一种微米级液滴粒径的检测方法技术

本发明专利技术公开了一种微米级液滴粒径的检测方法，包括读取高速摄像机拍摄的畸变靶盘图片；识别畸变靶盘图片上的角点并对其进行排序；根据已知信息还原标准靶盘图片；记录标准靶盘图片上各角点的位置并排序；将排序后畸变坐标与还原坐标带入最小二乘法拟合，计算出投影矩阵；获取液滴图片并对其进行二值化、中值滤波处理；使用投影矩阵将液滴图片修正为无畸变图片；识别图中粒子并求其粒径。本发明专利技术解决了由于环境或设备原因，不能做到正视拍照的问题、且能够得到粒径小于100μm的小液滴粒径信息、检测方法简单、成本低、精度高。

【技术实现步骤摘要】
一种微米级液滴粒径的检测方法
本专利技术涉及液滴粒径检测
，更具体的说是涉及一种微米级液滴粒径的检测方法。
技术介绍
目前，在手术时皮肤冷却、药品生产过程中的冷却、农业生产中的灌溉和农药喷淋、发动机中汽油的喷射等过程中，液滴粒径的大小都直接决定其效果。而现有针对液滴粒径的测量方面，主要有物理吸附法、光学呈像法和光衍射法。但物理吸附法由于介质的选择、液滴的汇聚与碰撞等原因，测量精度不高。光衍射法的成本高，无法直观的看到粒子并且测量值多为某一区域的平局值。现有的光学呈像法是对流场进行正向拍摄，然后用放大设备对其进行识别，这种方法对拍摄的角度要求较高，容易在实验过程中产生误差，而直接拍摄的方式要求流场粒子的浓度较低，否则会出现重叠，影响后期的处理与识别。因此，如何开发一种新的液滴粒径测量方式是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种微米级液滴粒径的检测方法，检测方法简单、成本低、且测量精度高。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种微米级液滴粒径检测方法，包括以下步骤：S1：读取摄像机构预先拍摄的畸变靶盘图片以及液滴图片；S2：识别所述畸变靶盘图片上的角点坐标，得到畸变坐标，并对所述畸变坐标进行排序；S3：根据所述畸变坐标生成标准靶盘图片，并记录所述标准靶盘图片上各角点的坐标，得到还原坐标，并对所述还原坐标进行排序；S4：将排序后的所述畸变坐标以及排序后的所述还原坐标带入最小二乘法进行拟合，计算出投影矩阵；S5：利用所述投影矩阵对所述液滴图片进行修正，得到无畸变液滴图片；S6：识别所述无畸变液滴图片上的液滴，根据视窗范围以及有效像素确定单位单元尺寸计算所述液滴的粒径。进一步的，所述S1包括以下具体步骤：S11：根据使用的靶盘对高速摄像机进行调焦；S12：利用激光发生器发射水平激光光片，打亮液滴；S13：利用经过S12处理后的所述高速摄像机分别拍摄所述靶盘以及所述液滴，得到所述畸变靶盘图片以及所述液滴图片，并导入计算机。进一步的，S2具体为：利用放缩法识别所述畸变靶盘图片上的角点坐标。进一步的，所述S4包括以下具体步骤：S41：对一阶投影方程中的未知数进行线性最小二乘法拟合，其计算公式为：u＝a11xw+a12yw+a13v＝a21xw+a22yw+a23(1)其中，[uv]表示还原坐标，[xwyw]为畸变坐标，a11、a12、a13、a21、a22和a23为拟合结果；S42：将所述拟合结果作为初值代入高阶投影方程中，进行非线性最小二乘法拟合，计算得到a31、a32和a33，其中，所述高阶投影方程为：其中，a11、a12、a13、a21、a22、a23、a31、a32和a33组成系数矩阵；S43：根据所述系数矩阵，得到投影矩阵。进一步的，所述S5包括以下具体步骤：S51：对所述液滴图片进行二值化以及中值滤波处理；S52：利用所述投影矩阵对经过处理后的所述液滴图片进行修正，得到所述无畸变液滴图片。进一步的，根据OSTU法并选取第二个峰作为阈值，对所述液滴图片进行二值化处理。经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开提供了一种微米级液滴粒径的检测方法，本专利技术具有如下有益效果：(1)本专利技术通过计算的方式(最小二乘法)还原正视图，解决了由于环境或设备原因，不能做到正视拍照的问题。(2)用畸变靶盘图片生成标准靶盘图片，避免了拍照时由于终端摄像头偏移正投影方向产生的误差。(3)本专利技术能够通过统计的方式得到粒径小于100μm的小液滴粒径信息。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1附图为本专利技术提供的微米级液滴粒径的检测方法流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例公开了一种微米级液滴粒径的检测方法，包括以下步骤：S1：读取摄像机构预先拍摄的畸变靶盘图片以及液滴图片；具体的，S11：根据使用的靶盘对高速摄像机进行调焦；S12：利用激光发生器发射水平激光光片，打亮液滴，以增强液滴于环境背景的对比度，使高速摄像机能够捕捉到液滴；S13：利用经过S12处理后的高速摄像机分别拍摄靶盘以及液滴，得到畸变靶盘图片以及液滴图片，并导入计算机；S2：利用放缩法识别畸变靶盘图片上的角点坐标(如行列数、距边界距离等)，得到畸变坐标，并对畸变坐标进行排序，以便于匹配；其中，放缩法可以减少光照与靶盘本身产生的误差；S3：根据畸变坐标生成标准靶盘图片，并记录标准靶盘图片上各角点的坐标，得到还原坐标，并对还原坐标进行排序，以便于匹配；S4：将排序后的畸变坐标以及排序后的还原坐标带入最小二乘法进行拟合，计算出投影矩阵；具体的，S41：用分步最小二乘法的方法确定系数矩阵。根据世界坐标系与图像坐标系之间正向投影映射间的关系，A为相机内参数矩阵；[R|T]为相机的外参数矩阵，R和T分别代表相对于模型摄像机旋转和平移量，在本专利技术中，相机和拍摄区域都是固定不变的，所以RT不变。由于查询区域很薄，可近似看做平面，则Zw＝0。[uv]为世界坐标即还原坐标，[xwyw]为图像坐标即畸变坐标。此时公式可简化为在实验过程中，对同一区域进行查询时，要求相机保持不动，所以R、T为定值，则上述公式可简化为化简消去s可得：此时方程(4)不再构成线性多项式，而是两个同阶多项式的分数。强偏差或错误的点会导致标准最小二乘方法迅速偏离‘真实’最佳匹配。所以需要先对方程(5)进行最小二乘法求解，再将参数带入方程(4)作为初始值，进行非线性最小二乘法，得到系数矩阵，以降低计算结果的误差。u＝a11xw+a12yw+a13v＝a21xw+a22yw+a23(5)其中，通过公式(5)得到a11、a12、a13、a21、a22和a23，将a11、a12、a13、a21、a22和a23带入到公式(4)中，计算得到a31、a32和a33。a11、a12、a13、a21、a22、a23、a31、a32和a33组成系数矩阵；S42：再根据MATLAB内部函数transformPointsForward，取消图片的缩放与平移，得到投影矩阵。S5：利用投影矩阵对液滴图片进行修正，得到无畸变液滴图片；具体的，S51：对液滴图片进行二值化以及中值滤波处理；优选的，使用OSTU方法得到图像灰度间差柱状图，并选取第二个峰为阈值，对液滴图片进行二值化处理；S52：利用投影矩阵将液滴图片修正为无畸变液滴图片；S6：识别无畸变液滴图片上的液滴；使用图片识别软件对图片中粒子像素进行统计，根据图片像素值和拍摄区域，确定单位单元尺寸，进而根据单位尺寸单元求液滴的粒径。本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种微米级液滴粒径的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：读取摄像机构预先拍摄的畸变靶盘图片以及液滴图片；S2：识别所述畸变靶盘图片上的角点坐标，得到畸变坐标，并对所述畸变坐标进行排序；S3：根据所述畸变坐标生成标准靶盘图片，并记录所述标准靶盘图片上各角点的坐标，得到还原坐标，并对所述还原坐标进行排序；S4：将排序后的所述畸变坐标以及排序后的所述还原坐标带入最小二乘法进行拟合，计算出投影矩阵；S5：利用所述投影矩阵对所述液滴图片进行修正，得到无畸变液滴图片；S6：识别所述无畸变液滴图片上的液滴，根据视窗范围以及有效像素确定单位单元尺寸计算所述液滴的粒径。

【技术特征摘要】
1.一种微米级液滴粒径的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：读取摄像机构预先拍摄的畸变靶盘图片以及液滴图片；S2：识别所述畸变靶盘图片上的角点坐标，得到畸变坐标，并对所述畸变坐标进行排序；S3：根据所述畸变坐标生成标准靶盘图片，并记录所述标准靶盘图片上各角点的坐标，得到还原坐标，并对所述还原坐标进行排序；S4：将排序后的所述畸变坐标以及排序后的所述还原坐标带入最小二乘法进行拟合，计算出投影矩阵；S5：利用所述投影矩阵对所述液滴图片进行修正，得到无畸变液滴图片；S6：识别所述无畸变液滴图片上的液滴，根据视窗范围以及有效像素确定单位单元尺寸计算所述液滴的粒径。2.根据权利要求1所述的一种微米级液滴粒径的检测方法，其特征在于，所述S1包括以下具体步骤：S11：根据使用的靶盘对高速摄像机进行调焦；S12：利用激光发生器发射水平激光光片，打亮液滴；S13：利用经S12处理后的所述高速摄像机分别拍摄所述靶盘以及所述液滴，得到所述畸变靶盘图片以及所述液滴图片，并导入计算机。3.根据权利要求1所述的一种微米级液滴粒径的检测方法，其特征在于，所述S2具体为：利用放缩法识别所述畸变靶盘图片...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵增武，李晨琨，张亚竹，史学伟，黄博闻，
申请(专利权)人：内蒙古科技大学，
类型：发明
国别省市：内蒙古,15