CN111429434A - 用于合金炉火焰检测的视觉识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明用于合金炉火焰检测的视觉识别方法，首先对摄像头拍摄到的当前帧火焰图像进行亮度数组计算，并计算亮度数组中闪烁元素个数。随后根据计算得到的闪烁单元个数，对火焰状态进行分析，将分析结构输出。用于合金炉火焰检测的视觉识别方法，使仪表不与火焰直接接触，因此工业火焰具有的高温、高冲击、化学氧化等破坏因素不能影响到该仪器，且采用本方法使仪表安装简便，同时安装方式一致，不改动现场工艺结构。
Description
技术领域
本发明应用于冶金行业合金炉火焰检测，具体来说是一种采用视觉识别技术判断火焰燃烧状态。
背景技术
合金炉是冶金生产工序中的主要生产设备，需要长时间连续运行，合金炉火焰状态(燃烧/熄灭)直接影响着生产节奏及生产安全，火焰检测装置是合金炉控制系统中关键的组成部分。
现有合金炉火焰检测通过视觉识别方法，采用温度差检测或者等离子检测作为判断火焰状态的依据，这两种检测方法都要与火焰近距离接触，检测元件容易失效，维护工作量大。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种用于合金炉火焰检测的视觉识别方法，通过摄像头拍摄到的视频流判断火焰状态。
本发明用于合金炉火焰检测的视觉识别方法，具体步骤如下：
步骤1：对摄像头拍摄到的火焰图像进行亮度数组计算。
步骤2：计算亮度数组中闪烁元素个数。
步骤3：保存当前亮度数组。
步骤4：分析火焰状态。
步骤5：输出火焰状态。
本发明的优点在于：
1、本发明用于合金炉火焰检测的视觉识别方法，使仪表不与火焰直接接触，因此工业火焰具有的高温、高冲击、化学氧化等破坏因素不能影响到该仪器。
2、本发明用于合金炉火焰检测的视觉识别方法，采用本方法使仪表安装简便，同时安装方式一致，不改动现场工艺结构。
附图说明
图1是本发明用于合金炉火焰检测的视觉识别方法流程图；
图2是本发明对摄像头拍摄到的火焰图像进行亮度数组计算过程图；
图3是本发明分析火焰状态流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
合金炉火焰处于密闭空间，由于观察窗尺寸所限，无法拍摄到火焰的完整视频，只能得到一个明亮的圆形的局部视频，其周边视觉干扰因素只有炉内背景，由于炉内温度很高，即使火焰熄灭，仍然可以拍摄到明亮的圆形，无法用轮廓特征和亮度特征判断火焰状态，但是合金炉火焰具有一个独有的特征，就是高频局部亮度闪烁。由此将观察区域分为8X8的子区域，火焰在燃烧状态下，虽然整体区域平均亮度变化不明显，但是总有至少6个子区域出现明显的亮度闪烁，闪烁频率高于10Hz。而在火焰熄灭状态下，虽然由于炉内高温加上物料运动也会形成闪烁，但是频率很低，不连续。
本发明用于合金炉火焰检测的视觉识别方法，基于上述特征进行合金炉火焰检测的视觉识别，判断火焰的状态(燃烧/熄灭)，如图1所示，具体步骤如下：
步骤1：对摄像头拍摄到的火焰图像进行亮度数组计算，如图2所示；
A、对当前帧火焰图像进行高斯滤波，去除摄像头噪声，让检测结果更稳定。
B、将滤波处理后的火焰图像拆分为8X8的子区域。
C、遍历每个子区域内的像素点，根据R、G、B颜色分量计算每个点亮度为：
亮度＝0.299×R+0.587×G+0.114×B (1)
将各个像素点亮度累加后除以像素点个数，得出子区域像素点的平均亮度。
D、将求得的8X8个子区域内的像素点平均亮度计算结果存入8X8亮度数组 Ac。
步骤2：计算亮度数组中闪烁元素个数；
令视频中当前帧的亮度数组为Ac,前一帧的亮度数组为Ap
如果Ac和Ap二者任何一个为空(数组未赋值)的情况下，直接输出闪烁元素个数为0。
否则：
逐一对比两个数组内的元素值，计算元素差值的绝对值,结果存入差值数组公式如下：
Ad[x][y]＝|Ac[x][y]–Ap[x][y]| (2)
其中，Ad为计算出的差值数组，x，y为数组下标，取值范围为1～8，对应 8X8的子区域。统计数组Ad中值大于20的元素个数，该值既为当前帧的闪烁元素个数。
步骤3：保存亮度数组
将步骤1计算结果Ac复制到Ap。
步骤4：分析火焰状态
设当前火焰状态为布尔数R(燃烧/熄灭),默认值为熄灭。
如图3所示，将步骤2统计得到的当前闪烁元素个数保存到队列，当队列记录长度到达24后，新的数据将取代最旧的数据，队列长度保持为24。当队列记录到达长度24后，每当一个新数据存入，按照下图流程判断火焰状态：
a、如果R为燃烧，则进行步骤b；否则进行步骤c。
b、如果队列中，闪烁元素个数大于8的数据个数少于8个，意味着在在过去的24帧图像中，闪烁特征消失，因此R改为熄灭。否则，R维持燃烧状态。
c、如果队列中，大于8的数据个数多于16个，意味着在在过去的24帧图像中，闪烁特征出现，因此R改为燃烧。否则，R维持熄灭状态。
Claims (4)
1.用于合金炉火焰检测的视觉识别方法，其特征在于：具体步骤如下：
步骤1：对摄像头拍摄到的当前帧火焰图像进行亮度数组计算；
步骤2：计算亮度数组中闪烁元素个数；
步骤3：保存当前亮度数组；
步骤4：分析火焰状态；
步骤5：输出火焰状态。
2.如权利要求1所述用于合金炉火焰检测的视觉识别方法，其特征在于：
步骤1具体为：
A、对火焰图像进行高斯滤波；
B、将滤波处理后的火焰图像拆分为8X8的子区域；
C、遍历每个子区域内的像素点，根据R、G、B颜色分量计算每个点亮度，将各个像素点亮度累加后除以像素点个数，得出子区域像素点的平均亮度；
D、将求得的8X8个子区域内的像素点平均亮度计算结果存入8X8亮度数组Ac。
3.如权利要求1所述用于合金炉火焰检测的视觉识别方法，其特征在于：
步骤2中闪烁元素计算方法为：
如果当前帧的亮度数组和前一帧的亮度数组Ap二者任何一个为空，直接输出0；
否则：
逐一对比两个数组内的元素值，计算元素差值的绝对值,结果存入差值数组，统计差值数组中值大于20的元素个数，为当前帧的闪烁元素个数。
4.如权利要求1所述用于合金炉火焰检测的视觉识别方法，其特征在于：步骤4中火焰分析方法为：
设当前火焰状态为布尔数R；
将步骤2统计得到的当前闪烁元素个数保存到队列，当队列记录长度到达24后，新的数据将取代最旧的数据，队列长度保持为24；当队列记录到达长度24后，每当一个新数据存入，按照下图流程判断火焰状态：
a、如果R为燃烧，则进行步骤b；否则进行步骤c。
b、如果队列中，闪烁元素个数大于8的数据个数少于8个，意味着在在过去的24帧图像中，闪烁特征消失，因此R改为熄灭。否则，R维持燃烧状态。
c、如果队列中，大于8的数据个数多于16个，意味着在在过去的24帧图像中，闪烁特征出现，因此R改为燃烧。否则，R维持熄灭状态。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102236947A (zh) * | 2010-04-29 | 2011-11-09 | 中国建筑科学研究院 | 基于视频摄像机的火焰监测方法与系统 |
| CN104469312A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-03-25 | 成都栖林测控科技有限责任公司 | 一种基于视觉的火灾探测装置及其探测方法 |
| JP2017102719A (ja) * | 2015-12-02 | 2017-06-08 | 能美防災株式会社 | 炎検出装置および炎検出方法 |
| CN107437318A (zh) * | 2016-05-25 | 2017-12-05 | 知晓（北京）通信科技有限公司 | 一种可见光智能识别算法 |
| CN107944359A (zh) * | 2017-11-14 | 2018-04-20 | 中电数通科技有限公司 | 基于视频的火焰检测方法 |
| CN109614908A (zh) * | 2018-12-04 | 2019-04-12 | 西安理工大学 | 一种火焰燃烧状态检测系统及检测方法 |
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102236947A (zh) * | 2010-04-29 | 2011-11-09 | 中国建筑科学研究院 | 基于视频摄像机的火焰监测方法与系统 |
| CN104469312A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-03-25 | 成都栖林测控科技有限责任公司 | 一种基于视觉的火灾探测装置及其探测方法 |
| JP2017102719A (ja) * | 2015-12-02 | 2017-06-08 | 能美防災株式会社 | 炎検出装置および炎検出方法 |
| CN107437318A (zh) * | 2016-05-25 | 2017-12-05 | 知晓（北京）通信科技有限公司 | 一种可见光智能识别算法 |
| CN107944359A (zh) * | 2017-11-14 | 2018-04-20 | 中电数通科技有限公司 | 基于视频的火焰检测方法 |
| CN109614908A (zh) * | 2018-12-04 | 2019-04-12 | 西安理工大学 | 一种火焰燃烧状态检测系统及检测方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 王江安 等: "基于队列流水线的弱点目标轨迹跟踪算法" * |
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