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一种基于毛细现象的表面张力光学测量系统及方法与流程

2021-12-03 23:11:00 来源:中国专利 TAG:

技术特征:
1.一种基于毛细现象的表面张力光学测量系统,其特征在于,包括测量模块(1)和图像收集处理模块(2);所述测量模块(1)包括基座(10)及依次设置于基座(10)上的第一滑块(11)和第二滑块(12);所述第一滑块(11)上侧设置有第一升降杆(110),所述第一升降杆(110)上端固定设置有沿基座(10)方向的第一承载台(111),用于承载工业相机(3);所述工业相机(3)的图像输出端连接图像收集处理模块(2)的图像输入端;所述第二滑块(12)上侧设置有第二升降杆(120)和第二承载台(121),所述第二承载台(121)用于承载比色皿(4);所述第二升降杆(120)上端部连接有水平伸缩杆(122),所述水平伸缩杆(122)自由端设置有毛细管圆形固定架(123)。2.根据权利要求1所述一种基于毛细现象的表面张力光学测量系统,其特征在于,所述基座(10)侧壁均设置有滑槽,所述第一滑块(11)和第二滑块(12)内壁均设置有与滑槽相对应的滑轨。3.根据权利要求1所述一种基于毛细现象的表面张力光学测量系统,其特征在于,所述第二升降杆(120)和水平伸缩杆(122)水平铰接。4.根据权利要求3所述一种基于毛细现象的表面张力光学测量系统,其特征在于,所述第二承载台(121)承载面设置有承载凹槽。5.根据权利要求1所述一种基于毛细现象的表面张力光学测量系统,其特征在于,所述基座(10)侧壁设置有刻度。6.根据权利要求1所述一种基于毛细现象的表面张力光学测量系统,其特征在于,所述第一升降杆(110)、第二升降杆(120)和比色皿承载台(121)底部均设置有旋钮(5),用于调整竖直方向的升降。7.根据权利要求1所述一种基于毛细现象的表面张力光学测量系统,其特征在于,所述毛细血管内径为0.5mm,长度为20cm,且沿高度方向设置有刻度。8.根据权利要求1所述一种基于毛细现象的表面张力光学测量系统,其特征在于,所述毛细管圆形固定架(123)的夹持部设置有海绵。9.一种基于毛细现象的表面张力光学测量方法,其特征在于,基于权利要求1

8所述一种基于毛细现象的表面张力光学测量系统,包括以下步骤:s1:在比色皿(4)中加入已知密度的液体,并置于第二承载台(121)上;s2:毛细管圆形固定架(123)竖直夹持毛细血管并伸入比色皿(4)中,调整第二升降杆(120)、水平伸缩杆(122)和第二承载台(121)的毛细血管和比色皿(4)相对位置;s3:待毛细血管内液面上升稳定后,打开工业相机(3)并预设帧频,根据液面识别结果,调整第一承载台(111)的高度,使得比色皿水平液面位置处在视场中央,得到毛细血管与液体接触面图像;调整工业相机(3),使得中心视场正对毛细管水平凹液面位置,得到凹液面图像;s4:工业相机(3)将采集到的图片传至图像收集处理模块(2),图像收集处理模块(2)对采集的毛细血管与液体接触面图像和凹液面图像进行处理;并根据理论方程得到待测液体表面张力信息。
10.根据权利要求9所述一种基于毛细现象的表面张力光学测量方法,其特征在于,所述图像收集处理模块(2)对采集的毛细血管与液体接触面图像和凹液面图像进行处理过程为:基于加权法的图像像素化处理,得到灰度图像;基于梯度滤波原理及基尔霍夫变换对灰度图像处理,获得包含液面与刻线特征二值矩阵;对二值矩阵在两个维度分别相干累积,通过离散傅里叶变换频域鉴别技术,将累积后矩阵分为液面特征矩阵和刻线特征矩阵,并初步获得液面及刻线对应坐标;对刻度线坐标进行差分算法,采用卡曼滤波获得刻线宽度及刻线间距,采用直方图自适应处理,实现刻线精确识别,并根据实际刻线特征刻线间距与刻线宽度确认刻线位置,并获得像素和距离之间比例系数;将液面坐标与比例系数对应获得液面实际位置;重复步骤s2

s6处理本组其它图像,获得液面实际位置;对同一组图像获取的液面实际位置通过直方图法,采用高斯包络拟合处理,得到液位识别结果。

技术总结
本发明提出一种基于毛细现象的表面张力光学测量系统及方法,包括测量模块、图像收集处理模块。包括基座,以及设置于基座之上的第一滑块和第二滑块,用于调节工业相机和比色皿的距离,进而能够采集到所需的图片;同时第一升降杆和第二升降杆用于调节所承载的工业相机和比色皿之间的水平高度的微调;本方法通过竖直高度和水平方向的多次调整,使得毛细液面稳定后,对其进行拍摄处理,再通过图像收集处理模块对图片进行多次处理,依据公式计算得到待测液体表面的张力信息,本方法操作简单,且能够系统性的对待测液体进行调整、采集、处理和计算,得到的图片信息和张力信息更为准确,同时能够减少现有技术中通过肉眼观察的误差,还能够提高液体张力的检测效率。还能够提高液体张力的检测效率。还能够提高液体张力的检测效率。


技术研发人员:罗道斌 吴圣博 阎沛栋 谢姣姣 洪鹏程
受保护的技术使用者:陕西科技大学
技术研发日:2021.09.22
技术公布日:2021/12/2
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