线，通过计算标记区域内气相所占网格数占截面内总网格数的比值，来确定该区域下的截面含汽率。网格图如图9所示。

以温室内营养钵的方式来替代传统的冷床育苗，其不仅能为幼苗的生长过程创造更加有利的环境，且能促使幼苗生长得更加健壮。与此同时，绝大多数蔬菜种类，其本身在低温与弱光的环境下将更有助于自身生长，且同时基于高垄栽培、膜下暗灌等技术，对于病虫害亦能起到良好的控制作用[2]。

图8 计算空泡份额区域示意图

图9 网格图

通过计算，最终得到20张气泡图片在该区域下空泡份额的误差折线统计图。如图10所示。从图中看出，该方法所得空泡份额，与原始图片空泡份额之间平均相对误差为3.61%。并且，该方法对单张图片的处理时间仅为5.61×10-5s，因此，该方法可以准确且快速的对加热窄矩形管道中复杂背景下的气泡图片进行分割。

图10 空泡份额计算结果图

2 结论

本文针对加热窄矩形通道内欠热流动沸腾的气泡图像进行分割，并根据气泡的形态特征，提出了一种用于加热窄矩形通道内复杂背景下气泡图像的分割方法。结论如下：

(1)相比于非加热管道，加热管道中不同尺寸气泡通常共同存在，且大气泡多在管壁处生成，并由于壁面作用使其呈现椭球形；随着实验时间增加，管壁上更易出现锈斑等影响图像处理的噪声信息。

(2)采用双边滤波及双阈值分割法对气泡图像进行处理并进行分类，依照分类情况选择恰当的结构元素，完成气泡图像分割。通过对比原始图像与分割图像，该方法能够较好地消除背景中锈迹等噪声的影响。

(3)对比实验图像与分割图像所得空泡份额，并计算相对误差对图像分割效果进行定量分析。该方法所得空泡份额平均相对误差为3.61%，且每张图像平均处理时间为5.61×10-5s。实验结果表明，该方法能够快速准确地对气泡进行分割识别，且分割效果较好。