Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Современное состояние проблемы изучения СВС, обработки изображений и способов изучения высокоскоростных дисперсных потоков. Определение цели и задач диссертации . 15
1.1. Состояние изучения СВС 15
1.2. Регистрация СВС методами тепловизионной съемки. Модели описания изображений и методы их обработки 29
1.3. Методы контроля и измерения скорости гетерофазных потоков... 35
1.4. Выводы из первой главы. Постановка цели и задач 40
Глава 2. Математические модели разрабатываемых методов измерения . 44
2.1. Моделирование и регистрация СВС 44
2.1.1. Двумерная модель фронтального горения 44
2.1.2. Регистрация процессов СВС телевизионными измерительными системами 46
2.1.3. Изменение термодинамической энтропии в процессе СВ-синтеза и ее связь с экспериментальной энтропией, определяемой по тепловому изображению 48
2.1.4. Расчет площадей объектов на изображении 56
2.1.5. Определение эффективной скорости фронта СВС реакции по движению центра яркости 58
2.1.6. Анализ влияния шума на точность измерения скорости волны ТПГ по движению центра яркости цифрового изображения 60
2.2. Исследование дисперсных высокоскоростных потоков 61
2.2.1. Методика интегрального времяпролетного измерения скоростей частиц в продуктах детонации и взрыва 62
2.3. Выводы из второй главы 69
Глава 3. Аппаратные и программные средства диагностики СВС и дисперсных высокоскоростных потоков . 70
3.1. Основные характеристики цифровых систем формирования изображений 70
3.2. Аппаратные средства получения цифровых изображений 73
3.3. Аппаратные средства диагностики дисперсных потоков 75
3.4. Программное обеспечение для обработки измерительных данных. 83
Глава 4. Экспериментальное исследование СВС и ДГН . 85
4.1. Температурный профиль волны горения в плоском канале при СВС 85
4.2. Статистические и энтропийные характеристики различных зон волны горения 89
4.3. Выделение объектов на изображении с использованием распределения энтропии по яркости 92
4.4. Выделение на гистограмме изображения связанного участка с максимальной локальной энтропией 96
4.5. Сглаживание изображений на основе определения характерных апертур шума по связи распределения объектов по размерам с яркостной гистограммой 97
4.6. Расчет площадей областей изображения 103
4.7. Выделение на изображении изолиний по правилу сохранения наибольшей (наименьшей) неполной энтропии 104
4.8. Определение эффективной скорости фронта реакции 106
4.9. Экспериментальное исследование скоростных характеристик топливных струй 112
4.10. Экспериментальное исследование дисперсных потоков при детонационно-газовом напылении 120
Заключение 132
Литература 134
Приложение 153
- Регистрация СВС методами тепловизионной съемки. Модели описания изображений и методы их обработки
- Регистрация процессов СВС телевизионными измерительными системами
- Аппаратные средства получения цифровых изображений
- Статистические и энтропийные характеристики различных зон волны горения
Введение к работе
В настоящее время в различных областях промышленности широко используются композиционные материалы. Самораспространяющийся высокотемпературный синтез (СВС) и детонационно-газовое напыление (ДГН) являются перспективными технологиями получения изделий и покрытий из композиционных материалов. Развитие промышленных технологий, основанных на СВС и ДГН, напрямую связанно с развитием исследовательских методик, направленных на измерение основных характеристик процессов, одной из которых является скорость.
Процессам СВ-синтеза и распространения потоков при ДГН характерны высокие температуры, быстротечность и дисперсность, поэтому, для их исследования требуется создание измерительной аппаратуры и методик, учитывающих эти свойства. Важно отметить, что в теоретических моделях этих процессов, в большинстве случаев, не учитывается дисперсность среды, а описание ведется в непрерывных переменных. Так, в теории СВС волна горения обычно считается однородной, распространяющейся в гомогенной среде, хотя из экспериментов известно, что зона реакции состоит из дискретных очагов, которые находятся на разных стадиях реагирования и имеют различную температуру. При такой модели процесса возникает задача определения и выделения волны горения при экспериментальных исследованиях. Современное измерительное оборудование позволяет регистрировать явления масштаба дисперсных составляющих среды. Результаты таких измерений, в общем, согласуются с современной теорией, но так же и содержат более детальную информацию о процессе, выходящую за рамки математических моделей. Постановка экспериментов, дающих более полную информацию, и интерпретация результатов измерений в разрезе современной теории являются актуальными задачами при изучении СВС и ДГН.
Известные методы регистрации и исследования (например, фотографические) горения и взрывов, высокоскоростных потоков и метаний, процессов в плазме и других дополняются новыми методами, к обязательным качествам которых относится получение результатов эксперимента в реальном времени. С развитием вычислительной техники возникло и развивается направление построения измерительных телевизионных и оптико-электронных систем, которые позволяют сочетать такие достоинства, как бесконтактность, быстродействие, возможность быстрого накопления и сохранения измеряемых данных, гибкость. В случае регистрации оптических полей, требуется решение задач обработки и препарирования полученных изображений, так как для получения максимально достоверных измерений необходимо учитывать их особенности. Эксперименты по исследованию динамических систем (таких как СВС и дисперсные потоки), с набором многих влияющих факторов, дороги, трудоемки, могут быть долговременны, отличаются большим количеством экспериментальных данных. Поэтому автоматизация исследований на всех этапах эксперимента, во - первых, существенно повышает оперативность получения и надежность результатов, во — вторых, удешевляет эксперимент.
Использование быстродействующих оптико-электронных измерительных систем может послужить основой для построения технологических процессов с автоматической регулировкой технологических параметров.
Цель работы заключается в разработке новых статистических методов и приборов для автоматизации экспериментального исследования скоростных параметров процессов горения и детонации посредством оптической регистрации движения случайных структур самосветящихся дисперсно-фазных сред.
Для достижения поставленной цели решались следующие задачи: исследования условий применимости статистических и энтропийных критериев для времяпролетных методов с целью выделения характерных зон в тепловых изображениях, по которым определяется скорость движения волны горения и частиц в продуктах детонации; разработки и реализации автоматизированных комплексов анализа тепловых изображений для экспериментального исследования скоростных параметров, характеризующих тепло- и массоперенос в процессах горения и детонации; исследования методических особенностей применения разработанных автоматизированных комплексов в экспериментах по изучению скоростных характеристик твердо-пламенного горения и двухфазных гетерогенных потоков установок детонационно-газового напыления.
Научная новизна работы заключается в следующем: обнаружена характерная особенность тепловых изображений, полученных при оптической регистрации процесса твердо-пламенного горения, заключающаяся в различии информационной энтропии, рассчитанной по локальным зонам изображений; сформулирован критерий для выделения зоны реакции и температурно-неоднородных областей на тепловых изображениях СВС на основе распределения энтропии локальных зон; разработана и описана новая методика определения скорости волны горения СВС по изменению положения центра яркости зоны реакции, выделяемой по критерию равенства энтропии на последовательности телевизионных изображений; предложен метод интегрального определения скоростных характеристик слабозапыленных импульсных дисперсных потоков в процессе оптической регистрации интенсивности движения самосветящихся компонент путем определения интервалов времени транспортировки равных порций масс, перенесенных через измерительные сечения.
Методы исследования, примененные в работе. В данной диссертационной работе применяется теория вероятностей и математической статистики, теория информации, методы обработки и кодирования цифровых изображений, теория излучения и поглощения света. На всех этапах работы происходило сопоставление полученных результатов с теоретическими моделями и результатами независимых экспериментов. Проводилось апробирование методик на тестовых данных.
Практическая ценность работы. Разработанная методика препарирования тепловых изображений СВ-синтеза с использованием энтропийного критерия позволяет выделять на изображениях зоны, связанные с протекающими во время реакции процессами, характеризующимися определенными термическими параметрами. Использование энтропийного критерия для выделения зоны реакции СВ-синтеза позволило выделить ее как объект и использовать для расчета скорости волны горения центр яркости изображения. Такая методика позволяет удешевить и расширить экспериментальную базу измерений, так как в качестве фотоприемников для получения тепловых изображений могут служить бытовые видеокамеры без калибровки по температуре. Предложен критерий для сглаживания изображений ранговыми фильтрами без построения модели изображения. Применение оптической регистрации и интегрального времяпролетного метода определения скорости компонент дисперсных потоков позволило получать их расходные характеристики и гистограммы распределения частиц по скоростям в потоке, изучать распределение жидкой и твердой фаз по потоку. Для детонационно-газового напыления, на примере зависимости распределения частиц напыляемого материала по потоку в зависимости от моментов времени загрузки порошка в ствол напылительного блока, показана возможность контроля технологического процесса в реальном времени.
На защиту выносятся следующие результаты исследований:
1. Критерий максимума локальной энтропии для выделения зоны реакции на тепловых изображениях СВС, особенностью которых является наличие гетерогенной структуры волны горения.
2. Методика выделения максимально неоднородных по яркости зон тепловых изображений СВ-синтеза, основанная на применении информационно-энтропийного критерия.
3. Методика определения скорости волны горения СВС, основанная на расчете скорости центра яркости теплового изображения зоны реакции.
4. Метод определения скоростей частиц в импульсном дисперсном потоке путем последовательного выделения компонент потока и измерения времени пролета каждой компонентой известного базового расстояния, задаваемого несколькими фотоприемниками, расположенными вдоль направления распространения потока.
Структура и объем работы.
Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа изложена на 158 страницах машинописного текста, содержит 80 рисунков, 2 таблицы, список литературы из 184 наименований.
В первой главе диссертационной работы изложено современное состояние проблем изучения СВС, обработки изображений и способов изучения высокоскоростных гетерогенных потоков. Показана перспективность применения опто-электронных систем регистрации быстропротекающих процессов с дальнейшей численной обработкой полученных данных. Рассмотрены модели изображений и принципы их обработки, связанные с распознаванием объектов на фоне шумовых составляющих. Приведен обзор способов изучения дисперсных потоков, в частности, импульсных, генерируемых при детонационном напылении покрытий.
Для определения пространственных особенностей распространения волны СВС, рассмотрена двумерная задача безгазового горения с теплоотводом на стенках.
В многочисленных публикациях по СВС (работы Мержанова А.Г., Итина В.И., Найбороденко Ю.С., Евстигнеева В.В., Зенина А.А., Александрова В.В.) указывается на необходимость развития методов их изучения, в частности, методов, позволяющих исследовать кинетику и структуру горения. Применение телевизионных измерительных систем (ТИС) является перспективным направлением развития таких методов. Использование ТИС в сочетании с ЭВМ позволяет быстро накапливать измерительные данные (цифровые изображения), которые необходимо обрабатывать. Анализ моделей изображений и способов их обработки с целью выделения объектов показал, что существующие алгоритмы линейной и ранговой фильтрации требуют принятия определенных моделей зашумленных изображений и фильтров, соответственно. И та и другая задачи нетривиальны и требуют отдельной проработки для каждого класса изображений. С другой стороны, выделение объекта на изображении является, по существу, получением, выявлением информации, что обуславливает применение к решению данной задачи выводов теории информации, а в качестве критерия анализа — энтропийный. Так как энтропия зависит только от вероятности отдельных значений сигнала, применение энтропийного критерия анализа не требует разработки специальных моделей изображений.
Анализ методов изучения скоростных характеристик дисперсных потоков при ДГН и распыле топлива, а также вида распределения конденсированной фазы по потоку показал несовершенство существующих средств исследования. Разработанные к настоящему времени методики (голография, кино- фото- регистрация, лазерный доплеровский измеритель скорости, акустические, механические, кинематические методы) и соответствующая регистрирующая аппаратура, либо являются дорогостоящими, либо требуют много времени для получения результатов измерения и накопления статистики, либо не дают возможности автоматизировать процесс регистрации, что затрудняет исследования, ввиду большого объема измерительных данных, получаемых при изучении быстропротекающих процессов. Научный и практический интерес представляет разработка методов и измерительной аппаратуры, позволяющих получать результат измерения в реальном масштабе времени.
Во второй главе рассмотрена математическая модель описания СВС в двумерном приближении. Опираясь на теоретические основы получения тепловых изображений, используя определения основных информационных характеристик и центра яркости изображения, предложена методика определения скорости волны горения СВС. Проанализировано влияние аддитивного шума на определение координат центра яркости изображения. Описан модифицированный интегральный времяпролетный метод измерения скоростей частиц конденсированной фазы в продуктах детонации и взрыва. Дана оценка погрешности предложенного метода.
В третьей главе описаны измерительные приборы бесконтактного контроля СВС и дисперсных потоков, их характеристики и особенности построения измерительных комплексов на их основе. Описано программное обеспечение, созданное для реализации методик, разработанных в диссертации.
Основными характеристиками цифровых систем формирования изображения (СФИ) являются число отсчетов - пиксел, разрешающая способность, динамический диапазон и разрядность битового представления. От этих параметров зависит достоверность и количество информации принимаемой регистрирующей системой в процессе формирования изображений. Преобразователь, осуществляющий отображение первичного источника изображения, характеризуется минимальным расстоянием между двумя точками на источнике, которые он может уверенно различить. Количество таких точек в единице длины является разрешением преобразователя. Разрешение цифровых систем ввода изображения, показывающее частоту дискретизации, обычно измеряется в пикселах на дюйм (ppi). Динамический диапазон СФИ показывает насколько широк интервал изменения измеряемой величины, в котором преобразователь может обнаруживать и отображать без искажений входные значения. Если динамический диапазон цифровой изображающей системы меньше, чем у первичного источника, то часть информации в цифровом изображении будет необратимо потеряна. Точность передачи информации зависит от разрядности битового представления, которая показывает количество уровней квантования интенсивности излучения от первичного источника изображения.
Для регистрации тепловых полей СВ-синтеза в реальном масштабе времени, в диссертационной работе использовались СФИ, построенные из промышленно выпущенных, функционально завершенных блоков. В качестве датчиков использовались отечественные и зарубежные видеокамеры (Электроника Л-801, Hitachi-600, Panasonic М-3000, Samsung VP-12) формирующие на выходе композитные видеосигналы. Цифро-аналоговое преобразование изображений, передаваемых от камер в форме видеосигнала, и запись в ЭВМ осуществлялись на стандартном видеобластере RT-300, фирмы Creative. Калибровка измерительных стендов производилась по образцу, путем сопоставления градаций яркости и температуры, определяемой термопарой.
За основу комплекса измерения параметров высокотемпературных дисперсных потоков взят цифровой запоминающий осциллограф С9-8, выполняющий функции: промежуточного усиления сигнала; аналого-цифрового преобразования, накопления и хранения информации; задания режимов измерения (период дискретизации, задержка-опережение, режим синхронизации и т.д.); отображения на экране ЭЛТ периодических и однократных сигналов; измерения амплитудных и временных параметров сигналов с отображением результатов измерения в буквенно-цифровой форме; работы в системах с дистанционным управлением и выдачей информации по интерфейсу типа КОП (канал общего пользования). Осциллограф синхронизировался по сигналу «искра», вырабатываемому блоком управления детонационной установки. В качестве приемника в данной работе использовался модернизированный вариант ФД-камеры оптического микропирометра.
В четвертой главе приводятся результаты исследования СВС в системе Ni-Al в узком канале, скоростных характеристик топливных струй и импульсных дисперсных потоков при ДГН. Исследование энтропии равных областей тепловизионных изображений СВС показало, что энтропия возрастает в зоне реакции. Расчет энтропии по участку гистограммы, с последовательным сужением интервала расчета в сторону максимальной яркости, показал, что энтропия изменяется характерным образом, на графиках присутствуют локальные максимумы и минимумы.
Это свойство позволило выделять участки изображения по характерным точкам графика, соответствующим участкам изображения, дающим больший или меньший вклад в энтропию. Так же был реализован алгоритм для выделения областей изображения по связанным и несвязанным участкам гистограммы, обладающим максимальной энтропией. Выделение несвязанных участков гистограммы осуществляется путем упорядочивания распределения энтропии по градациям яркости в исходном изображении. При этом на изображении выделяются области большей или меньшей неоднородности, отражающие процессы, происходящие в волне горения.
Использование энтропии позволило выделять зону реакции как объект и рассчитывать скорость ее продвижения через центр яркости, который является интегральной характеристикой изображения. Анализ изменения координат центра яркости показал нестабильность развития реакции в направлении, перпендикулярном каналу горения. Преимуществами определения скорости через центр яркости являются независимость от направления распространения реакции и отслеживание изменений скорости в процессе горения. Исследована взаимосвязь скорости фронта реакции и его температуры. Скорость и температура зоны реакции изменяются сонаправленно, что соответствует теоретической модели горения.
Так же реализован алгоритм расчета распределения объектов по яркости и площадям. Объекты выделяются в двух режимах: по равенству пороговой яркости и условию превосходства пороговой яркости. Анализ распределений объектов по яркости показал, что изображение состоит преимущественно из малых объектов одинаковой яркости. Это обусловлено наличием шума. Для адаптивного сглаживания этого шума предложен критерий, основанный на взаимосвязи гистограммы изображения с гистограммами распределений объектов одинакового размера по яркости.
В работе приведены сведения и результаты по исследованию топливно - воздушных потоков с использованием времяпролетной методики.
При разработке методики измерения скоростных параметров потоков, генерируемых УДГН, применялась модель осесимметричного слабозапыленного потока. Экспериментальное исследование проводилось на УДГН «Катунь-М». Управляющие сигналы работы УДГН формируются блоком управления. Значения управляющих временных интервалов задаются оператором. Излучение частиц потока регистрируется фотодиодами, сигнал с которых усиливается, квантуется осцилографом С9-8 и передается в ЭВМ по каналу общего пользования.
Было проведено исследование зависимости распределения порошка по потоку от времени загрузки в ствол УДГН. Измерения проводились в режиме 4-х выстрелов в секунду. Интервал загрузки порошка сдвигался к точке подачи искры в пределах 75-140мс с интервалом в 5мс. При ранней загрузке распределение порошка по потоку имеет 2-х, 3-х модальную форму и порошок распределен по большей длине. Когда загрузка порошка происходит ближе к моменту подачи искры, распределение становится одномодальным и порошок движется более компактно.
По времяпролетной методике были рассчитаны времена задержки переноса массы между измерительными сечениями и построены гистограммы распределения компонент потока по скоростям. Гистограммы распределения частиц потока по скоростям имеют максимум, смещенный от среднего значения в сторону больших скоростей.
В заключении диссертации сформулированы основные выводы и результаты, а также проблемы, требующие дальнейшего решения.
В приложении приведены данные, служащие обоснованием применения германиевых фотодиодов для регистрации высокотемпературных дисперсных потоков.
Регистрация СВС методами тепловизионной съемки. Модели описания изображений и методы их обработки
Прямые наблюдения за реагированием среды при безгазовом горении чрезвычайно затруднены. Во-первых, это связано со скоротечностью этих процессов, а также высокой температурой, при которых они протекают. Во-вторых, из-за ограниченности методических возможностей [75-77], а точнее, из-за недостатка в прямых экспериментальных методах, которые позволяли бы получать информацию о процессах и явлениях, происходящих в пространственных областях, как минимум, двух принципиально различных масштабов: из областей порядка размеров частиц, составляющих порошковую реакционную систему, и из областей, непревышающих по размеру ширину реакционных зон непосредственно в волне СВС. Последний размер в отличие от первого, характеризующего исходную структуру реакционной системы [63,75], является характеристикой структуры волны или характеристикой процесса. В виду перечисленных принципиальных трудностей, существующие положения о механизме взаимодействия реагентов в волне СВС базируются на предположениях, подкрепленных, в лучшем случае, данными косвенных экспериментов, или основаны на теоретических оценках, связывающих скорость горения с кинетическими параметрами реакции (которые также неизвестны и подбираются из заранее предположенных кинетических законов).
Анализ и обоснование применения тепловизионной съемки с использованием фотодиодных матриц (ФДМ) и ПЗС-матриц для решения задач регистрации пространственной структуры и определения теплофизических параметров СВ-синтеза были проведены в работах [78-82]. Результатом регистрации тепловизионной съемки по методике описанной в [79] являются цифровые изображения. Для получения максимально достоверных измерений, с эффективным учетом особенностей полученных изображений, требуется решение задач их обработки и препарирования. В данном параграфе приводится обзор существующих методов обработки изображений и моделей их описания.
На основе оптических измерений решается чрезвычайно широкий круг задач, куда входят задачи космических исследований и геофизики, неразрушающего контроля и материаловедения, медицинской диагностики и автоматизации научных исследований [45-52]. Одним из направлений развития оптических измерений является применение измерительных систем формирующих цифровые изображения [41-44], что, в свою очередь, явилось причиной развития целого направления информатики - обработки изображений. Во времена зарождения обработки изображений, в это понятие входили, прежде всего, вопросы кодирования изображений для экономной передачи по каналам связи[1,2,16,34-41]. Естественно, что теоритической базой методов кодирования был статистический подход, перенесенный из теории связи.
На сегодняшний день обработка изображений превратилась в крупное направление информатики, целью которого стала не передача изображений, а извлечение информации, заключающейся в изображениях[ 1,8-33]. В связи с этим можно указать два существенно отличных вида критериев обработки изображений: текстурные и детальные. Текстурные критерии рассматривают обрабатываемое изображение как представителя некоторого статистического ансамбля и ставят целью обработки определение статистических, т.е. усредненных, параметров этого ансамбля по наблюдаемому обрабатываемому изображению. В соответствии с детальными критериями изображения рассматриваются как совокупность деталей с неизвестными параметрами (тип, координаты, ориентация, число и т.п.) и фона, а целью обработки является определение этих параметров. Чаще всего требуется найти неизвестные параметры деталей при фиксированном изображении или его фоновой составляющей. Так возникает необходимость адаптации алгоритмов обработки к изображению или фону. Одно и то же изображение может для разных критериев, т.е. для различных пользователей, по-разному делиться на детальную и фоновую части или же относиться к текстурному типу. Отсюда следует необходимость адаптации алгоритмов обработки к пользователю, т.е. необходимость в диалоговой обработке (препарировании). Имеется еще один аспект адаптации — адаптация к неизвестным параметрам помех и искажений сигнала, возникающих в процессе формирования изображений. Она предполагает оценку параметров непосредственно по наблюдаемому искаженному изображению [8].
Самой распространенной моделью изображения является его представление в виде двумерной случайной функции. При восстановлении таких изображений средствами вычислительной техники, для учета случайных воздействий пользуются моделями аддитивного шума (суммируется с основным сигналом), импульсного (воздействует только на случайно расположенные точки изображения) или мультипликативного (полезный сигнал умножается на случайный) [2,45-47]. Методы обработки изображений, как двумерных случайных полей, базируются на мощном математическом аппарате, разработанном в статистической теории случайных процессов, в том числе представленных в дискретном виде. Такие методы, как правило, связанны с фильтрацией изображений, с целью повышения их качества, выделения определенных компонент. Огромное количество опубликованных работ посвящено использованию спектрального и корреляционного анализа в приложении к двумерным случайным функциям. Особенно широкое развитие такие методы получили с разработкой быстрых алгоритмов для расчета дискретных преобразований по ортогональным базисам (Фурье, Уолша, Хаара), что позволило значительно расширить применение вычислительной техники, за счет увеличения быстродействия, и выйти на качественно новый уровень извлечения информации из изображений [2,3,5,6,8,45-47,53-56].
Одним из наиболее известных способов обработки сигналов является линейная фильтрация. Она находит широкое применение в когерентно-оптических системах обработки информации, так же как и в цифровой обработке сигналов, где линейная фильтрация основывается на использовании быстрых алгоритмов свертки и спектрального анализа [5,6]. Параметры требуемых фильтров обычно определяют, пользуясь принципами оптимальной (винеровской) фильтрации [7,8], разработанной для среднеквадратичного критерия качества фильтрации. Получающиеся при этом фильтры являются оптимальными в среднем по всем возможным изображениям, рассматриваемым как реализации случайных полей.
Такие фильтры являются неадаптивными и предполагают априорное задание корреляционных функций или спектральных плотностей мощности случайных полей, выбираемых в качестве статистических моделей изображений. В связи с этим большие усилия исследователей затрачиваются на построение статистических моделей изображений [9-13].
Регистрация процессов СВС телевизионными измерительными системами
При регистрации излучения объекта изучения с использованием матричных фотоприемников, оптическое изображение на входном окне фотоэлектронного приемника содержит информацию об объекте, которая может быть восстановлена путем измерения и соответствующего пересчета параметров изображения объекта. Если рассматривать черно-белое изображение, то сообщение источника изображений (реакционная зона СВС) можно представить как поток изображений 0(x,y,t) [79].
В рассмотренной выше, идеализированной (когда телевизионная система и устройство ввода не создают шумовых помех), схеме получения цифрового изображения, неточность передачи изображения определяется только ошибками квантования.
В реальных условиях регистрации, получаемые изображения содержат шум, обусловленный тепловыми шумами фотоэлементов и других электронных элементов схем, наличием нестационарной промежуточной среды между оптической системой приемника и излучающим объектом.
Если бы при формировании изображения не возникала шумовая составляющая, то, исходя из данных параграфов 1.1, 2.1 и учитывая конечность числа квантовых уровней преобразования сигнала, профиль яркостного распределения повторял бы профиль температуры, причем наблюдались бы связанные области равной яркости. Для восстановления такой картины требуется фильтрация изображений на основе оценки шумового воздействия.
В термодинамике понятие энтропии вводится через статистический вес макросостояния, который определяется как число микросостояний, посредством которых осуществляется данное макросостояние. Задание микросостояния полагает задание ячеек пространств координат и импульсов (размеры ячеек ограничены соотношением неопределенности), соответствующих всем частицам, образующим систему. Таким образом, пространство событий, отражающих состояние системы, определяется шестимерным пространством координат и скоростей. Принятие частицей некоторых координат в этом пространстве является элементарным событием, меняющим вероятностную структуру системы и определяющим ее новое микросостояние. Энтропия, характеризующая вероятность макросостояния системы, определяется как логарифм ее статистического веса: Н = Ln(Q), (2.9) где Q - статистический вес системы. В то же время макросостояние системы выражается через температуру Т и объемом V. Объем системы напрямую связан с координатами частиц и определяется их местоположением. Температура характеризует интенсивность движения частиц (в случае идеального газа она пропорциональна средней кинетической энергии поступательного движения частиц и, следовательно, квадрату их средней скорости).
Рассмотрим процесс фронтального горения при СВС в системе конечного (ограниченного) размера. Как описано в первой главе, процесс горения можно разбить на три характерных области: зона прогрева, зона реакции и послереакционная зона. Как соотносятся энтропии этих зон?
В начальном состоянии, при температуре Т0, система реагентов обладает энтропией Но. В зоне прогрева I происходит неадиабатическое нагревание и, как известно из термодинамики, энтропия возрастает, т.е. ДНі 0. При этом изменение энтропии тем больше, чем больше АТЇ -изменение температуры при переходе из начального состояния в текущее (см. рис. 2.2).
Результатом тепловизионной регистрации СВС с использованием ТИС являются двумерные изображения, яркость точек которых является монотонной функцией от температуры (см. 2.1.2). Точки цифрового изображения принято называть пикселами. Наличие зон с различной температурой, в процессе СВС, определяет наличие в тепловизионном изображении пиксел различной яркости и, соответственно, отражает изменение энтропии, обусловленное гетерогенной структурой области фронта горения. Таким образом, энтропия может использоваться как критерий выделения различных зон теплового изображения, соответствующих различным этапам СВС в режиме фронтального горения.
Из известных экспериментальных данных, полученных путем исследования структуры волны горения СВС различными методами (закалка образца, рентгенография, тепловизионная съемка, пирометрия) следует вывод, что зона реакции является неоднородной и протяженной (т.е. в разы превышает размеры частиц реагирующего порошка). В реальности реакция горения происходит в некотором объеме, причем неоднородно, а по микрогетерогенному механизму безгазового горения [180]. Неоднородность и протяженность фронта реакции обусловлены дисперсностью среды и конечной скоростью химических превращений. Изменения структуры фронта реакции, его ширины и температуры в процессе горения происходят случайным образом, в рамках общих закономерностей реагирования конкретной системы. Однако, в теории безгазового горения, фронт реакции СВС, чаще всего [63-69], определяется как узкая зона, в которой наблюдается максимум температуры и происходит полное превращение исходных веществ в целевой продукт (сплошные линии на рис. 2.2). В теоретических моделях изменение температуры и коэффициента превращения в сечении реагирующей смеси происходит непрерывно, а дисперсность учитывается лишь заданием вида кинетической функции. Таким образом, при определении фронта реакции СВС возникает задача установки соответствия экспериментальных данных и теоретических моделей. Для решения этой задачи предлагается использовать энтропийные критерии, которые являются характеристикой состояния системы.
Простейшей и в то же время одной из важнейших статистических характеристик сигналов является распределение вероятностей их значений. Для цифровых сигналов можно говорить о частоте, с которой встречаются их отдельные значения. Эта частота как функция значений сигнала называется гистограммой распределения значений [3,14].
Гистограмма, описывающая частоту появления значений отдельных отсчётов, называется одномерной, или гистограммой одномерного распределения. Гистограмма, характеризующая частоту совместного появления значений нескольких отсчётов сигнала, называется многомерной или гистограммой многомерного распределения.
Аппаратные средства получения цифровых изображений
В данной работе для регистрации тепловых полей в реальном масштабе времени, использовались системы формирования изображений, соответствующие структуре рис. 3.2. В качестве датчиков использовались отечественные и зарубежные видеокамеры (Электроника Л-801, Hitachi-600, Panasonic М-3000, Samsung VP-12) формирующие на выходе композитные сигналы в одном из телевизионных стандартов. Калибровка проводилась в соответствии с методикой, изложенной в работах [79,114]. Связь градаций яркости получаемых изображений и температуры исследуемого образца определяется путем сопоставления с показаниями термопары на ограниченном числе температур.
Скорость считывания информации, кадр/с Спектральный диапазон чувствительности, нм Разрешающая способность по координате, с оптической системой ЭОП-66 не более, мкм 37; 3.3. Аппаратные средства диагностики дисперсных потоков. Для диагностики топливных струй применялся оптоэлектронный измеритель скорости быстропротекающих нестационарных потоков "ЛИСТ-ИК" (рис. 3.4), позволяющий проводить измерения времяпролетным методом скоростных характеристик между двумя заданными сечениями [78,160]. Устройство состоит из шести функционально законченных блоков: 1. Оптическая головка (рис. 3.5), которая содержит: два германиевых дискретных фотодиода ФД-2А или пару лавинных фотодиодов ЛФД 2А, на которые наложены апертурные диафрагмы, задающие поле зрения фотоприемников до 1 мм в центре диагностической трубки, то есть на оси асимметричного потока; два преобразователя "ток напряжение", два логарифмических усилителя; усилители мощности, согласующие выходные цепи ФД-камеры с 50-омными кабелями и аналого-цифровыми преобразователями; систему балансировки каналов по постоянному току; два светодиода АЛ 108А, размещенных оппозитно фотодиодам, на которые так же наложены апертурные диафрагмы, два управляемых генератора тока, задающие требуемый ток светодиодов. 2. Блок аналого-цифровой обработки и синхронизации (БАЦОС), реализующий функции аналого-цифрового преобразования, нормировку сигналов, выработку синхроимпульсов, как для внутренних узлов, так и для внешних устройств, осуществляющий хранение полученной информации, вывод ее на внешний осциллограф, например, С-64, а также передачу по требованию оператора. 3. Микропроцессорный контроллер "Электроника МС-2702", управляющий системой по заранее заданной программе действий, хранящейся в энергонезависимом ОЗУ или принимаемой из внешней ЭВМ по каналу типа RS-232. Видеоконтрольное устройство, в качестве которого используется любой двухканальный осциллограф, имеющий внешнюю синхронизацию. В экспериментах использовался осциллограф типа С1-64.
Измеритель скорости построен на базе программируемого универсального контроллера К1-20. Фотодиодная камера преобразует световое излучение, ослабленное регистрируемым потоком, в пару видеосигналов, которые по коаксиальным кабелям поступают на входы двух каналов регистрации блока БАЦОС, нормируются и преобразуются АЦП (1107 ПВ1) в цифровую форму и далее записываются в буферное ОЗУ емкостью по 12 Кбайт на канал. ЦАП и выходные усилители восстанавливают видеосигналы в аналоговую форму. Восстановленные видеосигналы поступают на осциллограф или графопостроитель. Блок управления (контроллер "Электроника МС-2702") управляет работой АЦП, ОЗУ, ЦАП. Обмен данными между блоком БАЦОС и контроллером осуществляется через параллельные порты контроллера. В блоке управления предусмотрено четыре режима синхронизации: внешний, ручной, от управляющей ЭВМ и автоматический, а так же режимы опережения и задержки начала регистрации относительно приходящего синхроимпульса. Контроллер имеет канал ИРПС для связи с ЭВМ, линию связи с объектами управления - цифровой выход. Технические характеристики: 1. Диапазон измеряемых скоростей, м/с 0,1-1500; 2. Основная погрешность измерения на базе 100 мм, % 5; 3. Мощность регистрируемого излучения, мВт/см 1-50; 4. Частота регистрации, Гц 1 -1.000.000; 5. Полное время регистрации (при f=lMi"ii), мс 12; 6. Число каналов регистрации 2; 7. Разрядность АЦП канала 6; 8. Объем буферного ОЗУ одного канала, Кб 12; 9. Тип интерфейса RS-232; 10.Режимы синхронизации внешний, ручной, автоматический, от ЭВМ; 11.Габариты: а) Камера, мм 360x120x90; б) БАЦОС, мм 340x296x100; в) Контроллер МС-2702, мм 236x40x160; г) Блок питания, мм 74x110x320; Для регистрации высокотемпературных дисперсных потоков создана аналогия линейного измерителя скорости, на базе серийно выпускаемых блоков. В основу устройства положен цифровой запоминающий осциллограф С9-8 (рис. 3.6), выполняющий функции: 1. Промежуточного усиления сигнала; 2. Аналого-цифрового преобразования, накопления и хранения информации; 3. Задания режимов измерения (период дискретизации, задержка-опережение, режим синхронизации и.т.д.); 4. Отображения на экране ЭЛТ периодических и однократных сигналов; 5. Измерения амплитудных и временных параметров сигналов с отображением результатов измерения в буквенно-цифровой форме; 6. Работы в системах с дистанционным управлением и выдачей информации по интерфейсу типа КОП (канал общего пользования).
Осциллограф С9-8. В качестве источника сигнала в данной работе использовался модернизированный вариант ФД-камеры оптического микропирометра (Рис.3.7) [78]. Новая головка (рис. 3.8) не содержит зеркальную оптическую систему, окуляр и приставку ПЗФ-1, которые применялись для настройки и юстировки прибора перед измерениями. Для обеспечения выполнения этих функций, в плоскости размещения фотодиодных приемников были расположены два светодиода (рис. 3.9). Прямая, проведенная через центры светодиодов, перпендикулярна прямой, проведенной через центры апертур диафрагм, задающих поле зрения фотоприемников. Приемниками излучения служат германиевые фотодиоды ФД2.
Статистические и энтропийные характеристики различных зон волны горения
Для проверки применимости и эффективности энтропийных критериев к обработке тепловизионных изображений реакции СВ-синтеза, были проведены расчеты статистических и энтропийных характеристик различных зон изображений [110]. Энтропийный портрет. Из графиков видно, что все характеристики испытывают экстремум в области фронта реакции. Но в отличие от среднеквадратического отклонения, энтропийные характеристики имеют значения близкие к экстремальным в области реакции и в области догорания, а не только непосредственно в области фронта, где, естественно, наибольшие перепады температуры. Значение среднего (к1) отражает усредненный температурный профиль вдоль развития реакции.
Приведенный выше результат и использование понятия локальной энтропии позволили строить энтропийные портреты изображений (рис. 4.7). Эти графики рассчитаны по тому же изображению, что на рис. 4.3. Для расчета исходное изображение было поделено на квадраты размером 5x5 пиксел, и по каждому такому квадрату была рассчитана локальная энтропия. Из графиков видно, что их форма повторяет температурный профиль, что является наглядной демонстрацией применимости энтропии яркости к анализу тепловизионных изображений.
Рассмотрим зависимость энтропии от участка гистограммы, по которой она рассчитывается [118]. На рисунке 4.8 представлены изображения полученные: а - при съемке СВС по методике описанной в параграфе 4.1, б - при съемке СВС через кварцевое стекло, в - при съемке СВ-синтеза в режиме теплового взрыва через окно в дверце печи, г — при съемке дисперсного потока при ДГН. Эти изображения объединяет то, что объект исследования наблюдается на сравнительно однородном фоне. Одной из задач обработки таких изображений является выделение объекта (или объектов). Для решения этой задачи построим зависимость энтропии изображения от яркости по следующему правилу: при расчете энтропии учитывается та часть гистограммы, которая лежит в области, превосходящей заданную пороговую яркость, а значения пороговой яркости последовательно изменяются от 0 до 255 [121]. Такая энтропия (а) (б) является локальной по участку гистограммы и отражает зависимость изменения энтропии по отношению к емкости выборки. Из графиков зависимости энтропии от яркости (рис. 4.9) видно, что для тепловизионных изображений различных объектов данная зависимость имеет характерный вид. На определенных пороговых яркостях наблюдаются локальные максимумы, которые соответствуют максимуму локальной энтропии, даже при меньших емкостях выборки. Ограничение изображения по этим яркостям позволяет выделить объекты на изображении (рис 4.10). Таким образом, использование энтропии позволяет найти точку перегиба на яркостном профиле, трудно вычисляемую другими способами. Описанный в параграфе 4.3 метод выделения областей изображения с максимальной локальной энтропией был разработан для изображений «яркий неоднородный объект на относительно однородном фоне». Для развития методики был реализован алгоритм поиска отрезка, на гистограмме изображения, с максимумом локальной энтропии. Результат применения этого алгоритма иллюстрирует рис. 4.12, где на рис. а,г представлены исходные изображения, на б,д - после обработки, в,е -соответствующие гистограммы (серыми полосками ограничен выделенный отрезок).
Полученная оценка позволяет сделать вывод, что максимальный линейный размер шумовых включений равен трем пикселам. Следовательно, для сглаживания изображения необходимо применить фильтр, устраняющий такие пространственные неоднородности. Из теории обработки изображений известно, что для решения этой задачи целесообразно применение медианных фильтров, которые эффективно удаляют точечные дефекты, сохраняя при этом плавные преходы яркости. Кроме того, в отличие от линейных фильтров, медианные фильтры сохраняют границы объектов [5,14]. На рисунке 4.16 приведен график параметра г рассчитанный для того же изображения, но после сглаживания медианным фильтром с радиусом апертуры равным трем. Форма зависимости сохранилась, но значение соответствующие малым площадям сократились, в среднем, в три раза. Теперь объекты площадью от одного до четырех пиксел составляют лишь 17% от изображения, что в три раза меньше чем до сглаживания.
Для выделения на тепловом изображении областей с большими и малыми изменениями яркости был реализован алгоритм препарирования, основанный на упорядочивании распределения энтропии. Распределение энтропии исходного изображения упорядочивается по убыванию и затем из изображения вырезаются яркости так, что энтропия оставшейся части изображения остается максимальной. На рис. 4.20 а,в,д представлены изображения, полученные таким путем препарирования. Здесь сохранены области изображения, в которых происходит быстрое изменение яркости.
На рисунке 4.20 б,г,е представлены изображения полученные, напротив, путем вырезания областей, которые вносили максимальный вклад в энтропию. На рисунке 4.21 изображены гистограммы изображений 4.20 в,д (слева направо соответственно). Здесь наглядно видно, что прореживание гистограммы происходит отдельными участками.
