航空發(fā)動機燃油噴嘴霧化角度測量研究

伍文鋒，吳建華，鐘柳花，游 江

（成都航利（集團）實業(yè)有限公司，成都610000）

航空發(fā)動機燃油噴嘴霧化角度測量研究

伍文鋒，吳建華，鐘柳花，游 江

（成都航利（集團）實業(yè)有限公司，成都610000）

噴霧錐角的大小直接影響到燃料在燃燒室空間的分布特性。為解決傳統(tǒng)的人工測量噴霧錐角方法的精度較低、重復性較差等難題，擬采用基于計算機視覺與圖像處理技術，運用M A TLA B/G U I軟件的強大圖像處理功能設計出航空發(fā)動機燃油噴嘴霧化角度測量系統(tǒng)，實現(xiàn)可視化界面操作。結果表明：該系統(tǒng)處理速度較快、精度較高，可減輕人工判讀的繁瑣工作量，對于質量較差的圖像，可通過人工判讀，減弱系統(tǒng)讀取誤差對試驗結果的影響。

航空發(fā)動機；燃油噴嘴；噴霧錐角；計算機圖像視覺

0 引言

噴霧錐角的大小將影響燃料與空氣混合、燃燒性能、火焰形狀等。在航空發(fā)動機中，噴霧錐角主要根據(jù)火焰筒的結構尺寸確定，不但影響燃燒效率，而且關系到火焰筒的使用壽命，其角度過大，噴霧會噴濺至火焰筒壁上，在高溫下逐漸聚積為垢狀積炭，使火焰筒局部過熱損壞[1]。其角度太小，則導致燃燒不充分。因此必須提高噴嘴霧化角度的測試精度。

隨著圖形圖像處理技術[2-4]的應用以及可視化技術的發(fā)展，精準的現(xiàn)代檢測方法已逐漸取代依靠傳統(tǒng)目測方法，其不僅能夠降低試驗者的勞動強度、提高噴嘴錐角的檢測效率，也提高檢測結果的精確度。張恒敢等將圖像處理的方法運用于檢測小麥的外觀，黃曉峰等將圖像處理技術初步運用在噴嘴檢測上。

本文提出基于計算機圖像視覺方法，運用MATLAB/GUI軟件強大圖像處理功能設計出航空發(fā)動機燃油噴嘴霧化角度測量系統(tǒng)。

1 現(xiàn)有的霧化角度測量方法

噴霧錐角與產品的光潔度、外形尺寸密切相關，因此，經常使用圖像法和機械式探針法檢測。圖像法指通過數(shù)碼相機采集噴霧圖像，然后利用計算機對拍攝圖像進行測量計算，求得其角度值。機械式探針法（如圖1所示）是在霧錐軸平面距離噴口的一定距離處，在霧錐的兩旁分別設置1根探針，探針位于同一水平面內，測試時將探針以直線方式移向霧流的中心線直至探針剛好接觸到霧錐外圍，由于測試是在霧錐軸平面進行的，可以將霧錐可視為1個2維平面，其測量的數(shù)據(jù)既可以是角度和傾斜度，也可以是距離中心線的直線距離。圖像法指的是在所拍攝的照片上通過約定的某點做兩切線，由兩切線的夾角求得霧化錐角[5]；或者在2條邊界上對應選取4個點，單側2點做1條直線，兩直線夾角即為霧化錐角[6]。該方法具有較大的主觀性和局部性，不能根據(jù)噴霧的實際情況，最優(yōu)逼近噴霧角的真實值。

2 基于matlab霧化角度測量方法

提出基于計算機圖像視覺技術，運用MATLAB/GUI軟件強大圖像處理功能設計出航空發(fā)動機燃油噴嘴霧化角度測量系統(tǒng)（如圖2所示），對航空發(fā)動機燃油噴嘴噴霧圖像進行降噪濾波、二值化等預處理，并提取其邊緣圖像，再基于最小二乘法原理對邊緣圖像進行邊界擬合，擬合的2條射流線夾角即為噴霧錐角。依據(jù)最小二乘擬合原理，該方法所求得直線誤差平方和最小，從而大大提高霧化錐角的確定精度。

2.1 圖像采集

常用的圖像采集方法有以下3類:

（1）數(shù)碼相機獲取靜態(tài)圖像

該方法操作簡易，獲得的圖像質量清晰度高，可移動性較強；缺點是可能會因光照的不均勻使得圖像產生陰影，或因人工操作導致圖像傾斜等現(xiàn)象。

（2）掃描儀獲取圖像法

該方法獲得的圖像光照均勻，分辨率高；缺點是過高的分辨率會影響圖像處理速度，且對于估計形態(tài)參數(shù)并無幫助。

（3）攝像機采集動態(tài)圖像

通常是將攝像機固定在試驗箱支架上，通過圖像采集卡將數(shù)字影像傳入計算機中，操作者通過計算機來觀察動態(tài)的圖像，根據(jù)情況采集所需的靜態(tài)圖像。該方法圖像傳輸速度和采集速度都比較快，圖像所占內存小。但是該方法的缺點是存在光照不均勻問題，且還需要圖像尺寸來作為參照標準。

可根據(jù)這3類圖像采集方法的特點以及實際應用需求來選擇合適的圖像采集方式[7]。本文根據(jù)試驗臺狀況選用數(shù)碼相機法。

2.2 圖像預處理

圖像預處理主要包括圖像的降噪濾波、圖像的分割、邊界提取等，通過圖像的預處理能夠獲得高質量的圖像，為噴霧圖像角度的檢測做好準備。如圖3～5所示。

2.2.1 開運算去除背景

在拍攝噴霧瞬間圖像時，光線經過背景板與油滴粒子時會因反射作用使圖像產生亮度不均勻現(xiàn)象，這對圖像分割影響很大。因此，采用開運算減去背景法來消除亮度不均，以利于圖像后續(xù)處理。假設原圖像函數(shù)為f（x,y），背景圖像函數(shù)為h（x,y），則減去背景圖像后的圖像函數(shù)為g（x,y）=f（x,y）-h（x,y）。

2.2.2 降噪濾波

圖像的降噪濾波（如圖6所示）主要有均值濾波和中值濾波2類。均值濾波是典型的線性濾波算法，是指在圖像上對目標像素給1個模板，該模板包括了其周圍的臨近像素，再用模板中的全體像素的平均值來代替原來像素值。中值濾波的基本原理是把數(shù)字序列中1個點的值用該點的1個領域中各點的中值代替，讓周圍的像素值接近真實值，從而消除孤立的噪聲點。

Matlab系統(tǒng)自帶的濾波函數(shù)可有效抑制加性噪聲，但容易引起圖像模糊。因此，通過對自帶的濾波函數(shù)進行改進，避開對噴霧圖像邊緣的平滑處理。經過比較，均值濾波效果優(yōu)于中值濾波效果，因此，本系統(tǒng)選用自己編制的均值濾波函數(shù)進行濾波處理。

均值濾波部分關鍵代碼

function d=avgfilter（x,n）

A（1:n,1:n）=1;

[height,width]=size（x）;

x1=double（x）;

x2=x1;

for i=1:height-n+1

for j=1:width-n+1

C=x1（i:i+（n-1）,j:j+（n-1））.*A;

S=sum（sum（C））;

x2（i+（n-1）/2,j+（n-1）/2）=S/（n*n）;

end

end

D=uint8（x2）。

2.2.3 圖象分割

噴霧圖像的分割（如圖7所示）[8-9]指的是把背景和液滴區(qū)別開來。常用的圖像分割原理是將圖像灰度分成多個不同等級，通過設置閾值來確定有意義的區(qū)域。

圖像閾值化處理的變換函數(shù)表達式為

根據(jù)噴霧圖像中油滴與背景灰度的分布規(guī)律，基于誤差率最小原則計算得到邊界分割的最優(yōu)閾值。

2.2.4 邊緣提取

通過對二值化處理后的噴霧圖像進行邊緣檢測來求得霧化邊界線。常用的邊緣檢測算法主要有：Canny算子、Sobel算子（如圖8所示）、Robert算子（如圖9所示）以及Prewitt算子（如圖10所示）等。

Robert邊緣檢測算子是1種利用局部差分算子尋找邊緣算子。

Prewitt通過加大邊緣檢測算子的模板來計算差分算子，使得其在檢測邊緣的同時還能夠抑制噪聲帶來的影響。Sobel算子采用帶權的方法計算差分算子，既能檢測邊緣數(shù)據(jù)點，也可以進一步抑制噪聲影響，但其檢測邊緣比較寬。

Canny算子是基于尋找圖像梯度的局部極大值來進行邊緣檢測，梯度是通過計算高斯濾波的倒數(shù)求得。該方式選用2個閾值分別檢測強、弱邊緣，當強弱邊緣相連時，弱邊緣才會被包含在輸出當中。此方法能夠檢測到真正的弱邊緣。如圖11所示。

綜合比較，Canny算子的處理效果優(yōu)于其他算子，因此，選用Canny算子對噴霧圖像進行邊緣處理。

2.3 邊界擬合及霧化錐角求解

2.3.1 基于最小二乘法擬合

采用最小二乘法原理實現(xiàn)噴霧錐角的邊界擬合，其原理是通過求得最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)最佳函數(shù)匹配。分別對左右邊界（x_i-y_i），i=1,2,3……,n，直線y=ax+b做回歸分析。確定回歸系數(shù)a，b需采用最小二乘法，即Q最小。

2.3.2 霧化錐角求解

由上求得a，b后，根據(jù)方程

可求得兩側射流線夾角

最小二乘法部分關鍵代碼

function data=function_slope（x,y）

xy_mean=mean（x.*y）;

x_mean=mean（x）;

y_mean=mean（y）;

x2_mean=mean（x.^2）;

y0=y（1）;

x0=x（1）;

k=（xy_mean-y0*x_mean-x0*y_mean+x0*y0）/

（x2_mean-2*x0*x_mean+x0^2）;

a=k;

b=y0-k*x0;

data=[a,b];

end

霧化錐角求解如圖12所示。

3 結論

航空發(fā)動機燃油噴嘴霧化角度是衡量霧化質量的1項重要指標，因此,必須提高其霧化錐角的檢測精度。本文就以往的霧化角檢測方法中較難衡定其測試精度的問題，提出基于計算機視覺技術測量噴霧錐角，利用MATLAB強大的圖形處理功能對噴霧圖像進行濾波去噪、圖像分割邊緣提取，基于最小二乘法原理對噴霧邊界進行擬合，得到最逼近噴霧實際射流邊界的2條直線，最終得到誤差平方和最小的霧化錐角，使得霧化錐角的檢測精度大大提高。

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Research on Aeroengine Fuel Nozzle Spray Angle Masurement

WU Wen-feng， WU Jian-hua， ZHONG Liu-hua， YOU Jiang
（Chengdu HOLY（Group）Industrial Co.,Ltd,Chengdu 610000,China）

The spray cone angle size directly affects the distribution characteristics of fuel in the combustion space.In order to solve the problem of the traditional manual detection methods with low precision,poor repeatability,powerful image processing function of MATLAB/GUI software were used to design aircraft engine fuel nozzle spray angle measurement system with computer vision and image processing technology,and realize the visual interface of the program.The results show that the faster processing speed and high intensive reading of the system can reduce the onerous workload of manual interpretation.The influence of system read errors on the result of the experiment is reduced by artificial interpretation when the image quality is poor.

aeroengine;fuel nozzle;spray coneangle;digital image processing

V 233.7

A

10.13477/j.cnki.aeroengine.2017.05.012

2016-12-07

伍文鋒（1982）,男，工程師，主要從事航空發(fā)動機燃油噴嘴類產品的研制工作；E-mail:wuwenfeng@sccdholy.com。

伍文鋒，吳建華，鐘柳花，等.航空發(fā)動機燃油噴嘴霧化角度測量研究[J].航空發(fā)動機，2017，43（5）：69-73.WU Wenfeng，WU Jianhua，ZHONG Liuhua,et al.Research on aircraft engine fuel nozzle spray angle measurement[J].Aeroengine，2017，43（5）：69-73.

（編輯：張寶玲）