一种图像式过冷大水滴结冰探测系统

胡文月，葛俊锋，叶 林，张岩松

(华中科技大学自动化学院，多谱信息处理技术重点实验室，湖北武汉 430074)



一种图像式过冷大水滴结冰探测系统

胡文月，葛俊锋，叶 林，张岩松

(华中科技大学自动化学院，多谱信息处理技术重点实验室，湖北武汉 430074)

在飞机结冰问题中，过冷水滴粒径的不同会对飞机结冰产生不同的影响，当飞机遇到水滴粒径超过50 μm的过冷大水滴时，容易形成粗糙的冰脊，对飞机飞行安全造成严重威胁。文中介绍了一种图像式过冷大水滴结冰探测系统，通过设计特殊的探头外形结构，使不同粒径的水滴在探头的不同位置结冰，采集探头特定位置的图像并使用图像处理技术对其进行分析，得到该位置的结冰厚度及其分布信息，判断过冷大水滴结冰的存在性。通过结冰风洞试验，验证了该系统具有区分常规结冰与SLD结冰的功能，并通过计算结冰边缘到探头边缘的距离，得到探头的结冰厚度及其分布信息，从而实现SLD结冰探测。

结冰探测；过冷大水滴；结冰风洞试验；图像处理

0 引言

在飞机结冰气象条件的研究中，美国国家航空航天局曾在大量飞行试验的前提下，对液态水含量(LWC，Liquid Water Content)、水滴粒径(MVD，Median Volume Diameter)和温度等参量进行量化，形成飞机的“结冰包线”，并作为飞机结冰安全防护系统设计和验证的技术规范[1]。在该包线中，过冷水滴粒径为15～50 μm，通常称为“常规粒径”，形成的结冰称为“常规结冰”。但是，1994年发生在美国印第安纳州的一起飞行事故让人们认识到，飞机在飞行中遇到的过冷水滴还有可能是粒径范围在50 μm至数百μm范围内的“过冷大水滴”(SLD，Supercooled Large Droplet)，形成的结冰称为“SLD结冰”。SLD结冰与常规结冰有很大的不同，容易形成粗糙的冰脊，造成飞机机翼大面积、不规则的外形破坏，严重影响机翼外流场特性，进而影响飞机的空气动力学特性。因此，SLD结冰比常规结冰产生的破坏更加严重，其探测技术的研究也更为迫切和重要。

美国专利US 6269320B1描述了一种SLD结冰探测器，气流通过探测器中的气流通道进入，并在探头前端形成气流漩涡，若水滴较小，则其质量较小，惯性较小，就不能突破气流漩涡，只有大水滴才能突破气流漩涡打到传感器探头上[2]；美国专利US20020158768A1介绍了另一种SLD结冰探测器[3]，专利中描述了探测器的4种主要实现形式，其基本设计思想是，探测器收集各种粒径的水滴，利用不同粒径水滴的惯性差别，在探测器上设计特殊的导流结构，使得不同粒径的水滴撞击到不同的探头上结冰，通过不同探头的反馈信号区分SLD结冰和常规结冰，但上述两种专利都是基于磁致伸缩谐振杆结冰探测器提出，存在探测杆冻结系数过小的问题；2013年美国波音公司提出基于激光的SLD结冰探测专利US20130175396A1和US20130240672A1，该方法将飞机大致划分为可能发生SLD结冰和常规结冰的两块区域，分别设置激光结冰传感器进行检测，以实现对SLD结冰和常规结冰的探测，但该方法需要在飞机许多地方布置传感器，系统十分复杂[4-5]。

在国内，目前有一种光纤式SLD结冰探测器，能够使常规结冰和SLD结冰发生在探测器的不同部位，从而区分出两种不同的结冰情况[6-8]；专利CN103101626A提出了一种使用摄像头对结冰状况进行拍摄的装置，可获得探头特定位置结冰状况的图像[9]。本文介绍了一种图像式SLD结冰探测系统，该探测系统能够区分常规结冰和SLD结冰，得到结冰厚度及其分布信息，并判断是否有SLD结冰存在。

1 图像式SLD结冰探测系统组成及工作原理

图像式SLD结冰探测系统(以下简称“探测系统”)主要由SLD探测器和图像处理系统两部分组成。该探测系统的工作原理为：探测器中具有特定外形的探头，能够使常规水滴结冰发生在探头前端，SLD结冰发生在探头中后端，采集探头特定位置的图像并将其传输到图像处理系统中进行分析，得到探头特定位置的结冰厚度及其分布信息，判断是否有SLD结冰存在。

1.1 SLD探测器

SLD探测器由探头、底座、摄像头、支撑杆等部分组成，如图1所示。探测器的关键部件是探头，位于探测器上部。探头要具备特定的外形，能够区分出常规结冰和SLD结冰。水滴粒径的大小对其撞击特性的影响非常明显，这是因为，水滴粒径越大，质量越大，水滴的惯性力就越大，导致撞击水量和局部水收集系数越大，水滴轨迹受到流场的扰动越小，其运动轨迹越接近于直线[10]。因此，以撞击特性为基础，使用仿真软件建立适用的水滴撞击模型，设计出探头的外部结构。根据软件仿真的结果，如图2、图3所示，常规水滴分布在探头的前端，SLD分布在探头的中后端，当结冰条件具备时不同粒径的水滴能够在探头的不同位置结冰。

图1 图像式SLD结冰探测器实物

图2 LWC分布云图和水滴轨迹图(MVD=20 μm)

图3 LWC分布云图和水滴轨迹图(MVD=100 μm)

探测器下部是底座，用于探测器的固定，同时在底座中装有摄像头，拍摄探头的结冰情况，摄像头的位置应布置在常规结冰和SLD结冰的关键位置，如图4所示。探头和底座之间通过两个螺纹杆相连，这种探头与底座分离的结构便于后续研究中更换不同的探头，研究不同探头结构的结冰情况。

图4 摄像头位置

1.2 图像处理系统

图像处理系统是该探测器计算结冰厚度的核心部分，采用Visual Studio2010环境中的OpenCV来实现。其基本思想是，根据图像中探头和冰层灰度值的不同，首先检测到探头边缘，得到探头边缘的函数表达式，然后检测结冰边缘，通过计算结冰边缘到探头边缘的距离，得到结冰厚度及分布信息，最后通过像素与实际结冰冰厚的换算系数进行换算，得到实际的结冰厚度及分布信息，并判断是否有SLD结冰存在。由于在计算结冰厚度时需要使用探头边缘的函数表达式，因此在拍摄结冰图像时应保证原始图像与结冰图像位置的不变性。系统中涉及到的内容主要包括图像滤波、图像分割、边缘提取、部分图像分割、形态学运算、曲线拟合、冰厚计算等[11]。

图像滤波主要针对在图像形成、传输记录过程中受到的噪声污染，在尽量保留图像细节特征的条件下抑制目标图像的噪声，其方法主要有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。由于该系统中摄像头成像质量较高，传输距离较短，因此在滤波环节采用了较为简便的中值滤波方法。

在阈值分割方面，由于采集图片的多样性，导致了图像灰度值分布的多样性，并不存在固定的阈值，能够成功对所有图像都进行分割。因此，应当采用自适应的阈值分割算法，自动选取合适的阈值，对图像进行分割，目前处理系统选取的是大津算法。阈值分割后，图像中有很多较小的封闭区域，为了减小这些封闭区域的影响，可采用形态学运算来将其消除。

针对阈值分割后的二值图像使用轮廓检测函数，可得到图像的轮廓信息。此时可能会检测到一些不需要的轮廓信息，为了得到探头边缘，可使用一些先验条件约束将干扰信息消除。

通过已经得到的轮廓信息，可以获取轮廓上各点的坐标值，对轮廓上各点进行拟合，可以得到探头边缘的函数表达式。对于第二路摄像头采集到的图像，其探头边缘为直线，可通过霍夫变换找到其函数表达式；对于第一路摄像头采集到的图像，其探头边缘为曲线，需要进行曲线拟合，目前系统采用最小二乘法来实现。它通过最小化误差的平方来寻找数据的最佳函数匹配，方法简便，效果较好，并容易通过计算机编程实现。

图像处理系统的工作流程为：首先读入没有结冰的原始图像，经图像滤波、阈值分割及形态学运算、轮廓检测、最小二乘拟合处理后，得到探头边缘的函数表达式。完成对原始图像的处理之后，系统读入结冰图像，经过图像滤波、阈值分割及形态学运算、轮廓检测处理，提取检测到的结冰边缘的各点坐标，计算结冰边缘各点到探头边缘的距离，进而得到结冰厚度信息及其分布信息。其计算方法如下。

根据实际的设计经验，选取二次函数对探头边缘进行拟合。假设二次函数方程为y=ax2+bx+c，点(m,n)为结冰轮廓上的一点，通过轮廓检测后为已知点。若求结冰厚度，需要得到点(m,n)到抛物线的距离，其计算示意图如图5所示。

图5 结冰厚度计算示意图

假设某一点(x,y)满足以下两个条件：

(1)位于抛物线上；

(2)抛物线在此点的切线与点(m,n)的连线相互垂直。

则点(m,n)到抛物线的距离即为点(m,n)到点(x,y)的距离。点(m,n)坐标已知，需要根据条件求取点(x,y)的坐标。

联立两个方程后，可转化为一个一元三次方程，根据卡丹求根公式即可得到方程的解，带入方程组即可得到点(x,y)的坐标值。

2 试验及分析

根据介绍过的探测系统的工作原理，该探测系统主要可以实现两个功能：一是能够检测SLD结冰的存在性，区分出常规水滴结冰和SLD结冰；二是得到结冰的厚度及其分布信息，并判断是否有SLD结冰存在。下面通过具体试验来验证探测系统的功能。

2.1 SLD结冰探测试验验证

结冰风洞可以通过调节各种参数来模拟飞机飞行的实际环境，因此可以通过结冰风洞试验来验证该探测系统对于SLD结冰的探测功能。

试验条件1：水滴粒径(15±1)μm，风洞温度-10 ℃，液态水含量(0.6±0.05)g/m3，气压0.3 MPa，水压0.3 MPa，转速1 600 r/min，风速60 m/s。试验中拍摄的探头结冰照片如图6所示。从试验结果可以看出，结冰仅发生在探头前端，属于常规水滴结冰，与试验条件相符。

图6 试验1照片

试验条件2：水滴粒径(70±2)μm，风洞温度-10 ℃，液态水含量(0.7±0.05)g/m3，气压0.3 MPa，水压0.3 MPa，转速1 600 r/min，风速60 m/s，试验中拍摄的探头结冰照片如图7所示。从试验结果可以看出，结冰仅发生在探头中后端，属于SLD结冰，与试验条件相符。

图7 试验2照片

由以上两组试验对比可以看出，该探测系统能够区分出常规水滴结冰和SLD结冰，常规水滴结冰发生在探头前端，SLD结冰发生在探头中后端，与仿真结果相符，验证了该探测系统具有区分常规水滴结冰和SLD结冰的功能。

2.2 结冰厚度计算

图像处理系统对两路摄像头采集到的图像处理流程大致类似，下面仅以第一路摄像头采集到的图像为例进行说明。

他打定主意，决定放手一搏，然而就在此刻，忽听前方传来一声尖厉的鸣叫，他抬眼一望，却是一只黑身白腹的鸟儿迎面朝自己撞来。

第一路采集到的一幅原始图像如图8所示。

读入图像后，首先进行图像滤波，处理后图像如图9所示。

图8 原始图像

图9 原始图像滤波

图像滤波后，使用大津算法对图像进行自适应阈值分割，得到二值图像，如图10所示。

为了减小图像中较小的孔洞，对图像进行形态学运算，如图11所示。

提取图像中的轮廓，并加以先验条件约束，得到的探头边缘如图12所示。

使用最小二乘法对提取的探头边缘进行拟合，拟合效果如图13所示。

拟合曲线函数采用二次函数，拟合结果为y=ax2+bx+c，其中a=0.004 76，b=-2.536，c=521.451。

图10 原始图像阈值分割

图11 原始图像形态学运算

图12 探头轮廓边缘

图13 拟合效果

和原始图像类似，结冰图像经过图像滤波、自适应阈值分割及形态学运算、轮廓提取处理，其结果如图15～图18所示。

图14 结冰图像

图15 结冰图像滤波

图16 结冰图像阈值分割

图17 结冰图像形态学运算

图18 结冰边缘

系统处理的最终结果如图19所示，红色曲线为探头边缘的函数表达式，蓝色曲线为结冰边缘。检测到的结冰边缘由一系列坐标点构成，使用“图像处理系统”部分介绍过的计算结冰厚度的方法，可逐个计算出结冰边缘上各点到探头边缘的距离，从而得到结冰图像中的冰厚及其分布信息。

图19 探头及结冰边缘

经图像处理系统计算，此结冰图像中结冰厚度为69.65(像素)，结冰图像中挑选有代表性的位置进行测量，如图所示，其结冰厚度分别为63，75，66，74(像素)，误差分别为9.5%，7.7%，5.2%，6.2%。

3 结束语

本文提出了一种图像式SLD结冰探测系统，能够有效检测SLD结冰的存在。该探测系统的设计主要包括探头外形设计和图像处理算法设计两个方面。通过软件仿真的方法，设计一种特定外形的探头，能够使不同粒径的水滴在探头的不同位置结冰，采用图像处理技术，对探头边缘进行函数拟合，得到其函数表达式，计算结冰边缘上各点到探头边缘的距离，得到探头上的结冰厚度及其分布信息，并判断是否有SLD结冰存在。

另外，该探测系统进行了结冰风洞试验，试验结果与软件仿真结果基本吻合，验证了该探测系统具有检测SLD结冰的功能。同时，使用图像处理系统对采集到的图像进行分析，得到了探头的结冰厚度及其分布信息。

但是，该探测系统也存在一定的不足。例如，图像处理系统计算精度不高，原始图像与结冰图像在位置一致性上要求较高等。后期可进行一些改进，如在分割算法的选取上可以采用更加适用于结冰图像的方法，对原始图像与结冰图像可先配准再计算等。

[1] USA Federal Aviation Administration. Aircraft Ice Protection,Advisory Circular,NO:20-73A，2006.

[2] OTTO J T. Supercooled Large Droplet Lce Detector：United States: 6269320B1.2001-07.

[3] SECERSON J A. Inflight Ice Detector to Distinguish Supercooled Large Droplet(SLD)Icing：United States,20020158768A1.2002-10.

[4] MEIS C S. Laser-Based Supercooled Large Drop Icing Condition Detection System:United States,20130240672A1. 2013-09.

[5] MEIS C S,BOSETTI C K. Supercooled Large Drop Icing Condition Detection System:United States,20130175396A1. 2013-07.

[6] 周灿,葛俊锋,叶林，等. 飞机过冷大水滴结冰探测器设计及试验.仪器仪表学报,2013,34(10): 2213-2218.

[7] 陈朝辉. 过冷大水滴结冰探测器设计及试验研究：[学位论文]. 武汉:华中科技大学,2014.

[8] 许一飞. 过冷大水滴结冰探测器数值仿真设计及其实验研究：[学位论文]. 武汉:华中科技大学,2013.

[9] 中国商用飞机有限责任公司,上海飞机设计研究院.结冰探测器: 中国,CN103101626A. 2013-05-15.

[10] 闵现花. 结冰条件下过冷水滴撞击特性及热平衡分析：[学位论文]. 上海:上海交通大学,2010.

[11] 冈萨雷斯,伍兹. 数字图像处理.3版. 北京:电子工业出版社,2011.

Supercooled Large Droplet Icing Detection System Based on Image Processing Technology

HU Wen-yue,GE Jun-feng,YE Lin,ZHANG Yan-song

(Department of Automation,Huazhong University of Science and Technology, Key Laboratory of Multispectral Information Processing of HUST,Wuhan 430074,China)

In aviation,ice accretion on the aircraft will be influenced seriously by the diameter of the supercooled droplets. Rough ice ridge forms easily when the aircraft suffers the supercooled large droplet(SLD) whose diameter ranges from 50 μm to 500 μm and thus flight security problem occurs. This paper describes a SLD icing detection system. Special structure of the detector is designed,so droplets with different diameter will freeze in different positions. Images obtained from certain area of the detector were analyzed in the image processing system. Then the system gives the information of the ice thickness and its distribution in this area,and makes the judgement on the existence of the SLD icing. The results of the ice wind tunnel test shows that the detection system can distinguish SLD icing from normal icing. The information of the ice thickness and its distribution are calculated by computing the distance between ice edge and the detector edge,and thus the SLD icing can be detected.

icing detection;supercooled large droplet;icing wind tunnel test;image processing

国家自然科学基金资助项目(61104202);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2014QN170)

2015-01-30 收修改稿日期：2015-06-08

TH89

A

1002-1841(2015)11-0074-04

胡文月(1990—)，硕士研究生，研究方向为传感器与智能检测技术。E-mail：sdadhwy@163.com