亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

A New Bubble Image Model Based on the Recognition of Bubble Flow

气泡 流量(数学) 液体气泡 机械 计算机科学 物理
作者
Guohui Li,Xue Liu,Yang Liu
出处
期刊:Chemical Engineering & Technology [Wiley]
标识
DOI:10.1002/ceat.202400009
摘要

Abstract In this study, a new ellipse‐fitting algorithm is proposed to achieve the reconstruction of bubble shapes in bubbly flow captured by a high‐speed camera in the gas–liquid two‐phase column reactor. Bubble flow patterns and geometric parameters in the experimental images are recognized and identified successfully, represented by means of the topological parameters. Three logical steps are carried out in detail. First, the area threshold and the circularity factors are established to identify the bubbles whether belonging to a single bubble or not. The overlapping bubbles in images can be separated from single bubbles based on a watershed segmentation algorithm. Second, a single bubble image and an overlapping bubble image are combined into one image. After that, statistical analysis for the size distributions and ellipse area bubbles is performed for further analysis and discussion. The advantage of this algorithm is that it can make use of a set of major and minor axes of an ellipse to capture the ellipse parameters more effectively. Simulation results are well agreed with experimental measurements. Moreover, it can be used to detect many ellipse‐like bubbles that are dispersed in high‐speed camera images, indicating that it is a better strategy for the recognition and identification of bubbly turbulent flow accurately.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
yuanchong发布了新的文献求助10
刚刚
xin发布了新的文献求助10
1秒前
尹静涵完成签到 ,获得积分10
7秒前
Owen应助云7采纳,获得10
13秒前
李健应助科研通管家采纳,获得10
32秒前
35秒前
klpkyx发布了新的文献求助10
40秒前
41秒前
三四郎应助11采纳,获得10
43秒前
45秒前
zzzrrr发布了新的文献求助10
46秒前
云7发布了新的文献求助10
49秒前
RGDG完成签到 ,获得积分10
52秒前
研友_VZG7GZ应助zzzrrr采纳,获得10
56秒前
58秒前
rputation发布了新的文献求助10
1分钟前
klpkyx发布了新的文献求助10
1分钟前
今晚早点睡完成签到 ,获得积分10
1分钟前
顾矜应助云7采纳,获得10
1分钟前
任性的一斩完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
柳贯一发布了新的文献求助10
1分钟前
klpkyx发布了新的文献求助10
1分钟前
缓慢怜菡给yangd的求助进行了留言
1分钟前
rputation完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
klpkyx发布了新的文献求助10
1分钟前
杨啸林完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zqq完成签到,获得积分0
1分钟前
在水一方应助slp采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
klpkyx发布了新的文献求助10
2分钟前
汉堡包应助Murphy采纳,获得10
2分钟前
11发布了新的文献求助10
2分钟前
缓慢怜菡完成签到,获得积分0
2分钟前
2分钟前
2分钟前
2分钟前
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Salmon nasal cartilage-derived proteoglycan complexes influence the gut microbiota and bacterial metabolites in mice 2000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1500
Cowries - A Guide to the Gastropod Family Cypraeidae 1200
ON THE THEORY OF BIRATIONAL BLOWING-UP 666
Signals, Systems, and Signal Processing 610
“美军军官队伍建设研究”系列(全册) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6384180
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8196496
关于积分的说明 17332169
捐赠科研通 5437754
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2875930
邀请新用户注册赠送积分活动 1852430
关于科研通互助平台的介绍 1696804