上海理工大学：基于双相机离焦成像测距系统的微通道内液滴三维流场测量--颗粒学报PARTICUOLOGY

为探究液滴微流体系统中的复杂传输现象，本研究基于离焦测距原理搭建了单镜头双相机三维流场测量系统。该系统采用远心镜头与分束器，通过采集同一粒子在不同离焦位置的两张粒子图像来消除定位模糊性。卷积神经网络（CNN）融合模型实现了三维粒子定位，深度预测误差在±10%以内。结合三维粒子追踪测速技术（3D-PTV），该系统重建了矩形微通道内液滴的内部流场，速度测量误差为8.54%。实验结果揭示了液滴界面附近的剪切诱导环流及内部再循环模式，阐明了受限微通道内的液滴运动特性。

相关研究成果发表于PARTICUOLOGY（Volume 112），欢迎感兴趣的读者扫描下方二维码或者点击文末“阅读原文”进入ScienceDirect官网阅读、下载！

亮点

1. 采用离焦粒子图像跟踪测速技术，实现微通道内液滴运动的三维捕捉与速度测量。

2. 构建了卷积神经网络的粒子深度预测模型，实现粒子深度精准定位，将深度预测误差控制在较小范围。

3. 完成微通道内液滴三维流动特性分析，验证了离焦粒子测速方法在微尺度三维流场测量中的可行性与有效性。

研究背景

微流控系统在化学合成、生物检测及微尺度传热领域具有重要价值。为深入研究液滴微流体系统中的质量传递过程，精确测量微通道内的三维流场尤为关键。因此，精确表征微通道内的混合行为有助于深入理解质量与能量传递效率、液滴形态变化及界面动力学机制。

要点精读

1. 单镜头双相机成像系统实现离焦粒子精准深度定位

单镜头双相机系统使用光束分束器在不同焦平面获得同一颗粒的模糊图像，消除传统立体成像的离焦各向异性误差，结合棋盘格标定与 SURF 算法完成双相机图像配准，实现粒子空间位置的精准对应，为深度预测奠定基础。

图1. 颗粒成像的基本原理示意图

2. 基于CNN的深度预测模型实现粒子深度定位，误差与收敛性量化可控

模型预测深度与真实值线性相关，均方根误差为1.21 μm，预测误差近似正态分布，集中在±2 μm范围内，训练与验证损失同步收敛，无过拟合现象，深度预测精度与泛化能力满足微尺度测量需求。

图2. 深度预测模型准确率和训练损失曲线(a) 基于CNN的深度估计定量验证， (b) 深度预测误差的概率密度直方图及正态分布拟合，(c) 训练轮次与损失之间的关系

3. 融合 PTV 技术实现微通道液滴三维流场重构

结合粒子深度预测结果与粒子追踪测速（PTV）技术，计算粒子三维瞬时速度矢量，捕获液滴界面强剪切流、中心区域再循环的复杂三维流动结构，实现矩形微通道内单液滴流场重构。

图3. 矩形微通道中移动液滴内的三维速度(a) 三维速度图，(b) x-y平面内的速度剖面图，(c) x-z平面内的速度剖面图

主要结论与展望

本文搭建了单镜头双相机系统，有效解决了单相机离焦法的深度模糊问题，实现了微通道内三维流场测量，并通过实验验证了该系统与CNN深度预测模型的可行性与精度。

后续将研究更高精度模型以提升粒子三维定位效果，对比不同测量方法并结合数值模拟，进一步揭示微通道内复杂流动特性。

作者简介

第一作者：杨震宇，上海理工大学能源与动力工程学院博士研究生。主要从事颗粒与两相流、三维流场测量方法研究。目前已发表SCI论文6篇。

通讯作者：周骛，上海理工大学能源与动力工程学院教授、博导。主要从事颗粒与两相流测量方法研究，包括三维流场测量、三维喷雾场测量、颗粒污染物监测、纳米颗粒原位表征等。主持国家科技重大专项专题、国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金面上项目等，参与重大科研仪器设备研制专项。发表期刊论文130余篇，其中SCI论文60余篇，授权发明专利13项。研究成果曾获上海市技术发明奖二等奖、中国颗粒学会自然科学奖一等奖、中国计量测试学会科学技术进步奖二等奖、中国仪器仪表学会科学技术奖一等奖等。目前任中国颗粒学会理事、中国计量测试学会多相流测试专业委员会秘书兼委员、中国工程热物理学会多相流分会副秘书长、Particuology青年编委、Measurement副编辑。

供稿：原文作者

排版：《颗粒学报》编辑部

文章信息

Yang, Z., Cai, T., Lin, S., & Zhou, W. (2026). 3D flow measurement of droplets in a microchannel based on a dual-camera depth from defocus imaging system. Particuology, 112, 74-86. https://doi.org/10.1016/j.partic.2026.02.025

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