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基于图像处理的热媒炉火焰燃烧稳定性检测

作 者: 俞振华
导 师: 李一博
学 校: 天津大学
专 业: 仪器科学与技术
关键词: 标记分水岭 图像处理 火焰检测 特征量
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 3次
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内容摘要


热媒炉作为主要的传热设备,目前被广泛应用于石油管道原油运输当中。热媒炉火焰稳定燃烧是设备安全运行的基本要求。若火焰燃烧不稳定会降低燃烧效率,产生噪声和废气等。若火焰燃烧出现偏心,会导致炉膛温度场的失衡,影响热媒炉循环系统。若火焰燃烧出现熄灭的情况,容易引发安全事故,每一次停炉代价都很昂贵。为了能够及时准确的了解炉膛火焰的燃烧状况,本文采用数字图像处理的方法对火焰燃烧状态进行检测。本文设计了一套简单可行的热媒炉火焰检测系统。视频采集程序运行在基于ARM的嵌入式Linux系统上,采集火焰图像并传送至控制室。控制室主要完成对火焰燃烧状况的检测,首先需要对火焰图像进行预处理操作,包括利用快速中值滤波算法去除噪声,采用圆弧曲线进行对比度拉伸,使用标记分水岭算法分割火焰图像。然后基于火焰燃烧的统计特性提取准确的火焰燃烧区域。最后通过检测火焰燃烧特征值判断火焰燃烧状况。本文的创新之处在于针对现有火焰特征值在火焰燃烧位置稳定性检测上的不足,提出了一种新的特征值火焰燃烧稳定区面积率,并且改进了原有的偏心距离算法。在分析火焰燃烧统计特性之后提出了一个新的概念:火焰燃烧稳定区域和火焰燃烧临界区域,然后利用两个区域的面积之比得到特征值火焰燃烧稳定区面积率,利用两个区域的中心点计算偏心距离。经实验分析,与传统方法相比,本文火焰检测方法的主要优势在于三个方面:一、能够准确的提取火焰燃烧区域。二、火焰稳定区面积率这个特征值加强了对火焰燃烧波动性的检测。三、改进偏心距离对火焰偏心的检测更有效,同时与炉膛中心点无关,免去了炉膛中心点的标记过程,简化了用户操作。

全文目录


中文摘要  3-4
ABSTRACT  4-6
目录  6-8
第一章 绪论  8-17
  1.1 选题的背景及意义  8-10
    1.1.1 热媒炉用途及结构  8
    1.1.2 安全意义  8-9
    1.1.3 经济意义  9-10
  1.2 火焰检测的发展  10-12
  1.4 国内外研究现状  12-14
  1.5 研究内容  14-17
    1.5.1 课题来源  14-15
    1.5.3 本文主要工作  15-17
第二章 火焰图像采集系统的综合设计  17-29
  2.1 火焰检测系统特点  17-18
  2.2 系统总体设计  18-19
  2.3 嵌入式硬件平台的设计  19-22
    2.3.1 平台需求  19-20
    2.3.2 平台选择  20-21
    2.3.3 平台方案  21-22
  2.4 软件设计  22-28
    2.4.1 系统主流程设计  22-24
    2.4.2 图像采集设计  24-25
    2.4.3 视频显示设计  25-26
    2.4.4 TCP/IP 通信设计  26-28
  2.5 小结  28-29
第三章 数字火焰图像的预处理  29-40
  3.1 火焰图像特性  29-31
  3.2 改进中值滤波算法  31-32
  3.3 火焰图像对比度增强  32-34
  3.4 火焰图像分割算法  34-39
  3.5 小结  39-40
第四章 火焰特征值提取  40-49
  4.1 火焰燃烧区域提取  40-42
  4.2 特征值提取  42-47
    4.2.1 平均灰度值  42-45
    4.2.2 平均火焰面积  45
    4.2.3 火焰稳定区面积率  45-46
    4.2.4 偏心距离  46-47
  4.3 火焰燃烧判断  47-48
  4.4 小结  48-49
第五章 实验验证  49-59
  5.1 实验环境  49-50
  5.2 火焰图像预处理  50-53
    5.2.1 火焰燃烧区域提取过程  50-51
    5.2.2 标记分水岭算法的优势  51-52
    5.2.3 多图平均方法的对比实验  52-53
  5.3 火焰燃烧状况检测  53-58
    5.3.1 改进偏心距离可行性  53-54
    5.3.2 火焰偏心距离检测对比实验  54-55
    5.3.3 火焰燃烧稳定区面积率可行性  55-56
    5.3.4 火焰燃烧波动性检测对比实验  56-58
  5.4 小结  58-59
第六章 总结与展望  59-61
  6.1 总结  59-60
  6.2 展望  60-61
参考文献  61-65
发表论文和参加科研情况说明  65-66
致谢  66

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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