一項基于異構雙分支神經網絡的氣泡測量技術

在氣泡動力學研究中，如何實現微小、低對比度、高密度氣泡的精準識別與連續追蹤，是流體力學、微流控、能源化工及生物醫學工程領域的共性難題。中科君達視界工程師們結合千眼狼超高速攝像機NEO與自研的異構雙分支神經網絡算法，構建了一套面向氣泡測量領域的高速視覺解決方案，實現了氣泡在復雜場景下的精準識別、穩定跟蹤及多維物理量測量，為氣泡動力學研究提供了有效的實驗工具支持。

1. 研究背景：氣泡測量的痛點

氣泡作為典型的氣-液兩相界面結構，其微秒級的生成、上升、變形、聚并與破裂瞬態過程直接影響傳熱效率、反應速率及系統穩定性，工業相機或普通高速攝像機難以捕捉完整演化過程。

算法層面，傳統手段多依賴人工判讀或基于閾值/邊緣檢測的經典圖像處理方法，難以應對以下現實挑戰：

●低對比度：氣泡與背景折射率接近，邊緣模糊、灰度差異微弱，傳統閾值法失效。

●背景干擾：流場中雜質、兩相界面波動等容易引起誤判。

●微小尺度：直徑約10~15個像素的氣泡缺乏顯著紋理與形狀特征，常規卷積網絡算法容易導致細節丟失。

●高密度擁擠：氣泡間距小于自身直徑，相互遮擋，傳統跟蹤算法易發生混淆。

上述挑戰導致傳統方法普遍存在漏檢、誤分割、軌跡斷裂等缺陷，嚴重制約定量分析精度。

2. 解決方案：千眼狼超高速攝像機+異構雙分支神經網絡（HDBN）

2.1 硬件平臺-千眼狼超高速攝像機NEO

在實際工程與實驗研究中，千眼狼超高速攝像機被廣泛應用于氣泡測量相關場景，主要優勢如下：

●支持130萬像素下25000 fps高速采集，有效ROI下時間分辨率高達5 μs。

●采用全新一代BSI傳感器，量子效率85%，僅需10lux照度即可高速成像。

●具備54 dB高動態范圍，有效提升低對比度場景下的信噪比。

●提供SDK接口，支持與自研算法實時協同，實現采集即分析。

2.2算法架構-異構雙分支神經網絡（HDBN）

僅依靠高速攝像機仍不足以完成復雜場景下氣泡測量。中科君達視界算法工程師們突破傳統的單分支卷積網絡結構模型的局限，提出一種“異構雙分支神經網絡架構”路徑。該路徑通過建立“局部精細刻畫”與“全局語義感知”的并行機制，解決了精度與速度的矛盾，并在后續的運動推斷中，引入基于最優傳輸理論的多維約束關聯算法，技術原理如下：

●高分辨率分支：使用小卷積核與空洞卷積，專用于微小氣泡的邊緣細節和幾何輪廓重建。

●上下文分支：通過擴展感受野提取大尺度特征，理解氣泡所在區域的全局結構、背景特征以及場景中的宏觀分布。

●動態融合模塊：采用輕量化融合模塊，根據實時圖像特征動態調整兩個分支的權重分配，實現細節與語義的高效協同。

●最優傳輸跟蹤：構建包含位置、形狀、鄰域拓撲、歷史軌跡的多維特征空間，以最小代價實現跨幀ID一致匹配。

3. 技術優勢

4. 技術實踐案例與解析

4.1 低對比度下的識別

低對比度場景通常指氣泡與背景灰度差值接近噪聲水平。千眼狼高速攝像機憑借高靈敏度傳感器捕獲微弱灰度差異，“異構雙分支神經網絡架構”高分辨率分支強化局部梯度特征，結合上下文分支抑制背景均勻區域響應，有效分離氣泡輪廓，避免傳統閾值法因對比度不足導致的斷裂與漏檢。

4.2 嘈雜背景下的識別

嘈雜背景如生物反應器內存在介質懸浮顆粒干擾，背景紋理在局部統計上像氣泡。

千眼狼“異構雙分支神經網絡架構”中的高分辨率分支發揮了判別作用，通過精細的形態學特征過濾非球形噪聲，顯著提升信噪比與識別準確率。

4.3 小氣泡的識別

微米級氣泡在圖像中僅占數個像素，易被忽略。千眼狼“異構雙分支神經網絡架構”中的高分辨率分支采用亞像素級特征增強與多幀超分辨重建，實現微觀氣泡的識別。

4.4 擁擠場景下的識別

高密度氣泡群中目標氣泡重疊嚴重，易導致合并檢測。千眼狼“異構雙分支神經網絡架構”技術通過雙分支協同，分別提取單個氣泡的局部獨立特征與群體分布結構，再經由最優傳輸匹配實現重疊區域的粘連氣泡的有效分割與軌跡獨立跟蹤。

5. 高速氣泡跟蹤與測量能力擴展

在千眼狼高速攝像機提供的高質量序列圖像基礎上，算法進一步支持將高速攝像機采集的圖像序列轉化為可統計、可解析的物理數據，覆蓋氣泡的運動學行為分析和靜態形態學表征。

5.1 氣泡運動學測量：

基于最優傳輸算法獲取的具有一致身份ID的軌跡數據，工程師們可逐幀計算每個氣泡的運動學參數：

●位置坐標：輸出氣泡中心或特征點在每一時刻的像素坐標及世界坐標。

●瞬時速度與加速度：通過對連續幀間位置的時間差分，計算氣泡的的瞬時速度矢量與加速度矢量，表征氣泡運動狀態變化。

●軌跡追蹤：支持對指定氣泡或氣泡群軌跡的持續時間、平均速度、方向矢量等宏觀指標計算與可視化。

5.2 氣泡形態學測量：

●基本幾何參數：氣泡的投影面積、周長、長短軸長度。

●等效粒徑與球形度：通過投影面積計算等效直徑，通過面積與周長計算球形度，用于評估界面張力與流動穩定性。

結語

面對如何選擇一款用于氣泡測量領域的高速攝像機這一高頻需求，中科君達視界自主研發的千眼狼高速攝像機與異構雙分支神經網絡技術，有效解決了氣泡視覺測量中“精度-速度”權衡的難題，在低對比度、嘈雜背景、微小目標及高密度場景下均表現優異。該軟硬深度協同的解決方案不僅實現氣泡的“看得見、跟得穩”，更進一步推動其動態過程與靜態屬性的“可量化、可分析”，為航空航天流體力學研究、能源化工設備效率評估、生物醫學工程與微流控等領域提供高效的視覺測量解決方案。