本文是在国家自然基金项目“多沙河流实体模型表面流场、河势测试理论与分析技术研究(50479068)”的资助下完成。 对于实体模型,流速测量方法有多种,但多数方法不能实现多点测量,为此本文建立了一套实体模型表面流场测试系统,用于实体模型表面速度场的测量;同时,结合边缘检测、轮廓提取和神经网络技术提取河势数据。文中详细介绍了实体模型表面流场、河势测试系统的原理和实现方法。在模型河流表面散播示踪性能好的粒子,通过摄像头获取流场图象,将图像数据传输到计算机,经过图像预处理后,根据示踪粒子的浓度,分为PTV和PIV处理方法。PTV处理中,为了获得粒子像的代表点,本文提出了像缩小法、权值提取法和圆拟合法,再结合流体运动特征进行粒子匹配,从而获得流速信息。PIV处理时,利用Hartly变换进行初始互相关运算,并对相关系数进行曲面拟合,通过曲面最值求解获得最大相关系数,以提高速度测量精度。河势处理时,根据流场图像对比度的不同,通过对各种边缘检测算子的比较,选取处理效果较优的算子,并依据流体运动特性建立了三层感知器神经网络模型,获得河势数据。 本文采用Visual C++ 6.0语言编制了包含采集、处理和保存三个主要功能模块的测试系统软件,并在实体模型上得到应用,文中还对实验结果和误差来源进行了分析。