遺伝的アルゴリズムによる3次元粒子画像流速計測法

利用遗传算法的3D粒子图像速度测量方法

• 批准号: 07750522
• 负责人: 大山 龍一郎
• 金额: $ 0.51万
• 依托单位: Tokai University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1995
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1995 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07750522/
• 关键词: 画像処理; 粒子追跡法; 遺伝的アルゴリズム; 速度計測; コンピュータ応用計測

本研究は,粒子追跡(Particle-Tracking Velocimetry: PTV)技術の発展と3次元流速計測の実用化を図るために,遺伝的アルゴリズムをPTVの画像解析原理に初めて導入し,流れ場の流速計測を高速度な画像処理で実現できる新しい画像解析手法について研究開発を行ったものである。研究の実施計画に従って成果を以下に整理する。1.システムの構成 本研究においては,流速計測の対象となるトレーサ粒子の分布を画像データとして記録するために,複数のカメラを用いた画像処理システムを構成するとともに基本的なソフトウェアの開発を完了した。2.3次元粒子分布画像の再構成の開発 本研究においては,複数のカメラにより得られた粒子分布の2次元投影画像に対して,遺伝的アルゴリズムを用いて3次元の粒子分布画像を求める新しい再構成手法を提案し,その画像処理原理を明らかにした。また,パーソナルコンピュータ上で動作するソフトウェアを開発した。3.3次元PTVの開発 本研究においては,時間的に連続な2時刻の3次元粒子分布画像を対象にして,再度遺伝的アルゴリズムにより3次元PTVを実現する新しいアルゴリズムを開発した。さらに,本手法は画像処理の原理上,工学分野で重要な乱流場においても3次元の流速ベクトル分布が測定可能であることの知見を得た。4.コンピュータシミュレーションによる検討 本研究では開発した画像計測法の動作を確認するために,3次元空間に100個のトレーサ粒子をコンピュータ上に仮想して分布させ,その粒子分布を対象に3次元PTVを実施した。その結果,本手法は3次元PTVとして精度上十分な性能を有することが明らかになった。今後の展開としては,石油タンクの災害などの原因となる帯電液体を対象にして,帯電液体の電気流体学的現象の新しいデータと多くの知見を得るために,本手法の応用研究を開始したいと考えている。

This study aims at the development of Particle-Tracking Velocimetry (PTV) technology and the application of 3-D velocity measurement, the introduction of particle tracking velocimetry (PTV) and the principle of image analysis of PTV, and the realization of new techniques for image analysis of flow field velocity measurement and high velocity image processing. The results of the research and implementation plan are summarized as follows. 1. The composition of the flow rate measurement system is based on the measurement of the flow rate and the distribution of the particles. 2.3 Development of reconstruction of 3D particle distribution image In this study, a new reconstruction method for 3D particle distribution image was proposed, and the principle of image processing was clarified. The first step is to open the door to the world. 3.3 The development of 3D PTV in this study is based on the observation of the 3D particle distribution at the second time, and the development of 3D PTV in the second time. In addition, this method is based on the principle of image processing, engineering separation is important for the measurement of three-dimensional flow velocity distribution. 4. In this study, we developed and confirmed the operation of the image measurement method, and the distribution of 100 particles in the three-dimensional space was studied. As a result, this method has three dimensional PTV and high accuracy. In the future, the study of the application of this method will begin.