CN112307267A - 一种泄漏气体的浓度量化系统及方法 - Google Patents

一种泄漏气体的浓度量化系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种泄漏气体的浓度量化系统及方法，涉及气体泄漏检测技术领域，包括：温度检测装置，用于检测气体监测区域中泄漏气体的实时气体温度；图像采集装置，用于拍摄得到气体监测区域的包含泄漏气体的实时红外图像；数据处理模块，包括：查找表生成子模块，用于根据预先建立的泄漏气体红外辐射传输模型和实时气体温度生成气体浓度查找表；处理子模块，连接查找表生成子模块，用于根据实时红外图像和气体浓度查找表处理得到红外图像中的各像素点对应的气体浓度值，并将各气体浓度值作为泄漏气体的浓度量化结果输出。有益效果是基于红外图像进行气体浓度的量化，节约成本，且处理过程考虑背景因素的影响，气体浓度量化精度高。

Description

一种泄漏气体的浓度量化系统及方法
技术领域
本发明涉及气体泄漏检测技术领域，尤其涉及一种泄漏气体的浓度量化系统及方法。
背景技术
日常生活、工业生产和交通运输等领域内，有害气体，如天然气、石油等烷烃类易燃易爆气体泄漏会造成多方面的危害。为了减少气体泄漏的危害，需要对区域内是否存在气体泄漏现象进行检测。常见的气体检测方式主要包括：半导体式、催化燃烧式和电化学式、红外线式，即通过对应原理下的传感器，探测区域内的气体浓度。但这些传感器需要与气体进行接触才能进行检测，使得这些传感器的检测范围小，反应迟缓，因此，还可以通过光学远程方式进行气体检测。
现有技术中，可以通过红外成像检测技术进行气体检测，可以用于可视化气体发生或气体泄漏，但泄漏气体的实时浓度无法量化，需要辅助设置气体浓度检测装置。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种泄漏气体的浓度量化系统，具体包括：
温度检测装置，设置于气体监测区域，用于检测所述气体监测区域中泄漏气体的实时气体温度；
图像采集装置，设置于所述气体监测区域，用于拍摄得到所述气体监测区域的包含所述泄漏气体的实时红外图像；
数据处理模块，分别连接所述温度检测装置和所述图像采集装置，所述数据处理模块包括：
查找表生成子模块，用于根据预先建立的泄漏气体红外辐射传输模型和所述实时气体温度生成气体浓度查找表；
处理子模块，连接所述查找表生成子模块，用于根据所述实时红外图像和所述气体浓度查找表处理得到所述红外图像中的各所述像素点对应的气体浓度值，并将各所述气体浓度值作为所述泄漏气体的浓度量化结果输出。
优选的，所述泄漏气体红外辐射传输模型的表达式如下：
Figure RE-GDA0002866622740000021
其中，DNoff表示无所述泄漏气体时所述红外图像上各像素点的背景灰度参考值；DNon表示有所述泄漏气体时各所述像素点的前景灰度参考值；τgas表示气体吸收率；△DN表示所述前景灰度值和所述背景灰度值的灰度参考差值；Lb表示背景辐射量；L(Tg)表示所述泄漏气体的所述实时气体温度为Tg时的辐射量；K、b为标定参数；Kλ表示气体吸收系数；CL表示所述气体浓度参考值。
优选的，所述气体浓度查找表为所述背景灰度参考值、所述灰度参考差值、所述实时气体温度与所述气体浓度参考值之间的对应关系表。
优选的，所述处理子模块包括：
第一处理单元，用于处理得到所述红外图像的背景图像和前景图像，以及根据所述红外图像识别所述气体监测区域的泄漏气体轮廓，并处理得到气体扩散掩膜图像；
第二处理单元，连接所述第一处理单元，用于针对所述气体扩散掩膜图像中的表征具有所述泄漏气体的各像素点，根据所述背景图像和所述前景图像，分别处理得到各所述像素点对应的实时背景灰度值和所述实时灰度差值；
第三处理单元，连接所述第二处理单元，所述第三处理单元包括：
第一查找子单元，用于在所述气体浓度查找表中匹配得到分别与所述实时背景灰度值和所述实时灰度差值均相近的若干组所述背景灰度参考值和所述灰度参考差值；
第二查找子单元，连接所述第一查找子单元，用于在所述气体浓度查找表中分别匹配得到每组所述背景灰度参考值和所述灰度参考差值对应的所述气体浓度参考值；
处理子单元，连接所述第二查找子单元，用于根据各所述气体浓度参考值分别处理得到各所述像素点的所述气体浓度值，并将各所述气体浓度值作为所述泄漏气体的浓度量化结果输出。
优选的，针对每个所述像素点，根据对应的各所述气体浓度参考值进行线性拟合计算得到所述气体浓度值。
一种泄漏气体的浓度量化方法，应用于以上任意一项所述的浓度量化系统，所述浓度量化方法包括：
步骤S1，所述浓度量化系统检测气体监测区域中泄漏气体的实时气体温度，并拍摄得到所述气体监测区域的包含所述泄漏气体的实时红外图像；
步骤S2，所述浓度量化系统根据预先建立的泄漏气体红外辐射传输模型和所述实时气体温度生成气体浓度查找表；
步骤S3，所述浓度量化系统根据所述实时红外图像和所述气体浓度查找表处理得到所述红外图像中的各所述像素点对应的气体浓度值，并将各所述气体浓度值作为所述泄漏气体的浓度量化结果输出。
优选的，所述泄漏气体红外辐射传输模型的表达式如下：
Figure RE-GDA0002866622740000041
其中，DNoff表示无所述泄漏气体时所述红外图像上各像素点的背景灰度参考值；DNon表示有所述泄漏气体时各所述像素点的前景灰度参考值；τgas表示气体吸收率；△DN表示所述前景灰度值和所述背景灰度值的灰度参考差值；Lb表示背景辐射量；L(Tg)表示所述泄漏气体的所述实时气体温度为Tg时的辐射量；K、b为标定参数；Kλ表示气体吸收系数；CL表示所述气体浓度参考值。
优选的，所述气体浓度查找表为所述背景灰度参考值、所述灰度参考差值、所述实时气体温度与所述气体浓度参考值之间的对应关系表。
优选的，所述步骤S3具体包括：
步骤S31，所述浓度量化系统处理得到所述红外图像的背景图像和前景图像，以及根据所述红外图像识别所述气体监测区域的泄漏气体轮廓，并处理得到气体扩散掩膜图像；
步骤S32，所述浓度量化系统针对所述气体扩散掩膜图像中的表征具有所述泄漏气体的各像素点，根据所述背景图像和所述前景图像，分别处理得到各所述像素点对应的实时背景灰度值和所述实时灰度差值；
步骤S33，所述浓度量化系统在所述气体浓度查找表中匹配得到分别与所述实时背景灰度值和所述实时灰度差值均相近的若干组所述背景灰度参考值和所述灰度参考差值；
步骤S34，所述浓度量化系统在所述气体浓度查找表中分别匹配得到每组所述背景灰度参考值和所述灰度参考差值对应的所述气体浓度参考值；
步骤S35，所述浓度量化系统根据各所述气体浓度参考值分别处理得到各所述像素点的所述气体浓度值，并将各所述气体浓度值作为所述泄漏气体的浓度量化结果输出。
优选的，所述步骤S35中，针对每个所述像素点，根据对应的各所述气体浓度参考值进行线性拟合计算得到所述气体浓度值。
上述技术方案具有如下优点或有益效果：基于红外图像进行气体浓度的量化，无需辅助设置气体浓度检测传感器，节约成本，且红外图像的处理过程考虑背景因素的影响，气体浓度量化精度高。
附图说明
图1为本发明的较佳的实施例中，一种泄漏气体的浓度量化系统的结构示意图；
图2为本发明的较佳的实施例中，气体浓度查找表的示意图；
图3为本发明的较佳的实施例中，一种泄漏气体的浓度量化方法的流程示意图；
图4为本发明的较佳的实施例中，各像素点气体浓度值的处理并量化输出的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本发明并不限定于该实施方式，只要符合本发明的主旨，则其他实施方式也可以属于本发明的范畴。
本发明的较佳的实施例中，基于现有技术中存在的上述问题，现提供一种泄漏气体的浓度量化系统，如图1所示，具体包括：
温度检测装置1，设置于气体监测区域，用于检测气体监测区域中泄漏气体的实时气体温度；
图像采集装置2，设置于气体监测区域，用于拍摄得到气体监测区域的包含泄漏气体的实时红外图像；
数据处理模块3，分别连接温度检测装置1和图像采集装置2，数据处理模块3包括：
查找表生成子模块31，用于根据预先建立的泄漏气体红外辐射传输模型和实时气体温度生成气体浓度查找表；
处理子模块32，连接查找表生成子模块31，用于根据实时红外图像和气体浓度查找表处理得到红外图像中的各像素点对应的气体浓度值，并将各气体浓度值作为泄漏气体的浓度量化结果输出。
具体地，本实施例中，本发明无需辅助设置另外的气体浓度传感器，在获取泄漏气体的实时气体温度的基础上，根据红外图像和气体浓度查找表能够得到各像素点的气体浓度值，并将各气体浓度值作为泄漏气体的浓度量化结果。
进一步地，本发明基于预先建立的泄漏气体红外辐射传输模型以及实时气体温度生成的气体浓度查找表实现气体浓度量化，该气体浓度查找表基于泄漏气体红外辐射传输模型，该泄漏气体红外辐射传输模型测量信噪比高，气体浓度量化精度高。由于该泄漏气体红外辐射传输模型的表达式为超越方程，无法解析计算，本实施例中优选采用分段线性化和查表方式并通过构建气体浓度查找表估算结果。
本发明的较佳的实施例中，泄漏气体红外辐射传输模型的表达式如下：
Figure RE-GDA0002866622740000071
其中，DNoff表示无泄漏气体时红外图像上各像素点的背景灰度参考值；DNon表示有泄漏气体时各像素点的前景灰度参考值；τgas表示气体吸收率；△DN表示前景灰度值和背景灰度值的灰度参考差值；Lb表示背景辐射量；L(Tg)表示泄漏气体的实时气体温度为Tg时的辐射量；K、b为标定参数；Kλ表示气体吸收系数；CL表示气体浓度参考值。
本发明的较佳的实施例中，气体浓度查找表为背景灰度参考值、灰度参考差值、实时气体温度与气体浓度参考值之间的对应关系表。
本发明的较佳的实施例中，处理子模块32包括：
第一处理单元321，用于处理得到红外图像的背景图像和前景图像，以及根据红外图像识别气体监测区域的泄漏气体轮廓，并处理得到气体扩散掩膜图像；
第二处理单元322，连接第一处理单元321，用于针对气体扩散掩膜图像中的表征具有泄漏气体的各像素点，根据背景图像和前景图像，分别处理得到各像素点对应的实时背景灰度值和实时灰度差值；
第三处理单元323，连接第二处理单元322，第三处理单元323 包括：
第一查找子单元3231，用于在气体浓度查找表中匹配得到分别与实时背景灰度值和实时灰度差值均相近的若干组背景灰度参考值和灰度参考差值；
第二查找子单元3232，连接第一查找子单元3231，用于在气体浓度查找表中分别匹配得到每组背景灰度参考值和灰度参考差值对应的气体浓度参考值；
处理子单元3233，连接第二查找子单元3232，用于根据各气体浓度参考值分别处理得到各像素点的气体浓度值，并将各气体浓度值作为泄漏气体的浓度量化结果输出。
具体地，本实施例中，根据红外图像处理得到的背景图像为没有泄漏气体时的图像，前景图像为包含泄漏气体时的图像，气体扩散掩膜图像为二值图像，灰度值为0表示对应像素点没有检测到泄漏气体，灰度值为1表示对应像素点检测到泄漏气体，没有泄漏气体的像素点无需进行气体浓度的量化过程，因此，在获取气体扩散掩膜图像后，遍历气体扩散掩膜图像，对灰度值为1的各像素点，根据对应的前景图像和背景图像，获取该像素点对应的三个输入参数，分别为实时背景灰度值DN、实时背景灰度值和实时前景灰度值的灰度差值，即实时灰度差值△DN′和实时气体温度T，根据上述三个输入参数结合气体浓度查找表进行浓度估算，气体浓度查找表如图2所示，则浓度估算过程如下：
1)在气体浓度查找表的背景灰度参考值列中查找实时背景灰度值DN的邻近值，该邻近值优选有两个，分别为A1和A2，且A1<DN<A2；
2)取DN＝A1，随后在气体浓度查找表的背景灰度参考值列为A1 的灰度参考差值列中，查找实时灰度差值△DN′的邻近值，该邻近值优选为两个，分别为B1和B2，且B1<△DN′<B2；
3)随后在气体浓度查找表中查找，DN＝A1且△DN′＝B1时的气体浓度参考值C1，以及DN＝A1且△DN′＝B2时的气体浓度参考值C2，并进行线性拟合计算得到取DN＝A1时的气体浓度拟合值CL1，上述线性拟合计算的计算公式如下：
CL1＝(C2-C1)(△DN′-B1)/(B2-B1)+C1；
4)重复步骤3)，能够得到DN＝A2时的气体浓度拟合值CL2，且CL2＝(C4-C3)(△DN′-B3)/(B4-B3)+C3，进而能够计算得到单个像素点的气体浓度值CL，该气体浓度值CL优选通过线性拟合计算得到，具体计算公式如下：
CL＝(CL2-CL1)(DN-A1)/(A2-A1)+CL1
5)重复步骤1)至步骤4)直至气体扩散掩膜图像中的灰度值为1 的所有像素点的气体浓度值均计算完成。
本发明的较佳的实施例中，针对每个像素点，根据对应的各气体浓度参考值进行线性拟合计算得到气体浓度值。
一种泄漏气体的浓度量化方法，应用于以上任意一项的浓度量化系统，如图3所示，浓度量化方法包括：
步骤S1，浓度量化系统检测气体监测区域中泄漏气体的实时气体温度，并拍摄得到气体监测区域的包含泄漏气体的实时红外图像；
步骤S2，浓度量化系统根据预先建立的泄漏气体红外辐射传输模型和实时气体温度生成气体浓度查找表；
步骤S3，浓度量化系统根据实时红外图像和气体浓度查找表处理得到红外图像中的各像素点对应的气体浓度值，并将各气体浓度值作为泄漏气体的浓度量化结果输出。
本发明的较佳的实施例中，泄漏气体红外辐射传输模型的表达式如下：
Figure RE-GDA0002866622740000111
其中，DNoff表示无泄漏气体时红外图像上各像素点的背景灰度参考值；DNon表示有泄漏气体时各像素点的前景灰度参考值；τgas表示气体吸收率；△DN表示前景灰度值和背景灰度值的灰度参考差值； Lb表示背景辐射量；L(Tg)表示泄漏气体的实时气体温度为Tg时的辐射量；K、b为标定参数；Kλ表示气体吸收系数；CL表示气体浓度参考值。
本发明的较佳的实施例中，气体浓度查找表为背景灰度参考值、灰度参考差值、实时气体温度与气体浓度参考值之间的对应关系表。
本发明的较佳的实施例中，如图4所示，步骤S3具体包括：
步骤S31，浓度量化系统处理得到红外图像的背景图像和前景图像，以及根据红外图像识别气体监测区域的泄漏气体轮廓，并处理得到气体扩散掩膜图像；
步骤S32，浓度量化系统针对气体扩散掩膜图像中的表征具有泄漏气体的各像素点，根据背景图像和前景图像，分别处理得到各像素点对应的实时背景灰度值和实时灰度差值；
步骤S33，浓度量化系统在气体浓度查找表中匹配得到分别与实时背景灰度值和实时灰度差值均相近的若干组背景灰度参考值和灰度参考差值；
步骤S34，浓度量化系统在气体浓度查找表中分别匹配得到每组背景灰度参考值和灰度参考差值对应的气体浓度参考值；
步骤S35，浓度量化系统根据各气体浓度参考值分别处理得到各像素点的气体浓度值，并将各气体浓度值作为泄漏气体的浓度量化结果输出。
本发明的较佳的实施例中，步骤S35中，针对每个像素点，根据对应的各气体浓度参考值进行线性拟合计算得到气体浓度值。
以上所述仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种泄漏气体的浓度量化系统，其特征在于，具体包括：
温度检测装置，设置于气体监测区域，用于检测所述气体监测区域中泄漏气体的实时气体温度；
图像采集装置，设置于所述气体监测区域，用于拍摄得到所述气体监测区域的包含所述泄漏气体的实时红外图像；
数据处理模块，分别连接所述温度检测装置和所述图像采集装置，所述数据处理模块包括：
查找表生成子模块，用于根据预先建立的泄漏气体红外辐射传输模型和所述实时气体温度生成气体浓度查找表；
处理子模块，连接所述查找表生成子模块，用于根据所述实时红外图像和所述气体浓度查找表处理得到所述红外图像中的各所述像素点对应的气体浓度值，并将各所述气体浓度值作为所述泄漏气体的浓度量化结果输出。
2.根据权利要求1所述的浓度量化系统，其特征在于，所述泄漏气体红外辐射传输模型的表达式如下：
Figure FDA0002560619790000011
其中，DNoff表示无所述泄漏气体时所述红外图像上各像素点的背景灰度参考值；DNon表示有所述泄漏气体时各所述像素点的前景灰度参考值；τgas表示气体吸收率；ΔDN表示所述前景灰度值和所述背景灰度值的灰度参考差值；Lb表示背景辐射量；L(Tg)表示所述泄漏气体的所述实时气体温度为Tg时的辐射量；K、b为标定参数；Kλ表示气体吸收系数；CL表示所述气体浓度参考值。
3.根据权利要求2所述的浓度量化系统，其特征在于，所述气体浓度查找表为所述背景灰度参考值、所述灰度参考差值、所述实时气体温度与所述气体浓度参考值之间的对应关系表。
4.根据权利要求3所述的浓度量化系统，其特征在于，所述处理子模块包括：
第一处理单元，用于处理得到所述红外图像的背景图像和前景图像，以及根据所述红外图像识别所述气体监测区域的泄漏气体轮廓，并处理得到气体扩散掩膜图像；
第二处理单元，连接所述第一处理单元，用于针对所述气体扩散掩膜图像中的表征具有所述泄漏气体的各像素点，根据所述背景图像和所述前景图像，分别处理得到各所述像素点对应的实时背景灰度值和所述实时灰度差值；
第三处理单元，连接所述第二处理单元，所述第三处理单元包括：
第一查找子单元，用于在所述气体浓度查找表中匹配得到分别与所述实时背景灰度值和所述实时灰度差值均相近的若干组所述背景灰度参考值和所述灰度参考差值；
第二查找子单元，连接所述第一查找子单元，用于在所述气体浓度查找表中分别匹配得到每组所述背景灰度参考值和所述灰度参考差值对应的所述气体浓度参考值；
处理子单元，连接所述第二查找子单元，用于根据各所述气体浓度参考值分别处理得到各所述像素点的所述气体浓度值，并将各所述气体浓度值作为所述泄漏气体的浓度量化结果输出。
5.根据权利要求4所述的浓度量化系统，其特征在于，针对每个所述像素点，根据对应的各所述气体浓度参考值进行线性拟合计算得到所述气体浓度值。
6.一种泄漏气体的浓度量化方法，其特征在于，应用于如权利要求1-5中任意一项所述的浓度量化系统，所述浓度量化方法包括：
步骤S1，所述浓度量化系统检测气体监测区域中泄漏气体的实时气体温度，并拍摄得到所述气体监测区域的包含所述泄漏气体的实时红外图像；
步骤S2，所述浓度量化系统根据预先建立的泄漏气体红外辐射传输模型和所述实时气体温度生成气体浓度查找表；
步骤S3，所述浓度量化系统根据所述实时红外图像和所述气体浓度查找表处理得到所述红外图像中的各所述像素点对应的气体浓度值，并将各所述气体浓度值作为所述泄漏气体的浓度量化结果输出。
7.根据权利要求6所述的浓度量化方法，其特征在于，所述泄漏气体红外辐射传输模型的表达式如下：
Figure FDA0002560619790000031
其中，DNoff表示无所述泄漏气体时所述红外图像上各像素点的背景灰度参考值；DNon表示有所述泄漏气体时各所述像素点的前景灰度参考值；τgas表示气体吸收率；ΔDN表示所述前景灰度值和所述背景灰度值的灰度参考差值；Lb表示背景辐射量；L(Tg)表示所述泄漏气体的所述实时气体温度为Tg时的辐射量；K、b为标定参数；Kλ表示气体吸收系数；CL表示所述气体浓度参考值。
8.根据权利要求7所述的浓度量化方法，其特征在于，所述气体浓度查找表为所述背景灰度参考值、所述灰度参考差值、所述实时气体温度与所述气体浓度参考值之间的对应关系表。
9.根据权利要求8所述的浓度量化方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
步骤S31，所述浓度量化系统处理得到所述红外图像的背景图像和前景图像，以及根据所述红外图像识别所述气体监测区域的泄漏气体轮廓，并处理得到气体扩散掩膜图像；
步骤S32，所述浓度量化系统针对所述气体扩散掩膜图像中的表征具有所述泄漏气体的各像素点，根据所述背景图像和所述前景图像，分别处理得到各所述像素点对应的实时背景灰度值和所述实时灰度差值；
步骤S33，所述浓度量化系统在所述气体浓度查找表中匹配得到分别与所述实时背景灰度值和所述实时灰度差值均相近的若干组所述背景灰度参考值和所述灰度参考差值；
步骤S34，所述浓度量化系统在所述气体浓度查找表中分别匹配得到每组所述背景灰度参考值和所述灰度参考差值对应的所述气体浓度参考值；
步骤S35，所述浓度量化系统根据各所述气体浓度参考值分别处理得到各所述像素点的所述气体浓度值，并将各所述气体浓度值作为所述泄漏气体的浓度量化结果输出。
10.根据权利要求9所述的浓度量化方法，其特征在于，所述步骤S35中，针对每个所述像素点，根据对应的各所述气体浓度参考值进行线性拟合计算得到所述气体浓度值。
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