专利名称：基于管道出口液滴图像识别的微流量检测方法
技术领域：
本发明涉及液体流量检测技术，特别涉及一种基于管道出口液滴图像识别的微流量检测方法。
背景技术：
近年来，连续流动的微观流体学在化学工程中的应用技术，即微化工工艺，在微观技术领域和化学工程领域都得到了越来越多的重视。微化工的工艺过程可以在较小体积范围内实现化学反应的连续进行，使反应的转化率、选择性均有明显提高，传热系数和传质性能与常规尺度的化工工艺相比得到显著强化。微化工的新工艺可以满足工业规模生产对过程强化的要求，实现反应过程“更好”(高收率，更好的选择性)、“更快”(高时空收率，高生产能力)、“更便宜”(低资金投入，低运行成本)、“更安全”(环保，降低危险)。对于常规尺度的化工过程而言，流量等重要化工过程参数的检测技术已成熟，可以满足现有化工厂等流程工业企业自动化生产对检测技术的要求。然而，对于微化工装置而言，由于其物理尺度往往为毫米级、亚毫米级乃至微米级，在极其狭小的物理空间中如何实现对流量等过程参数的检测，是微化工在实际应用中亟待解决的重要难题。

发明内容
本发明的目的是提供一种基于管道出口液滴图像识别的微流量检测方法，适用于直径为毫米级、亚毫米级、微米级的微管道中微小液体流量的检测，实现对单根管道中的液体或同时对多根管道中的液体进行实时、在线、精确、低成本、非接触式的流量检测，应用于微化工装置以及微流控、微机电、液相色谱等微流体系统。为此，本发明采用以下技术方案:它通过连续拍摄采集所述管道出口的液滴图像，根据液滴图像计算液滴的体积变化，来实时计算管道中的液体流量。在采用上述技术方案的基础上，本发明还采用以下进一步的技术方案:管道出口段中液体由上向下流动并在管道出口处形成液滴，液滴逐渐变大、抖动并在重力的作用下滴落，然后在所述管道出口处又形成新的液滴；所述管道出口段，可以是单根的管道出口段，也可以是多根的管道出口段组成的管道出口段阵列。在获取液滴图像后，对所述液滴图像依次采用液滴图像预处理算法以获得所述液滴图像的二值图、采用液滴轮廓检测算法以获得所述液滴图像的二值图的轮廓拟合线、采用液滴体积数值积分算法计算得到液滴体积、采用液滴体积变化率算法计算得到液滴体积的变化率，通过所述液滴体积的变化率来实时计算管道中的液体流量，实现对管道中液体流量的实时在线检测。它采用液滴图像预处理算法以获得所述液滴图像的二值图；所述液滴图像预处理算法由液滴图像灰度化算法、液滴图像二值化算法组成；所述液滴图像灰度化算法将每个液滴图像由彩色图转化为灰度图；所述液滴图像二值化算法将每个灰度图按照阈值转化为二值图。它针对通过所述液滴图像预处理算法获得的液滴图像的二值图，采用液滴轮廓检测算法以获得所述液滴图像的二值图的轮廓拟合线；所述液滴轮廓检测算法由液滴轮廓点提取算法、液滴轮廓拟合算法组成；所述液滴轮廓点提取算法用于提取所述液滴图像的二值图的基本轮廓；所述液滴轮廓拟合算法采用Young-Laplace方程、龙格-库塔算法、坐标轮换算法或牛顿拉夫逊算法来计算所述液滴图像的二值图的轮廓拟合线。它针对通过所述液滴轮廓检测算法获得的液滴图像的二值图的轮廓拟合线，采用液滴体积数值积分算法计算得到液滴体积；所述液滴体积数值积分算法首先根据所述液滴图像的二值图的轮廓拟合线，将液滴图像水平划分为一系列的小圆台，液滴图像体积为所有小圆台图像体积的加和,液滴体积为体积换算系数乘以液滴图像体积；所述液滴体积数值积分算法的计算公式如下:
权利要求
1.一种基于管道出口液滴图像识别的微流量检测方法，其特征在于，它通过连续拍摄采集所述管道出口的液滴图像，根据液滴图像计算液滴的体积变化，来实时计算管道中的液体流量。
2.如权利要求1所述的一种基于管道出口液滴图像识别的微流量检测方法，其特征在于管道出口段中液体由上向下流动并在管道出口处形成液滴，液滴逐渐变大、抖动并在重力的作用下滴落，然后在所述管道出口处又形成新的液滴；所述管道出口段，可以是单根的管道出口段，也可以是多根的管道出口段组成的管道出口段阵列。
3.如权利要求1所述的一种基于管道出口液滴图像识别的微流量检测方法，其特征在于所述液滴图像依次采用液滴图像预处理算法以获得所述液滴图像的二值图、采用液滴轮廓检测算法以获得所述液滴图像的二值图的轮廓拟合线、采用液滴体积数值积分算法计算得到液滴体积、采用液滴体积变化率算法计算得到液滴体积的变化率，通过所述液滴体积的变化率来实时计算管道中的液体流量。
4.如权利要求3所述的一种基于管道出口液滴图像识别的微流量检测方法，其特征在于它采用液滴图像预处理算法以获得所述液滴图像的二值图；所述液滴图像预处理算法由液滴图像灰度化算法、液滴图像二值化算法组成；所述液滴图像灰度化算法将每个液滴图像由彩色图转化为灰度图；所述液滴图像二值化算法将每个灰度图按照阈值转化为二值图。
5.如权利要求3或4所述的一种基于管道出口液滴图像识别的微流量检测方法，其特征在于它针对通过所述液滴图像预处理算法获得的液滴图像的二值图，采用液滴轮廓检测算法以获得所述液滴图像的二值图的轮廓拟合线；所述液滴轮廓检测算法由液滴轮廓点提取算法、液滴轮廓拟合算法组成；所述液滴轮廓点提取算法用于提取所述液滴图像的二值图的基本轮廓；所述液滴轮廓拟合算法采用Young-Laplace方程、龙格-库塔算法、坐标轮换算法或牛顿拉夫逊算法来计算所述液滴图像的二值图的轮廓拟合线。
6.如权利要求3或5所述的一种基于管道出口液滴图像识别的微流量检测方法，其特征在于它针对通过所述液滴轮廓检测算法获得的液滴图像的二值图的轮廓拟合线，采用液滴体积数值积分算法计算得到液滴体积；所述液滴体积数值积分算法首先根据所述液滴图像的二值图的轮廓拟合线，将液滴图像水平划分为一系列的小圆台，液滴图像体积为所有小圆台图像体积的加和,液滴体积为体积换算系数乘以液滴图像体积；所述液滴体积数值积分算法的计算公式如下:V = A f = A-Yfi = A-^^r-h \R; +Rrr+r；)/3 Ii 其中V为液滴体积，f为液滴图像体积，R为第i个小圆台的图像体积，分别为第i个小圆台图像的高、上底半径、下底半径，A为通过实验标定的体积换算系数。
7.如权利要求3或6所述的一种基于管道出口液滴图像识别的微流量检测方法，其特征在于它根据所述液滴体积数值积分算法计算得到的液滴体积，采用液滴体积变化率算法计算得到液滴体积的变化率；所述液滴体积变化率算法将当前时刻的液滴体积减去前一时刻的液滴体积，然后除以当前时刻与前一时刻的时间差，计算得到当前时刻液滴体积的变化率；当前时刻管道中液体流量的实时值采用所述当前时刻液滴体积的变化率进行更新。
8.如权利要求1所述的一种基于管道出口液滴图像识别的微流量检测方法，其特征在于所述方法针对当前液滴成形早期设定第一下限体积阈值，针对当前液滴开始抖动接近滴落的末期设定第二上限体积阈值；当前时刻的液滴体积在所述第一下限体积阈值和所述第二上限体积阈值之间时，根据液滴图像计算液滴的体积变化，来实时计算管道中的液体流量。
9.如权利要求8所述的一种基于管道出口液滴图像识别的微流量检测方法，其特征在于它在当前时刻的液滴体积小于第一下限体积阈值和大于第二上限体积阈值时，当前时刻管道中液体流量的实时值不进行更新或更新为标记，所述标记表示当前时刻未计算管道中的液体流量。
10.如权利要求8或9所述的一种基于管道出口液滴图像识别的微流量检测方法，其特征在于将前一个液滴在滴落时的液滴体积记为Vmax ;所述第一下限体积阈值为0.01-0 .20Vmax，优选值为0.1OVmax ;所述第二上限体积阈值为0.80-0.99Vmax，优选值为0.85V—。
全文摘要
一种基于管道出口液滴图像识别的微流量检测方法，通过摄像头或相机连续拍摄采集管道出口的液滴图像，所采集的液滴图像依次采用液滴图像预处理算法、液滴轮廓检测算法、液滴体积数值积分算法、液滴体积变化率算法等，获得液滴的体积变化率，来实时计算管道中的液体流量。本发明提出的基于管道出口液滴图像识别的微流量检测方法，可以对单根管道中的液体或同时对多根管道中的液体进行实时、在线、精确、低成本、非接触式的流量检测，尤其适用于直径为毫米级、亚毫米级、微米级的微管道中微小液体流量的检测，可广泛应用于微化工装置以及微流控、微机电、液相色谱等微流体系统。
文档编号G01F3/00GK103148905SQ20131004782
公开日2013年6月12日 申请日期2013年2月3日 优先权日2013年2月3日
发明者卢建刚, 叶昕鑫 申请人:浙江大学