【摘 要】
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随着经济的发展与科技的进步,图像分析法作为一种非接触的测量方式,具有自动化、无接触和高精度等优点,逐渐被应用于各行各业。气泡的尺寸分布和运动特征往往可以反映水体的特性,例如气液两相流场的相界面积、湿检法中密闭容器的气密性以及舰船尾流的物理特性等。气泡特征提取可应用于水利、工业、船舰等多个领域,因此开展基于图像分析的气泡特征提取具有重要的理论研究价值和实际应用意义。论文针对粘连重叠气泡分割困难的问题
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随着经济的发展与科技的进步,图像分析法作为一种非接触的测量方式,具有自动化、无接触和高精度等优点,逐渐被应用于各行各业。气泡的尺寸分布和运动特征往往可以反映水体的特性,例如气液两相流场的相界面积、湿检法中密闭容器的气密性以及舰船尾流的物理特性等。气泡特征提取可应用于水利、工业、船舰等多个领域,因此开展基于图像分析的气泡特征提取具有重要的理论研究价值和实际应用意义。论文针对粘连重叠气泡分割困难的问题利用Faster R-CNN目标检测算法提取图像中的气泡,设计了一种椭圆回归卷积神经网络用于预测气泡的中心坐标、粒径等几何特征。具体工作如下:（1）介绍了气泡检测与特征提取的研究背景,概述了国内外的研究进展,讨论了气泡检测和气泡特征提取技术的研究现状。（2）针对重叠粘连气泡分割、检测困难的问题,提出基于Faster R-CNN目标检测算法检测气泡个数和提取单个气泡。将AlexNet、ResNet101、VGG16三种经典卷积神经网络作为模型的特征提取网络分别进行仿真实验,结果表明基于VGG16网络的Faster R-CNN模型检测气泡的效果最好,且基于Faster R-CNN模型检测气泡的准确率比分水岭分割算法平均高出15%。（3）设计并改进了一种椭圆回归卷积神经网络用于预测气泡的坐标、粒径等几何参数。将卷积神经网络原有的Softmax分类层改为Regression回归层来解决参数回归问题,通过仿真实验对网络模型的卷积核尺寸、学习率和损失函数进行优化,测试结果表明,本文优化后的椭圆回归CNN对气泡参数的预测误差小于传统的直接最小二乘法和随机霍夫变换算法,且网络模型经结构和参数优化后,预测误差相比原模型减小幅度超过了 10倍;利用像素占比的方式计算气泡图像中的掺气浓度;针对运动气泡视频利用均值背景建模法去除视频背景,提取运动气泡;基于图像的最近邻PTV测速算法测量气泡的运动速度,提取视频中气泡的运动特征。（4）基于MATLAB APPDesigner设计了一款气泡特征提取应用系统。将气泡检测和特征提取算法整合封装,利用不同场景下的气泡图像和气泡运动视频进行测试与分析,验证了算法的可行性。
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