尾流是船只在海上留下的固有特征,是一個由大量氣泡粒子組成的水下氣泡帶,即難消除又難以偽造,這就為測量船只的存在提供了信息。水下艦船尾流氣泡幕的研究工作進(jìn)展到今天,大多數(shù)工作仍局限在實(shí)驗(yàn)室模擬尾流的研究與分析上,而應(yīng)用光學(xué)測量技術(shù)對海洋環(huán)境下的真實(shí)艦船尾流進(jìn)行測量的研究非常少,能夠進(jìn)行測量的也大多數(shù)是聲學(xué)設(shè)備或SAR(合成孔徑雷達(dá))成像等設(shè)備。這些設(shè)備很難測量尾流內(nèi)部的微觀形態(tài)與參數(shù)。而尺寸為10~1000μm左右的小氣泡能夠反應(yīng)出尾流許多的特征。因此研究艦船尾流微小氣泡幕光學(xué)測量技術(shù)非常重要、并迫切需要能夠測量尾流微小氣泡幕特征參數(shù)的海洋光學(xué)裝備,其可以為艦船尾流的研究與探測提供理論參考與數(shù)據(jù)依據(jù)。為了測量海洋環(huán)境下的真實(shí)艦船尾流氣泡幕,本文研究了光學(xué)方法測量尾流微小氣泡幕的關(guān)鍵技術(shù),并在此基礎(chǔ)上研制了一套水下光學(xué)測量系統(tǒng),為國內(nèi)第一套供海試測量用的較完整的尾流光學(xué)測量系統(tǒng),具備大、小視場兩種測量能力。近海實(shí)驗(yàn)表明,該系統(tǒng)可以快速、較準(zhǔn)確地測量出艦船尾流氣泡幕的物理特征參數(shù)(擴(kuò)散角、體密度、尺寸、速度),能夠?yàn)榕灤擦鞯难芯刻峁⿺?shù)據(jù)支持與理論參考。1)尾流氣泡幕內(nèi)部的氣泡粒子空間分布很難通過常規(guī)的二維平面成像獲取,而氣泡粒子的空間分布,尤其是空間體密度特征是最為重要的參數(shù)。為測量此參數(shù),本文提出了一種尾流激光切片測量方法,通過激光切片采集一組連續(xù)的尾流截面,從而獲得尾流的空間數(shù)據(jù)。對其中的激光切片、采樣光學(xué)系統(tǒng)、掃描控制等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了理論分析與詳細(xì)設(shè)計。近海實(shí)驗(yàn)表明,該激光切片方法一次掃描可采集到最大256cm3(100㎜340㎜364㎜)的尾流立體區(qū)間數(shù)據(jù),達(dá)到了海上測量的采樣要求。2)針對復(fù)雜的尾流切片圖像數(shù)據(jù),提出了一種基于特征向量的kNN近鄰學(xué)習(xí)尾流氣泡粒子識別方法,通過引入人的先驗(yàn)知識,為多種成像狀態(tài)的氣泡粒子分類。構(gòu)建不同類別的氣泡粒子的特征向量,基于kNN近鄰學(xué)習(xí)算法,形成對尾流切片序列的識別規(guī)則,利用識別規(guī)則對后續(xù)的尾流切片圖像進(jìn)行識別、計數(shù)。對近海實(shí)驗(yàn)圖像實(shí)測表明,該種方法可以成功識別尾流序列圖像中的深度疊加、遮擋、殘缺成像等多種成像狀態(tài)的氣泡粒子,而常規(guī)的處理方法則很難識別這種復(fù)雜的圖像,方法具有一定的魯棒性�；谠撟R別方法,統(tǒng)計出了尾流氣泡幕的氣泡粒子空間體密度。此外,通過形狀與面積濾波的方法選取成像完好的氣泡粒子計算尺寸信息。3)10μm級的氣泡粒子產(chǎn)生的投影像素最多為333個(保證采樣數(shù)目),切片中333的灰度區(qū)域是無法與懸浮顆�；蚴瞧渌蓴_進(jìn)行區(qū)分的。為此,文中提出了一種基于運(yùn)動特征的K-mean均值聚類識別方法,首先計算尾流截面圖像的速度矢量場,然后基于K-mean均值聚類算法對速度矢量進(jìn)行聚類。最終以聚類的質(zhì)心作為識別依據(jù)。對近海實(shí)驗(yàn)圖像實(shí)測表明,該方法能夠識別出尾流切片中運(yùn)動特征相似的小氣泡粒子群,并計算出氣泡粒子的平均速度。4)針對宏觀大視場尾流的擴(kuò)散角信息,首次提出了水下可見光測量方法,首先,通過計算光在水下的衰減傳播,確立宏觀尾流照明方法與采樣方法。其次,對有多個干擾區(qū)的宏觀尾流圖像數(shù)據(jù),為了實(shí)現(xiàn)高可靠性地測量尾流區(qū)擴(kuò)散角的變化,提出了一種基于形狀因子濾波合并Convex Hull平滑劇烈起伏邊緣的尾流區(qū)提取法,對提取的尾流區(qū)采用圖像分區(qū)的策略以直線擬合尾流輪廓,方法實(shí)現(xiàn)了宏觀尾流區(qū)的高可靠性的自動化提取。最后,利用水下可見光測量方法進(jìn)行了近海實(shí)驗(yàn),該方法統(tǒng)計出了宏觀尾流的擴(kuò)散角,其測量值與目前國內(nèi)外文獻(xiàn)中對宏觀尾流擴(kuò)散角的評估相吻合。
【學(xué)位單位】：中國科學(xué)院研究生院(西安光學(xué)精密機(jī)械研究所)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：U674.70;TP391.41
【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 尾流氣泡幕研究的意義
    1.2 尾流氣泡幕的宏觀特征
        1.2.1 尾流長度
        1.2.2 尾流擴(kuò)散角
        1.2.3 尾流深度
    1.3 尾流氣泡幕的微觀特征
        1.3.1 氣泡粒子尺寸
        1.3.2 氣泡粒子速度
        1.3.3 氣泡粒子密度
    1.4 國內(nèi)外研究概況
    1.5 本論文研究內(nèi)容
2 大視場（宏觀）尾流光學(xué)采樣技術(shù)研究
    2.1 大視場采樣技術(shù)的研究目標(biāo)
    2.2 尾流水下光傳播研究
        2.2.1 光在水中的總衰減
        2.2.2 光在水中的吸收
        2.2.3 光在水中的散射
        2.2.4 水下光通量計算
    2.3 光源類型
    2.4 光與被測物的相互作用
        2.4.1 照明的光譜
        2.4.2 照明的方向性
    2.5 大視場測量系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
        2.5.1 水下照明光源
        2.5.2 圖像傳感器
        2.5.3 防水密封結(jié)構(gòu)
        2.5.4 照明實(shí)驗(yàn)
    2.6 本章小結(jié)
3 小視場（微觀）尾流激光切片采樣技術(shù)研究
    3.1 小視場尾流研究目標(biāo)
    3.2 激光切片系統(tǒng)研究
        3.2.1 光學(xué)切片分析
        3.2.2 激光光源分析
        3.2.3 激光切片實(shí)現(xiàn)
    3.3 光學(xué)采樣系統(tǒng)研究
        3.3.1 光學(xué)系統(tǒng)分析
        3.3.2 共用準(zhǔn)直前組鏡頭
        3.3.3 可切換鏡頭組
        3.3.4 采樣光學(xué)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    3.4 采樣控制研究
        3.4.1 運(yùn)動分析
        3.4.2 運(yùn)動控制
        3.4.3 高速攝影機(jī)分析
    3.5 小視場測量系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
        3.5.1 系統(tǒng)組成介紹
        3.5.2 防水分析
        3.5.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    3.6 本章小結(jié)
4 近海尾流水下測量實(shí)驗(yàn)
    4.1 系統(tǒng)水下測試
    4.2 近海實(shí)驗(yàn)
5 大視場尾流特征參數(shù)提取方法研究
    5.1 大視場尾流成像分析
    5.2 尾流區(qū)預(yù)處理
        5.2.1 邊界保持濾波
        5.2.2 選擇性濾波器
        5.2.3 濾波結(jié)果對比
    5.3 尾流區(qū)分割方法研究
        5.3.1 尾流區(qū)邊緣分割
        5.3.2 尾流區(qū)閾值分割
    5.4 目標(biāo)區(qū)提取
        5.4.1 條件腐蝕提取法
        5.4.2 形狀因子低通濾波提取法
    5.5 擴(kuò)散角計算
        5.5.1 邊界輪廓直接擬合求擴(kuò)散角
        5.5.2 基于Convex Hull邊界平滑求擴(kuò)散角
    5.6 本章小結(jié)
6 小視場尾流特征參數(shù)提取方法研究
    6.1 小視場尾流成像分析
    6.2 小視場尾流圖像預(yù)處理
    6.3 氣泡幕粒子圖像閾值分割
        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 分割方法討論
    6.4 氣泡幕粒子圖像邊緣分割
    6.5 識別氣泡粒子并統(tǒng)計體密度
        6.5.1 分水嶺分割法
        6.5.2 匹配法
        6.5.3 局部最亮值法
        6.5.4 曲率檢測法
        6.5.5 基于特征向量的k NN近鄰學(xué)習(xí)識別法
    6.6 氣泡粒子尺寸計算
    6.7 計算速度并識別 10μm級的氣泡粒子
        6.7.1 速度場計算
        6.7.2 基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的K-均值聚類速度分類識別法
    6.8 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 論文工作總結(jié)
        7.1.1 主要工作
        7.1.2 論文創(chuàng)新點(diǎn)
    7.2 未來工作展望
參考文獻(xiàn)
作者簡介及在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果

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本文編號：2840409