直喷汽油机喷雾过程图像采集和处理

杜宏飞，刘江唯，付 磊

(中国第一汽车股份有限公司技术中心，长春 130011)

2016186

直喷汽油机喷雾过程图像采集和处理

杜宏飞，刘江唯，付 磊

(中国第一汽车股份有限公司技术中心，长春 130011)

基于直喷汽油机和高速相机，搭建汽油机缸内可视化平台，拍摄喷雾过程图像，利用Matlab对图像进行后处理和分析，去除背景噪声、壁面反射光和个别亮点的影响，提取了喷雾的贯穿度、喷雾面积信息。该方法是研究汽油喷雾贯穿度、喷雾形态的有效手段。

直喷汽油机；喷雾；图像处理；Matlab

前言

近年来随着汽油机排放和油耗法规的日益严格，越来越多的学者开始对直喷汽油机进行深入研究[1-2]。直喷汽油机缸内喷雾过程直接影响混合气形成，进而影响燃烧效率和污染物排放。因此开展直喷汽油机缸内喷雾可视化研究非常必要[3-4]。

目前缸内喷雾可视化测量采用的方法主要包括激光辅助测量和高速摄像。激光辅助测量方法是在光学发动机上引入激光，结合高速相机和滤镜，测量喷雾浓度和喷雾速度。高速摄像方法是在光学发动机上利用高速相机从燃烧室底部和侧面拍摄喷雾过程，从而获得喷雾锥角、喷雾面积、喷雾贯穿、喷雾撞壁和火焰传播等信息[5]。近年来采用高速摄像的方法进行缸内喷雾和燃烧过程的研究较多。文献[6]中对混合燃料燃烧可视化进行了研究，为了表明不同燃料燃烧过程的差异，不同程度地采用图片信息量化和与缸内压力分析相结合的方法，分析了火焰发展过程。文献[7]中在光学可视化发动机上, 采用高速摄影法,对不同掺混比例的柴油/生物柴油混合燃料进行研究, 获取缸内燃烧火焰图像；文献[8]中在单缸光学发动机上，采用可视化技术研究缸内CNG 直喷稀薄燃烧过程中喷射方式和点火方式对火焰传播过程的影响；文献[9]中在光学发动机上,用高速相机研究了在进气中加入不同体积分数的N2后柴油机油束的发展和混合气的形成、着火与燃烧过程。

本文中基于光学汽油单缸机，利用高速相机对汽油机喷雾过程进行拍摄，得到了不同曲轴转角下的喷雾图像，并开发了一套Matlab图像处理程序，对喷雾图片进行处理分析，提取了缸内喷雾贯穿度、喷雾面积和喷雾浓度分布信息，通过标定对上述信息进行量化，为研究喷雾撞壁和喷雾扩散提供了有效手段。

1 图像采集系统

图1为试验采用的光学单缸机，其主要参数见表1。发动机采用燃烧室全可视设计，由延长活塞、延长缸体和石英缸套组成。采用的高速相机详细参数见表2。图像采集原理如图2所示。发动机运行时由角标仪输出触发信号，高速相机在此信号的触发下拍摄图像。选取的试验工况参数如表3所示。

图1 光学汽油单缸机

参数数值缸径/mm84冲程/mm90压缩比9石英缸套高度/mm55

表2 高速相机主要参数

图2 图像采集原理

名称数值转速/(r·min-1)2000燃油喷射压力/MPa10平均指示压力/MPa0.2

2 图像预处理

试验中采用两个LED光源照明，布置在气缸两侧，该方法可以增强油束的亮度，但同时也增加了气缸壁面反射光的强度，难以识别油束的边界，影响图像特征的提取。为清晰反映出壁面反射光的影响，将原始图像转化为二值图像进行对比，如图3所示，由图可见，在气缸左侧的反射光较强，图像右上角喷油器位置也有强反射光，进气门和右侧壁面的反射光面积较小，从原始喷雾图像上无法区分喷雾图像。因此处理的重点在于去除壁面反射光，保留喷雾区域。喷雾区域是感兴趣的区域，编写Matlab程序对感兴趣区域进行选择，去除反射光和背景。 预处理流程如图4所示。在Matlab程序中由软件读取原始图像到程序中，人工选择反射光区域并保存为背景图像，由原始图像减去该背景图像，就只保留了喷雾部分图像。

图3 原始图像与对应的二值图像

图4 去除反射光处理流程

但是对于某些工况点，喷油较少，喷雾图像对比度不高，不能明显区分喷雾区域。在此之前还应进行图像对比度增强处理，利用直方图均衡化提高对比度。直方图均衡化是指将图像的像素值均匀的分布在图像的各个区间上，从而增加对比度，使图像的视觉效果得到改善，在Matlab中采用histeq函数[10]对直方图进行均衡化。图5给出了均衡化前后的直方图对比。

图5 均衡化前后直方图对比

在进行对比度增强以后即可进行感兴趣区域选择和滤波处理。空间滤波是通过像元与周围相邻像元的关系，采用空间域中的邻域处理方法，突出图像上的某些特征。在数字图像中往往存在各种噪声，Matlab图像处理工具箱提供了线性滤波、中值滤波和自适应滤波等方法去除噪声。本程序中结合实际情况选择了中值滤波，采用了Matlab中的函数medfilt2来实现。中值滤波对异常值不敏感，可在不降低图像对比度的情况下减小异常值的影响[11]。图像预处理流程如图6所示。

图6 图像处理流程

经过对比度增强、去除反射光、滤波和其它处理以后，图像中的喷雾油束已清晰可见，将其转化为伪彩图即可看出喷雾的浓度梯度；转化为二值图像，则可识别油束边界，采用Matlab软件中的标准库函数edge，利用canny算子提取边界。

3 喷雾贯穿度提取

在完成图像预处理之后即可进行喷雾贯穿度的提取和标定。首先进行喷雾传播方向的定义。由鼠标在图像上选择喷油器顶点(xc,yc)作为喷油始点，由软件寻找油束质心(mean_x,mean_y)，油束质心与喷油始点连线作为喷雾传播方向。在软件中将该两点坐标记录并保存在硬盘，以后在批量处理时直接调用。喷油器顶点与油束质心如图7所示。

图7 喷雾质心与喷油器顶点

程序中定义的贯穿度为：沿着喷雾传播方向上的最远距离。在软件中由Matlab程序读取一张原始图像，确定油束质心与喷油始点连线，确定该连线与油束远端边界的交点，进而计算该交点与喷油始点的距离。计算逻辑图如图8所示。

图8 喷雾贯穿度计算框图

但此时计算提取的贯穿度数值只是在图像中的像素值，为了获得贯穿度实际值，要对图像进行标定，将像素值转化为实际距离。 本程序中选取火花塞头部进行标定。图9中在图像中点击火花塞头部左侧和右侧边缘，计算图像上的距离(像素)记为Lm，并将数值保存，批量处理时调用。

图9 标定图像

标定公式为

D=Dm·L/Lm

(1)

式中:D为喷雾贯穿度，mm；Dm为图像中贯穿度的数值，pixels；L为火花塞头部实际宽度，6.7mm；Lm为图像中火花塞头部宽度，pixels。

本研究中选择采样间隔为2°CA。采用批量处理后的图像如图10所示。图中的伪彩图给出了喷雾的浓度梯度。提取的贯穿度结果如图11所示。须要指出的是，喷雾传播方向随着曲轴转角的变化而有所不同，喷雾的质心也稍有改变。导致了起始点与油束质心连线方向有所变化。总体来看随着曲轴转角的变化，贯穿度增加。油束中央区域的液态燃油浓度较大，对于外界光源的散射效果明显，导致光线强，由伪彩图可以看出，从油束中央到边缘，液态浓度逐渐降低。

图10 处理后的图像

图11 喷雾贯穿度计算结果

4 喷雾面积

为了表征喷雾面积大小，本研究中选用喷雾区域的像素点总和与图片像素点总和的比值来描述。该比值在各个工况之间具有可比性，可以表征喷雾发展过程，公式为

S=Sspray/ST

(2)

式中：S为喷雾面积比例；Sspray为喷雾区域像素点总和，pixels；图像分辨率ST=1280×800，pixels。

对图片进行处理，获得喷雾区域像素点总和。程序中在二值图像的基础上进行计算，二值图像中油束亮度为1，其他区域为0。部分程序对亮度为1的像素点进行计数。计算结果如图12所示。由图可知，随着喷雾的进行，面积逐渐扩大。

图12 喷雾面积百分比

为了表征喷雾扩散速度，定义喷雾面积变化速度为：单位曲轴转角内，两幅图像喷雾区域像素点总和之差。

Sv=(Si+1-Si)/△deg

(3)

式中：Sv为喷雾扩散速度，pixels/(°CA)；Si+1为第i+1幅图像喷雾区域像素点总和，pixels；Si为第i幅图像喷雾区域像素点总和，pixels；△deg为第i幅图像与第i+1幅图像间隔的曲轴转角，°CA。

计算结果如图13所示。由图可见，喷雾初期喷雾面积变化速度较大，说明此时喷雾扩散较快，后期变化速度减小，喷雾扩散速度减慢。

图13 喷雾面积变化速度

5 结论

(1)通过搭建的汽油机可视化平台可以拍摄缸内直喷过程，经过Matlab软件进行预处理可以得到清晰的喷雾图像。

(2)对预处理后的图像进行信息提取，可以获得喷雾边界、喷雾浓度梯度、喷雾贯穿度、喷雾面积百分比和喷雾面积变化速度等信息。

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[11] 杨杰.数字图像处理及Matlab实现[M].北京:电子工业出版社，2010.

Image Acquisition and Processing of the Spraying Processin a Direct Injection Gasoline Engine

Du Hongfei, Liu Jiangwei & Fu Lei

R&DCenter,ChinaFAWCo.,Ltd.,Changchun130011

A cylinder visualized platform is constructed, consisting of an optical engine with direct fuel injection and a high speed camera to take the photo images of fuel spraying process, and the images are then post-processed and analyzed with Matlab to eliminate the effects of background noise, the reflective light from wall surface and bright spots, and to extract the information of the penetration and the longitudinal sectional area of spray. The method adopted is an effective means for studying the penetration and the morphology of gasoline spray.

direct injection gasoline engine; spray; image processing; Matlab

原稿收到日期为2016年7月4日，修改稿收到日期为2016年8月8日。