[發明專利]基于ROI平均圖像分析的燃氣加熱爐火焰實時監測方法

有效

• 申請號: 201610003291.9
• 申請日: 2016-01-04
• 公開（公告）號: CN105678295B
• 公開（公告）日: 2019-03-19
• 發明（設計）人: 徐望明;伍世虔;邱奕敏;鄭超兵
• 申請（專利權）人: 武漢科技大學
• 主分類號: G06K9/20
• 分類號: G06K9/20;G06K9/46
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于ROI平均圖像分析的燃氣加熱爐火焰實時監測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一：在正常燃燒工況下，從耐高溫成像系統中采集一幀圖像，采用人機交互方式在火嘴周圍選定火焰感興趣區域ROI，記錄ROI坐標信息，并保存為模板；

步驟二：對采集到的視頻流即圖像序列，根據火焰ROI模板提取每一幀圖像對應的ROI圖像，選取適當的滑動窗口尺寸，在每一幀處利用“滑動平均法”計算滑動窗口內包括當前幀在內的所有ROI圖像的平均圖像，具體實現過程為：

利用火焰ROI模板提取視頻流中每一幀圖像ROI區域對應的子圖像，即ROI圖像g_i(x,y)，其中i＝1,2,…表示視頻流中的幀序號，設滑動窗口尺寸為N，利用“滑動平均法”計算當前幀為第k幀時滑動窗口內所有ROI圖像的平均圖像，即ROI平均圖像，公式為其中，k＝1,2,…表示當前幀序號，注意當k小于窗口尺寸N時只計算前k幀ROI圖像的平均圖像，當k大于或等于窗口尺寸N時計算包含當前幀在內的最近N幀ROI圖像的平均圖像，N值越大，對爐膛中劇烈運動的熱浪、煙灰和火焰串擾等引起的成像噪聲抑制作用越強，但考慮到火焰監測的實時性，應根據實際情況來確定適當的N值；

步驟三：對ROI平均圖像進行預處理操作，包括平滑去噪、閾值分割、形態學處理，確定最可能的火焰像素區域，并由此得到用于提取燃氣火焰特征的火焰區域B通道灰度圖像及R通道灰度圖像；

步驟四：利用ROI平均圖像預處理結果分別計算火焰區域面積、火焰區域平均亮度、火焰區域質心、火焰顏色主成分共4種特征量；

步驟五：對提取到的火焰特征進行綜合分析，建立判定規則，自動識別火焰的燃燒狀態，包括是否正在燃燒、燃燒是否穩定、燃燒是否充分，并作為火焰監測結果輸出；

步驟六：利用系統運行監測過程中保存到數據庫的歷史數據，包括火焰圖像特征數據、圖像處理分析中用到的閾值參數、對應的火焰燃燒狀態判定結果，建立離線自學習模型，不斷優化系統分析參數，優化火焰狀態判定規則，并重新應用于監測系統，提升方法的魯棒性。

2.根據權利要求1所述的一種基于ROI平均圖像分析的燃氣加熱爐火焰實時監測方法，其特征在于，所述步驟一的實現過程為：

鑒于實際的耐高溫成像系統中伸入爐膛中的探火鏡頭與爐膛中火嘴的位置相對固定，在監測系統硬件就緒后，打開監測系統軟件，對每一路視頻信號，在正常燃燒工況下，使用軟件“火焰ROI模板設置”功能從監控視頻流中采集一幀火焰燃燒圖像，根據火焰燃燒情況人工判定監控畫面中火嘴所在位置，并在其周圍連續點擊鼠標選定包含火嘴的封閉多邊形區域Ω作為火嘴ROI區域；如有多個火嘴，重復選擇，使每個被監控火嘴均對應一個ROI區域；以封閉多邊形Ω外接矩形Rect＝{x₀,y₀；w,h}形式記錄各ROI位置信息，其中(x₀,y₀)表示矩形左上角起點，w表示矩形寬度，h表示矩形高度；為方便提取ROI圖像，保存火焰ROI模板圖像表示為其中x∈[x₀,x₀+w-1]，y∈[y₀,y₀+h-1]。