气液两相流在自然界及工业生产过程中广泛存在，是一种复杂的流动过程。近年来，随着微型/小型设备的广泛应用，小管道气液两相流受到越来越多的关注。但目前小管道气液两相流相关研究仍处于发展阶段，小管道气液两相流参数测量技术比较匮乏，制约了其进一步发展和应用。因而，进行小管道气液两相流参数测量相关研究具有重要的科学研究和工程应用价值。　　高速摄影法具有可视化、非接触及瞬时性好等优点，是气液两相流参数测量常用的方法。多视觉技术利用多个相机或单个相机与光学器件构成系统从多个角度进行拍摄，能够获取气液两相流气相和液相的空间分布及尺寸信息，为小管道气液两相流参数测量提供了一种新的途径。　　本文分别以水平和竖直小管道气液两相流为研究对象，基于多视觉技术进行了流型识别和相含率测量的研究。主要工作和创新点如下:　　1.设计并搭建了基于多视觉的小管道气液两相流参数测量系统。该系统由流体驱动单元、多视觉高速图像采集单元和相含率标定单元三部分组成，可以同时从两个相互垂直的角度采集水平/竖直小管道气液两相流流动图像。分别在内径为2.1mm，2.9mm，4.0mm的水平管道中进行了实验，在水平小管道中观测到了泡状流、段塞流、波状流和环状流四种典型流型，在竖直小管道中观测到了泡状流、段塞流和环状流三种典型流型。　　2.提出了基于多视觉信息融合的小管道气液两相流流型识别方法。首先通过上述系统从相互垂直的两个角度获取两组图像序列，选取两组图像序列前四阶Hu矩的平均值和标准差构成特征向量;然后利用支持向量机(SVM)建立单角度流型识别模型，进行单角度流型识别;最后利用D-S证据理论对单角度流型识别结果进行决策层信息融合，实现多视觉流型识别。三种不同管径的水平小管道流型识别实验结果表明，所提出的流型识别方法相较于基于单角度图像序列的流型识别方法，整体识别效果更好，流型识别准确率均在91％以上。　　3.提出了基于多视觉的小管道气液两相流相含率测量方法。该方法借鉴积分“分割，近似求和”的思想，利用两个相互垂直角度的二值图像建立各流型下的相含率测量模型。首先，对从两个相互垂直角度获取的两相流图像序列进行预处理，得到二值图像;其次，基于多视觉信息融合进行流型识别;然后，对光学畸变进行校正;最后，根据流型识别结果选取相应的相含率测量模型，计算相应的相含率。在三种不同内径的水平和竖直小管道中分别进行了实验，相含率测量整体绝对误差均小于6％。　　本文的研究工作验证了将多视觉技术应用于气液两相流流型识别和相含率测量的可行性，为小管道气液两相流参数测量提供了一种新的途径。