示踪粒子的选择和施放由于泵装置中的介质一般都是水，这决定了只有向其中添加示踪粒子才能反映测试对象内部的流态。示踪粒子的选择有3条原则：（1）良好的流动跟随性；（2）对特定波长的激光要有较高的散射率；（3）在测试区域内的示踪粒子应该均匀分布，浓度适当。
示踪粒子的形态主要有固态、液态2种。PIV试验常选用的粒子有TiO2、Al2O3、PSL颗粒以及硅油粒子等，它们的密度、光散射率和粒径分布在文献<1>中做了归纳。做内流测试时，液态的示踪粒子容易在流动过程中粘结在CCD视窗或片光窗口，前者导致CCD敏感度下降，后者则使距离片光较远的测试域光强减弱，引起图像质量的下降。因此，这时就必须隔一段时间对视窗和片光窗口进行清理。近年来，从经济角度考虑，也有人尝试用气态的示踪粒子进行内流的测试，如氧气泡、乳化空气泡等。戴光清等把表面活性剂（加入量为水体重量的0.005）加入到水流中形成乳化空气泡（直径为1030m），作为PIV流场显示的示踪粒子，并对套筒间的旋转环流场进行了PIV测量，流场定量测试结果令人满意，表明乳化空气泡是一种品质较高并且经济实用的PIV示踪粒子。
当流体密度和示踪粒子密度相差很大时，粒子的跟随性很差，致使相机获取的图像不能正确反映流场。胡华等<4>研究后认为，当在液体中使用PIV技术时，寻找与流体密度相当的流体力学性质很好的粒子并不困难，并且它们被加入到液体里之前大小很容易被确定。显然，这给泵装置内流的测量带来了方便。PIV试验的另一关键环节是如何将示踪粒子引入测试区以获得合适的浓度。PIV测试中对示踪粒子浓度的限制，不但与激光强度的衰减、液体的流动、粒子凝聚速度、信噪比等有关，还与查问区的大小、光学系统的放大率以及片光的厚度等有关。测试时必须对上述诸多因素综合考虑，尽量使测试区均匀地分布足够多的粒子。示踪粒子的施放一般有整体施放和局部施放2种方法。在泵装置的测试试验中多采用整体施放法。
图像采集在PIV的测试系统中，图像的记录系统一般有照相机和感光胶片以及固态充电耦合装置（CCD）2种方式。普通胶片的分辨率较高，适合于高分辨率的流场测量；而CCD的分辨率较低，适用于低分辨率的流动测量。随着电子技术的发展，CCD的空间分辨率在不断提高，已达到3060像素2036像素，但由于价格较贵，目前难以普及应用。
当流动中粒子的影像由胶片记录时，虽然空间分辨率较高，但是无法实时观察结果，并且工作量大。当使用CCD照相机时，可以将粒子图像的光信号转变成电信号后直接传送给计算机中的帧抓取器，然后由帧抓取器读取数字化的粒子影像，并把信息直接传送给图像分析系统。这样，不仅可以获得图像在线显示，判断试验参数（如激光能量、示踪粒子浓度等）的配置是否合理，同时也能迅速地获得测试结果。显然，要想方便地解决在线优化试验和保证空间高分辨率之间的矛盾，可以先用在线CCD相机进行试验参数优化配置，合适后再用胶片记录图像，以获得高分辨率的图像。
数据分析与后处理通过PIV图像采集系统可以得到具有256个灰度级的粒子图像，然后对查问区内粒子图像采用统计平均分析方法提取速度信息，获得整个流场的速度信息，基本的图像分析过程如所示。从理论上看，PIV图像的分析算法有2种：自相关分析法和互相关分析法。其理论计算速度可达0.1万个/s速度矢量，实际可达500个/s速度矢量，比传统算法高出30倍以上。
PIV图像基本分析过程自相关的处理对象是记录在同一底片上的2次曝光的示踪粒子图像，当流场中存在反向流动时，难以确定流速的方向，即产生方向模糊，因此在复杂流动中逐渐不再被使用。解决速度方向不确定性问题的佳途径是采用互相关分析法。其对象是2次脉冲时得到的各曝光一次的示踪粒子图像，由于知道粒子图像的时间顺序，可以准确地判断流动方向。即使在图像质量较差或示踪粒子浓度较低的情况下，采用互相关分析也能得到较好的结果，这些特点使它更适用于复杂流场的测量。
但是，使用互相关分析要求所用的2帧粒子图像之间时间间隔很小，这就对图像获得速度即帧速率提出了较高的要求。根据Adrain提出的PIV试验参数配置准则，在2个脉冲间隔粒子的位移应小于1/4的查问域。为了提高帧速率，Wernet提出了跨帧技术。所谓跨帧，就是指在第1帧曝光时间结束之前发出第1束激光脉冲得到第1帧图像，第2束激光脉冲在第2帧曝光时间开始发出得到第2帧图像，这样就可以保证一对图像之间的时间间隔短至1s以下。为了方便使用，PIV硬件系统还配有相应的软件包，如美国TSI公司开发的Insight软件，集测量控制和数字图像处理于一身；并且还具备批处理功能，可快捷方便地获得瞬态的矢量场、涡量场以及切应变速率等参数的分布。
虽然立体测量与二维测量的基本原理是一致的，但是由于2个相机在获取图像时，其光轴都不垂直于片光平面，因此所获得的图像必然产生变形（distortions）。为了有效地消除图像变形，终产生高质量的立体PIV图像，必须对三维测量系统进行标定。虽然立体PIV自身带有专门的标定镜（放于流体之中），可以对系统进行标定，但是，由于标定镜没有经过防漏处理，因此只能用于气体，不能直接用于液体。对泵装置进行立体PIV测试时，只有自制标定镜才能进行测试。进行成功标定之后，Insight软件会自动形成一系列的标定函数。通过这些函数可以将图像中的点和流体中的点进行匹配，获取流场中的速度矢量信息。后，通过Insight软件将左右相机拍摄到的同一区域的流场矢量转变成立体PIV图像。
泵装置内流测量主要成果回顾虽然PIV在全世界范围内得到广泛的应用，但是利用PIV技术对泵装置内部流动进行测量研究，到目前为止却相对较少。作者根据掌握的文献，对前人应用PIV进行泵装置内流测量的研究成果加以回顾和总结。
如果从测试水泵算起，泵装置内流测量大概始于20世纪80年代末。Paone等等用二维PIV对离心泵叶片间平面流场进行测试，是这方面的早研究。2年之后，Paone又对3种流量工况下的离心泵的无叶扩压器内径向速度和切线速度进行了测试，并与LDV的结果作了比较。Akin和Rockwell等用二维PIV系统研究了离心泵内叶轮与扩压器间隙瞬态的尾迹结构和迹与叶片之间的相互作用。Shepherd、Olden-burg和Pap等也对离心泵叶轮以及蜗壳的瞬时速度场进行了测量。杨华、刘超等利用二维PIV技术对一改型后的离心泵（全闭式）装置内叶槽进行了测量，成功获得了离心泵装置在不同工况下的全叶槽内的瞬态流场，充分表明了离心泵转轮内部流场的瞬态结构和非定常性。该试验中离心泵转轮和蜗壳用有机玻璃制作，其余均用不锈钢制作。离心泵的设计流量为25m3/h，设计扬程为8m，设计转速为1450转/min，比转数为93.PIV测试系统包括双脉冲的NdYAG激光器和CCD相机等。试验时，激光器的频率为15Hz，脉冲间的时间间隔500ns，片光源厚度约为1.0mm，测试区域面积为100mm100mm，相机的分辨率为1000像素1016像素，相机的采集速度30帧/s，系统的大采样率为15速度场/s.1年以后，孙荪<14>对半开式离心泵装置转轮内部流场进行了PIV试验研究，获得了转轮内部流场的分布规律。
汤方平、刘超等进行了国内早的轴流泵装置内流测量，共选择4个面进行测量，依次是出口轴面、进口轴面、出口断面、进口断面。测试结果表明：轴流泵的特性直接与泵内的流场结构有关，尤其与叶片附近流体的脱流和回流有关；同时，还显示了出口处的流动结构并非按轴线对称的，而是存在强烈的振动。该装置模型中的管道和水池均用透明的有机玻璃制成，轴流泵的叶轮直径为100mm，轮毂比为0.22，共4只叶片，测试时水泵的转速为500r/min.为了获取叶轮内部流出断面的流场图像，有意加大了叶片出口和导叶进口之间的轴向距离；为了获取叶轮进口和出口断面的流场图像，在水池的底板下面放置了1块倾角为45的镜片，以改变光线的传播方向，使照相机可以成功地拍摄图像。PIV测试系统的主要参数如下：查问区大小为64像素64像素、脉冲间的时间间隔200s、片光大小为55mm、片光厚度为1mm.装置模型如所示，各测量面如所示。
轴流泵装置示意图测量位置示意图李永、李小明等在一个改良后的封闭式吸水池内，在5种不同的工况下，对吸水管附近的流场进行量测，全面反映了吸水池内部的流动状态，得到测量面上的湍流特征。虽然吸水池不属于泵装置范围，但是该试验所采用的封闭式吸水池，类似于泵装置中的流道，故在此列出，以备参考。另外，李连超、常近时针对大型自来水系统使用的供水泵空化严重的问题，测量了吸水池中的水流流态，并根据试验结果分析了吸水池设计中来水管和水泵吸水管在布置上不对称，以及低水位运行时淹没深度过小等问题对水泵空化性能产生的影响，并对泵站吸水池的设计提出建议。
但是，从作者掌握的文献看，虽然对离心泵装置进行了众多的研究，并获得了一些有意义的成果，但是，当着眼于整个泵装置的时候，却发现研究的力度并不够。比如说，对流道（管道）的测量、对混流泵和贯流泵等的测量，几乎都没有开展研究工作。可以说，国内用PIV测试泵装置内流的研究工作刚刚起步。
PIV技术在流动测量中的发展及其应用展望由于PIV技术不但能显示测试区域真实的流动图谱，而且还获得高精度的定量测试数据，使人们能够深入、透彻地认识测试对象内部流动现象的本质。同时，PIV测量所获得的大量数据还可以与各种流体计算软件（如fluent软件、TASCflow等）的计算结果相互验证。因此，PIV技术自身不但获得了飞速的发展（如TSI公司近开发的、对流场细部结构进行测量的UltraPIV系统和MicroPIV系统），而且PIV系统的应用也得到积极的探索。目前，二维PIV技术已基本成熟，立体PIV技术的研究和应用（如全息PIV技术）方兴未艾。但是，对具体的测试对象来说，PIV的表现并非无缺，仍有必要对PIV的应用范围和应用深度做进一步的挖掘，不断地扩大其在具体领域的应用前景。例如：（1）结合测试对象的自身特点，对PIV系统进行改造或对PIV系统中的部件进行合理的选择。例如在水泵内流的测试中，很多情况下，如果不对水泵自身结构进行改型设计，只有改变光路系统，才有可能使相机成功捕捉到图像；有时根据镜头到测试区域的远近和测试区域面积的大小，需要选择合适的镜头。另外，如果对PIV系统内部结构比较熟悉，可以进行内部光路的重新设计和线路的改造，以适应试验自身的需要。
（2）发展与其他测试手段相结合的PIV试验测试系统。众所周知，描述不可压缩流动所需要的信息包括该流动的主要原始变量（u、v、w和p）的时间经历和空间分布，而利用PIV仅能得到与速度场直接相关的信息。因此，必须结合流动的压力测量才能获得对该流动的全面认识。而水泵转轮内部和流道内的流动都是有压流动，压力是一个必不可少的重要参数。
（3）对图像数据处理软件的进一步改进。现在，模糊逻辑、神经网络、遗传算法等人工智能技术和新算法在图像处理方面已经得到不断的应用，这必将促使图像数据处理速度和准确性大大提高。
结论虽然PIV测量已逐渐成为常规测试手段，但是试验结果的准确性受到众多因素的影响，如研究人员的操作水平和经验、示踪粒子的均匀性和浓度的大小、片光强度的调整以及对固体边界反射光的处理等。PIV在泵装置方面的应用研究还不多，特别是立体PIV测试，在国内还没有研究成果出现。可以相信，随着PIV技术的不断发展，人们对PIV测试的逐渐熟悉，PIV在泵装置内流研究中的应用必将日益广泛，步步深入，取得令人激动的研究成果。
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