Micro-PIVPPT推荐.pptx
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Micro-PIV测量流场是被通体照亮,体照明方式。
示踪粒子粒径控制在数百纳米大小,容易受到布朗运动的影响,造成随机误差。
另外,须采用荧光粒子作为示踪粒子,其激发光波长和照明光波长匹配。
照相机景深之外的荧光粒子也有发射光进入CCD相机,图像中会有较大的背景噪声,处理时需要新的算法减少误差。
2、Micro-PIV系统组成结构,Micro-PIV与传统PIV在系统组成结构上最基本的区别在于Micro-PIV系统是通过显微照相技术达到对微尺度流动进行显示的。
2、Micro-PIV系统组成结构,2、Micro-PIV系统组成结构,滤色棱镜,荧光滤色镜,中继镜,速度场,计算机图像分析处理,2、Micro-PIV系统组成结构,减小环境光波的干扰?
系统采用两个滤光镜,仅能让入射光通过(一般为532nm的绿光),周围环境光被过滤掉。
仅能让示踪粒子发射的荧光通过(如610nm的红光),被测试段壁面反射回来的其他波长的光就不会进入CCD相机。
3.1Micro-PIV系统示踪粒子,3、Micro-PIV关键技术,Micro-PIV实验中采用的粒径一般为数百纳米,有的粒径也可达几个微米,粒子的布朗运动就突出,需消除或减小。
3.1Micro-PIV系统示踪粒子,3、Micro-PIV关键技术,布朗运动产生的误差:
=21/3=12S为粒子扩散的均方距离;
=为粒子在时间间隔内的位移;
D由Einstein首先推导出,=/3,k为玻耳兹曼常量,T为流体热力学温度,为流体动力黏性系数,为示踪粒子直径。
3.1Micro-PIV系统示踪粒子,3、Micro-PIV关键技术,布朗运动是一种随机运动,由其产生的误差分布是无偏的,目前,Micro-PIV测量多限于流速较低、流动为定常的情况,如果在进行速度测量时可以对一个判读域中每个粒子的速度取平均后,再对若干次实验结果进行系统平均,就可以较大程度地减小布朗运动带来的误差。
假定判读域中每个粒子对平均速度矢量的贡献相等而且统计上相互独立,则由布朗运动带来的系统平均误差为=,N取值越大,由布朗运动带来的误差就越小。
3.1Micro-PIV系统示踪粒子,3、Micro-PIV关键技术,粒子直径远小于可见光波长时的散射属于Rayleigh散射,散射光的强度按照6递减,粒径如果相差10倍则散射光强将相差百万倍。
问题,Micro-PIV示踪粒子的直径为亚微米量级与普通PIV示踪粒子粒径相差至少十倍以上,他们的散射光强将相差数个量级,无法满足粒子的成像要求。
解决,示踪粒子的表面涂有一层荧光染色物质,荧光染色物质激发光波长应该与特定波长的激光光源相匹配,并发射出另一波长的荧光,激发和发射之间存在能量损失,导致荧光波长总大于激发光波长。
3、Micro-PIV关键技术,3.2Micro-PIV测量方式,3、Micro-PIV关键技术,3.2Micro-PIV测量方式,问题:
激光入射方式通常采用斜角入射,但斜角入射会引起光强分布的不均匀,拍摄区域中光强分布对于拍摄图像质量以及后继处理精度等影响严重。
3、Micro-PIV关键技术,3.2Micro-PIV测量方式,光路原理,双脉冲激光器发射的中心波长为532nm的激光从侧向引入主光路,经过棱镜转向垂直入射至观测区域,荧光示踪粒子表面在激光照射下激发中心波长为610nm的荧光,荧光同反射的激光一起返回至棱镜,激光被全反射,荧光全透射,长通滤光片,CCD成像,棱镜表面涂有光学薄膜,激光对于CCD的损伤是致命的,再次截止激光,粒子图像信噪比较高,3、Micro-PIV关键技术,3.2Micro-PIV测量方式,传统PIV技术中采用片光源来解决平面拍摄问题,片光源厚度范围内的流场及示踪粒子被照亮并拍摄,而其他粒子则因没有照明而不被拍摄。
在Micro-PIV的观测区域内,存在两方面问题:
一是流场被全场照明,所有粒子都被激光激发产生荧光;
二是一般微观尺度下流场特征尺度为微米级,所以对平面厚度控制要求更高,一般在几个微米甚至一个微米以内。
措施:
采用高放大倍率、高数值孔径、长工作距离的显微物镜来控制聚焦平面厚度。
3、Micro-PIV关键技术,3.2Micro-PIV测量方式,高数值孔径(na)的显微物镜主要用于控制焦深,焦深的计算公式为dof=2na式中,dof为焦深;
k为比例系数;
为波长;
n为折射率。
由此看出,增大数值孔径可以减小焦深,一般而言,焦深控制在示踪粒子直径的35倍为佳。
数值孔径不能理想化地增加
(1)光学加工能力限制;
(2)随着数值孔径的增加,显微物镜的工作距离(物距)会急剧减小,会导致工作距离小于观测区域深度要求。
显微镜必须同时保证高放大倍率、高数值孔径、长工作距离这三项特征。
3、Micro-PIV关键技术,3.3图像处理方法
(1)平均相关方法,3、Micro-PIV关键技术,3.3图像处理方法
(1)平均相关方法,m,n=1=1,+,+,是某个判读域中一对图像基于相关算法的相关函数。
=1=1,ensm,n是每对图像的相关函数对测量次数N取系统平均后得到的平均相关函数。
3、Micro-PIV关键技术,3.3图像处理方法
(2)图像重叠方法,低密度图像处理的另一种方法:
低密度图像重叠法。
与早起采用单帧多曝光图像采集技术用来增加PIV图像中的粒子数相类似,通过计算创造一定数量的低粒子密度PIV图像的重叠。
图像灰度值计算:
0x,y=maxx,y,=1,2,3,式中,x,y为总数是N的低粒子密度PIV图像灰度值的分布;
0x,y为重叠后的图像灰度值分布。
这样处理之后就可以采用传统相关法进行速度场的计算了。
此方法适用于粒子图像密度比较低且图像总数不太多的情况,对高密度图像以及总数过多的低密度图像则不适用。
3、Micro-PIV关键技术,3.3图像处理方法
(2)图像重叠方法,3、Micro-PIV关键技术,3.3图像处理方法
(2)图像重叠方法,3、Micro-PIV关键技术,3.3图像处理方法(3)背景噪声消除方法,随机噪声的消除:
通过对多个图像进行平均就可以很好的消除。
对于诸如壁面反射光、玻璃上的污物、黏附于壁面的粒子等位置不发生变化的一类噪声的消除:
将背景噪声的灰度值设定为最小值,可以用图像的灰度值减去最小灰度值达到消除这种背景噪声的目的,这种方法也称为数字滤波。
3、Micro-PIV关键技术,3.3图像处理方法(3)背景噪声消除方法,滤波前的相关函数,信号峰值几乎为零位移,采用数字滤波器,清楚地看到了信号峰值的大小和位移,
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