稀疏气泡流动的粒子跟踪测速技术研究
粒子影像测速技术概述
粒子影像测速技术概述粒子影像测速（Particle Image Velocimetry，PIV）技术是一种非侵入式流体力学测量方法，用于研究流体的运动和流场。
该技术通过在流体中悬浮微小颗粒，并利用激光照射和相机拍摄的方式，获得颗粒在不同时间间隔内的位置信息，从而推导出流体的速度场。
PIV技术的基本原理是利用流体中的颗粒作为标记物，在连续拍摄的图像序列中跟踪颗粒的运动轨迹，从而得到流体速度场的空间分布情况。
其中，激光光束被用来照射流体中的颗粒，通过相机拍摄颗粒图像，并计算相邻两幅图像中颗粒位置的变化，从而计算颗粒的位移和速度。
PIV技术的实施过程主要包括以下几个步骤：1.准备实验环境：选择合适的流场实验装置和流体介质，并在流体中悬浮微小颗粒，以便在图像中能够清晰地观察到颗粒的运动轨迹。
2.激光照射：通过激光光源照射流体，形成一个平面光束，并在流体中的颗粒上产生散射，从而在图像中形成明亮的颗粒光斑。
3.图像拍摄：使用高速相机或摄像机对照明的颗粒图像进行连续拍摄，并以一定的时间间隔记录图像序列。
4.图像处理：对连续的图像序列进行处理，包括背景校正、图像配准、颗粒定位等步骤，以获得颗粒位置信息。
5.数据分析：通过比较颗粒在不同时间间隔内的位置信息，计算颗粒的位移和速度，并进一步推导出整个流体区域的速度场分布。
PIV技术的优点在于它能够提供全场的速度信息，而不仅仅是单点或线性的数据。
这使得PIV技术在研究流体湍流、气动性能以及流体工程等领域具有广泛的应用。
同时，PIV技术还可以与其他测量技术相结合，如激光雷达、压力传感器等，以提供更加全面和准确的流体力学数据。
然而，PIV技术也存在一些局限性。
首先，要求流体中应有足够数量和密度的微小颗粒，以便在图像中清晰可见，这对于一些实验环境下的流体可能是困难的。
其次，由于颗粒在流体中的多次散射，会造成颗粒在一些位置上的位置模糊，从而影响速度计算的准确性。
总的来说，粒子影像测速（PIV）技术作为一种先进的非侵入式流体力学测量方法，具有高时空分辨率、全场测量等优点，被广泛应用于航空航天、水力学、气动学等领域的流体力学研究。
显微粒子图像测速技术Micro-PIV研究进展
M =10 NA =0.25
2.9 4.3 9.4 18 55
M =20 NA =0.5
2.3 2.8 5.0 9.3 27
M =40 NA =0.6
2.2 2.6 4.3 7.9 23
M =40 NA =0.75
2.2 2.4 3.7 6.4 18
M =60 NA =0.1.4
2.1 2.2 2.6 3.9 10
2
面，获得 2 维粒子图像，只能实现 2 维速度测量。
v
s t
（1）
但由于微器件特征尺度十分微小，对其内部流动进行测量提出了许多新的挑战。因此，与传统 PIV 相 比，Micro-PIV 在粒子图像获取方法、示踪粒子和图像处理三方面存在较大差别[12]，下面将对这三方面差 别及关键技术的最新研究进展进行介绍。
1 引言
近年来，微流动器件(Microfluidic devices)应用成为国内外研究的热点[1,2]，微流动器件结构和功能也越 来越复杂，微流动器件内部的流动行为问题成为了研究的重要内容[3,4]，引起来了广泛关注[5,6]。已有研究 表明，由于流动特征尺度的微小，流体分子间作用力、静电力等表面力效应相对增强，同时流动还受到微 流体器件构型、壁面粗糙度和浸润性等因素影响，微尺度流动行为表现得非常复杂，目前还无法对这些复 杂流动现象进行合理的解释[7,8]。流动可视化技术是微尺度流动研究的重要实验方法[9,10]。显微粒子图像测 速技术(Micro-scale particle image velocimetry, Micro-PIV or µ PIV)是 20 世纪 90 年代发展起来的一种微尺度 流动测量与显示技术[11]，可以实现无干扰、整场、瞬态、定量的微尺度速度场测量，有效测量的尺度范围 为 0.1-100µm[12]，目前已达到相当高的分辨率（<1µ m） ，测速范围从每秒数纳米到数米，成为重要的微流 动研究手段，受到了研究者的广泛关注。目前，其它的微尺度流场测速技术，如磷光显示测速[13]、光漂白 测速[14]、分子标记测速[15]和拉曼散射技术[16]等，只能获得定性研究结果，也被称作流动定性可视化研究， 其分辨率和测量精度都无法和 Micro-PIV 相比。 Micro-PIV 是在 PIV 技术基础上发展起来的，两者基本原理相同，都是通过观测流场中散布的示踪粒 子，获得两副或多幅粒子图像，并对这些粒子图像进行空间相关性分析得到流场速度[17-24]。但是由于两者 的光路设计及组成部件有重大不同，一般认为这是两种相互独立流场测速技术[12,25,26]。最早的利用示踪粒 子进行微流动可视化研究的技术也被称作微尺度粒子跟踪技术(Micro-scale particle tracking, PTV)[27]，最初 被应用于生物和医学研究中[28]。利用 PTV 技术，Taylor 等人[29]和 Brody 等人[30]使用超荧光显微镜对直径 900nm 的荧光示踪粒子进行长时间照明观测，获得粒子运动轨迹图像。这种方法获得的速度场具有不准确
粒子图像测速技术
南京理工大学课程考核论文课程名称：图像传感与测量论文题目：粒子图像测速技术姓名：陈静学号： 314101002268 成绩：任课教师评语：签名：年月日粒子图像测速技术一、引言粒子图像测速技术即PIV（Particle Image Velocimetry）是流场显示技术的新发展。
它是在传统流动显示技术基础上，利用图形图像处理技术发展起来的一种新的流动测量技术。
湍流、复杂流动、非定常流动等现象一直是流体力学中重要的研究对象及疑难问题，因此开发适于流体运动研究的方法与技术也始终是一个重要的课题[1]。
早期发明的热线热膜流速计(简称HWFA)至今已有80多年的历史，曾经为流动测量特别是湍流的研究立下过汗马功劳。
这项技术的最大缺点是接触式测量，对流场有较大的干扰[2]。
20世纪60年代发展起来的激光多普勒测速仪(简称LDV)，利用流场中粒子的散射，测量散射光对原入射光的多普勒频移量，计算粒子的运动速度，实现了对流场的无接触测量[3]，这种技术具有极好的时间分辨率和空间分辨力，可做三维测速，已经成为流速测量的标准技术并得到了广泛应用。
然而，它和热线流速仪一样，都只是单点测量技术，难以实现对流场的全场、瞬态测量。
20世纪80年代发展起来的粒子图像测速技术则是在流动显示的基础上，充分吸收现代计算机技术、光学技术以及图像分析技术的研究成果而成长起来的最新流动测试手段，它不仅能显示流场流动的物理形态，而且能够提供瞬时全场流动的定量信息，使流动可视化研究产生从定性到定量的飞跃。
二、主要内容1.粒子图像测速技术的原理粒子图像测速技术原理简单，就是在流场中撤入示踪粒子，以粒子速度代表其所在流场内相应位置处流体的运动速度。
应用强光(片形光束)照射流场中的一个测试平面，用成像的方法(照像或摄像)记录下两次或多次曝光的粒子位置，用图像分析技术得到各点粒子的位移，由此位移和曝光的时间间隔便可得到流场中各点的流速矢量，并计算出其他运动参量(包括流场速度矢量图、速度分量图、流线图、漩度图等)[4]。
离焦图像法颗粒多参数在线测量技术
化工进展Chemical Industry and Engineering Progress2024 年第 43 卷第 2 期离焦图像法颗粒多参数在线测量技术周骛1，2，龚文超1，2，徐日辛1，2（1 上海理工大学能源与动力工程学院，上海 200093；2上海市动力工程多相流动与传热重点实验室，上海 200093）摘要：图像法颗粒在线分析技术可以获得稀疏颗粒两相流中颗粒相的速度、粒度以及数目浓度等参数及其三维分布，具有非侵入、系统操作简便、结果直观等优点，但由于成像系统景深有限，易导致成像的离焦模糊，阻碍了其在颗粒在线测量方面的应用。
然而颗粒图像的离焦模糊程度其实蕴含了颗粒的深度位置等信息，利用离焦模糊进行颗粒关键参数测量的技术逐渐得到研究人员重视。
本文回顾了离焦图像法颗粒多参数测量的发展历史，简述了三种典型的离焦法（基于单相机的特殊光阑法和像散法，以及基于双相机的异像距法）颗粒深度位置测量原理，分析了不同方法的优劣势，指出在深度学习等先进图像处理算法的加持下，离焦图像法有望在颗粒在线测量领域得到更加广泛应用。
关键词：图像法；离焦；速度；粒度；颗粒测量中图分类号：TH89 文献标志码：A 文章编号：1000-6613（2024）02-0586-07Online measurement techniques for multi-parameters of particlesbased on defocus imagingZHOU Wu 1，2，GONG Wenchao 1，2，XU Rixin 1，2(1 School of Energy and Power Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China;2Shanghai Key Laboratory of Multiphase Flow and Heat Transfer in Power Engineering, Shanghai 200093, China)Abstract: The imaging technique for particle online analysis can obtain parameters, including velocity, particle size, number, and concentration of the particle phase in sparse two-phase flow, and their three-dimensional distribution. This technique is non-invasive, simple to operate, and provides intuitive results. However, the limited depth of field in the imaging system can lead to defocus blur, which hinders its application in online particle measurement. In fact, the degree of defocus blur of the particle image contains the depth position information of particles, and the use of defocus blur to measure key particle parameters has attracted increasing attention from researchers. This paper reviews the development history of multi-parameter measurement of particles by defocusing image method. The principle of depth measurement of 3 typical defocus methods (special diaphragm method and astigmatism method based on a single camera, and two-imaging distance method based on two cameras) is briefly described. The advantages and disadvantages of different methods are analyzed. It is pointed out that with the support of advanced image processing algorithms, such as deep learning, defocus imaging method will be more widely used in the field of online particle measurement.综述与专论DOI ：10.16085/j.issn.1000-6613.2023-1941收稿日期：2023-11-06；修改稿日期：2023-12-29。
基于粒子图像测速技术(PIV)的砂箱物理模拟实验研究
基于粒子图像测速技术(PIV)的砂箱物理模拟实验研究【摘要】本研究基于粒子图像测速技术(PIV)，通过砂箱物理模拟实验研究了流场的特性。
在实验中，我们设计了相应的实验装置并设定了合适的实验条件，通过对实验结果进行分析并采用适当的数据处理方法，得出了详细的模拟结果并进行了对比。
研究背景提出了该领域的研究现状，研究目的明确了本研究的目标，研究意义探讨了该研究对相关领域的推动作用。
最后结论部分总结了本研究的成果，并展望了未来的研究方向，同时总结了本研究的创新点。
通过本研究，我们深入探讨了流场特性，并为相关领域的研究提供了有益的参考。
【关键词】粒子图像测速技术(PIV)、砂箱物理模拟实验、实验装置、实验条件、实验结果、数据处理、模拟结果、研究背景、研究目的、研究意义、研究总结、未来展望、创新点1. 引言1.1 研究背景粒子图像测速技术(PIV)是一种用于测量流体运动速度场的先进技术，通过跟踪流体中的微小颗粒运动轨迹，可以获取流场中各点的速度信息。
在流体力学研究中，PIV技术已被广泛运用于风洞实验、水动力学模拟、气体动力学研究等领域。
对于颗粒流体混合的复杂情况，如砂土流动等，PIV技术的应用尚处于探索阶段。
砂土是一种典型的颗粒流体，其运动特性受多种因素影响，包括颗粒间的相互作用、外界环境的影响等。
通过结合PIV技术，我们可以实时监测砂土流体的速度场分布，并进一步分析砂土流动的规律和特性。
这对于增强对砂土运动机理的理解，提高土壤工程建模的准确性具有重要意义。
本研究旨在利用PIV技术对砂土流动进行实验模拟研究，探索砂土颗粒在流动过程中的运动规律，为土壤工程领域提供新的研究思路和技术支持。
通过这项研究，我们有望揭示砂土颗粒流动的内部机制，为工程实践提供更加科学和可靠的依据。
1.2 研究目的。
本实验旨在利用基于粒子图像测速技术(PIV)的方法，对砂箱物理模拟实验进行研究，以探究不同条件下砂土颗粒运动规律和流体-颗粒相互作用机理。
PIV原理及其应用
PIV原理及其应用PIV是Particle Image Velocimetry的缩写，意为“粒子图像测速”，是一种用于测量流场速度和流体运动行为的非接触式光学测量技术。
它通过将流场中的小颗粒（通常是悬浮在液体中的粒子）作为示踪物来进行测量，利用高速摄像机等设备捕捉颗粒图像，并通过图像处理和分析获取流场的速度和速度矢量分布信息。
PIV的基本原理是利用颗粒在流场中随流动变化的速度来获取流场速度信息。
具体操作过程包括以下几个步骤：1.示踪颗粒标记：在流体中添加适量的颗粒（通常是微米级的粒子），这些颗粒应具有足够的密度和散射光的特性，以便使它们能够被摄像机捕捉到。
2.图像获取：使用高速摄像机等设备对流场中的颗粒进行连续的图像捕获。
由于颗粒会在流场中运动，因此在时间序列上连续获取的图像可以反映出颗粒的运动轨迹。
3.图像处理：对连续捕获的图像进行处理，以识别和跟踪颗粒的位置。
通常使用相关算法、互相关算法或相关算法和追踪算法的组合来实现。
4.速度计算：根据颗粒在相邻图像之间的位移，计算每个颗粒的瞬时速度。
可以根据这些速度数据获取流场的速度分布和速度矢量图像。
PIV技术具有许多应用领域，以下列举其中几个典型的应用：1.流体力学研究：PIV技术可以用于测量液体和气体的粘性、湍流、湍流结构、边界层行为等流体力学性质。
通过获取流体流动的速度分布和速度矢量图像，可以对流体的流动行为进行详细的分析和研究。
2.空气动力学研究：PIV技术可以用于测量飞机、汽车、船舶等物体周围的气流速度和流场结构。
这对于设计和优化运输工具的气动外形、减少阻力和气动噪声等方面具有重要意义。
3.涡流研究：PIV技术可以用于测量涡流的速度、旋转方向和强度等特性。
涡流是流体中旋转速度明显高于周围流体的局部区域，它在空气动力学、流体力学和气象学等领域中都有重要的研究价值。
4.生物流体力学研究：PIV技术可以用于测量生物流体中的速度分布，如心脏血流、肺部气流、细胞运动等。
粒子影像测速(PIV)技术概述
粒子影像测速(PIV)技术概述1.PIV技术介绍1.1.引言目前为止，人类对流体力学仍有许多疑难问题，如对湍流、非定常流动等现象了解甚少，而在许多工程应用如飞行器外形设计、内燃机燃烧室中的多相流动等中又迫切需要解决这些问题，因而使流场测量问题变得极为重要。
流场测速新方法研究中，至今已发展了激光多普勒测速LDV(Laser Doppler Velocimetry)、粒子影像测速PIV(Particle Image Velocimetry)等技术。
LDV的综合性能较高，具有高精度、高分辨率和非接触测量等优点，通常作为仪器标校技术使用，但LDV只能实现单点测量。
PIV技术是一种全场、动态、非接触测量手段，已获得广泛使用，成功应用于风洞、水洞、水槽燃烧及喷射等实验中。
PIV研究始于上个世纪80年代，随着光学和计算机图像处理技术的迅猛发展，PIV取得了长足进步，测量精度已与LDV接近。
1.2.PIV原理图1是PIV 技术应用的简单原理图。
散播在流场中的跟随性及反光性良好的示踪粒子，由激光光束首先入射到一组球面透镜上，经聚焦后通过全反射镜至一组可调的柱面透镜形成具有一定厚度的片光，照亮流场中特定的区域，此时经过此区域的示踪粒子被照亮，通过CCD（CMOS）成像设备进行成像。
对这个特定的区域在一定时间间隔内利用图1 PIV简单原理图激光脉冲连续照亮两次，就能得到粒子在第一次照亮时间t 和第二次照亮时间t’的两个图像，对这两幅图像进行互相关分析，就能得到流场内部的二维速度矢量分布。
在利用PIV 技术测量流速时,需要在二维流场中均匀散布跟随性、反光性良好且比重与流体相当的示踪粒子。
将激光器产生的光束经透镜散射后形成厚度约1 mm 的片光源入射到流场待测区域,CCD 摄像机以垂直片光源的方向对准该区域。
利用示踪粒子对光的散射作用,记录下两次脉冲激光曝光时粒子的图像,形成两幅PIV 底片(即一对相同待测区域、不同时刻的图片) ,底片上记录的是整个待测区域的粒子图像。
粒子影像测速PIV技术概述
粒子影像测速(PIV)技术概述1.PIV技术介绍1.1.引言目前为止，人类对流体力学仍有许多疑难问题，如对湍流、非定常流动等现象了解甚少，而在许多工程应用如飞行器外形设计、燃机燃烧室中的多相流动等中又迫切需要解决这些问题，因而使流场测量问题变得极为重要。
流场测速新方法研究中，至今已发展了激光多普勒测速LDV(Laser Doppler Velocimetry)、粒子影像测速PIV(Particle Image Velocimetry)等技术。
LDV的综合性能较高，具有高精度、高分辨率和非接触测量等优点，通常作为仪器标校技术使用，但LDV 只能实现单点测量。
PIV技术是一种全场、动态、非接触测量手段，已获得广泛使用，成功应用于风洞、水洞、水槽燃烧及喷射等实验中。
PIV研究始于上个世纪80年代，随着光学和计算机图像处理技术的迅猛发展，PIV取得了长足进步，测量精度已与LDV 接近。
1.2.PIV原理图1是PIV 技术应用的简单原理图。
散播在流场中的跟随性及反光性良好的示踪粒子，由激光光束首先入射到一组球面透镜上，经聚焦后通过全反射镜至一组可调的柱面透镜形成具有一定厚度的片光，照亮流场中特定的区域，此时经过此区域的示踪粒子被照亮，通过CCD（CMOS）成像设备进行成像。
对这个特定的区域在一定时间间隔利用图1 PIV简单原理图激光脉冲连续照亮两次，就能得到粒子在第一次照亮时间t 和第二次照亮时间t’的两个图像，对这两幅图像进行互相关分析，就能得到流场部的二维速度矢量分布。
在利用PIV 技术测量流速时,需要在二维流场中均匀散布跟随性、反光性良好且比重与流体相当的示踪粒子。
将激光器产生的光束经透镜散射后形成厚度约1 mm 的片光源入射到流场待测区域,CCD 摄像机以垂直片光源的方向对准该区域。
利用示踪粒子对光的散射作用,记录下两次脉冲激光曝光时粒子的图像,形成两幅PIV 底片(即一对相同待测区域、不同时刻的图片) ,底片上记录的是整个待测区域的粒子图像。
PIV测试技术及其应用
案例二：在能源领域中，PIV测试技术被用于燃烧设备的研究。通过将示踪粒 子悬浮在燃烧室内，并拍摄粒子图像，可以获得燃烧室内的速度场分布、湍流 度等信息。这些信息对于燃烧设备的优化设计和性能提升具有重要意义。例如， 根据PIV测试结果，可以调整燃烧设备的结构或进气口的位置和大小，以改善 燃烧效率并减少污染物排放。
在能源领域，PIV测试技术也被广泛应用于燃烧室、喷嘴等高速喷射系统的流 动特性研究中。通过PIV测试技术，研究人员可以获得燃烧室内的速度场分布、 湍流度等信息，为燃烧设备的优化设计和性能提升提供依据。
在环保领域，PIV测试技术被应用于大气污染物的扩散和迁移研究。通过PIV 测试技术，研究人员可以获得大气中颗粒物和污染物的速度场分布和扩散路径， 为环保政策的制定提供科学依据。
然而，PIV测试技术也存在一些不足，如对示踪粒子的要求较高、测试范围受 限于激光束的直径、对硬件设备和软件处理能力要求高等。因此，未来的研究 可以针对这些问题进行改进和完善，提高PIV测试技术的可靠性和应用范围。
展望未来，随着科技的不断进步和应用需求的增长，PIV测试技术将在更多领 域得到应用和发展。
PIV测速的基本原理是：将示踪粒子（如烟雾、细小颗粒等）混入待测流体中， 这些示踪粒子会随着流体的运动而运动。利用高频率的脉冲激光束对流体进行 照射，并使用图像传感器对反射回来的光束进行拍摄，得到示踪粒子的位置和 运动状态。通过对拍摄的图像进行数字处理和分析，可以得到流体的速度分布 情况。
PIV测速技术具有以下优点：
参考内容
基本内容
PIV测试是流体动力学研究中的一种重要技术，其基本原理是利用示踪粒子在 流体中的跟随性，对流体流动进行可视化测量和描述。示踪粒子的性能是影响 PIV测试精度和可靠性的关键因素之一。本次演示将探讨PIV测试中示踪粒子 性能的影响因素及其作用原理。
流体动力学中的颗粒-粒子流动
流体动力学中的颗粒-粒子流动导言流体动力学是研究流体力学和动力学性质的科学分支。
在流体动力学中，颗粒-粒子流动则是一个重要的研究方向。
颗粒-粒子流动是指在流体中存在着一些离散的颗粒或粒子，在流体的作用下发生运动和相互作用的现象。
颗粒-粒子流动广泛应用于颗粒物料输送、颗粒物料分散、颗粒物料混合等领域。
颗粒-粒子流动的基本概念在流体动力学中，颗粒-粒子流动指的是由流体中的颗粒或粒子组成的流动体系。
颗粒-粒子流动体系不仅包括了流体的流动特性，还包括颗粒或粒子的运动和相互作用。
在颗粒-粒子流动体系中，流体与颗粒或粒子之间存在着复杂的相互作用力，如颗粒-粒子之间的接触力、流体对颗粒或粒子的拖曳力等。
颗粒-粒子流动体系的运动和相互作用规律受到多个因素的影响，包括颗粒或粒子的物理性质、流体的性质以及流动条件等。
颗粒-粒子流动体系的运动可以分为两个方面，一是颗粒或粒子相对于流体的运动，二是颗粒或粒子间的相互作用。
颗粒-粒子流动体系的相互作用力包括接触力、摩擦力、颗粒或粒子对流体的扰动力等。
颗粒-粒子流动的研究方法研究颗粒-粒子流动的方法有多种，包括实验方法、数值模拟方法和理论分析方法等。
实验方法是最直接的研究颗粒-粒子流动行为的方法，通过设计合适的实验装置和测量手段，可以获得颗粒-粒子流动的实际情况。
数值模拟方法则通过建立颗粒-粒子流动的数学模型，利用计算机进行数值求解，得到流体和颗粒或粒子的运动和相互作用的信息。
理论分析方法则是从理论角度出发，通过对颗粒-粒子流动体系的基本方程进行推导和分析，来揭示颗粒-粒子流动的规律和特性。
在实验方法中，常用的手段包括粒子追踪技术、颗粒图像测速技术等。
粒子追踪技术通过跟踪颗粒或粒子的运动轨迹来获得颗粒-粒子流动的信息。
颗粒图像测速技术则是利用高速相机对流体中的颗粒或粒子进行拍摄，然后根据图像处理技术来获得颗粒-粒子流动的速度和位置信息。
数值模拟方法是研究颗粒-粒子流动的重要手段之一，可以对流体动力学和颗粒或粒子运动进行数值计算，揭示流体和颗粒或粒子的运动规律。
粒子影像测速(PIV)技术概述
粒子影像测速(PIV)技术概述1.PIV技术介绍1.1.引言目前为止，人类对流体力学仍有许多疑难问题，如对湍流、非定常流动等现象了解甚少，而在许多工程应用如飞行器外形设计、内燃机燃烧室中的多相流动等中又迫切需要解决这些问题，因而使流场测量问题变得极为重要。
流场测速新方法研究中，至今已发展了激光多普勒测速LDV(Laser Doppler Velocimetry)、粒子影像测速PIV(Particle Image Velocimetry)等技术。
LDV的综合性能较高，具有高精度、高分辨率和非接触测量等优点，通常作为仪器标校技术使用，但LDV只能实现单点测量。
PIV技术是一种全场、动态、非接触测量手段，已获得广泛使用，成功应用于风洞、水洞、水槽燃烧及喷射等实验中。
PIV研究始于上个世纪80年代，随着光学和计算机图像处理技术的迅猛发展，PIV取得了长足进步，测量精度已与LDV接近。
1.2.PIV原理图1是PIV 技术应用的简单原理图。
散播在流场中的跟随性及反光性良好的示踪粒子，由激光光束首先入射到一组球面透镜上，经聚焦后通过全反射镜至一组可调的柱面透镜形成具有一定厚度的片光，照亮流场中特定的区域，此时经过此区域的示踪粒子被照亮，通过CCD（CMOS）成像设备进行成像。
对这个特定的区域在一定时间间隔内利用图1 PIV简单原理图激光脉冲连续照亮两次，就能得到粒子在第一次照亮时间t 和第二次照亮时间t’的两个图像，对这两幅图像进行互相关分析，就能得到流场内部的二维速度矢量分布。
在利用PIV 技术测量流速时,需要在二维流场中均匀散布跟随性、反光性良好且比重与流体相当的示踪粒子。
将激光器产生的光束经透镜散射后形成厚度约1 mm 的片光源入射到流场待测区域,CCD 摄像机以垂直片光源的方向对准该区域。
利用示踪粒子对光的散射作用,记录下两次脉冲激光曝光时粒子的图像,形成两幅PIV 底片(即一对相同待测区域、不同时刻的图片) ,底片上记录的是整个待测区域的粒子图像。
piv粒子测速仪技术参数
piv粒子测速仪技术参数Piv粒子测速仪技术参数一、引言Piv粒子测速仪是一种用于测量流体中粒子速度和流场特性的先进仪器。
它通过激光照射和相机捕捉图像的方式，对流体中的微小颗粒进行跟踪，从而获得粒子的运动轨迹和速度信息。
本文将介绍Piv粒子测速仪的技术参数，包括分辨率、测速范围、测速精度、采样率和测量原理。
二、分辨率Piv粒子测速仪的分辨率是指其能够分辨的最小距离或最小尺寸。
一般来说，分辨率越高，粒子测速仪能够捕捉到更小的颗粒并更准确地测量其速度。
常见的Piv粒子测速仪分辨率范围在1-100像素之间，根据实际需要选择合适的分辨率。
三、测速范围Piv粒子测速仪的测速范围是指其能够测量的粒子速度范围。
不同型号的Piv粒子测速仪测速范围不同，一般可达0.1 m/s至100 m/s。
此外，还有一些高速型号的Piv粒子测速仪，可以测量更高速度范围的粒子。
四、测速精度Piv粒子测速仪的测速精度是指其测量结果与真实值之间的偏差。
测速精度受多种因素影响，包括光学系统的精度、图像处理算法的准确性等。
一般来说，Piv粒子测速仪的测速精度可以达到百分之一到百分之几。
五、采样率Piv粒子测速仪的采样率是指每秒钟测量的图像帧数。
采样率越高，可以提供更多的数据用于分析和处理。
常见的Piv粒子测速仪采样率在1 kHz至10 kHz之间，高速型号的Piv粒子测速仪采样率可达几十kHz。
六、测量原理Piv粒子测速仪的测量原理基于散射光的特性。
当激光照射到流体中的微小颗粒上时，颗粒会散射出光线，并形成一个散射光斑。
通过记录颗粒在不同时间间隔内的散射光斑位置，就可以计算出颗粒的位移和速度。
Piv粒子测速仪通常使用两个相机同时记录两个不同时刻的散射光斑图像，然后通过图像处理算法计算出颗粒的速度。
七、应用领域Piv粒子测速仪广泛应用于流体力学、空气动力学、水力学等领域的研究中。
例如，在风洞实验中，可以使用Piv粒子测速仪来测量飞行器表面周围的气流速度，从而评估其气动性能。
PIV实验技术报告
2012 年春季学期研究生课程考核（读书报告、研究报告）考核科目:现代动力/流体机械实验技术学生所在院（系）:能源科学与工程学院学生所在学科:动力工程及工程热物理****:**学号:11S******学生类别:考核结果阅卷人PIV技术及其应用粒子图像测速技术（PIV）是近些年从流场显示技术基础上发展起来的一种崭新的流速测量技术。
所谓流场显示是将流场的某些特性进行可视化，从而获得该流场直观的信息。
随着计算机图像处理与光学技术等的发展，PIV技术可在同一时刻记录下整个测量平面的相关信息，从而可以获得流动的瞬时平面速度场。
1、P IV原理PIV的基本原理是基于最直接的流体速度测量方法。
首先在流体中掺入密度与流体相当并具有很好的跟随性的示踪粒子。
某一时刻，激光照明流体一次，CCD 相机同时拍摄下此时被照亮的粒子图像，另一时刻，激光再照明一次，CCD相机也同时记录一次，发生移动后的示踪粒子图像又被拍摄下来。
两个不同时刻的粒子图像被划分成许多“判询域”（积分格），每对判询域进行相关运算，运算得到的结果是一个速度矢量，即一块判询域产生一个速度矢量。
成千上万个判询域做相关运算，就产生成千上万个速度矢量，形成矢量场和速度大小的分布。
图1 标准二维PIV系统示意图上图为标准二维PIV系统示意图。
系统的重要硬件组成：脉冲激光源、高速相机（CCD或CMOS）、同步控制器、数据采集（及控制）计算机。
主要过程是：示踪粒子（加入被测流动中）；脉冲激光面照亮流场中的待测平面；高速相机采集照亮平面内的示踪粒子图像；数采系统中的软件处理粒子图像获得速度场。
2D PIV系统通常是使观察流场中的速度最快的分量平行于面光源，相机的视场方向在面光源的法线方向上。
即使这种摆放设置受实验条件的限制，像光学通道等，安装也不要和理想的垂直摆放有太大的差别，从而尽可能减少系统误差，以便得到更为真实准确的实验结果。
当已知曝光间隔时间Δt=t2-t1后，便可以计算获得粒子在图像上的平均速度ΔV，其原理如图2所示。
开普勒多光谱piv -回复
开普勒多光谱piv -回复什么是开普勒多光谱PIV技术？开普勒多光谱PIV是一种用于流体力学研究中的粒子图像测速（PIV）技术。
PIV技术是通过观察流体中的追踪粒子在连续时间间隔内的移动来研究流体流动的方法。
它广泛应用于天气模拟、风洞测试、汽车气流研究等领域。
而开普勒多光谱PIV技术作为PIV技术的一种改进方法，允许我们通过使用多个波长的光源进行研究，提供更多的信息来检测流体中颗粒的运动。
开普勒多光谱PIV技术的原理是什么？开普勒多光谱PIV技术利用了光的波长来对流体中的粒子进行特征分析。
在传统的PIV技术中，通过使用单一波长的激光束照射进入流场，然后使用高速相机拍摄两张连续的图像，从而获得两个时间点上的粒子图像。
然后使用计算机软件对这两幅图像进行处理，通过比较两幅图像上的粒子位置变化来计算流场的速度信息。
而开普勒多光谱PIV技术则使用了多个波长的激光束。
这些激光束在不同的波长下入射到流场中，然后由高速相机拍摄多张连续的图像。
关键是利用激光的不同波长对流体中的粒子进行特征标记。
在计算机处理图像时，可以通过比较不同波长下的图像来分析粒子的浓度、颗粒直径和颗粒速度开普勒多光谱PIV技术的优势是什么？相比传统的PIV技术，开普勒多光谱PIV技术具有以下优势：1. 更高的数据质量和准确性：使用多个波长的激光束进行照射和图像捕捉，可以提供更多的数据信息，包括粒子的浓度、颗粒直径等。
这使得数据可靠性更高，能够提供更准确的速度测量。
2. 更广泛的应用范围：由于开普勒多光谱PIV技术提供了更多的数据信息，它在研究复杂流体流动，如多相流、湍流等方面具有更广泛的应用。
它可以用于研究许多领域，如航空航天、能源、环境等。
3. 更好的粒子轨迹跟踪：利用不同波长的激光束对颗粒进行特征标记，可以更好地跟踪颗粒的轨迹，从而提供更准确的测速数据。
这对于研究流体流动的品质分析和控制具有重要意义。
4. 更高的时间分辨率：由于开普勒多光谱PIV技术可以同时获得多张图像，所以它具有更高的时间分辨率。
热工实验原理名词解释
1PIV 技术PIV 技术，粒子跟踪测速技术。
PIV 源于一种瞬态流动平面二维速度场测量技术，其基本原理是在流场中施放合适的示踪粒子，用脉冲激光片光照射所测流场切面区域，通过成像记录系统得到两次或多次曝光的粒子图像，形成PIV 底片；再用光学杨氏条纹法或粒子图像相关等方法逐点处理，获得每一判读点小区中粒子图像的平均位移，由此确定流场切面上多点的二维速度。
2均方误差均方误差也称为标准误差，均方误差的定义为n n i i∑==12δσ3类比方法大自然中有许多相类似的现象，所谓类似是指事物的客观发展过程不同，而描述它们的数学模型形式相同的现象。
因此可以利用那些具有相同的数学微分方程式所表达的物理现象来互相模拟，以揭示所研究物理现象的一些规律。
这种方法就是类比方法。
4虚拟仪器技术虚拟仪器概念在20世纪80年代发源于美国，是计算机和微电子技术迅速发展的产物。
它是指现代计算机技术、通讯技术和测量技术相结合在一起的新型仪器。
从结构上，它包括计算机、应用软件、仪器硬件和接口模块等三部分。
它可以代替传统的测量仪器，如电流表和电压表或者功率表、示波器、逻辑分析仪、信号发生器、频谱分析仪等；又可集成自动控制系统；又可自由构建专用仪器系统。
5电化学分析方法电化学分析方法是利用溶液的电化学性质，包括构成电池的电化学性质和化学性质，通过传感元件—电极，将被测量的气体浓度转换成电学参数的测量分析方式。
6仪器的精确度 仪器精确度也叫精度，它由准确度和精密度综合决定。
准确度的含义是仪器显示值与被测量物理量真值的偏离程度，它反映了测量装置的系统误差大小。
而精密度的含义是仪器测量结果的分散程度。
测量系统准确度高，未必精密度就高。
而精密度才能真正反映仪器的综合性能。
7膜状凝结和珠状凝结当壁面温度低于蒸汽的饱和温度时，在壁面上就会发生凝结现象。
蒸汽释放出汽化潜热，凝结成液体附于壁面上。
当凝结液体能润湿壁面时，凝结液会在壁面上形成一层液膜，这种凝结称为膜状凝结。
粒子图像测速技术与应用
粒子图像测速技术与应用粒子图像测速技术（Particle Image Velocimetry, PIV）是一种非侵入式流场测量技术，其原理是利用高速数字摄像机捕捉流体中由体积或表面轮廓的微粒所组成的图像序列，并通过计算处理来得到流体的速度场信息。
PIV技术的应用范围非常广泛，既可以用于研究天然流体运动现象，又可以用于工业流体力学领域的实验研究，还可以应用于医学、环境、生态等领域的研究。
1. PIV技术原理PIV技术主要基于两帧流场图像的匹配和计算，其中流体中的不透明微粒被认为是运动的跟踪标记。
首先，在被测流场中加入微粒探针，并用高速摄像机记录粒子在不同时刻的位置分布图像序列，然后通过图像处理技术，选定两个特定的时间点，提取出图像中的微粒位置，并进行匹配。
匹配后，根据匹配到的微粒在两个时间点的位置变化，即可得到流体中的速度矢量场分布。
最后，通过计算流体中的不同位置的速度值，得到流量、涡量、剪切应力等流体动力学参数。
2. PIV技术的应用2.1 工业流体力学领域PIV技术广泛应用于工业流体力学领域的实验研究，例如：航空、汽车等领域的气动力学研究。
在飞行器的设计和研发过程中，需要研究其外形对飞行性能的影响，包括气动阻力和升力，而PIV技术可以帮助识别飞行器表面的速度分布，为改善其性能提供参考。
同样，汽车的气动设计也需要通过PIV技术来评估不同外形对车速、空气阻力的影响。
2.2 医学、环境、生态研究PIV技术还可以应用于医学、环境、生态等领域的研究。
例如，PIV技术可以研究心脏壁的运动，进而分析心脏的收缩过程；还可以用于细菌、气溶胶等颗粒的测速和分布分析；在水流环境中，PIV技术可以帮助研究河流和海洋生态系统中的流体运动，以及水动力学问题，如洪水预警、海洋污染控制等方面。
3. PIV技术的优劣虽然PIV技术被广泛应用于流体力学领域中，但PIV技术本身存在一些局限性。
首先，由于流场中粒子的亮度和聚集程度可能受到流体物性、涡旋等因素的影响，粒子图像的质量会受到一定的影响，对测量结果的准确性产生影响。
基于特征相似度匹配PTV法的稀相气固两相流流场的测量
＝
∑ ∑ ［ ， 一 ； ）２ ， （ ， （， １＜， ， ） ， ｆ ）
∑ ∑ ［ — ）＋ ， 多 ３ ｘ ， （ ｉ （ 一 ） ｆ ， ， ＜） ）
：
（） 进行第二步的筛选。在第二步的筛选中本文将图像 ３
度的实时测量提供 了支持。
２ 实 验
用价值 ， 如流化床速度场 的研究 。因为流化床 内颗 粒的运动速度直接影 响着颗粒 在床 内的停 留时 间、 固体混 和以及传热传 质 ， 以对于流化 床速度场 的 所
研究具有极其重要 的意义 。
本课题实验是在东北 电力大学冷态流化床气 固
１ 引 言
同种匹配算法研究循环流化床内气 固两相流动。本 文利用颗粒 的面积周长特征及其转动惯量特征对 颗 粒进行匹配来实现颗粒 的快速 配对 ， 为实 现颗粒 速
流场速度场的测量是研究流体力学和空气动力 学的重要实验手段 ， 是其能否 取得突破性 发展 的关 键¨ 。另外流场速度场 的测量也有着 比较广泛 的应
周 云 龙 宋 连 壮 周 红 娟 ， ，
（ 东北电力大学 ａ 能源与机械工程学院 ；． ． ｂ 自动化工程学 院， 吉林 吉林 １２ １ ） ３ ０ ２
摘要 ： 提 出一种基于几何特征和 归一化转动惯量特征相 似度相结合 的粒 子跟踪 测速算 法。该 方法采用高 速摄像机拍摄 流化床 中气固两相流的稀相颗粒运动 图像 ， 经图像 处理后 ， 取特征参数 ， 而应 用面积和 周长相 提 进 似度对颗粒进行初步 筛选 匹配。然后 对经过初步 筛选后 的颗粒进行 归一化 转动惯量最佳相似度 的匹配 ， 而准 从 确快速地实现颗粒 匹配。 而计算 出气 固两相 流颗粒 的流速 。实验 结果表明 ， 方法能准确地跟踪稀 相颗粒 ， 进 该 是
基于维诺图匹配的粒子跟踪测速法
基于维诺图匹配的粒子跟踪测速法作者：陈晓荣曹忠建李然范彦平刘宏业杨晖钟琳珊来源：《光学仪器》2018年第06期文章编号： 1005-5630（2018）06-0013-08摘要：针对密集颗粒流速度场分布的测量问题，提出了基于维诺图匹配的粒子跟踪测速法。
首先，通过对图像粒子进行维诺图构建，给出面积相似度筛选匹配粒子的条件;其次，引入Delaunay三角网搜索结构，通过计算维诺多边形的形状相似度来匹配粒子;再次，研究了去除错误匹配粒子矢量的方法和匹配算法中的关键参数;最后，通过模拟二维旋转流场运动以及二维转盘中的颗粒流实验对算法进行了测试。
结果表明：维诺图匹配的匹配准确率高于DTPTV并且在处理密集粒子匹配效果上更好;维诺图匹配算法适用于测量密集颗粒流速度场分布，颗粒匹配准确率高达99%，并由得到的颗粒流速度场分布验证了算法的有效性。
关键词：光学测量; 维诺图匹配; Delaunay三角网; 面积相似度; 形状相似度; 颗粒流速度场中图分类号： TN 253文献标志码： Adoi： 10.3969/j.issn.1005-5630.2018.06.003引言颗粒物质是复杂的颗粒无序堆积的系统，在自然界、工程建设和工业生产中广泛存在，颗粒物质在外力作用下发生流动，表现出流体的性质，形成颗粒流，比如碎屑流灾害、沙漠、江河泥沙、雪崩和球床反应堆等[1]。
颗粒流速度场分布的测量对于研究颗粒流的物理特性具有重要的意义。
目前粒子图像测速法（particle image velocimetry，PIV）和粒子跟踪法（particle tracking velocimetry，PTV）是最常用的两种速度场测量方法。
在密集颗粒体系速度场测量时，由于PIV技术对速度场梯度较大的颗粒流测量效果不佳，因此近年来逐渐被PTV技术取代[2-4]。
PTV算法基本原理是跟踪同一粒子在两个不同时刻的图像中的位移，通过时刻差和位移计算出单个颗粒的速度。
流体力学中的粒子流分析技术
流体力学中的粒子流分析技术引言流体力学是研究流体运动行为及其力学原理的学科。
在流体力学中，粒子流分析技术是一种重要的分析方法。
粒子流分析技术利用流体中的示踪粒子跟踪流动路径，获取流体动力学参数，从而研究流体流动的性质和行为。
本文将详细介绍流体力学中的粒子流分析技术的原理、应用和发展。
一、粒子流分析技术的原理粒子流分析技术的原理基于流体中的示踪粒子在流动中的运动行为。
粒子流分析技术通过给流体中注入一种可追踪的示踪粒子，并利用各种设备和方法对示踪粒子进行跟踪和记录，从而得到流体流动的信息。
常用的粒子流分析技术包括激光测速仪、数字图像处理技术和运动跟踪系统等。
1. 激光测速仪激光测速仪是粒子流分析技术中最常用的设备之一。
激光测速仪通过激光束对示踪粒子进行照射，利用光电传感器接收反射回来的光信号，并根据光信号的变化来得到粒子的位置和速度信息。
激光测速仪可以实时记录粒子的运动轨迹，从而得到流体中的流速分布和流动特性。
2. 数字图像处理技术数字图像处理技术是粒子流分析技术中的另一种重要手段。
通过在流体中注入显示颜色的示踪粒子，并利用高速摄像机对流体中的颗粒进行拍摄，然后利用图像处理算法对图像进行分析，可以获取粒子的位置和速度信息。
数字图像处理技术可以实现对粒子流动的高精度定量测量，同时可以实时观察流体流动的图像变化。
3. 运动跟踪系统运动跟踪系统是粒子流分析技术中的一种辅助设备。
运动跟踪系统通过在示踪粒子上安装跟踪器件，如加速度传感器和陀螺仪等，来实时记录粒子的运动轨迹和姿态变化。
运动跟踪系统可以提供更加精确和全面的粒子运动信息，从而为粒子流分析提供更加准确的数据基础。
二、粒子流分析技术的应用粒子流分析技术在流体力学研究中有着广泛的应用。
下面将介绍粒子流分析技术在不同领域的具体应用。
1. 涡旋流动分析粒子流分析技术可以用于涡旋流动的分析。
涡旋是流体中流速围绕一个中心点形成的旋转流动。
通过在涡旋中注入示踪粒子，并利用粒子流分析技术对粒子进行跟踪，可以观察到涡旋的形态和演化过程，从而研究涡旋流动的特性和运动规律。
粒子图像测速技术
粒子图像测速技术（PIV）1. PIV简介粒子图像测速技术（PIV）作为一种全新的无扰、瞬态、全场速度测量方法，在流体力学及空气动力学研究领域具有极高的学术意义和实用价值。
粒子图像测速技术（PIV）是一种用多次摄像以记录流场中粒子的位置，并分析摄得的图像，从而测出流动速度的方法。
PIV是流场显示技术的新发展。
它是在传统流动显示技术基础上，利用图形图像处理技术发展起来的一种新的流动测量技术。
综合了单点测量技术和显示测量技术的优点，克服了两种测量技术的弱点而成的，既具备了单点测量技术的精度和分辨率，又能获得平面流场显示的整体结构和瞬态图像图1.粒子图像测速技术2. PIV的原理PIV技术原理简单，就是在流场中撤入示踪粒子，以粒子速度代表其所在流场内相应位置处流体的运动速度.应用强光（片形光束）照射流场中的一个测试平面，用成像的方法（照像或摄像）记录下2次或多次曝光的粒子位置，用图像分析技术得到各点粒子的位移，由此位移和曝光的时间间隔便可得到流场中各点的流速矢量，并计算出其他运动参量（包括流场速度矢量图、速度分量图、流线图、漩度图等）。
因采用的记录设备不同，又分别称FPIV （用胶片作记录）和数字式图像测速DPIV （用CCD相机作记录）。
3. PIV系统组成PIV系统通常由三部分组成，每一部分的要求都相当严格图2.粒子图像测速系统结构（1）直接反映流场流动的示踪粒子。
除要满足一般要求（无毒、无腐蚀、无磨蚀、化学性质稳定、清洁等）外，还要满足流动跟随性和散光性等要求。
要使粒子的流动跟随性好，就需要粒子的直径较小，但这会使粒子的散光性降低，不易于成像。
因此在选取粒子时需综合考虑各个因素。
总之，粒子选取的原则为：粒子的密度尽量等于流体的密度，粒子的直径要在保证散射光强的条件下尽可能的小，一般为拜m量级。
常用的示踪粒子有聚苯乙烯、铝、镁、二氧化钦、玻璃球等。
柴油机汽缸内气流运动实验研究中，最常使用的示踪粒子有二氧化钦、铝粉等。
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2005年7月SHUILI XUEBAO第36卷第7期文章编号：0559-9350(2005)07-0825-05稀疏气泡流动的粒子跟踪测速技术研究许联锋，廖伟丽，陈刚，李建中(西安理工大学 水利水电学院，陕西 西安 710048)摘要：采用动态阈值技术实现了对气泡图像的正确分割，利用灰度加权方法提高了气泡颗粒的定位精度。
根据稀疏气泡流动图像的特点，提出了一种新的基于相关的粒子跟踪测速算法(2-HPTV)。
通过进行两时刻中围绕待研究气泡所取的两个小的诊断窗口的相关运算，成功实现了气泡颗粒的轨迹追踪。
实验表明本文算法较传统的PIV技术在测速精度上有很大程度的提高，与4帧粒子跟踪测速算法相比，降低了对摄像机帧频的要求，具有较强的实用性。
关键词：稀疏气泡流；图像处理；粒子跟踪测速；动态阈值技术；灰度加权法中图分类号：TV131.2 文献标识码：A气液两相流动既是一种普遍存在的自然现象，也是水利、化工、能源、材料等工程及工业领域中一种十分重要的流动现象。
各种气泡流动系统的性能如何，很大程度上取决于气泡的运动特性。
传统的流速测量方法如皮托管、热线风速仪等存在着单点测速和对所测流场干扰大的问题，因此采用更加先进和精确的测试技术来研究两相流稀疏相气泡的速度场是十分必要的。
粒子图像速度场仪(particle image velocimetry，PIV)是现今实验流体力学发展中的一个里程碑，它通过摄像的方法记录流场的流动形态，采用图像分析技术计算出整个流场的流速分布，是一种瞬时、无扰的全场测速技术，近年来在研究涡流和湍流等复杂流动中得到了广泛的应用[1，2]。
PIV技术的软件系统主要指图像分析软件，其关键在于建立示踪粒子图像位移的算法。
常用的算法是快速傅里叶变换(FFT)相关法，该算法能够确定局部询问区(又称诊断窗口)内粒子群图像中心的位移，适用于示踪粒子浓度高的流场，但不能跟踪单个粒子。
在两相流研究中，需要对稀疏相颗粒(或气泡、液滴)进行跟踪，以确定每一颗粒(或气泡、液滴)的速度，传统的FFT方法难以实现。
本文根据稀疏两相流图像的特点，基于传统PIV技术提出了一种混合格式的粒子跟踪测速(particle tracking velocimetry，PTV)算法，试验表明该算法具有对硬件要求不高，计算精度高等优点。
1 一种新的基于相关的粒子跟踪测速算法粒子跟踪测速技术的基本原理如图1所示，就是跟踪同一粒子在不同时刻两幅图像中的像，把两个像的形心间的距离作为粒子在Δt时间间隔内的位移，位移除以时间间隔即得粒子的速度。
因此粒子跟踪测速技术一般应包括粒子的识别及匹配两个步骤。
1.1 气泡图像的识别1.1.1 气泡图像的分割在进行气泡特性的测量前，首先应将气泡从图像的背景中分离出来，这就是气泡图像的分割。
本文采用区域算法进行图像分割，即将图像中的像素按照灰度值不同分割成前景像收稿日期：2004-08-09基金项目：国家自然科学基金项目(50379044,50079020)；陕西省教育厅科研计划资助项目(00JK190)作者简介：许联锋(1971-)，男，陕西户县人，副教授，博士，主要从事计算流体动力学及现代流动测试技术研究。
2005年7月SHUILI XUEBAO第36卷第7期素(气泡)和背景像素(液体)。
图像分割的最基本思路是取阈值，将灰度大于某一阈值的像素划分为前景像素，小于某一阈值的像素划分为背景像素，因此阈值的选取是这一技术的关键。
在比较几种典型阈值选取方法性能的基础上，本文最终选用大津的最大类间方差法[3]。
需要指出的是，由于拍摄的图像往往具有照度不均匀的特点，若对整幅图像采用同一阈值，则亮度较低的气泡将无法图1 PTV原理示意分割出来。
本文采用动态阈值分割技术，很好的克服了这一缺陷。
其基本思想是首先将原始图像分割成若干个子图像，各子图像中的目标与背景相对差别比较分明，可以分别对每个子图像进行单阈值分割，再将分割的结果综合起来，得到最终的气泡分割图像。
图2为单阈值与动态阈值分割的效果图，从图中可以看出，动态阈值分割的效果要远优于单阈值分割效果，一些用单阈值法无法分割出的气泡(较暗气泡)采用动态阈值技术后被正确的分割出来。
经过图像的分割后，所有的前景像素被分割成互不连通的像素区域，每个像素区域实际上对应流场中的一个气泡。
图2 气泡分割效果1.1.2 气泡的标记数字图像经过分割后得到多个目标区域(气泡)，为了统计气泡的个数、各个气泡的面积、形心以及周长等参数，有必要对每一个目标区域进行标记。
一般在标记的时候把属于同一区域的不同连通分量标记为不同的编号，也就是说二值图像中的每一个连通分量(一个目标)都有属于自己的标记。
按照连通性的定义不同，有4-连通区域标记与8-连通区域标记之分，对于PIV获得的流动图像，这两种算法的结果相差不大，由于4-连通算法速度略快于8-连通算法，所以本文采用了4-连通算法进行区域标记。
1.1.3 气泡中心坐标的计算通过上述两步的图像处理，不仅每一个气泡(连通区域)都和背景分割开来，而且不同气泡加上了不同的标记，因此即可以扫描这一图像求得每一气泡的中心坐标，它将用于计算同一气泡在两幅图像中的位移。
气泡图像位置坐标最简单的确定方法就是将属于同一气泡的不同像素点的坐标值进行平均，将平均值作为该气泡的位置。
这种方法实际上求得的就是气泡的几何形心，因此我们将其称之为几何形心法。
其坐标计算公式为2005年7月 SHUILI XUEBAO 第36卷 第7期∑∑Ω∈Ω∈==j i c j i c N i y N j x ,,,(1)式中(i,j)为图像像素的纵、横坐标；N为气泡图像的总的像素数；Ω为属于同一气泡的像素的集合。
对于二值图像进行描述时，常采用上述计算公式。
式(1)定义的图像位置并没有反映气泡本身灰度变化情况，因此用这种方法来描述气泡的位置不够确切。
为了减小形心计算的误差，提高PTV方法的测量精度，本文采用灰度质心的概念来定义气泡粒子的位置，即∑∑Ω∈Ω∈==j i c j i c M i j i h y M j j i h x ,0,0),(),( (2)式中：∑Ω∈=j i j i j i h M ,0,),,(为图像像素的纵、横坐标；h(i,j)为坐标(i,j)处的灰度，Ω为属于同一气泡的像素的集合。
可见气泡粒子的灰度质心坐标是属于该粒子的所有像素的灰度加权平均值。
事实上，几何型心法实际上可以看作是灰度质心法的一个特例，当气泡图像各个像素具有相同的灰度值时(二值图像就是如此)，式(2)就变为式(1)。
1.2 气泡匹配 气泡的匹配是整个粒子跟踪测速的关键，其任务就是要找出同一气泡在连续几幅图像中的像，这些像点所连成的线即为气泡的轨迹线。
传统的粒子匹配方法是4帧图像跟踪测速法(4-PTV)[4]，粒子轨迹的跟踪主要是根据粒子轨迹的光滑程度进行的，它可以通过计算相继4帧图像中粒子的位移与方向的联合方差的大小来度量。
4-PTV方法实际上就是利用单个示踪粒子的运动学特征，用运动学规律去挑选可能的粒子运动轨迹，剔除不可能的粒子运动假设，因此准确性较高。
但是上述方法没有将“流场局域示踪粒子运动基本相同”的粒子群体特性考虑进去。
另外上述基于粒子运动相关性的粒子跟踪方法需要4帧图像才能进行一次跟踪，对于高速流场，示踪粒子运动较快，在拍摄区域停留的时间短，有的粒子2～3步就跑出测试区域，此时4-PTV技术就不适用。
为此，我们发展了一种基于示踪粒子群体运动特征的PTV方法，该方法只需2帧图像就可以实现粒子的跟踪，适应了本文所用摄像机帧频不是太高的特点，降低了对摄像机帧频的要求。
1.2.1 算法的基本思想 为了追踪某一气泡，围绕该气泡取一小的诊断窗口，则该小区域内的相邻气泡与该气泡具有基本相同的运动矢量(粒子的群体特征)，在一个短的时间间隔内这些气泡在连续两幅图像中将保持基本相同的图案，而气泡群图案所包含的信息远比单个气泡丰富得多，因此我们可以通过追踪气泡群图案的方法达到追踪单个气泡的目的。
在气泡群图案的追踪过程中，我们采用的是类似于PIV技术的相关分析技术，但最终的结果却实现了对单个气泡的跟踪(PTV)，因此我们将这种方法称为混合格式的粒子跟踪测速(2-HPTV)。
2005年7月 SHUILI XUEBAO 第36卷 第7期1.2.2 算法的实施步骤 混合格式的粒子跟踪测速(2-HPTV)算法如图3所示，设T 0i 为第一帧(T 0时刻)图像中的一个粒子，为了跟踪其在第二帧(T 1时刻)图像中的位置，可采用如图3所示的算法，具体实施步骤描述如下：(1)围绕目标粒子T 0i 分别在T 0和T 1时刻的PIV图像中同一位置处各取一诊断窗口W 0,W 1，采用经典的DPIV算法[5]快速估计出T 0i 在第二帧(T 1时刻)图像中的大致位置(图3中的O点)。
(2)为确保预估矢量的正确性，诊断窗口W 0,W 1的尺寸取得较大，其平均效应较大，因此O点可能不 图3 基于相关的2-HPTV粒子追踪算法示意是目标粒子T 0i 的精确位置但它给出了T 0i 的大致位置。
以O点为圆心，以R为半径画一圆圈，则圆圈内的所有粒子T 1j (j=1，2，3,…，m)都为T 0i 所要配对的候选粒子，m为候选粒子的总数目。
(3)围绕目标粒子T 0i 在T 0时刻的PIV图像中取一较小的诊断窗口W 1j (尺寸小于W 0)。
(4)在T 1时刻的PIV图像中围绕着候选粒子T 1j (R内粒子)取一诊断窗口W 1j ，其大小与W 0i 尺寸相同。
(5)计算两个诊断窗口W 0i 与W 1j (j=1，2，3，…，m)的相关系数C i,j ，其定义为∑∑∑∑−++−−++−=22]),([]),([]),(][),([m m m m ij g n l m k g f l k f g n l m k g fl k f C (3)式中：f,g分别为两个诊断窗口的灰度分布函数；f m ,g m 分别为两个诊断窗口的灰度平均值。
(6)最终，T 1时刻的PIV图像中取得最大互相关系数值的粒子T 1j 即被认为与T 0时刻W 0i 中的粒子T 0i 为同一粒子。
(7)由两个粒子像T 1j 和T 0i 的形心坐标，即可求得粒子在采样间膈Δt时段内的位移，进而求出其运动速度。
这里需要说明的是，在求相关系数的时候我们采用的是灰度图像，而在求粒子形心坐标时采用的是半阈值化图像，具体形心坐标的计算可参看式(2)。
2 应用实例图4是作者在实验室中获得的气体由水箱底部针孔射入静止水体中的气泡流场图像序列中相邻的两幅，具体实验装置可参见文献[6]。
图像大小为420×408，比尺(图像的分辨率)为0.05cm/pixel，两幅图像之间的时间间隔为1/110s2005年7月SHUILI XUEBAO第36卷第7期图4 原始序列气泡图像为了验证本文算法的正确性及精度，我们分别采用传统的PIV技术以及本文的2-HPTV方法对上述两幅图像进行了计算。