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基于红外成像技术的气体泄漏位置识别算法

研究

气体泄漏是许多工业生产和日常生活中存在的重要安全问题。当气体泄漏时，

它们具有可燃性、易爆性，甚至可能对人体造成伤害。因此，如何及时快速地检测

和识别气体泄漏位置成为了一个非常重要的问题。基于红外成像技术的气体泄漏位

置识别算法成为了研究的重点。本文将会从气体泄漏的原理、红外成像技术和气体

泄漏位置识别算法三个方面进行深入探讨。

一、气体泄漏的原理

气体泄漏的原理是气体从高压区域流向低压区域的自然运动。气体泄漏时，由

于两侧压力不同，气体会从高压区域的漏口流入低压区域，产生局部浓度差别。浓

度差异越大，局部浓度越高，气味也就越强烈。气体泄漏还会产生热效应，当气体

流经狭小的管道、阀门、泵等设备时，它会摩擦产生热量，使得泄漏部位升温，从

而形成热点。这是我们实施基于红外成像技术的气体泄漏位置识别算法的基础。

二、红外成像技术

红外成像技术是通过电子传感器探测物体辐射的红外线，然后将其转换成可视

化的图像。红外线有很好的渗透性和透明性，能够穿透一些物质，例如雾、烟团等，

从而增加了人类对环境的认识。因此，红外成像技术在气体泄漏位置识别方面有着

广泛的应用。

红外成像技术的应用主要包括两个方面：一是利用红外成像技术来识别气体泄

漏位置，另一个是利用红外成像技术来识别热源。对于气体泄漏而言，由于泄漏气

体随着温度升高会变成可见的红外光，红外成像技术可以帮助我们实现对漏气位置

的快速识别。而对于热源识别，通过红外成像技术可以有效地检测出设备中的热点

分布，进而服务于对设备的维护和检测。

三、气体泄漏位置识别算法

气体泄漏位置识别算法包括获取红外图像、去除热点以及检测泄漏位置。

1、获取红外图像

获取红外图像是气体泄漏位置识别算法的第一步。首先，红外成像仪需要按照

设定的参数进行设置，拍摄泄漏区域的近红外图像。在选择设备时，需要注意其波

长范围和灵敏度范围是否适配。此后，需要对拍摄到的图像进行处理，如去除热点、

背景减除等。

2、去除热点

对于热源的去除，我们可以采用我们在获取红外图像时所使用的背景减除技术。

该技术将环境背景提取出来，并与本次图像进行差异化比较，去除掉图像中的热点。

3、检测泄漏位置

泄漏位置的检测是识别算法的核心。由于泄漏产生的气体会进一步升温，因此

泄漏位置在红外图像上会生成高温的“热点区域”。在泄漏位置识别算法中，我们应

该寻找这些热点区域，并进行特征提取、分类识别等工作。

为建立气体泄漏识别模型，需要进行大量的训练数据生成与标注工作。通过将

训练数据输入到模型中，进行深度学习或机器学习，从而获取该模型对气体泄漏的

识别能力。

四、结语

基于红外成像技术的气体泄漏位置识别算法，可以为我们提供快速、准确、自

动的气体泄漏检测服务，尤其在重大企业和工厂的安全运营中会十分重视。未来随

着技术持续的提高和发展，该技术在其他领域的应用将会越来越广泛。