三維粒子跟蹤測(cè)速系統(tǒng)中的三維重構(gòu)技術(shù)研究.pdf

1、基于視覺(jué)的三維粒子圖像測(cè)速技術(shù)(Three-dimensional Particle Image Velocimetry,3D PIV)和三維粒子跟蹤測(cè)速技術(shù)(Three-dimensional Particle Tracking Velocimetry,3DPTV)較傳統(tǒng)流場(chǎng)測(cè)量技術(shù)在流場(chǎng)測(cè)量空間分辨率、流場(chǎng)可測(cè)量體積等多個(gè)方面有了極大的提升，其已成為流場(chǎng)測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域中的研究重點(diǎn)和熱點(diǎn)。3D PIV可獲得較高的流場(chǎng)測(cè)量空間分辨率，但粒

2、子間的重疊問(wèn)題限制了其可測(cè)量流場(chǎng)體積。3D PTV可對(duì)更大體積的流場(chǎng)進(jìn)行測(cè)量，但其流場(chǎng)測(cè)量空間分辨率不高。在對(duì)較大體積的流場(chǎng)進(jìn)行測(cè)量時(shí)，3D PTV較3D PIV具有更高的優(yōu)越性。為使3D PTV具有更高的流場(chǎng)測(cè)量空間分辨率，須提高其示蹤粒子濃度。但示蹤粒子濃度升高將致使3D PTV在三維粒子重構(gòu)和三維粒子運(yùn)動(dòng)軌跡重構(gòu)等方面的難度急劇增加。鑒于此，本文對(duì)3D PTV中的三維重構(gòu)技術(shù)進(jìn)行了探索和研究。
　　首先，本文將離焦成像技術(shù)和

3、離焦深度測(cè)量技術(shù)引入到3D PTV中，以粒子離焦半徑作為粒子的另一特征，并利用離焦深度測(cè)量技術(shù)對(duì)粒子深度進(jìn)行估計(jì)。通過(guò)對(duì)粒子離焦成像原理進(jìn)行分析，基于離焦深度測(cè)量技術(shù)提出了一種粒子深度測(cè)量及標(biāo)定方法，其利用粒子離焦半徑可計(jì)算出粒子深度及其不確定度。為對(duì)離焦粒子中心及半徑進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)，本文分別基于圓的霍夫變換和距離變換提出了兩種離焦粒子中心及半徑檢測(cè)方法，并對(duì)兩種方法的粒子中心及半徑檢測(cè)性能進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的兩種方法

4、均可對(duì)離焦粒子圖像中的無(wú)重疊粒子和重疊粒子進(jìn)行準(zhǔn)確地檢測(cè)，但基于距離變換的粒子中心及半徑檢測(cè)方法具有更高的運(yùn)算效率。
　　其次，利用已獲得的粒子深度測(cè)量及標(biāo)定方法，本文分別基于單目視覺(jué)技術(shù)和雙目視覺(jué)技術(shù)提出了兩種三維粒子重構(gòu)方法。由于光線折射的存在，粒子成像系統(tǒng)觀測(cè)到的粒子為真實(shí)粒子的虛像，粒子深度測(cè)量方法計(jì)算出的粒子深度也為粒子虛像深度。為獲取真實(shí)粒子深度，本文對(duì)真實(shí)粒子深度同其虛像深度間的幾何光學(xué)關(guān)系進(jìn)行了分析，并建立了數(shù)學(xué)關(guān)

5、系模型。由于粒子離焦深度測(cè)量及標(biāo)定方法存在著一定不確定度，所以基于單目視覺(jué)的三維粒子重構(gòu)方法的三維重構(gòu)精度不高。為迸一步提高三維粒子重構(gòu)精度，在基于單目視覺(jué)和離焦深度測(cè)量的三維粒子重構(gòu)方法的基礎(chǔ)上，本文提出了一種基于雙目視覺(jué)的三維粒子重構(gòu)方法。為提高粒子立體匹配正確率，將粒子深度及其不確定度引入到粒子立體匹配分析中，并提出了極線段約束和粒子離焦半徑約束兩種粒子立體匹配約束條件。通過(guò)應(yīng)用新的粒子立體匹配約束條件，有效地提高了粒子立體匹配正

6、確率。為準(zhǔn)確地重構(gòu)出粒子三維空間位置，在考慮光折射影響的前提下，建立了基于雙目視覺(jué)的三維粒子重構(gòu)幾何模型。
　　再次，為提高3D PTV的可靠性，并降低3D PTV算法實(shí)現(xiàn)難度，通過(guò)借鑒3D PIV中的流場(chǎng)描述方法，本文采用三維粒子運(yùn)動(dòng)矢量替代粒子三維運(yùn)動(dòng)軌跡對(duì)流場(chǎng)進(jìn)行描述。為對(duì)三維粒子運(yùn)動(dòng)矢量進(jìn)行準(zhǔn)確重構(gòu)，本文在基于雙目視覺(jué)的三維粒子重構(gòu)方法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于雙目視覺(jué)的三維粒子運(yùn)動(dòng)矢量重構(gòu)方法。針對(duì)粒子運(yùn)動(dòng)矢量立體匹配問(wèn)題

7、，提出了一種粒子運(yùn)動(dòng)矢量立體匹配約束。通過(guò)應(yīng)用粒子運(yùn)動(dòng)矢量立體匹配約束，粒子運(yùn)動(dòng)矢量立體匹配正確率得到有效的提高。同時(shí)，為解決流場(chǎng)中可能存在的小區(qū)域內(nèi)粒子濃度過(guò)高的問(wèn)題，將基于深度剖層的3D PIV方法引入到了三維粒子運(yùn)動(dòng)矢量重構(gòu)中，并針對(duì)其互相關(guān)運(yùn)算量較大的問(wèn)題改進(jìn)了基于FFT的互相關(guān)算法。
　　最后，為對(duì)本文所提出的理論和方法進(jìn)行綜合性分析和驗(yàn)證，分別構(gòu)建了仿真流場(chǎng)測(cè)量實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)和真實(shí)流場(chǎng)測(cè)量實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，并進(jìn)行了仿真流場(chǎng)測(cè)量實(shí)驗(yàn)和