[發(fā)明專利]一種便攜式林格曼黑度智能檢測方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011623473.9
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN114689588A
• 公開（公告）日: 2022-07-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊效;康野;丁宗英;劉鈺東;周云;張純;樂濟(jì)民
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江浙大鳴泉科技有限公司
• 主分類號: G01N21/85
• 分類號: G01N21/85;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 浙江杭州金通專利事務(wù)所有限公司 33100
• 代理人: 鄧世鳳

本發(fā)明的一種便攜式林格曼黑度智能檢測方法，所述方法包括以下步驟：步驟一，自動(dòng)識別檢測口是否進(jìn)入黑煙：步驟二，自動(dòng)識別是否滿足黑度檢測條件，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和信息采集：步驟三，背景建模，將背景進(jìn)行自動(dòng)更新保存，作為下次檢測的鏡面背景；步驟四，數(shù)據(jù)計(jì)算，停止測量之后，輸出測量值。本發(fā)明提供了一種高度自動(dòng)化測量、操作簡單易學(xué)且測量精度高的便攜式林格曼黑度智能檢測方法及系統(tǒng)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及柴油機(jī)械煙氣檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種便攜式林格曼黑度智能檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

煙氣黑度的測定一般是根據(jù)林格曼林格曼煙氣黑度圖測定的，目前具體的方法有人眼觀測法，望遠(yuǎn)鏡法，以及遠(yuǎn)程圖像對比的方法。其中人眼觀測法，望遠(yuǎn)鏡法需要檢測人員在現(xiàn)場進(jìn)行，行政成本過高。也有遠(yuǎn)程圖像對比的方法，但也需要人盯著視頻，這些傳統(tǒng)方式不但耗費(fèi)了大量的人力物力，其結(jié)果有很大的人為因素。目前隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的興起與智慧環(huán)保的需要，需要對柴油車進(jìn)行林格曼黑度檢測。

現(xiàn)有技術(shù)中，在檢測過程中需要人為進(jìn)行標(biāo)定，然后通過人工按鍵控制開始測量時(shí)刻，因此，如何自動(dòng)判定是否有黑煙進(jìn)入，自動(dòng)標(biāo)定并開始自動(dòng)測量，成為當(dāng)前便攜式林格曼黑度檢測亟待解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種高度自動(dòng)化測量、操作簡單易學(xué)且測量精度高的便攜式林格曼黑度智能檢測方法及系統(tǒng)。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種便攜式林格曼黑度智能檢測方法，所述方法包括以下步驟：

步驟一，自動(dòng)識別檢測區(qū)域是否進(jìn)入黑煙：人工對準(zhǔn)排氣口進(jìn)行定位，采集視頻和實(shí)時(shí)圖像，通過邊緣檢測、圖像卷積獲取黑煙形狀，對圖片采用腐蝕算法、膨脹算法，并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí)判別是否有黑煙進(jìn)入，識別有黑煙進(jìn)入，自動(dòng)開啟黑煙計(jì)算；

步驟二，自動(dòng)識別是否滿足黑度檢測條件，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和信息采集：采集視頻和實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)檢測，對黑煙圖像中的煙氣流動(dòng)形態(tài)進(jìn)行分析，實(shí)時(shí)判斷是否滿足黑度檢測條件，對于滿足黑度檢測條件的視頻，截取實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行分析，區(qū)別背景和黑煙，對滿足黑度檢測條件的圖像進(jìn)行分析，對不滿足黑度檢測條件的背景進(jìn)行調(diào)零；

步驟三，背景建模，通過邊緣檢測、圖像卷積獲取黑煙形狀，對黑煙圖像采用腐蝕算法、膨脹算法，并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí)判別是否有黑煙進(jìn)入，對黑煙的輪廓和形狀進(jìn)行實(shí)時(shí)判斷，判斷黑煙輪廓和形狀未變化，認(rèn)定為后續(xù)無黑煙進(jìn)入，將背景進(jìn)行自動(dòng)更新保存，作為下次檢測的鏡面背景；

步驟四，數(shù)據(jù)計(jì)算，停止測量之后，輸出測量值。

進(jìn)一步地，所述步驟一中，圖像卷積采用拉普拉斯-二階導(dǎo)數(shù)計(jì)算；

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在yolov3模型庫基礎(chǔ)上針對黑煙類型進(jìn)行優(yōu)化，建立模型庫時(shí)，把不同形狀，不同顏色的黑煙都輸入進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的模型。

進(jìn)一步地，步驟三中，對截取圖片進(jìn)行分析，當(dāng)超過10秒視頻中黑煙輪廓和形態(tài)未發(fā)生變化，對黑煙的輪廓和形狀進(jìn)行實(shí)時(shí)判斷認(rèn)定無黑煙進(jìn)入，認(rèn)定為未排煙，將此時(shí)獲取到的圖形的像素矩陣作為下次測量的鏡面背景進(jìn)行保存。

進(jìn)一步地，將鏡面背景和黑煙圖像進(jìn)行灰度化，在數(shù)據(jù)分析和信息處理時(shí)將檢測到黑煙圖像扣除無煙背景圖像的灰度值后的灰度值，得到相應(yīng)的林格曼黑度值。

進(jìn)一步地，所述鏡面背景與黑煙圖像進(jìn)行灰度處理，先將鏡面背景灰度與黑煙圖像灰度進(jìn)行像素合并，進(jìn)行灰度差計(jì)算，選擇最大灰度值根據(jù)煙度關(guān)系式得到相應(yīng)的林格曼黑度值，以提高測量精度。

進(jìn)一步地，所述步驟二中，獲取黑煙圖像的黑煙輪廓后，對黑煙輪廓進(jìn)行區(qū)域劃分，計(jì)算各區(qū)域的林格曼黑度，取最大值作為輸出的測量值。

進(jìn)一步地，所述步驟四中，持續(xù)10秒沒有黑煙觸發(fā)測量，對鏡面背景的數(shù)值進(jìn)行完整的存儲，作為下次測量的零點(diǎn)。