УДК535.42

ИССЛЕДОВАНИЕ ОБЪЕМА С ВЫСОКОЙ ПЛОТНОСТЬЮ ЧАСТИЦ НА ОСНОВЕ КОНТУРНОГО И КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ

Николаева Т.Ю., Петров Н.В.


Читать статью полностью 
Язык статьи - Русский


Аннотация
Предметом исследования являются техники определения статистики частиц, в частности, методы обработки изображений частиц, полученных при когерентной подсветке. Рассматривается задача распознавания и статистического учета индивидуальных изображений малых рассеивающих частиц в произвольном сечении объема в случае их высокой концентрации. Для автоматического распознавания изображений сфокусированных частиц использовался специальный алгоритм статистического анализа на основе оконтуривания и пороговой обработки. С использованием математического аппарата скалярной теории дифракции были смоделированы когерентные изображения частиц, сформированные оптической системой с высокой числовой апертурой. Проведена численная апробация предложенного метода для случаев различных концентраций и распределений частиц по объему. В результате получены распределения плотности и массовой доли частиц и определена эффективность метода при работе с изображениями частиц различной концентрации. При высоких концентрациях усиливается проявление эффекта когерентного наложения частиц из соседних плоскостей, что делает затруднительным распознавание изображений частиц с помощью рассмотренного в работе алгоритма. В этом случае мы предлагаем дополнить методику вычислением функции взаимной корреляции изображений частиц соседних сегментов объема и оценкой отношения высоты корреляционного пика к высоте пьедестала функции в случае различных характеров распределения. Рассмотренный в работе способ статистического учета частиц имеет важное практическое значение при исследовании объема с частицами различной природы, например, в задачах биологии и океанологии. Эффективная работа в режиме высоких концентраций расширяет пределы применимости рассматриваемых методов на практически важные случаи и позволяет оптимизировать время определения характера распределения и статистических характеристик частиц.

Ключевые слова: изображений, численное моделирование, лазерная анемометрия по изображениям частиц

Благодарности. Работа выполнена при государственной финансовой поддержке ведущих университетов Российской Федерации (субсидия 074-U01). Н.В. Петров благодарит за поддержку Министерство образования и науки Российской

Список литературы
1. Воронецкий А.В., Михайлов В.Н., Петров Н.В., Стаселько Д.И. Измерение пространственно-временных параметров движения самосветящихся частиц в сверхзвуковом высокотемпературном потоке // Оптический журнал. 2012. Т. 79. № 1. C. 18–24.
2. Pereira F., Gharib M. Defocusing digital particle image velocimetry and the three-dimensional characterization of two-phase flows // Measurement Science and Technology. 2002. V. 13. N 5. P. 683–694.
3. Dyomin V.V., Olshukov A.S. Digital holographic video for studying biological particles // Journal of Optical Technology. 2012. V. 79. N 6. P. 344–347.
4. Johansson E.-L., Benckert L., Sjodahl M. Phase object data obtained from defocused laser speckle displacement // Applied Optics. 2004. V. 43. N 16. P. 3229 3234.
5. Peterson K., Regaard B., Heinemann S., Sick V. Single-camera, three-dimensional particle tracking velocimetry // Optics Express. 2012. V. 20. N 8. P. 9031–9037.
6. Pitkäaho T., Niemelä M., Pitkäkangas V. Partially coherent digital in-line holographic microscopy in characterization of a microscopic target // Applied Optics. 2014. V. 53. N 15. P. 3233–3240.
7. Malek M., Allano D., Coёtmellec S., Lebrun D. Digital in-line holography: influence of the shadow density on particle field extraction // Optics Express. 2004. V. 12. N 10. P. 2270–2279.
8. Zhang Y., Shen G., Schroder A., Kompenhans J. Influence of some recording parameters on digital holographic particle image velocimetry // Optical Engineering. 2006. V. 45. N 7. Art. 075801.
9. Yang W., Kostinski A.B., Shaw R.A. Depth-of-focus reduction for digital in-line holography of particle fields // Optics Letters. 2005. V. 30. N 11. P. 1303–1305.
10. Singh D.H., Panigrahi P.K. Improved digital holographic reconstruction algorithm for depth error reduction and elimination of out-of-focus particles // Optics Express. 2010. V. 18. N 3. P. 2426–2448.
11. Petrov N.V., Bespalov V.G., Zhevlakov A.P., Soldatov Yu.I. Determining the velocity of an object in water, using digital speckle-photography // Journal of Optical Technology. 2007. V. 74. N 11. P. 779–782.
12. Box G.E.P., Muller M.E. A note on the generation of random normal deviates // Ann. Math. Stat. 1958. V. 29. N 2. P. 610–611.
13. Goodman J.W. Introduction to Fourier Optics. NY: McGraw-Hill, 1961. 441 p.
14. Воронецкий А.В., Михайлов В.Н., Петров Н.В., Стаселько Д.И. Экспериментальное исследование пространственно-скоростных параметров частиц в сверхзвуковом двухфазном потоке // Труды НИЦ фотоники и оптоинформатики. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2009. С. 347–359.
15. Павлов П.В., Петров Н.В., Малов А.Н. Определение параметров шероховатости и дефектация поверхностей деталей воздушного судна с применением спиральных пучков лазерного излучения // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. 2011. № 6 (76). С. 84–88.
16. Synnergren P., Larsson L., Lundström S. Digital speckle photography: visualization of mesoflow through clustered fiber networks // Applied Optics. 2002. V. 41. N 7. P. 1368–1373.


Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2019 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика