粒子追蹤測速即PTV方法是近年來受到較多關注的一種多相流全場測試技術。本文通過文獻綜述總結了該方法的最新進展，涵蓋了其試驗裝置構成、多相流圖像數據的處理、粒子匹配算法的分類及特點等專題內容，著重對粒子匹配進行了討論。最后結合工程應用實例分析了使用該方法時應注意的問題。

1、前言

　　多相流動是自然界及工業生產(特別是過程工業)中最普遍的現象之一。研究多相體系中各相的運動及其作用規律兼具理論及現實意義，各種測試方法層出不窮，粒子追蹤測速方法(PTV)就是其中頗具特色的一種。該方法就是通過追蹤單個粒子的運動軌跡計算其速度，屬于Lagrange類方法，因此能夠實現較高的空間精度，近年來在流動測試領域得到了廣泛的應用。

2、粒子追蹤測速方法

　　粒子追蹤測速可通過2種方式實現:分析順序采集的、曝光時間較短的多幀圖像數據，匹配同一物理粒子計算其位移(速度)，或計算較曝光時間下的粒子光學軌跡長度。盡管后者成本低、實時性強、操作簡便，但其精度和處理復雜流動的能力尚未得到認可，目前研究實踐中前者仍占絕對主流，本文圍繞這一類PTV技術展開。此處的“粒子”既可以是連續相的示蹤劑、也可以是分散相，一些具體處理上的差別將在后文介紹。

　　2.1、數據采集

　　PTV測速的硬件系統由流體通道、示蹤劑或分散相注入設備、光源、圖像采集設備、通信設備等構成。流體通道即研究的流場，一些典型的例子包括風洞、水槽等;滿足一定要求的微小固體顆粒、液滴及氣泡均可作為連續相的示蹤劑，將其注入流場之中一般需要專門的設備。當然，由于PTV方法最終處理的對象是數字圖像，因此光源及圖像采集設備是硬件系統的核心。光源的種類包括激光、鹵素燈光、LED燈光及X射線等，其中以激光較為常用，可分為連續和脈沖形式;為了對光源產生的光進行處理，使之滿足波長、方位及形狀的要求，PTV測試系統中還常安裝濾鏡、反射鏡和透鏡等光學元件。圖像采集設備主要是CCD和CMOS型的各種數字相機，近年為滿足高速流動測試的要求，幀率較高的高速數字照相機的應用不斷增加。

　　PTV測速可在2D平面或3D空間內進行，前者只需要一臺相機，采集圖像時相機光學主軸垂直于平面光源;后者能夠對流場進行更精細的刻畫，但在硬件配置和數據處理方面要求更高。3DPTV的硬件架構包括2相機系統、3相機系統、4相機系統和1相機-多反射鏡系統等。有研究者指出，只有采用3臺或更多的相機才能有效地避免同步圖像粒子空間匹配的模糊性。單相機-多反射鏡系統基本可實現多相機系統的功能，然而減少了硬件費用、省卻了數據同步，值得進一步探索與發展。

　　Kraizer等提出了一種實時PTV技術，與傳統方法不同，該技術中數字相機利用現場可編程門陣列(FieldProgrammableGateArray，FPGA)將圖像數據進行前處理，僅將處理后的“粒子”特征信息而非圖像數據通過網卡在線傳遞給電腦進行后續計算，避免了繁重的傳輸任務，降低了硬件的要求、提高了處理速度，適合與遠程控制和寬帶網絡結合使用。

　　2.2、數據處理

　　2.2.1、前處理

　　(1)圖像離散噪聲去除

　　關于數字圖像噪聲的去除技術已經較為成熟，主要可通過高通濾波或減去背景等方式實現，此處不與贅述。

　　(2)粒子特征信息的提取

　　PTV測速是針對單個粒子進行的，因此需要盡可能保留測試粒子的主要特征信息，包括中心坐標、尺寸、亮度、顏色、亮度動量等。在提取特征參數之前，首先要進行粒子的識別及分割，最簡單的辦法是單閾值法，鑒于單閾值法在處理包含重疊粒子和非均勻光照的圖像方面具有比較明顯的局限性，研究者們又提出了多閾值法及動態閾值法等，在一定程度上改進了分割效果。數字掩模法是另一種較為常用的方法，主要用于均勻、尺寸已知的粒子圖像的識別分割。此外，侵蝕/膨脹方法是近來較受關注的一種方法，Cardwell通過處理實例證明了該法魯棒性較強，能夠可靠地分割復雜的粒子圖像。獲取粒子的形心坐標和尺寸的簡易方法是通過像素計數法得到粒子的尺寸，再通過計算其亮度重心得到形心坐標。Adrian和Yao指出，對于滿足衍射約束、尺寸約為10μm的球形粒子圖像，其亮度近似符合二維高斯分布。在這個結論的基礎上，研究者提出了一系列方法確定粒子的形心和尺寸，包括三點擬合法和最小二乘擬合法、四點擬合法及積分擬合方法，計算精度不斷提高。

　　2.2.2、粒子匹配

　　即確定前后幀圖像中的同一物理粒子(稱為時間匹配)，或確定3D裝置多個同步圖像中的同一物理粒子(稱為空間匹配或三維重構)，這一環節是PTV方法的核心，因此相應方法一直是學界關注的重點。對于時間匹配，算法中利用的粒子特征信息越多，準確匹配的可能性越大;然而，鑒于多特征信息匹配計算工作量偏大，目前多數算法仍主要通過位置信息進行粒子匹配，根據實施方式可大致分為3種:

　　(1)相關類算法

　　其原理與粒子圖像測速(PIV)的相關算法相似，區別在于PTV關聯的窗口以單個粒子、而非規則分布的節點為中心劃定。另外，在進行相關計算前常需對圖像進行二值化處理，因此又稱為二值圖像關聯方法BICC。

　　(2)基于臨近運動的經驗算法

　　這一類算法是目前流體測試應用中的主流，依據的經驗準則主要包括:最大速度約束、速度連續變化、鄰近區域運動相似、匹配一致等。其早期典型代表是所謂的四幀算法，實施較為復雜，且無法處理兩幀PTV的圖像數據，為此Baek和Lee等引入了松弛算法，并迅速在PTV測試領域得到推廣，其主要步驟如下:

　　1)針對前一幀圖像中的粒子i，根據最大位移閾值Rm確定可能與其匹配的后一幀圖像中的候選粒子集Sm，同時根據另一距離閾值Rn確定前一幀圖像中與粒子i鄰近、發生相似運動的參選粒子集Sn;

　　2)考慮粒子無匹配的可能性，根據概率歸一化原理初始化粒子i與候選粒子集Sm中的元素j匹配的概率Pij;

　　3)當粒子i與j匹配時對應位移矢量Rij，假設粒子k為i的參選粒子集中的一個元素，則當k與后一幀圖像中的粒子l匹配對應的位移矢量Rkl與Rij之差的模小于閾值Rp時，則認為后一匹配的存在強化了前一匹配成立的可能，由一個迭代關系式給出Pkl對Pij的影響;

　　4)設置匹配概率閾值Pt，當Pij>Pt時，認為該匹配成立，Pij不再變化，如此經過多次迭代得到前一幀及后一幀圖像中粒子的完全匹配情況。

3、應用舉例

　　3.1、風沙輸運

　　風沙輸運是日益嚴重的沙漠化問題中的關鍵物理現象。鑒于該現象十分復雜、很難通過理論方法準確描述，采用不同手段、包括PTV方法進行的試驗研究備受重視。其中以高速照相機或攝像機和連續光源進行的連續時間PTV測量主要用于沙粒躍移及爬流運動規律、特別是沙粒間及沙粒與反射表面間作用的研究;而以普通CCD/CMOS數字照相機和脈沖光源進行的沙粒速度的兩幀PTV測量，可方便地與空氣相的速度測試手段(如皮托管、PIV等)結合，獲得兩相的運動信息，對分析相間的雙向耦合作用很有幫助。風沙輸運的PTV測量一般在豎直平面內進行，盡管有學者指出沙粒嚴格上屬于三維運動;另一個值得注意的問題是躍移底層的沙粒分布密度非常大，相互之間的碰撞頻繁、運動不規律，導致這個區域“粒子”(即沙粒)的匹配較為困難。

　　3.2、氣泡流動

　　含氣泡的多相流動在化學及環境工程中較為常見，在強化傳熱和流動減阻等多種場合都有應用。盡管氣泡和沙粒同屬分散相，但前者一般尺寸較大、透明、存在變形和重疊、運動速度較慢，因此其PTV測速的實施細節與后者差別明顯。通常的處理步驟是去除圖像噪聲后，確定氣泡的輪廓、對圖像進行二值化，計算各氣泡的幾何中心，最后進行相應“粒子”的匹配。由于氣泡尺寸大、速度慢，正確匹配難度不大;但是之前的圖像處理過程相比沙粒復雜，另氣泡變形會在測速結果中引入誤差，這些在實踐中都需要注意的。

4、結語

　　粒子追蹤測速(PTV)是一種應用廣泛的新興多相流測試技術，其精度與數據采集、處理的多個環節有關，在實踐中應結合測試對象特征確定具體實施步驟和方法。