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第八期第1讲总第36讲，于年9月11日如期举行，本期讲师是瑞风协同数据分析部经理、高级软件工程师，研究方向为工业大数据的分析与挖掘技术，他主持和参与的研究项目有试验数据智能判读、开放式数据分析处理平台、两网同步的单向导入系统、远程试验技术研究。本期课程重点分为以下三个方面：防沙试验背景介绍、防沙试验和图像处理技术、图像分析结论和展望。一、防沙试验背景介绍随着二十世纪中叶电子计算机产生，科学技术得到了迅猛发展。人工智能已经应用到我们的工作和生活的很多领域。伴随着研究的发展，人工智能会更加深入地影响我们的工作和生活，人工智能学科研究主要内容是：知识表示、机器学习和知识获取、智能机器人、计算机视觉、自动推理和搜索方法、自然语言理解、知识处理系统和自送程序设计，而计算机视觉是人工智能的一个重要领域。计算机视觉就是让计算机具备像人眼一样的观察和识别能力，更进一步的说就是用摄像机和电脑代替人眼，对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图像处理。计算机视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观的图像中提取信息进行处理并加以理解，最终运用于实际的检测、测量和控制。计算机视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。目前，计算机视觉主要用于安防摄像头、交通摄像头、无人驾驶、无人机、金融、医疗等方面，我们也可以在发动机防沙试验中采用计算机视觉的技术。空气中的沙尘被吸入发动机后造成的危害有：大颗粒的砂石会打坏叶片，小颗粒的沙尘会磨蚀叶片，沉积在轴表面破坏了转子的平衡，严重时还会造成发动机的空中停机从而造成重大事故。二、防沙试验和图像处理技术以高速摄像机记录颗粒运动情况为例来介绍防沙试验流程。首先，利用高速摄像机记录下颗粒在流道试验件中的运动情况，然后对视频进行图像处理和分析，得到颗粒的运动轨迹、入射速度、出射速度、碰撞入射角及出射角度运动特性(为今后进一步研究管道内气、固两相流动的运动规律提供参考)，接下来对颗粒运动模型及参数调试、参数估计或参数优化，使模型的模拟输出值与实际观测值误差最小，为后续的防沙提供数值依据，以便优化流道，提高发动机的防沙性能。防沙试验装置由稳流段、试验段、引流段和高速摄像机组成，高速摄像机用来拍摄试验段的情况。为了方便后期的图像处理工作，减少背景噪音的影响。在使用高速摄像机时，需要解决一些光学测量问题：第一，光源需要采用具有一定聚光能力的高功率光源，以此来提高沙尘的成像效果；第二，为了防止背景的有机玻璃对灯光的反射而带来的背景噪音，需要在背景有机玻璃上贴上具有一定吸光能力的黑纸，来减弱地面的反光。采用PhantomV高速摄像机来进行防沙试验的测量，其像素为万像素，最高分辨率为*，拍摄速率为帧/秒，图像格式为Cine、CineCompressed和CineRaw。颗粒运动特性分析流程如下：1、导入：高速摄像机拍摄的视频文件2、识别：基于连续相邻帧间差分法识别出颗粒，并进行连续跟踪，得到其运动轨迹3、添加碰撞边界：碰撞的边界（自动识别和人工识别）4、计算特性参数：位置、速度（位移变化）、加速度（速度变化），碰撞入射角和出射角防沙试验过程中需要用到的关键技术有：颗粒的识别、颗粒的跟踪、颗粒的运动特征参数。目标自动识别技术包括：经典的统计模式识别方法、基于知识的目标自动标识别方法、基于模型的目标自动识别方法、基于多传感器信息融合的目标自动识别方法、基于人工神经网络和专家系统的目标自动识别方法。目标自动识别技术的常用特征量包括复杂度、长宽比和紧凑度，其他特征量包括角点、矩和纹理。运动检测基本方法有帧间差分法、背景差分法和光流法，运动目标跟踪算法有基于相关的跟踪方法、基于特征的跟踪方法和基于模型的跟踪方法。三、图像分析结论和展望通过防沙试验的结果来看，可以分析得到如下结论：1、随着管道内空气流速的增加，颗粒分离效率都相应地得到提高。这是因为颗粒在空气流线上的惯性力分量增加的缘故，颗粒获得足够大的惯性力被甩入清除流道。2、进口颗粒的速度角对分离的效果产生很大的影响，颗粒进口的速度角越大，颗粒与壁面碰撞的次数越多，被分离的概率越小。综上所述，分叉管道内气固分离的效果取决于诸多因素，包括：固体颗粒的大小、密度分叉管道内壁材料的弹性模量固体颗粒进入管道内的位置、速度大小和方向管道内的气流速度的大小、携带颗粒加速运动，是影响其惯性力和分离效果的最主要因素之一在低浓度下颗粒不发生碰撞的情况下，随着加入的固体颗粒体积分量的增加，颗粒与颗粒之间的碰撞不可忽略，导致很多不可预期的结果，在很大程度上影响分离效果。

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