机器视觉技术在气液两相流含气率检测中的应用

"论文研究-气液两相流含气率图像检测方法.pdf" 这篇论文研究了一种基于机器视觉技术的气液两相流在线检测系统，该系统旨在精确测量气液两相流的含气率等关键参数。在化工生产中，对气液两相流的分析至关重要，因为它直接影响生产效率和工艺优化。传统的检测方法，如电导探针法、毛细管光电法、光散射法和摄像法，存在操作复杂、误判率高、成本高等问题。因此，研究团队开发了这套新型检测系统，实现了自动化检测。 该系统主要由四部分组成：首先，毛细管抽吸部分，使用直径5mm的透明有机玻璃管抽取含有空气的水，通过抽吸泵以1m/s的速度流动；其次，光源部分，采用定制的荧光灯和高频电子镇流器确保稳定、高质量的照明；接着，图像采集部分，利用MINTRON公司的MTV-1802BC型黑白摄像机获取图像，快门速度设置在1/2000s以上，确保图像清晰无拖尾；最后，背景选择部分，选取能提供均匀反射的墙壁作为背景，提高图像分析的准确性。 在图像处理方面，研究者运用了最小二乘拟合法来确定二值化图像中毛细管和气泡的左右边界，通过一阶导数原理识别气泡的上下边界。这些方法有助于精确地计算含气率，从而为气液两相流的分析提供可靠数据。实验结果显示，该系统具有良好的重复性和高准确性，为气液两相流的研究提供了有效的工具。 此外，气液两相流中的气泡大小分布是评估过程性能的重要指标，对于理解能量传递、反应过程以及设备和工艺的优化至关重要。因此，这套基于机器视觉的检测系统不仅简化了测量过程，降低了误判率，还显著降低了运营成本，为化工领域的研究和实践带来了显著的改进。