第十一章 数字图像处理应用课件.ppt

第十一章数字图像处理应用

第一节锅炉火焰图像检测第十一章数字图像处理应用

一、火焰图像检测系统结构(一)系统结构图11－1为200MW火焰图像检测系统结构成图。图11－1 系统构成第十一章数字图像处理应用

系统主要组成有：1.火焰图像传感器2.视频分配器3.视频切换矩阵4.画面分割器5.上位机工程师站6.下位机工作站7.录像机等第十一章数字图像处理应用

(二)系统功能系统具有的主要功能：1.炉膛火焰的实时监视功能2.灭火保护功能3.实时诊断功能4.故障记录与追忆等主要功能第十一章数字图像处理应用

二、火焰检测算法（1）图像特征分析图11－4着火图像图11－5熄火图像第十一章数字图像处理应用

有两种灭火情况：一是断粉熄火另一种是喷粉灭火传感器故障时，整个图像特征与黑区的特性一致。第十一章数字图像处理应用

（2）特征提取设置如图11－8示的三个特征提取区域，在相应区域内提取火焰燃烧的特征参数。区域A设置原则是：一般情况下，火焰的黑龙区、初燃区和燃烧区都落在该区域内。图11－8特征提取区域第十一章数字图像处理应用

（3）RBF神经网络RBF神经网络输入层到隐含层的映射具有特征聚类功能，因此RBF神经网络在分类能力和学习速度上优于其它神经网络，故采用该神经网络进行着火判别。RBF神经网络为三层前向网络，隐含层径向基函数采用高斯函数，其第j元的输出与输入向量的关系为：第十一章数字图像处理应用

输出层为2个神经元，其输出（）与隐含层输出（）的关系为:网络理想输出状态（1,0）为着火；（0,0）为熄火；（0,1）为灭火；（1,1）为故障。第十一章数字图像处理应用

第二节燃烧稳定性判别

一、燃烧稳定性特征彩色火焰图像的G色度图像的差分图像能较好地反映出未燃区域变化，其G色度值的差分图像定义为：第十一章数字图像处理应用

用表示在时间间隔内的火焰G色度图像的相对变化量，其定义为:其中为比例因子,作用有:一突出变化量二调整参数与语言的模糊关系第十一章数字图像处理应用

二、判别方法燃烧稳定性判别方法如图11－12所示，采用了模糊模式识别方法进行燃烧稳定性判。图11－12燃烧稳定性判别方法第十一章数字图像处理应用

用一个差分图像相对变化量来判别燃烧稳定性，其效果不理想。而用二个差分图像相对变化量来进行燃烧稳定性判别可有效克服燃烧波动的随机影响，提高燃烧稳定性判别正确率。此外采样图像的间隔也是影响判别的一个重要因素。大，采样图像失去反映燃烧稳定性信息；太小，未燃区域变化不明显，容易误判。第十一章数字图像处理应用

在一定条件下，燃烧稳定性与差分图像相对变化量在概念层上的关系用语言描述如下：如果大，且大，则不稳定燃烧；如果大，且中，则不稳定燃烧；如果中，且大，则不稳定燃烧；其它情况下，为稳定燃烧。第十一章数字图像处理应用

第三节二维温度场测量

一、测量机理（一）CCD