基于图像的光散射法粒度测试研究

基于图像的光散射法粒度测试研究

论文摘要

粒度是颗粒最重要的特征之一,对颗粒粒度的研究很大程度上依赖于粒度测试技术的可靠性。随着科学技术的飞速发展,颗粒测试技术在不断的更新和完善,其中光散射法集成了激光技术、现代光电技术、电子技术和计算机技术,具有测试速度快、重复性好、可测粒径范围广、可进行非接触测试等优点。论文中就是使用的光散射法测试颗粒粒度。本论文主要是用图像处理技术设计自己的光检测器和应用米氏散射理论(Mie理论)对颗粒粒度进行反演,主要分为四个部分:1、光散射理论研究:本论文主要选用了当前比较权威的Mie理论,并对其数值计算方法进行研究,采用了在当量直径小于1000时使用连分式算法,反之使用后向递推算法进行高精度计算,计算结果表明该方法兼顾了准确性和速度。2、图像处理方法设计光检测器:在粒度仪中,一个很重要的方面是光检测器的设计与实现。现在普遍使用的是光电池检测器阵列或光电二极管检测器阵列,两者的性能都较好,能够长期稳定工作。但由于采用的材料价格昂贵,且分辨率较低,限制了仪器的推广应用,因此使用低价格的材料是该种仪器发展的必然趋势。本文针对此问题进行了研究。研究使用图像处理技术设计光检测器是一种新的思想,在国内算是一次理论创新。主要是使用COMS摄像头采集光散射谱图像,再利用图像处理技术对光散射谱图像进行分环。并建立了基于图像处理技术光检测器的实验系统,实验证明利用图像处理方法对光散射谱图像进行分环,设计光检测器是可行的。但是装置的测试范围比较窄,需要在以后的工作中加以研究与解决。3、光通量和光散射矩阵的计算:根据自己设计的光检测器,计算光通量,光通量=各光环所对应的像素点上的灰度值相加,并建立了Mie散射矩阵计算模型,为粒度反演打下了良好的基础。4、粒度反演算法:研究发现通过测试散射光强来计算颗粒的粒度分布是典型的反问题。理论反演计算一直是激光粒度仪的关键和难点,迄今未彻底解决。文中讨论了关于E=TW病态方程的几种算法,在综合各种算法的优缺点的基础上,建立了的基于Mie散射数学模型,最终确定采用微粒群(PSO)反演算法,并且进行了计算机模拟。实验结果表明该算法具有良好的抗噪声能力,对颗粒的粒径分布形式不敏感,不需要先验信息的优点,但是速度和精度需要进一步改进。本研究为颗粒测试与光学散射特性研究提供了新的思路和切实可行的实践方法。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 概述
  • 1.1 课题研究的目的意义
  • 1.2 粒度测试的主要方法
  • 1.3 光散射法粒度测试技术的发展现状
  • 1.4 论文的主要研究内容
  • 第2章 颗粒测试中的光散射理论及应用求解
  • 2.1 散射光强的振幅函数和强度函数
  • 2.2 颗粒对光的散射、吸收与消光
  • 2.3 单散射与复散射
  • 2.4 不相关单散射
  • 2.5 Mie 散射理论系数计算
  • 2.5.1 Mie 散射理论
  • l, bl 的计算'>2.5.2 Mie 系数al, bl的计算
  • l-1( z) 的相关算法介绍'>2.5.3 Ll-1( z) 的相关算法介绍
  • 2.5.4 光强分布随球形颗粒的无因次粒径变化的数值计算
  • 2.5.5 消光系数的计算
  • 2.6 本章小结
  • 第3章 模拟方案与光检测器设计
  • 3.1 粒度测试模拟方案设计
  • 3.1.1 模拟流程
  • 3.1.2 计算机模拟中反演结果评价
  • 3.2 确定光检侧环尺寸参数与粒级
  • 3.3 模型矩阵计算
  • 3.3.1 弗朗和费衍射模型矩阵计算
  • 3.3.2 米氏散射模型矩阵的计算
  • 3.4 实验装置
  • 3.4.1 样本窗
  • 3.4.2 摄像头的选择
  • 3.5 获取光环数据
  • 3.6 图像格式的选取
  • 3.7 获取灰度图
  • 3.8 获取光环光通量数据
  • 3.9 本章小结
  • 第4章 粒度测量反演方法
  • 4.1 反问题与不适定性
  • 4.2 基本粒度反演算法
  • 4.2.1 非独立模式法求解
  • 4.2.2 独立模式法求解
  • 4.2.2.1 Philips-Twomey 算法(简称PT 算法)
  • 4.2.2.2 Chahine 迭代算法
  • 4.2.2.3 Projection 迭代算法
  • 4.3 本章小结
  • 第5章 基于颗粒粒度测试的微粒群反演算法
  • 5.1 光散射测量颗粒粒度的数学模型
  • 5.2 粒子群算法简介
  • 5.2.1 微粒群算法的基本原理
  • 5.2.2 PSO 参数设置
  • 5.2.3 PSO 的算法流程
  • 5.2.4 微粒群算法应用于粒度反演
  • 5.3 本章小结
  • 第6章 数值试验与结果分析
  • 6.1 数值试验
  • 6.2 微粒群算法结果分析
  • 6.2.1 单峰分布
  • 6.2.2 双峰分布
  • 6.3 微粒群反演算法的特点
  • 6.4 本章小结
  • 第7章 结论与展望
  • 7.1 结论
  • 7.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间发表论文情况
  • 附录
  • 相关论文文献

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