申请/专利权人：西安热工研究院有限公司

申请日：2020-11-16

公开（公告）日：2021-02-23

公开（公告）号：CN112396101A

主分类号：G06K9/62(20060101)

分类号：G06K9/62(20060101);G06T5/00(20060101);G06T7/13(20170101);G06T7/136(20170101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的驳回

法律状态：2024.02.23#发明专利申请公布后的驳回;2021.03.12#实质审查的生效;2021.02.23#公开

摘要：本发明公开了一种基于火力电厂炉膛火焰电视的智能图像分析与决策方法，包括对炉膛火焰电视图像进行灰度化、去除噪声点、小波变换的图像预处理技术；对图像的边缘检测，以及对火焰图像的特征值提取、识别技术；对得到的火焰图像数据利用K‑means算法进行聚类，对得到的聚类标准簇进行经验分类，最后得出此时火焰状态与实时分析。

主权项：1.一种基于火力电厂炉膛火焰电视的智能图像分析与决策方法，其特征在于：通过对实时炉膛火焰电视的图像，确定此时炉膛内的火焰燃烧情况，并且能够根据情况进行智能决策，帮助操作人员进行参考分析，具体包括以下步骤：S100：获取炉膛火焰电视的实时监控图像；S200：对实时监控图像进行灰度化；将获取到的一副彩色图像灰度化为256级灰度，方便后期的降噪处理与边缘提取，此步得到炉膛火焰的灰度图像；S300：去除噪声点，对除噪声点的灰度图像进行小波变换；使用小波变换的方法对生成的炉膛火焰灰度图像进行降噪，具体方法如下：，计算统一阈值δ，计算公式如下： 式中：σ为噪声标准方差，N为信号的尺寸或长度；得到统一阈值δ后，利用统一阈值δ对炉膛火焰灰度图进行降噪，得到降噪后的待测图像I；S400：通过边缘检测，获取火焰图像信息；使用Sobel算子对降噪后的待测图像I进行边缘提取，待测图像中的信息均由像素点构成的矩阵组成，边缘提取具体过程如下所示：步骤一：将待测图像I与奇数大小内核进行卷积，选择内核大小为3，则在水平方向做卷积Gx： 步骤二.将待测图像I与奇数大小内核进行卷积，选择内核大小为3，则在垂直方向做卷积Gy： 步骤三：将Gx、Gy带入下式求出近似梯度G： 步骤四：求出待测图像I中每个像素点的近似梯度后，利用近似梯度和高阈值与低阈值的大小关系判断是否能够被保留为边缘像素；根据实际火焰电视的显示与亮度情况选择高阈值和低阈值，高阈值为低阈值的1.5倍；Ⅰ.如果某一像素位置的近似梯度超过高阈值，该像素被保留为边缘像素；Ⅱ.如果某一像素位置的近似梯度小于低阈值，该像素被排除；步骤五：根据边缘提取后保留的像素点生成的图像，识别出火焰区域，用做智能决策系统的火焰大小值参数；火焰大小值为边缘检测之后识别出火焰包含的像素点与待测图像I中所有像素点的比例，大小为0-1之间的数字；步骤六：获取火焰亮度值，火焰亮度值为火焰电视图像中每个像素点的亮度值，标记为0％～100％的数字；获取火焰图像信息参数包括火焰大小值和火焰亮度值；S500：得到火焰图像信息参数后，利用K-means算法生成聚类标准簇；将火焰大小值，火焰亮度值作为输入参数，生成聚类标准簇，具体过程如下所示：步骤一：建立一个二维坐标系xOy，x轴为火焰大小值参数，y轴为火焰亮度值；步骤二：选择m幅炉膛火焰电视图像，概括每幅图中的信息点为fx,y，图中的火焰大小值参数作为X，火焰亮度值作为Y；步骤三：假定输入样本为S＝f1,f2,……fm，选择k个类别中心μ1,μ2,……,μk；步骤四：对于每个样本fi，将其标记为距离类别中心最近的类别，即： 步骤五：将每个类别中心更新为隶属于该类别中心所有的样本均值： 步骤六：迭代步骤四和步骤五，直到距离类别中心最近的类别labeli的变化小于阈值，阈值的大小可以设定为样本总和的三分之一；步骤七：在迭代过程完成之后，得到k个聚类标准簇；S600：利用炉膛火焰状态经验对聚类标准簇做定义，生成智能决策系统；这k个聚类标准簇的X、Y值，分别为火焰大小值和火焰亮度值；根据这k个聚类标准簇的火焰大小值和火焰亮度值，给k个聚类标准簇依次定义：聚类标准簇定义如下：在火焰大小值X0.1，且Y0.1时，判断炉内无火，定义为：炉内无火，增大乏气挡板、二次风挡板开度不超过10％，调节消旋装置；在火焰大小值0.1≤X＜0.3，且0.1≤Y＜0.2时，判断炉膛正处于点火阶段，定义为：处于点火阶段，控制热烟气温度不超过900℃，控制启动升温速度不超过5～10℃min，增大油枪油压和喷油量，提高热烟气发生器风道的一、二次风量和风比；在火焰大小值0.3≤X＜0.7，且0.2≤X＜0.6时，判断此时炉膛燃料发热量过低，定义为：炉膛燃料发热量过低，投油助燃，增大二次风，控制二次风占总风量的12％～13％；在火焰大小值0.3≤X＜0.7，且0.6≤X＜0.9时，判断此时炉膛燃烧正常，定义为：炉膛燃烧正常，检查磨煤机功率；在火焰大小值X≥0.7，且Y≥0.9，时，判断此时炉膛燃烧过亮，定义为：炉膛燃烧过度，应调节水冷壁；所有k个聚类标准簇定义完成之后，即生成了智能决策系统中的智能决策方法；如果需要对待测炉膛火焰情况进行智能决策时，实时采集待测图像，按照S100～S500的步骤首先对输入待测图像做处理，按照S500中的方法得到新图像信息fx,y，计算fx,y与k个聚类标准簇的距离，读取距离最近的聚类标准簇定义即为最终智能决策方法。

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百度查询： 西安热工研究院有限公司 基于火力电厂炉膛火焰电视的智能图像分析与决策方法

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