CN105828034A - 一种管式反应炉炉膛全景图像成像方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种管式反应炉炉膛全景图像成像方法，包含了图像预处理、视角变换、图像盲区重现、图像拼接、图像融合和温度彩色编码等步骤。本发明提供的管式反应炉炉膛全景图像成像方法通过设置的多个监控探头获得炉膛内覆盖全景的俯视图图像，然后结合炉膛空间尺寸及监控探头像元所张空间立体角，将炉膛局部俯视图像快速转换为正视图像，直观反映炉膛内部真实信息，视觉效果好。本方法可快速有效地提取管式反应炉炉膛全景图像，最大程度的保留了炉管实时信息，通过此全景图像可提取红外辐射信息，能够准确计算炉管炉壁表面温度，全景展现炉膛温度信息及变化趋势，为管式反应炉全景温度场检测奠定基础。
Description
技术领域
本发明涉及成像技术，尤其涉及一种管式反应炉炉膛全景图像成像方法，属于化工装备运行检测领域。
背景技术
管式反应炉是化工生产的核心设备，炉管的实时状态信息对于整个反应过程的安全监管和高效生产都有着至关重要的作用，但管式反应炉炉膛内部情况复杂，且始终处于高温加热状态，无法近距离观测。随着图像处理技术的发展和成熟，管式反应炉炉膛图像的获取有了新的途径。
专利CN200410060961公开了一种燃煤锅炉炉内三维温度场实时监测装置，通过沿炉膛高度分层布置多支彩色CCD摄像头分层次采集不同高度不同角度空间区域的煤粉燃烧图像，并将各摄像头的视频信号送入视频分割器中合成为一路信号，最终送入计算机处理，提取空间温度分布。但该专利所采用的彩色CCD传感器并不是针对高温物体测量应用设计，而是主要考虑符合人眼的光刺激要求，其中B通道接近紫外波段，进行高温测量时能量过小，容易受噪声影响，带入计算中容易被其它通道参数淹没。专利CN200810053148公开了一种高温炉炉内视频图像测温系统，通过在炉膛侧壁安装广角摄像装置来采集炉膛图像，最终在工控机显示器上进行显示。但该专利采用高温工业电视获取炉膛视频图像，其本质是高温视频监控系统，不适合温度检测。文献《高炉料面自动成像控制系统的设计与研究》设计了一种“可视化”的高炉料面监控系统，并提供了感兴趣区域的图像拼接，得到整个高炉料面完整的实时图像，但该方法所拼接的各个料面图像均为正视图，且有明显特征区域，依赖图像的拍摄角度和特征信息，局限性较大，不能适应管式反应炉局部图像高度相似的情况。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种管式反应炉炉膛全景图像成像方法。
本发明提出的一种管式反应炉炉膛全景图像成像方法，包括以下步骤：
a、在被测管式反应炉炉膛侧上部安装多个监控探头以采集炉膛局部俯视图像，监控探头数量以覆盖炉膛全景为准；
b、根据炉膛空间尺寸和监控探头俯视角度计算各像元在垂直方向上的空间放大倍数，将局部俯视图像根据空间放大倍数在垂直方向上进行缩放以转换成局部正视图；
c、通过线性插值法重现监控探头采集图像的视觉盲区并对转换后的局部正视图进行补充；
d、根据各局部正视图图像重叠区域的匹配点位置信息，完成图像拼接；
e、判断拼接后图像与实际场景是否一致，如果不一致，则返回步骤d；
f、拼接图像与实际场景一致，则对拼接后图像进行融合，消除图像接缝。
优选地，步骤b中将局部俯视图转换为局部正视图具体方式为：根据炉膛空间尺寸和监控探头俯视角度计算各像元在垂直方向上的空间放大倍数；将局部俯视图图像在垂直方向上以相同空间立体角进行等分，取中心行作为视角变换的基准行，基准行以上按空间放大倍数逐点做相应缩小处理，基准点以下按空间放大倍数逐点做相应放大处理。
优选地，相邻行之间像素值利用双线性插值法计算。
优选地，步骤c中，视觉盲区重现的方法为：
c1、建立局部正视图图像的像素矩阵GM×N；
c2、预设中间值K，2K≦M，且2K≦N；
c3、从像素矩阵GM×N第一列开始读取缺失边缘向下共2K行的像素值，将第K行作为该区域平均值，推算边缘向上第一行缺失像素值填入像素矩阵，并对像素矩阵GM×N进行更新；
c4、对像素矩阵GM×N行数递增，重复步骤c3直至像素矩阵缺失行被填满；
c5、从像素矩阵GM×N第一行开始读取缺失边缘共2K列的像素值，将第K列作为该区域平均值，推算边缘第一列缺失像素值填入像素矩阵，并对像素矩阵GM×N进行更新；
c6、对像素矩阵GM×N列递增，重复步骤c5直至像素矩阵被填满；
c7、根据填充的像素矩阵像素值对局部正视图缺失部分进行补充。
优选地，步骤d具体为：采用相位相关法计算各局部正视图图像重叠区域的匹配点位置信息，完成图像拼接。
优选地，步骤d中图像拼接的具体步骤如下：
d1、设置灰度阈值，对两幅局部正视图根据sobel算法进行边缘提取获得轮廓化的灰度图像；
d2、针对轮廓化灰度图像与对应的局部正视图计算灰度对比度；
d3、将灰度对比度与预设的临界灰度对比度比较；当灰度对比度大于或等于临界灰度对比度，则返回步骤d1并调整灰度阈值；
d4、当灰度对比度小于临界灰度对比度，则对步骤d1中所得到的两幅轮廓化灰度图像利用相位相关法计算两者之间的平移关系；
d5、根据平移关系对局部正视图进行拼接。
优选地，步骤e中判断拼接后图像与实际场景是否一致的方法为：检查拼接后图像中炉膛底部火嘴位置，根据火嘴是否在同一条直线上判断拼接后图像是否与实际场景一致。
优选地，步骤a中，监控探头视角边缘线可达到相邻监控探头的正下方火嘴处。
优选地，监控探头置于外层保护筒内，并采用仪表风冷却吹扫。
本发明提供的管式反应炉炉膛全景图像成像方法通过设置的多个监控探头获得炉膛内覆盖全景的俯视图图像，然后结合炉膛空间尺寸及监控探头像元所张空间立体角，将炉膛局部俯视图像快速转换为正视图像，直观反映炉膛内部真实信息，视觉效果好。
本发明根据线性插值算法对图像盲区进行重现，增加了拼接区域的特征信息，保证了在炉膛内部局部图像高度相似的情况下拼接效果的可靠性。
本发明根据阈值可变边缘提取算法对局部图像进行轮廓化处理，仅保留了特征明显的炉管信息，不仅减少了数据处理量，提高了运算速度，且增加了本处理算法的应用范围。
本方法包含了图像预处理、视角变换、图像盲区重现、图像拼接、图像融合和温度彩色编码等步骤，可快速有效地提取管式反应炉炉膛全景图像，最大程度的保留了炉管实时信息，通过此全景图像可提取红外辐射信息，能够准确计算炉管炉壁表面温度，全景展现炉膛温度信息及变化趋势，为管式反应炉全景温度场检测奠定基础。
附图说明
图1为本发明提出的一种管式反应炉炉膛全景图像成像方法流程图；
图2为本发明中监控探头安装位置结构示意图；图中：C.监测探头安装位置，T.炉管，S.视角边缘线，M.视角中心线；
图3为图像盲区重现方法流程图；
图4a局部正视图灰度化图；
图4b对图4a进行阈值分割后的轮廓化的灰度图；
图5图像拼接方法流程图。
图6全景炉膛效果图。
具体实施方式
参照图2，本发明提出的一种管式反应炉炉膛全景图像成像方法，包括以下步骤。
a、在被测管式反应炉炉膛侧上部安装多个监控探头以采集炉膛局部俯视图像，监控探头数量以覆盖炉膛全景为准。
本实施方式中，监控探头采用红外探头，且为了防止炉内高温和烟气对成像造成不利影响，监控探头安装在外层保护筒内，并采用仪表风冷却吹扫。具体参照图1，本实施方式中，监控探头安装在对应的火嘴上方，监控探头视场中心与水平方向成一定角度斜向下，以保证监控探头视角下边缘线可以达到炉管底部，且监控探头视角边缘线可达到相邻监控探头的正下方火嘴处。
b、根据炉膛空间尺寸和监控探头俯视角度计算各像元在垂直方向上的空间放大倍数，将局部俯视图像根据空间放大倍数在垂直方向上进行缩放以转换成局部正视图。
本步骤中，将局部俯视图转换为局部正视图具体方式为：获取空间每行实际长度与基准行实际长度之比作为空间放大倍数；将局部俯视图图像在垂直方向上以相同空间立体角进行等分，取中心行作为视角变换的基准行，基准行以上按空间放大倍数逐点做相应缩小处理，基准点以下按空间放大倍数逐点做相应放大处理，如此，将局部俯视图转换成局部正视图，完成视觉转换，以便对炉管工作状态进行有效监测，并为全景重现奠定基础。本实施方式中，相邻行之间像素值利用双线性插值法计算，以便提高图像分别率。
c、通过线性插值法重现监控探头采集图像的视觉盲区并对转换后的局部正视图进行补充。由于监控探头俯视角度大，导致炉膛中上部炉管未能进入监控探头视角范围内，所获得的待拼接局部图像难以避免存在一定视觉盲区。特别是相邻局部图像接缝处盲区较大，如果忽视图像盲区的特征信息，势必难以保证拼接效果的可靠。
参照图3，本实施方式中，视觉盲区重现的方法为：
c1、建立局部正视图图像的像素矩阵GM×N。
像素矩阵GM×N中，将图像缺失点的像素定义为0，M、N分别为该矩阵的最大行号和列号，(i，j)表示该矩阵中行号为i，列号为j的点，X(i，j)为该点的像素值。
c2、预设中间值K，2K≦M，且2K≦N。
c3、从像素矩阵GM×N第一列开始读取缺失边缘向下共2K行的像素值，将第K行作为该区域平均值，推算边缘向上第一行缺失像素值填入像素矩阵，并对像素矩阵GM×N进行更新。
本实施方式中，以K＝4为例进行阐述。在像素矩阵GM×N中，从j＝1开始，由上向下寻找第一个像素不为0的点(i，j)，并向下读取(i+1，j)、(i+2，j)、(i+3，j)、(i+4，j)、(i+5，j)、(i+6，j)、(i+7，j)、(i+8，j)共八个点像素值，将(i+4，j)点像素作为这九个点的平均像素值，推算边缘向上的第一个点(i-1，j)缺失的像素值，推理模型如下：
X(i-1,j)＝8X(i+4,j)-X(i,j)-X(i+1,j)-X(i+2,j)-X(i+3,j)-X(i+5,j)-X(i+6,j)-X(i+7,j)-X(i+8,j)
然后将X(i-1，j)值填入后，更新GM×N。
c4、对像素矩阵GM×N行数递增，重复步骤c3直至像素矩阵缺失行被填满。
c5、从像素矩阵GM×N第一行开始读取缺失边缘共2K列的像素值，将第K列作为该区域平均值，推算边缘第一列缺失像素值填入像素矩阵，并对像素矩阵GM×N进行更新。
具体的，从i＝1开始，由上向下寻找第一个像素不为0的点(i，j)，并向下读取(i，j+1)、(i，j+2)、(i，j+3)、(i，j+4)、(i，j+5)、(i，j+6)、(i，j+7)、(i，j+8)共八个点像素值，将(i，j+4)点像素作为这九个点的平均像素值，推算边缘向上的第一个点(i，j-1)缺失的像素值，推理模型如下：
X(i,j-1)＝8X(i,j+4)-X(i,j)-X(i,j+1)-X(i,j+2)-X(i,j+3)-X(i,j+5)-X(i,j+6)-X(i,j+7)-X(i,j+8)
然后将X(i，j-1)值填入后，更新GM×N。
c6、对像素矩阵GM×N列递增，重复步骤c5直至像素矩阵被填满；
c7、根据填充的像素矩阵像素值对局部正视图缺失部分进行补充。
图4a、图4b分别为局部正视图的灰度化图和阈值分割图。
步骤c5中，考虑到监控探头俯视角度的倾斜特性，像素矩阵GM×N中，可能缺失左边缘的列像素点也可能缺失右边缘的列像素点。以上实施例阐述了缺失左边缘列像素点的重现方法，以下对缺失右边缘像素点的重现方法进行阐述。
该实施例依然定义K＝4，向右计算缺失与向左计算缺失的区别在于，该实施例将第K+1列作为该区域平均值。具体的，从i＝1开始，由上向下寻找第一个像素不为0的点(i，j)，并向下读取(i，j+1)、(i，j+2)、(i，j+3)、(i，j+4)、(i，j+5)、(i，j+6)、(i，j+7)、(i，j+8)共八个点像素值，将(i，j+5)点像素作为这九个点的平均像素值，推算有缺失边缘的第一个点(i，j+9)缺失的像素值，推理模型如下：
X(i,j+9)＝8X(i,j+5)-X(i,j)-X(i,j+1)-X(i,j+2)-X(i,j+3)-X(i,j+5)-X(i,j+6)-X(i,j+7)-X(i,j+8)。
d、根据各局部正视图图像重叠区域的匹配点位置信息，完成图像拼接，参照图5，具体步骤如下。
d1、设置灰度阈值，对两幅局部正视图根据sobel算法进行边缘提取分别获得两幅局部正视图的轮廓化的灰度图像。
本步骤中，通过阈值分割处理，可将炉壁图像与炉管图像进行区分，获得保留了炉管的阈值化分割图即轮廓化的灰度图像。如此，根据炉管高度相似的原理，通过阈值分割剔除了图像中炉壁的部分，从而减少了图像拼接运算量，有利于提高成像运算的效率与实时性。
d2、针对轮廓化灰度图像与对应的局部正视图计算灰度对比度。
d3、将灰度对比度与预设的临界灰度对比度比较；当灰度对比度大于或等于临界灰度对比度，则返回步骤d1并调整灰度阈值。
d4、当灰度对比度小于临界灰度对比度，则对步骤d1中所得到的两幅轮廓化灰度图像利用相位相关法计算两者之间的平移关系。
计算原图即局部正视图和阈值分割图即轮廓化的灰度图像之间的灰度对比度CG，CG值小于临界灰度对比度Kc认为分割效果较好，可进行后续处理步骤，否则改变阈值，对原图进行重新分割。临界灰度对比度Kc可由现场实验测试得到，对同一类型管式反应炉，一旦确定可不在更改。
d5、根据平移关系对局部正视图进行拼接。
通过调节所设定阈值和临界对比度Kc，阈值可变sobel算法也可推广到其他类型工业锅炉的全景图像拼接中，提高本发明所述方法的应用范围。
e、判断拼接后图像与实际场景是否一致，如果不一致，则返回步骤d。
本步骤中，判断拼接后图像与实际场景是否一致的方法为：检查拼接后图像中炉膛底部火嘴位置，根据火嘴是否在同一条直线上判断拼接后图像是否与实际场景一致。本步骤中，使用火嘴为参照物，当火嘴在同一条直线上，说明拼接后的图像与实际场景一致。
f、拼接图像与实际场景一致，则对拼接后图像进行融合，并进行温度彩色编码处理。本步骤中，图像融合可消除拼接缝隙，使得图像更加自然，对图像进行温度编码处理，可重现炉膛内全景图像如图6所示。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种管式反应炉炉膛全景图像成像方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、在被测管式反应炉炉膛侧上部安装多个监控探头以采集炉膛局部俯视图像，监控探头数量以覆盖炉膛全景为准；
b、根据炉膛空间尺寸和监控探头俯视角度计算各像元在垂直方向上的空间放大倍数，将局部俯视图像根据空间放大倍数在垂直方向上进行缩放以转换成局部正视图；
c、通过线性插值法重现监控探头采集图像的视觉盲区并对转换后的局部正视图进行补充；
d、根据各局部正视图图像重叠区域的匹配点位置信息，完成图像拼接；
e、判断拼接后图像与实际场景是否一致，如果不一致，则返回步骤d；
f、拼接图像与实际场景一致，则对拼接后图像进行融合，消除图像接缝。
2.如权利要求1所述的管式反应炉炉膛全景图像成像方法，其特征在于，步骤b中将局部俯视图转换为局部正视图具体方式为：根据炉膛空间尺寸和监控探头俯视角度计算各像元在垂直方向上的空间放大倍数；将局部俯视图图像在垂直方向上以相同空间立体角进行等分，取中心行作为视角变换的基准行，基准行以上按空间放大倍数逐点做相应缩小处理，基准点以下按空间放大倍数逐点做相应放大处理。
3.如权利要求2所述的管式反应炉炉膛全景图像成像方法，其特征在于，相邻行之间像素值利用双线性插值法计算。
4.如权利要求1所述的管式反应炉炉膛全景图像成像方法，其特征在于，步骤c中，视觉盲区重现的方法为：
c1、建立局部正视图图像的像素矩阵GM×N；
c2、预设中间值K，2K≦M，且2K≦N；
c3、从像素矩阵GM×N第一列开始读取缺失边缘向下共2K行的像素值，将第K行作为该区域平均值，推算边缘向上第一行缺失像素值填入像素矩阵，并对像素矩阵GM×N进行更新；
c4、对像素矩阵GM×N行数递增，重复步骤c3直至像素矩阵缺失行被填满；
c5、从像素矩阵GM×N第一行开始读取缺失边缘共2K列的像素值，将第K列作为该区域平均值，推算边缘第一列缺失像素值填入像素矩阵，并对像素矩阵GM×N进行更新；
c6、对像素矩阵GM×N列递增，重复步骤c5直至像素矩阵被填满；
c7、根据填充的像素矩阵像素值对局部正视图缺失部分进行补充。
5.如权利要求1所述的管式反应炉炉膛全景图像成像方法，其特征在于，步骤d具体为：采用相位相关法计算各局部正视图图像重叠区域的匹配点位置信息，完成图像拼接。
6.如权利要求5所述的管式反应炉炉膛全景图像成像方法，其特征在于，步骤d中图像拼接的具体步骤如下：
d1、设置灰度阈值，对两幅局部正视图根据sobel算法进行边缘提取获得轮廓化的灰度图像；
d2、针对轮廓化灰度图像与对应的局部正视图计算灰度对比度；
d3、将灰度对比度与预设的临界灰度对比度比较；当灰度对比度大于或等于临界灰度对比度，则返回步骤d1并调整灰度阈值；
d4、当灰度对比度小于临界灰度对比度，则对步骤d1中所得到的两幅轮廓化灰度图像利用相位相关法计算两者之间的平移关系；
d5、根据平移关系对局部正视图进行拼接。
7.如权利要求1所述的管式反应炉炉膛全景图像成像方法，其特征在于，步骤e中判断拼接后图像与实际场景是否一致的方法为：检查拼接后图像中炉膛底部火嘴位置，根据火嘴是否在同一条直线上判断拼接后图像是否与实际场景一致。
8.如权利要求7所述的管式反应炉炉膛全景图像成像方法，其特征在于，步骤a中，监控探头视角边缘线可达到相邻监控探头的正下方火嘴处。
9.如权利要求1所述的管式反应炉炉膛全景图像成像方法，其特征在于，监控探头置于外层保护筒内，并采用仪表风冷却吹扫。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107702799A (zh) * | 2017-08-10 | 2018-02-16 | 许继集团有限公司 | 一种换流阀阀塔 |
| CN111402233A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-07-10 | 清华大学 | 航空航天飞行器热防护部件测试装置 |
| CN111986086A (zh) * | 2020-08-27 | 2020-11-24 | 贝壳技术有限公司 | 三维图像优化生成方法及系统 |
| CN113506285A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-10-15 | 西北工业大学 | 一种锅炉炉膛三维温度场检测方法、装置和计算机设备 |
| TWI801046B (zh) * | 2021-01-05 | 2023-05-01 | 大陸商深圳幀觀德芯科技有限公司 | 成像方法及成像系統 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1308224A (zh) * | 2001-03-27 | 2001-08-15 | 华中科技大学 | 炉膛燃烧温度图像检测方法 |
| US20040208223A1 (en) * | 2003-04-18 | 2004-10-21 | Shimadzu Corporation | Two-color radiation thermometer |
| CN1587930A (zh) * | 2004-10-15 | 2005-03-02 | 华中科技大学 | 燃煤锅炉炉内三维温度场实时监测装置 |
| CN101281063A (zh) * | 2008-05-16 | 2008-10-08 | 天津市电视技术研究所 | 高温炉炉内视频图像测温系统 |
-
2016
- 2016-03-22 CN CN201610172083.1A patent/CN105828034B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1308224A (zh) * | 2001-03-27 | 2001-08-15 | 华中科技大学 | 炉膛燃烧温度图像检测方法 |
| US20040208223A1 (en) * | 2003-04-18 | 2004-10-21 | Shimadzu Corporation | Two-color radiation thermometer |
| CN1587930A (zh) * | 2004-10-15 | 2005-03-02 | 华中科技大学 | 燃煤锅炉炉内三维温度场实时监测装置 |
| CN101281063A (zh) * | 2008-05-16 | 2008-10-08 | 天津市电视技术研究所 | 高温炉炉内视频图像测温系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| PREGOWSKI P: "A new experimental techniques for inspection of operating furnaces by use of IR radiometers", 《INTERNATIONAL SOCIETY FOR OPTICS AND PHOTONICS》 * |
| 刘欢: "基于鲁棒特征匹配的热成像全景图像生成方法", 《红外技术》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107702799A (zh) * | 2017-08-10 | 2018-02-16 | 许继集团有限公司 | 一种换流阀阀塔 |
| CN107702799B (zh) * | 2017-08-10 | 2020-02-21 | 许继集团有限公司 | 一种植入成像功能的换流阀阀塔 |
| CN111402233A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-07-10 | 清华大学 | 航空航天飞行器热防护部件测试装置 |
| CN111986086A (zh) * | 2020-08-27 | 2020-11-24 | 贝壳技术有限公司 | 三维图像优化生成方法及系统 |
| TWI801046B (zh) * | 2021-01-05 | 2023-05-01 | 大陸商深圳幀觀德芯科技有限公司 | 成像方法及成像系統 |
| CN113506285A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-10-15 | 西北工业大学 | 一种锅炉炉膛三维温度场检测方法、装置和计算机设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN105828034B (zh) | 2018-08-31 |
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