基于图像传感器的推进剂发烟量测试方法

王长健,张克旺,孙 美,杨燕京,许 毅

(1.西安交通大学电子与信息学院,陕西 西安 710049；2.西安近代化学研究所燃烧与爆炸技术重点实验室，陕西 西安710065)

基于图像传感器的推进剂发烟量测试方法

王长健1,2,张克旺1,孙 美2,杨燕京2,许 毅2

(1.西安交通大学电子与信息学院,陕西 西安 710049；2.西安近代化学研究所燃烧与爆炸技术重点实验室，陕西 西安710065)

提出了一种基于图像传感器的推进剂发烟量测试方法。用平行光管代替传统测试装置中的卤素钨灯，用图像传感器代替传统测试装置中的光电二极管或光敏电阻,设计了一种表面有镂空条纹的遮光罩对光源信号进行调制,采取图像数据处理方法消除环境噪声对测试结果的影响。测量了SQ2推进剂、Al-CMDB推进剂和NEPE推进剂燃烧烟雾的发烟量。结果表明，SQ2推进剂和Al-CMDB推进剂的烟雾透过率曲线在点火后50s左右基本稳定；NEPE推进剂燃烧的烟雾光透过率曲线在点火50s后稳定，但有缓慢上升趋势；3种推进剂烟雾光透过率分别为84.1%、65.9%、22.3%，与传统测试方法一致。

推进剂；发烟量；羽流烟雾；图像传感器；平行光管；烟雾光透过率

引 言

羽流烟雾是固体火箭发动机羽流特征信号的组成之一，对武器系统的制导能力和隐身性能有重要影响[1]。其影响主要体现在：(1)对武器系统中制导信号的干扰。目前武器系统的制导方式可分为主动制导(红外图像制导、红外点源制导等)、半主动制导(激光架束、TV可视跟踪、雷达制导等)、光纤制导和GPS制导。其中羽流烟雾对半主动制导方式的制导信号影响最大；(2)对武器系统隐身性能的影响。飞行的导弹在发动机工作期间会形成数千米长的羽烟尾迹，大大降低导弹的隐身性能。

目前,国内传统的测试发动机羽流烟雾方法是密闭燃烧室法(WJ20187-2016)，该方法采用密闭燃烧室模拟推进剂装药在发动机燃烧室内的工作环境,将测试样品在密闭燃烧室内点燃，通过测试光信号通过燃烧室烟雾的衰减，计算测试样品燃烧生成烟雾的光透过率,用烟雾的光透过率表征发烟量的大小。烟雾光透过率越高，则发烟量越小。

本研究在传统的推进剂发烟量方法基础上进行改进，用平行光管取代传统测试装置中的卤素钨灯，用图像传感器取代传统测试装置中的光电二极管，结合图像处理技术在烟雾测试技术中的应用[2-6]，建立了一种基于图像传感器的推进剂发烟量测试方法[7]。选择双基(SQ2推进剂)、改性双基(Al-CMDB推进剂)及复合推进剂(NEPE推进剂)3种典型固体推进剂[8-10]进行了发烟量测试，并与传统测试方法进行对比，验证了该测试方法的可靠性。

1 测试方法

1.1 测试原理

推进剂发烟量的表征参数是烟雾光透过率，即光透过烟雾后的光强与透过前光强的比值。烟雾光透过率测量的基本原理是朗伯-贝尔定律[11]，即

(1)

式中：τ为相对透过率,%；I0为入射光强,W/sr；I为介质透射光强,W/sr；A为介质衰减系数；D为介质的平均密度；l为介质内的光程长,m。

图1为基于图像传感器的推进剂发烟量测试装置原理图，平行光管与图像传感器分别位于燃烧室两端视窗的两侧。平行光管作为面光源，发出光信号穿过燃烧室，由图像传感器采集成像。图像传感器获得的图像中像素点的灰度与感应光强在一定范围内成正比。在传感器线性响应范围内，将无烟雾时的图像灰度作为基值，有烟雾时的图像灰度与基值的比值作为该点的烟雾光透过率，可表示为

(2)

式中：τ(x,y)为图像中(x,y)处的烟雾光透过率；I0(x,y)和I(x,y)分别为该点光源穿过烟雾前后的光强,W/sr；G0(x,y)、G(x,y)分别为该点穿过烟雾前后的成像灰度。

图1 基于图像传感器的推进剂发烟量测试装置原理图Fig.1 Principle of propellant smoke density test device based on image sensor

由公式(2)可知，通过光学背景板图像灰度计算图像区域内的烟雾光透过率分布。推进剂在密闭燃烧室内点燃后，产生的烟雾受到气流扰动的影响，在密闭燃烧室内有一个产生、扩散、悬浮、沉降的过程，最终烟雾分布达到相对稳定的状态。在烟雾达到相对稳定状态后，可近似认为烟雾在平行光管范围内均匀分布，该范围内各点的烟雾光透过率相同，通过计算区域内各点透过率的均值，来表征该时刻烟雾光透过率。

测试环境中的日光、灯光等杂散光会不可避免地进入图像传感器。杂散光所形成的噪声会导致测量结果误差偏大。为抑制杂散光对测试结果的影响，设计了一种平行光管遮光罩，遮光罩表面结构如图2所示，遮光罩表面为不透光的暗色材质，表面有间隔镂空的条纹。遮光罩安装于平行光管出光镜头前，使得平行光管出射的光信号为亮暗相间的条纹。在数据处理中，利用光源图像中灰白区域不同的基值消除衍生物形成的噪声[4]。具体过程为：分别取白色区域、灰色区域的灰度均值，计算两个区域灰度差值在有无烟雾的比值，即

(3)

式中：τ′为实测烟雾光透过率；Ic1和Ic2分别为有烟雾时图像中白色区域和灰色区域光强,W/sr；Is1和Is2分别为无烟雾时图像中白色区域和灰色区域光强,W/sr；τ为实际烟雾光透过率；Iy为杂散光光强,W/sr。

由公式(3)可知，当灰、白区域的透过率越接近，公式(3)的降噪效果越好，计算结果越接近真实值。测试样品燃烧时间越长，燃烧室内烟雾越均匀，计算结果越接近真实值。

图2 平行光管遮光罩示意图Fig.2 Schematic diagram of lens hood for collimator

1.2 测试样品、装置及方法

1.2.1 测试样品

SQ2推进剂配方(质量分数)为： NC 59%、NG 8%、二硝基甲苯8%、中定剂3%、燃烧催化剂3%、其他2%；Al-CMDB推进剂配方(质量分数)为：NC 35%、NG 25%、RDX 27%、Al 3%、燃烧催化剂4%、其他6%；NEPE推进剂配方(质量分数)为：NG 8.6%、AP 39%、HMX 27%、PEG 6.1%、BTTN 8.6%、Al 5%、催化剂 3.5%、其他2.2%。

1.2.2 测试装置

基于图像传感器的推进剂发烟量测试装置示意图见图3。装置中的密闭燃烧室耐压强度为15MPa，可通过压力调节装置调节燃烧室内的压力。装置所用平行光管为可见光平行光管，出光口径为Φ30mm。图像传感器采用USB2.0接口的CMOS相机，相机灰度深度为8位，镜头上加置窄带滤波片，将相机的响应光频谱范围限制为0.4～0.7μm，点火电源为直流电源，输出电流范围0～5A。数据采集及处理装置为工控机。

图3 推进剂发烟量测试装置示意图Fig.3 Schematic diagram of test device of propellant smoke density

1.2.3 测试方法

基于图像传感器的推进剂发烟量测试步骤如下：

(1)将测试样品置于密闭燃烧室中，调节密闭燃烧室初始压强至7MPa，调节图像传感器，使得平行光管成像清晰、灰度适中。

(2)将图像传感器的采样率设置为15帧/s，图像传感器开始采集图像10s后测试样品点火，140s后停止采集，将采集到的图像序列存储到工控机。

通过上述步骤可获得测试样品点火前后平行光管成像的图片序列。图4是某推进剂发烟量测试序列的部分图像。

图4 测试图像序列的部分图像Fig.4 Parts of test image sequence

由图4可知，图像中燃烧室观察窗边缘与相邻平行光管区域较模糊。这是由于观察窗边缘与平行光管的景深不同，导致该区域光信号相互影响。这部分图像在数据处理中应予以剔除。

1.3 测试图像的数据处理

测试图像的数据处理基本可分为6步：

(1)图像预处理。在图像中观察窗圆环内取内切矩形，裁剪观察窗边缘及附近成像模糊区域，然后将图像序列图像格式转换为灰度图像格式；

(2)取图像序列前100帧图像，通过像素灰度求均值的方式合成基准图像；

(3)对基准图像的灰白区域分离[12]，提取白色区域以及灰色区域的坐标；

(4)利用步骤(3)的计算结果对基准图像、图像序列每帧图像的灰色区域和白色区域进行提取，并分别计算其灰度均值；

(5)将基准图像灰度均值作为基值，利用公式(3)计算每帧图像的烟雾光透过率；

(6)绘制烟雾光透过率—时间曲线，取曲线平衡段计算测试样品的平均烟雾光透过率。

2 结果与讨论

2.1 推进剂样品的烟雾光透过率曲线

3种推进剂的烟雾光透过率-时间(τ-t)曲线如图5所示。

图5 3种推进剂烟雾透过率随时间变化的曲线Fig.5 Curves of change in smoke transmittance of the three propellants with time

由图5可看出，3种典型推进剂中，NEPE推进剂的发烟量最大，烟雾光透过率最低；SQ2推进剂的发烟量最小，烟雾光透过率最高；Al-CMDB推进剂的发烟量和烟雾光透过率处于二者之间。这是由于Al-CMDB推进剂中含有铝粉，燃烧后会生成一次烟的主要成分Al2O3；而NEPE推进剂配方中除铝粉外，还含有AP，其燃烧除生成Al2O3外，还会生成氯化氢(HCl)这一主要的二次烟成分。

3种典型推进剂均在点火后50s左右烟雾光透过率达到最低值。其中SQ2推进剂与Al-CMDB推进剂的烟雾光透过率达到最低点后基本保持稳定状态，而NEPE推进剂的烟雾光透过率达到最低点后缓慢升高。这表明NEPE推进剂燃烧烟雾在平衡后存在一个较为缓慢的沉降过程。由烟雾的动力学特性可知，空气动力学直径为亚微米数量级的粒子沉降主导机制是布朗扩散，直径在10μm以上的粒子沉降主导机制是重力沉降。测试结果表明，NEPE推进剂燃烧烟雾中粒径在10μm以上的Al2O3颗粒所占比重明显高于Al-CMDB推进剂。

2.2 两种测试方法的结果对比

利用传统发烟量测试方法对3种推进剂发烟量进行测试,并与基于图像传感器的测试方法进行对比，结果如表1所示。两种方法除了在测试原理上存在差异，传统发烟量测试方法在垂直方向对烟雾光透过率进行测试，而基于图像传感器的测试方法是在水平方向进行测试。理论上，水平方向上的透过率测试结果更容易受烟雾沉降因素的影响。实际测试过程中，烟雾沉降是一个相对缓慢的过程。测试时间内，烟雾沉降所引起的透过率升高无法体现在透过率均值中。表1为两种发烟量测试方法的测试结果，由表1可知两种测试方法的结果基本一致。

表1 两种火烟量的测试方法的对比

3 结 论

(1)与传统测试方法相比，基于图像传感器的推进剂发烟量测试方法主要通过图像处理方法降噪，其装置结构简单、成本低，但数据处理过程较复杂。

(2)图像传感器测试区域远大于光电二极管(或光敏电阻)，可显著提高装置的稳定性；平行光管遮光罩设计与图像降噪方法可有效消除杂散光噪声。

(3)基于图像传感器的推进剂发烟量测试方法在水平方向上对烟雾光透过率进行测试，透过率曲线在一定情况下会受烟雾沉降的影响。该方法对3种典型推进剂测试结果与传统测试方法测试结果一致。

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Test Method of Propellant Smoke Density Based on Image Sensor

WANG Chang-jian1,2,ZHANG Ke-wang1,SUN Mei2,YANG Yan-jing2,XU Yi2

(1.Electronic and Information Engineering,Xi′an Jiaotong University,Xi′an 710049,China; 2.Science and Technology on Explosion Laboratory,Xi′an Modern Chemistry Research Institute,Xi′an 710065,China)

A propellant smoke density test method based on image sensor was proposed.In this method,the halogen lamp was replaced by a collimator,the photoelectric diode or photosensitive resistance was replaced by an image sensor,and a lens hood with hollow stripes on surface was designed to modulate light source.The effect of environmental noise on test results was eliminated by image processing method.The combustion smoke densities of SQ2 propellant,Al-CMDB propellant and NEPE propellant were measured.The results show that the transmittance curves of SQ2 and Al-CMDB propellants are basically stable at about 50s after ignition.The transmittance curve of NEPE propellant is stable after 50s of ignition,but has a slow upward trend.The smoke transmittance of the above three propellants are 84.1%,65.9%,22.3%,respectively,which are consistent with those obtained using the traditional test method.

propellant; smoke density; plume smoke;image sensor; collimator;smoke transmittance

10.14077/j.issn.1007-7812.2017.01.019

2016-10-08；

2016-11-13

国家自然科学基金资助(201503163)

王长健(1983-)，男，工程师，从事推进剂羽流特征信号评估工作。E-mail:18991898347@163.com

TJ55；O436.2

A

1007-7812(2017)01-0097-04