[發明專利]基于機器視覺的GDI汽油機噴霧撞壁參數自動提取方法及系統在審
| 申請號: | 202010912002.3 | 申請日: | 2020-09-02 |
| 公開(公告)號: | CN112053345A | 公開(公告)日: | 2020-12-08 |
| 發明(設計)人: | 商微微;于秀敏;董偉;邢笑雪;董朔 | 申請(專利權)人: | 長春大學 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T7/62;G06T7/194;G06T7/136;G06T7/13;G06T5/00 |
| 代理公司: | 常州佰業騰飛專利代理事務所(普通合伙) 32231 | 代理人: | 張勵 |
| 地址: | 130022 *** | 國省代碼: | 吉林;22 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 機器 視覺 gdi 汽油機 噴霧 參數 自動 提取 方法 系統 | ||
1.一種基于機器視覺的GDI汽油機噴霧撞壁參數自動提取方法,其特征在于包括如下步驟:
步驟1、背景分離
設置外部信號觸發高速攝像機,實現噴油器噴油之前觸發高速攝像機進行拍攝,獲取無噴油時的初始狀態圖像作為背景圖像,將采集的噴霧圖像與背景圖像做差,實現背景分離;
步驟2、基于小波變換的分層二值化
步驟2.1基于小波變換的初步二值化,采用Haar小波對背景分離后的噴霧圖像進行二層小波分解,將高頻系數置零,再重構圖像,對重構的只含低頻輪廓信息的圖像進行二值化,得到初次二值化圖像;
步驟2.2、二次二值化
在初次二值化基礎上,利用初次二值化圖像準確分割出其余噴霧邊緣信息,再次進行二值化;
步驟2.3、二值圖像去噪與輪廓提取
采用中值濾波算法去除二值化圖像的噪聲,然后用形態學開運算方法消除細小的尖刺,平滑圖像邊界,提取出完整的噴霧部分圖像即感興趣區域及其輪廓;
步驟3、噴霧撞壁參數的提取
定義貫穿距離L在撞壁前為噴嘴位置O點到噴霧發展最遠端的距離,撞壁后為噴嘴位置到壁面的豎直距離;噴霧錐角θ定義為噴嘴位置到1/2噴霧貫穿距離處,噴霧兩側切線之間的夾角;噴霧半徑r為噴霧撞壁后,射流沿壁面向鋪展距離;噴霧高度h為自由噴霧撞壁后沿壁面方向向外,垂直壁面的噴霧卷吸高度;
步驟3.1、噴霧貫穿距離L的提取
在提取的噴霧輪廓基礎上,利用掃描法求O點、噴霧最遠端點所在坐標,利用最小二乘法擬合求取壁面所在直線AB方程,根據噴霧貫穿距離定義,進而求出已撞壁和未撞壁兩種噴霧的貫穿距離;
步驟3.2、噴霧錐角θ提取
利用掃描法求噴霧從O點到1/2L處兩側邊界位置的坐標,采用最小二乘法擬合出噴霧兩側切線OA和OB方程,進而求得到噴霧錐角θ;
步驟3.3、噴霧半徑r的提取
利用掃描法求撞壁噴霧左右兩側邊緣所在的兩列,再求邊緣所在列及O點所在列直線AB的交點,進而采用歐式距離求解噴霧的半徑;
步驟3.4、噴霧高度h的提取
掃描AC或BD區間內噴霧上邊緣,計算各點到壁面直線AB距離的最大值,即為噴霧左右卷吸高度。
2.根據權利要求1所述的基于機器視覺的GDI汽油機噴霧撞壁參數自動提取方法,其特征在于步驟1、背景分離:
設置外部信號觸發高速攝像機,實現噴油器噴油之前觸發高速攝像機進行噴霧過程拍攝,獲取無噴油時的初始狀態圖像;
選取噴油開始前一張圖像作為背景圖,對整組圖像做去背景的初步處理;設背景圖像和噴霧圖像灰度化后的像素值分別用f1(x,y)、f2(x,y),則背景分離后的噴霧灰度圖像f(x,y)為
f(x,y)=255-[f1(x,y)-f2(x,y)]………………(1)
3.根據權利要求1或2所述的基于機器視覺的GDI汽油機噴霧撞壁參數自動提取方法,其特征在于步驟2.1、基于小波變換的初步二值化:
采用Haar小波對背景分離后的噴霧圖像進行二層小波分解;其中低頻部分LL代表原圖像的輪廓信息,高頻部分LH、HL、HH分別代表圖像在水平、垂直和對角線方向的細節信息;基于小波變換的初步二值化算法即先對小波分解得到的低頻圖像初步二值化,得到噴霧圖像的主要輪廓:首先對噴霧圖像進行二層小波分解;然后將第一層和第二層的高頻系數全部置零;再利用低頻系數和置零的高頻系數重構,得到反映原圖像輪廓的只包含低頻信息的重構圖像;最后對重構圖像進行二值化。
4.根據權利要求1或3所述的基于機器視覺的GDI汽油機噴霧撞壁參數自動提取方法,其特征在于步驟2.2、二次二值化:
先將初次二值化的噴霧圖像與原噴霧圖像做點乘,將圖像中初次二值化部分像素值全置為零;再求圖像中像素值非0和非255點的像素平均值,作為二次二值化的閾值T;然后對初次二值化后的噴霧圖像再次二值化。
5.根據權利要求1或4所述的基于機器視覺的GDI汽油機噴霧撞壁參數自動提取方法,其特征在于步驟2.3、二值圖像去噪與輪廓提取:采用Canny算子邊緣檢測,提取二值圖像輪廓。
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