舰船尾流微小气泡幕光学测量技术研究

发布时间：2020-10-14 08:09

　　 尾流是船只在海上留下的固有特征,是一个由大量气泡粒子组成的水下气泡带,即难消除又难以伪造,这就为测量船只的存在提供了信息。水下舰船尾流气泡幕的研究工作进展到今天,大多数工作仍局限在实验室模拟尾流的研究与分析上,而应用光学测量技术对海洋环境下的真实舰船尾流进行测量的研究非常少,能够进行测量的也大多数是声学设备或SAR(合成孔径雷达)成像等设备。这些设备很难测量尾流内部的微观形态与参数。而尺寸为10~1000μm左右的小气泡能够反应出尾流许多的特征。因此研究舰船尾流微小气泡幕光学测量技术非常重要、并迫切需要能够测量尾流微小气泡幕特征参数的海洋光学装备,其可以为舰船尾流的研究与探测提供理论参考与数据依据。为了测量海洋环境下的真实舰船尾流气泡幕,本文研究了光学方法测量尾流微小气泡幕的关键技术,并在此基础上研制了一套水下光学测量系统,为国内第一套供海试测量用的较完整的尾流光学测量系统,具备大、小视场两种测量能力。近海实验表明,该系统可以快速、较准确地测量出舰船尾流气泡幕的物理特征参数(扩散角、体密度、尺寸、速度),能够为舰船尾流的研究提供数据支持与理论参考。1)尾流气泡幕内部的气泡粒子空间分布很难通过常规的二维平面成像获取,而气泡粒子的空间分布,尤其是空间体密度特征是最为重要的参数。为测量此参数,本文提出了一种尾流激光切片测量方法,通过激光切片采集一组连续的尾流截面,从而获得尾流的空间数据。对其中的激光切片、采样光学系统、扫描控制等关键技术进行了理论分析与详细设计。近海实验表明,该激光切片方法一次扫描可采集到最大256cm3(100㎜340㎜364㎜)的尾流立体区间数据,达到了海上测量的采样要求。2)针对复杂的尾流切片图像数据,提出了一种基于特征向量的kNN近邻学习尾流气泡粒子识别方法,通过引入人的先验知识,为多种成像状态的气泡粒子分类。构建不同类别的气泡粒子的特征向量,基于kNN近邻学习算法,形成对尾流切片序列的识别规则,利用识别规则对后续的尾流切片图像进行识别、计数。对近海实验图像实测表明,该种方法可以成功识别尾流序列图像中的深度叠加、遮挡、残缺成像等多种成像状态的气泡粒子,而常规的处理方法则很难识别这种复杂的图像,方法具有一定的鲁棒性。基于该识别方法,统计出了尾流气泡幕的气泡粒子空间体密度。此外,通过形状与面积滤波的方法选取成像完好的气泡粒子计算尺寸信息。3)10μm级的气泡粒子产生的投影像素最多为333个(保证采样数目),切片中333的灰度区域是无法与悬浮颗粒或是其他干扰进行区分的。为此,文中提出了一种基于运动特征的K-mean均值聚类识别方法,首先计算尾流截面图像的速度矢量场,然后基于K-mean均值聚类算法对速度矢量进行聚类。最终以聚类的质心作为识别依据。对近海实验图像实测表明,该方法能够识别出尾流切片中运动特征相似的小气泡粒子群,并计算出气泡粒子的平均速度。4)针对宏观大视场尾流的扩散角信息,首次提出了水下可见光测量方法,首先,通过计算光在水下的衰减传播,确立宏观尾流照明方法与采样方法。其次,对有多个干扰区的宏观尾流图像数据,为了实现高可靠性地测量尾流区扩散角的变化,提出了一种基于形状因子滤波合并Convex Hull平滑剧烈起伏边缘的尾流区提取法,对提取的尾流区采用图像分区的策略以直线拟合尾流轮廓,方法实现了宏观尾流区的高可靠性的自动化提取。最后,利用水下可见光测量方法进行了近海实验,该方法统计出了宏观尾流的扩散角,其测量值与目前国内外文献中对宏观尾流扩散角的评估相吻合。
【学位单位】：中国科学院研究生院(西安光学精密机械研究所)
【学位级别】：博士
【学位年份】：2015
【中图分类】：U674.70;TP391.41
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 尾流气泡幕研究的意义
    1.2 尾流气泡幕的宏观特征
        1.2.1 尾流长度
        1.2.2 尾流扩散角
        1.2.3 尾流深度
    1.3 尾流气泡幕的微观特征
        1.3.1 气泡粒子尺寸
        1.3.2 气泡粒子速度
        1.3.3 气泡粒子密度
    1.4 国内外研究概况
    1.5 本论文研究内容
2 大视场（宏观）尾流光学采样技术研究
    2.1 大视场采样技术的研究目标
    2.2 尾流水下光传播研究
        2.2.1 光在水中的总衰减
        2.2.2 光在水中的吸收
        2.2.3 光在水中的散射
        2.2.4 水下光通量计算
    2.3 光源类型
    2.4 光与被测物的相互作用
        2.4.1 照明的光谱
        2.4.2 照明的方向性
    2.5 大视场测量系统实现
        2.5.1 水下照明光源
        2.5.2 图像传感器
        2.5.3 防水密封结构
        2.5.4 照明实验
    2.6 本章小结
3 小视场（微观）尾流激光切片采样技术研究
    3.1 小视场尾流研究目标
    3.2 激光切片系统研究
        3.2.1 光学切片分析
        3.2.2 激光光源分析
        3.2.3 激光切片实现
    3.3 光学采样系统研究
        3.3.1 光学系统分析
        3.3.2 共用准直前组镜头
        3.3.3 可切换镜头组
        3.3.4 采样光学系统实现
    3.4 采样控制研究
        3.4.1 运动分析
        3.4.2 运动控制
        3.4.3 高速摄影机分析
    3.5 小视场测量系统实现
        3.5.1 系统组成介绍
        3.5.2 防水分析
        3.5.3 系统实现
    3.6 本章小结
4 近海尾流水下测量实验
    4.1 系统水下测试
    4.2 近海实验
5 大视场尾流特征参数提取方法研究
    5.1 大视场尾流成像分析
    5.2 尾流区预处理
        5.2.1 边界保持滤波
        5.2.2 选择性滤波器
        5.2.3 滤波结果对比
    5.3 尾流区分割方法研究
        5.3.1 尾流区边缘分割
        5.3.2 尾流区阈值分割
    5.4 目标区提取
        5.4.1 条件腐蚀提取法
        5.4.2 形状因子低通滤波提取法
    5.5 扩散角计算
        5.5.1 边界轮廓直接拟合求扩散角
        5.5.2 基于Convex Hull边界平滑求扩散角
    5.6 本章小结
6 小视场尾流特征参数提取方法研究
    6.1 小视场尾流成像分析
    6.2 小视场尾流图像预处理
    6.3 气泡幕粒子图像阈值分割
        6.3.1 Cluster分割法
        6.3.2 Entropy分割法
        6.3.3 Inter Variance分割法
        6.3.4 Metric分割法
        6.3.5 Moment分割法
        6.3.6 分割方法讨论
    6.4 气泡幕粒子图像边缘分割
    6.5 识别气泡粒子并统计体密度
        6.5.1 分水岭分割法
        6.5.2 匹配法
        6.5.3 局部最亮值法
        6.5.4 曲率检测法
        6.5.5 基于特征向量的k NN近邻学习识别法
    6.6 气泡粒子尺寸计算
    6.7 计算速度并识别 10μm级的气泡粒子
        6.7.1 速度场计算
        6.7.2 基于无监督学习的K-均值聚类速度分类识别法
    6.8 本章小结
7 总结与展望
    7.1 论文工作总结
        7.1.1 主要工作
        7.1.2 论文创新点
    7.2 未来工作展望
参考文献
作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果

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本文编号：2840409