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流れの可視化動画像に画像処理を施すことにより速度分布を自動計測する画像処理流速場計測法は、一般に広範囲の流れ場を同時計測できる長所を有している。しかしながら、従来から種々提案されている計測法では比較的多くの過誤の速度ベクトルが生じやすいという問題がある。そこで、本研究では計測対象画像の既知情報が少なくてすみ、かつ可視化実験上の制約も少なく、流れ場の大部分の領域で速度検出ができる等の点で実用性に優れた画像処理流速場計測法であるパターン相関法に、遺伝的アルゴリズム(GA)を適用し、過誤ベクトルの発生を最小に抑制することのできる流速計を開発することを目的とする。すなわち、パターン相関法において流動場の粒子群パターンをマッチングさせる段階で単に相関の大きいもの同士を対応づけるのではなく、それを一つの遺伝子として、淘汰、選択、交叉、突然変異などの遺伝メカニズムによる世代交代を何世代にもわたって繰り返すことによって、流れ場に関する予備知識なしに、流れ場全体を考慮した最適なマッチングを行うインテリジェントな画像処理流速計を開発しようとするものである。これを実現するためには、第1に新たなソフトウェアの開発、次に流速計としてのシステムの構築が必要である。
以上の点を踏まえて、GAを利用した画像処理流速場計測法のソフトウェア開発に取り組み、おおよそ企画したような機能を有するソフトウェアを作成することができた。これを円柱まわりの非定常流動場における流速計測に適用したところ、当初多く存在した過誤の速度ベクトルが世代を下るにつれて自動的に正常になっていくことが確認され、本年度の計画の主要な部分を達成することができた。ただ、時間的制約のため、画像取込カメラ、コンピュータおよび出力などの一連の計測システムを完成させるには至らなかった。
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