基于图像的炉内新增燃点识别方法研究

摘要

管式炉内加热管道破损造成泄漏焦油燃烧,不仅造成管道进一步的破损,以至于造成不可估量的经济损失,而且焦油燃烧产生的大量有害气体,严重污染了生态环境。因此,为了减少巨大的经济损失和环境的污染,对管式炉内异常燃烧火焰的识别就是个值得研究的课题。
　　为了能高效准确地采集管式炉火焰燃烧图像,本文设计了火焰图像采集系统,由传像光纤、CCD摄像机、冷却系统、图像采集卡、视频分配器等构成。此系统不仅根据管式炉新增异常燃烧识别的要求以及各硬件的特点,选择了合理的硬件;而且根据异常燃烧火焰出现的原因,判断出异常火焰常出现在加热管道焊接处,从而合理的安装布置火焰检测器的位置,有效地提取出火焰燃烧图像视频。
　　本文根据噪声理论,分析了图像噪声产生的原因。其主要的噪音污染来自于管式炉中燃气燃烧以及图像传送过程,为了后面的图像处理操作必须要去除这些噪声干扰,本文采用中值滤波能有效地消除了图像中的噪声信号,同时针对炉膛火焰图像中火焰目标和背景对比度不强的问题,采用灰度线性变换来增强火焰目标与背景的对比度,并且使用形态学有效地去除火焰目标的边缘毛刺以及内部细小的孔洞。通过上述图像预处理操作,有效地提高了火焰目标的提取的正确率和处理速度。
　　由于炉膛内背景复杂以及火焰串扰的影响,按传统的分割算法提取火焰目标不能得到满意的效果。本文根据火焰视频帧间关系,在分析现有图像分割技术的基础上,采用针对视频处理的对称差分算法提取火焰燃烧目标,并且通过分析异常火焰的特性,采用改进的中心距离聚类的算法,有效地识别出异常火焰目标。经过实验证明,本课题选择的相关算法在管式炉炉膛异常新增火焰燃烧识别上具有较好的准确性和可靠性。

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第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 传统技术的不足

1.3 基于图像处理的火焰检测的新型算法

1.4 国内外火焰检测技术的进展

1.5 本文研究内容

1.6 本文的结构安排

第二章 系统硬件结构设计

2.1 系统硬件结构

2.2 系统硬件的选择

2.3 系统的特点

2.4 小结

第三章 火焰图像的预处理

3.1 引言

3.2 火焰图像滤波

3.3火焰图像的对比度增强

3.4 火焰图像的形态学处理

3.5 小结

第四章 火焰目标的提取以及异常燃烧点的识别

4.1 炉内燃烧火焰特点

4.2 图像分割

4.3 基于对称差分的火焰目标提取

4.4 异常新增燃烧火焰的识别

4.5 小结

第五章 系统实现及结果分析

5.1 系统算法实现

5.2 实验结果分析

5.3 本章小结

第六章 结论以及展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献

附录1攻读学位期间取得的学术成果

附录2攻读硕士学位期间参加的科研项目