CN114383735A - 基于机器视觉的火电机组空冷阵列温度场监测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于机器视觉的火电机组空冷阵列温度场监测方法，包括以下：获取待监测的翅片管束的红外热图像；将所述红外热图像进行预处理得到第一图像；将所述第一图像输入预训练的空冷阵列温度场监测模型，得到所述第一图像中每个像素点的预测类别，并根据预测类别确定翅片管束对应的像素，得到所述像素的坐标索引；根据所述坐标索引在输入的红外热图像中获取当前像素的温度值，进而根据翅片管束对应的像素的温度值得到翅片管束的温度场分布；根据所述温度场分布判断所述翅片管束是否存在死区，若存在则将所述温度场分布信息以及死区的位置反馈至检修人员。本发明实现空冷单元的热力温度场的快速地准确测量。
Description
技术领域
本发明涉及空冷系统在线检测相关领域，尤其涉及基于机器视觉的火电机组空冷阵列温 度场监测方法及装置。
背景技术
在火力发电厂中，实时准确检测空冷岛阵列各单元的温度场对空冷阵列动态特性具有重 要的意义，温度场的变化能够反映空冷阵列的热工变换，如空冷机组背压、蒸汽凝结量等。 相对于传统的湿冷机组，空冷机组的冷端运行成本高，轴流风机群耗电占厂内用电内超过 10％，约为机组发电功率的1％。其次，空冷设备是露天布置，在极寒气候下，翅片管易冻结； 并且受自然风横向流动影响，空冷岛内各空冷单元之间的温度场有着明显的差异。因此，温 度场关系着空冷岛的安全性和经济性。
空冷阵列是典型分布参数复杂热力系统，并且由于空冷凝汽器采用翅管结构，只在蒸汽 与凝结水母管设置温度测点。有限点的接触式测量很难全面表征主凝汽区热动力场，且有限 点的监测方法使用的传感器元器件容易受高温和低温的影响，其使用寿命有限，且成本高。
发明内容
本发明的目的是为了至少解决现有技术的不足之一，提供基于机器视觉的火电机组空冷 阵列温度场监测方法及装置。
为了实现上述目的，本发明采用以下的技术方案：
具体的，提出基于机器视觉的火电机组空冷阵列温度场监测方法，包括以下：
获取待监测的翅片管束的红外热图像；
将所述红外热图像进行预处理得到第一图像；
将所述第一图像输入预训练的空冷阵列温度场监测模型，得到所述第一图像中每个像素 点的预测类别，并根据预测类别确定翅片管束对应的像素，得到所述像素的坐标索引；
根据所述坐标索引在输入的红外热图像中获取当前像素的温度值，进而根据翅片管束对 应的像素的温度值得到翅片管束的温度场分布；
根据所述温度场分布判断所述翅片管束是否存在死区，若存在则将所述温度场分布信息 以及死区的位置反馈至检修人员。
进一步，具体的，所述红外图像进行的预处理操作包括以下，
将所述红外图像进行灰度化得到第一图像，其中灰度转换的公式包括以下，
Ggray＝0.3R+0.59G+0.11B
其中Ggray是灰度化后的像素值，R为原图像中代表红色分量的像素值，G代表原图像 中绿色分量的像素值，B代表原图像中蓝色分量的像素值，灰度化后的第一图像的尺寸为 shape＝[w×h×c]，其中C为1。
进一步，具体的，预训练的空冷阵列温度场监测模型通过以下方式进行训练得到，
数据集的获取，
获取翅片管束的多个红外热图像
对多个所述红外热图像进行处理得到第二图像，具体的处理过程包括，
将红外温度图像转为灰度图，需要用到的公式为：
Ggray＝0.3R+0.59G+0.11B
其中Ggray是灰度化后的像素值，R为原图像中代表红色分量的像素值，G代表原图像中 绿色分量的像素值，B代表原图像中蓝色分量的像素值，灰度化后的图像尺寸为shape＝[w×h×c]，其中C为1，
将灰度化后的红外温度图像中的像素值标记为k维的独热码，当第i像素点的真实标签 为j时，其独热码表现形式为
标记后的真实标签尺寸为shapeGT＝[wgt×hgt×cgt]，其中cgt为k，
对灰度化后的图像进行数据扩充，设置3个不同的原始裁剪框，如 size＝[w1×h1,w2×h2,w3×h3]，并且设置3种规模，最终能得到9种不同的裁剪框
得到不同的裁剪框后，使用基于交并比的非极大值抑制方法筛选裁剪后图像，交并比的 公式为
其中area(G)为被标记为真实标签的区域大小，area(O)为标 记为背景的区域大小，
计算每个裁剪后图像的交并比，设置非极大值抑制的阈值D，设裁剪后第p个图像的交 并比为IoUp，则有若IoUp≥D，则保留，若IoUp<D，则筛除；
数据集的划分，
将获取的数据集划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；
模型的获取，
根据划分的数据集，设置多组不同的网络参数和超参数，选取损失函数和优化器，训练 计算机视觉模型，最终选取一个效果最好的模型。
进一步，具体的，
设置的网络参数包括卷积核大小Wconv×Hconv、卷积核的个数Cconv、卷积步长strideconv、 填充选项、下采样类型设置为最大值下采样、下采样步长为stridemaxpooling、上采样采用双 线性插值和激活函数采用ReLu函数，超参数的设置包括学习率、批处理大小、最大迭代次 数和最小误差，
计算机视觉模型采用卷积神经网络模型，其中包括卷积公式：
为 特征图的输入，
为卷积核；
下采样采用最大池化，公式为fout＝max(fin)，
为特征图的输入， p,q按照池化大小设置，
计算机视觉模型概率输出采用softmax函数，其公式为：
Pij为第i个样本 预测为第j个类别的预测概率，fij为第i个样本预测为第j个类别的输出，
损失函数公式为
其中M为类别个数，pi为样本i 的预测概率，yi为样本i的独热码，
计算机视觉模型中，对卷积操作完成后的特征图降维采用奇异值分解的方法，其公式为 
则降维后的特征图
计算机视觉模型中激活函数采用修正线性单元，其表示为
其中 xi为特征图的第i个输入，
权值更新，采用随机梯度下降的方法：
其中α为学习率，wij为卷积核中坐标为i，j的权值，
设置不同的参数和超参数能够训练多个计算机视觉模型，当相邻两次的误差之间的差小 于设定的最小误差或者训练次数达到设定的最大迭代次数，则停止训练，通过验证数据集， 根据预测结果选取最佳的计算机视觉模型。
进一步，具体的，
所述的卷积神经网络的卷积次数设置为22个、激活函数设置为22个，下采样个数设置 为4个、基于SVD的降维设置为4个、上采样个数设置为4个。
本发明还提出基于机器视觉的火电机组空冷阵列温度场监测装置，包括以下，
图像获取模块，用于获取待监测的翅片管束的红外热图像；
预处理模块，用于将所述红外热图像进行预处理得到第一图像；
第一预测模块，用于将所述第一图像输入预训练的空冷阵列温度场监测模型，得到所述 第一图像中每个像素点的预测类别，并根据预测类别确定翅片管束对应的像素，得到所述像 素的坐标索引；
温度场分布获取模块，用于根据所述坐标索引在输入的红外热图像中获取当前像素的温 度值，进而根据翅片管束对应的像素的温度值得到翅片管束的温度场分布；
死区检测模块，用于根据所述温度场分布判断所述翅片管束是否存在死区，若存在则将 所述温度场分布信息以及死区的位置反馈至检修人员。
进一步，具体的，所述图像获取模块包括，
安装在空冷阵列上的红外热成像仪，与一个空冷单元的两个方向上的翅片管束分别对应 位于其左右两侧的两处红外热成像仪。
本发明还提出一种计算机可读存储的介质，所述计算机可读存储的介质存储有计算机程 序，所述计算机程序被处理器执行时实现如以上任一项所述基于机器视觉的火电机组空冷阵 列温度场监测方法的步骤。
本发明的有益效果为：
本发明提出基于机器视觉的火电机组空冷阵列温度场监测方法，通过预训练空冷阵列温 度场监测模型，对输入的翅片管束的红外热图像进行检测分割出翅片管束区域，并得到准确 的温度场信息，进而根据温度场信息监测空岛翅片管束是否出现死区并及时报警和根据当前 翅片管束的温度特征调节风机的转速，既能实时获得更丰富全面的空冷阵列温度场，又提高 了火电机组空冷岛阵列温度场的测量准确度和效率，为后续对空冷风机群节能优化控制提供 测量基础。
附图说明
通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本公开的上述以及其他特征将更加明 显，本公开附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，显而易见地，下面描述中的附图 仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下， 还可以根据这些附图获得其他的附图，在附图中：
图1所示为本发明基于机器视觉的火电机组空冷阵列温度场监测方法的流程图；
图2所示为本发明基于机器视觉的火电机组空冷阵列温度场监测方法的空冷岛红外热像 图实时采集示意图；
图3所示为本发明基于机器视觉的火电机组空冷阵列温度场监测方法的计算机视觉分割 模型结构示意图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整 的描述，以充分地理解本发明的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本 申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。附图中各处使用的相同的附图标记指示相 同或相似的部分。
参照图1，实施例1，本发明提出基于机器视觉的火电机组空冷阵列温度场监测方法，包 括以下：
步骤110、获取待监测的翅片管束的红外热图像；
步骤120、将所述红外热图像进行预处理得到第一图像；
步骤130、将所述第一图像输入预训练的空冷阵列温度场监测模型，得到所述第一图像 中每个像素点的预测类别，并根据预测类别确定翅片管束对应的像素，得到所述像素的坐标 索引；
步骤130、根据所述坐标索引在输入的红外热图像中获取当前像素的温度值，进而根据 翅片管束对应的像素的温度值得到翅片管束的温度场分布；
步骤140、根据所述温度场分布判断所述翅片管束是否存在死区，若存在则将所述温度 场分布信息以及死区的位置反馈至检修人员。
在本优选实施方式中，通过预训练空冷阵列温度场监测模型，对输入的翅片管束的红外 热图像进行检测分割出翅片管束区域，并得到准确的温度场信息，进而根据温度场信息监测 空岛翅片管束是否出现死区并及时报警和根据当前翅片管束的温度特征调节风机的转速，既 能实时获得更丰富全面的空冷阵列温度场，又提高了火电机组空冷岛阵列温度场的测量准确 度和效率，为后续对空冷风机群节能优化控制提供测量基础。相比传统接触式测量技术，基 于计算机视觉驱动的模式图像识别，已被证明为一种更准确、全面和鲁棒的监测手段。
具体的，在进行检测时，
利用已经安装在空冷阵列上的红外热成像仪，实时获取空冷阵列的红外温度图像。红外 热像仪布置空冷单元翅片管束外对面，一个空冷单元的两个方向上的翅片管束各对应一个红 外热成像仪，用来实时获取空冷单元的红外温度图像。
将训练好的计算机视觉分割模型加载如后端处理系统中，将实时获取红外温度图像传输 至已经计算机视觉分割模型中，计算视觉模型输出红外温度图像中每一像素点的预测概率， 比较预测为钢条的概率、异常区域的概率和翅片管束的概率大小，若预测为翅片管束的概率 最大，则确定该像素点的位置索引，并利用索引信息获取该点的温度值，从而获得空冷翅片 管束准确的红外温度分布。
如图2，红外热像仪将实时获取的红外图像传入到总系统模块，总系统模块会根据输入 的红外图像转化为灰度图，然后将灰度图传入到已经计算视觉分割模型当中，然后将模型的 输出进行后处理，则每个红外热像仪分别获取不同空冷单元的红外温度图，并得到相应的红 外温度图像的分割结果，从而达到实时输出空冷阵列分布温度场分布，并进行后续异常检测 和维护控制。
空冷岛翅片管束异常的监测：根据计算机视觉模型的预测结果，可以得到翅片是否出现 死区，当出现翅片管束出现死区(翅片管束变形、冻裂)时，将死区出现的位置反馈给检修 人员，同时根据提取的实时空冷翅片管束的温度场分布，及时调节对应风机的转速，从而达 到理想的空冷翅片管束温度场分布。
作为本发明的优选实施方式，具体的，所述红外图像进行的预处理操作包括以下，将所述红外图像进行灰度化得到第一图像，其中灰度转换的公式包括以下，
Ggray＝0.3R+0.59G+0.11B
其中Ggray是灰度化后的像素值，R为原图像中代表红色分量的像素值，G代表原图像 中绿色分量的像素值，B代表原图像中蓝色分量的像素值，灰度化后的第一图像的尺寸为 shape＝[w×h×c]，其中C为1。
作为本发明的优选实施方式，具体的，预训练的空冷阵列温度场监测模型通过以下方式 进行训练得到，
数据集的获取，
获取翅片管束的多个红外热图像
对多个所述红外热图像进行处理得到第二图像，具体的处理过程包括，
将红外温度图像转为灰度图，需要用到的公式为：
Ggray＝0.3R+0.59G+0.11B
其中Ggray是灰度化后的像素值，R为原图像中代表红色分量的像素值，G代表原图像中 绿色分量的像素值，B代表原图像中蓝色分量的像素值，灰度化后的图像尺寸为shape＝[w×h×c]，其中C为1，
将灰度化后的红外温度图像中的像素值标记为k维的独热码，当第i像素点的真实标签 为j时，其独热码表现形式为
标记后的真实标签尺寸为 shapeGT＝[wgt×hgt×cgt]，其中cgt为k，
对灰度化后的图像进行数据扩充，设置3个不同的原始裁剪框，如 size＝[w1×h1,w2×h2,w3×h3]，并且设置3种规模，最终能得到9种不同的裁剪框
得到不同的裁剪框后，使用基于交并比的非极大值抑制方法筛选裁剪后图像，交并比的 公式为
其中area(G)为被标记为真实标签的区域大小，area(O)为标 记为背景的区域大小，
计算每个裁剪后图像的交并比，设置非极大值抑制的阈值D，设裁剪后第p个图像的交 并比为IoUp，则有若IoUp≥D，则保留，若IoUp<D，则筛除；
数据集的划分，
将获取的数据集划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；
模型的获取，
根据划分的数据集，设置多组不同的网络参数和超参数，选取损失函数和优化器，训练 计算机视觉模型，最终选取一个效果最好的模型。
具体的，本优选实施方式中，
将红外温度图像转为灰度图，需要用到的公式为：
Ggray＝0.3R+0.59G+0.11B
其中Ggray是灰度化后的像素值，R为原图像中代表红色分量的像素值，G代表原图像中 绿色分量的像素值，B代表原图像中蓝色分量的像素值，灰度化后的图像尺寸为shape＝[w×h×c]，其中C设置为1。
数据标记需要将图像中的像素值标记为3维的独热码，当第i个像素点的真实标签为翅 片管束时，则在3维独热码的第1个位置索引设置为1，其独热码表现形式为GTi＝[1,0,0]； 当第i个像素点的真实标签为钢管时，其独热码表现形式为GTi＝[0,1,0]；当第i个像素点的 真实标签为异常区域时，其独热码表现形式为GTi＝[0,0,1]。标记后的真实标签尺寸为 shapeGT＝[wgt×hgt×3]，其中wgt、hgt为图像长和宽。
对灰度化后的图像进行数据扩充，采用锚点(anchor)的方法裁剪数据集，锚点方法需 要设置3个不同的原始裁剪框，如size＝[w1×h1,w2×h2,w3×h3]，并且设置3种规模，如 scale＝[s1,s2,s3]，最终能得到9种不同的裁剪框
在被 实例中，size＝[16×16,32×16,16×32]，scale＝[1,2,4]，将得到9中不同尺寸的裁剪框 
得到不同的裁剪框后，使用基于交并比(IoU)的非极大值抑制方法筛选裁剪后图像，交 并比的公式为
其中area(G)为被标记为真实标签的区域大小，area(O) 为标记为背景的区域大小。
计算每个裁剪后图像的交并比，设置非极大值抑制的阈值D＝0.5，设裁剪后第p个图像 的交并比为IoUp，则有若IoUp≥D，则保留，若IoUp<D，则筛除。
数据集的划分包括划分为70％训练数据集、15％验证数据集和15％测试数据集。训练数 据集的处理需要使用上述锚点方法对数据进行扩充，训练数据集和验证数据集中的灰度图像 要与真实标签文件起到一一对应关系。
作为本发明的优选实施方式，具体的，
设置的网络参数包括卷积核大小Wconv×Hconv、卷积核的个数Cconv、卷积步长strideconv、 填充选项、下采样类型设置为最大值下采样、下采样步长为stridemaxpooling、上采样采用双 线性插值和激活函数采用ReLu函数，超参数的设置包括学习率、批处理大小、最大迭代次 数和最小误差，
计算机视觉模型采用卷积神经网络模型，其中包括卷积公式：
为 特征图的输入，
为卷积核；
下采样采用最大池化，公式为fout＝max(fin)，
为特征图的输入， p,q按照池化大小设置，
计算机视觉模型概率输出采用softmax函数，其公式为：
Pij为第i个样本 预测为第j个类别的预测概率，fij为第i个样本预测为第j个类别的输出，
损失函数公式为
其中M为类别个数，pi为样本i 的预测概率，yi为样本i的独热码，
计算机视觉模型中，对卷积操作完成后的特征图降维采用奇异值分解的方法，其公式为 
则降维后的特征图
计算机视觉模型中激活函数采用修正线性单元，其表示为
其中 xi为特征图的第i个输入，
权值更新，采用随机梯度下降的方法：
其中α为学习率，wij为卷积核中坐标为i，j的权值，
设置不同的参数和超参数能够训练多个计算机视觉模型，当相邻两次的误差之间的差小 于设定的最小误差或者训练次数达到设定的最大迭代次数，则停止训练，通过验证数据集， 根据预测结果选取最佳的计算机视觉模型。
具体的，本优选实施方式在施行中，
设置的网络参数包括卷积核大小3×3、卷积核的个数22、卷积步长1、在输入 特征图外侧填充0、下采样类型设置为最大值池化、下采样大小设置为2×2，下采样 步长为2、上采样采用双线性插值和激活函数采用ReLu函数。超参数的设置包括学 习率、批处理大小、最大迭代次数和最小误差。
每一次进行最大池化之前都要重复进行两次的卷积加激活操作，为了维持在最大池化前的各个操作的输出尺寸保持不变，需要对输入进行0填充，为了方便说明，将 卷积加激活操作结合称为卷积操作模块，在进行上采样(up sample)后的卷积操作不 需要进行填充，并且卷积后输出尺寸将减半，再通过激活函数，为了方便说明将上采 样加卷积加激活合称为上卷积操作模块。在下采样前，还需要将两次卷积操作后的特 征图进行SVD降维，将降维后的特征图与对称的上卷积操作后的特征图拼接在一起， 其能够将获取的红外温度图像的浅层信息和深层信息结合在一起。
在上述设置中卷积操作模块包括一次卷积计算和一次激活计算，上卷积模块包括一次上 采样、一次卷积计算和一次激活计算。在训练计算机视觉模型中， Wout＝(Win-Wconv+2p)/s+1，Hout＝(Hin-Hconv+2p)/s+1，Cout＝Cconv，其中输入特征图 大小为[Win,Hin,Cin]，卷积核大小为[Wconv,Hconv,Cin]，卷积核的数量为Cconv，输出特征 图大小[Wout,Hout,Cout]，p为填充行数。以16×16的图像输入为例，为了保持卷积操作模块 的输出特征图与输入图像尺寸不变，需要对输入图像进行0填充，则经过一个卷积操作模块 的特征图尺寸保持不变。16×16的输入图像经过两次卷积操作模块后，需要进行两种操作， 卷积公式为：
为特征图的输入，
为卷积核，激活函数为：
其中xi为特征图的第i个输入。包括下采样和基于SVD的降维：
第一次 SVD需要将16×16降维成8×8的特征图，所以令m＝16，n＝18，所以有
因此四个SVD操作的m＝[16,8,4,2]，n＝[8,4,2,1]，四次SVD的结果特征图为[S1,S2,S3,S4]。下 采样需要设置采样大小为2×2，步长为2，不需要填充，经过一次下采样后的特征图大小将减半，下采样采用最大池化，公式为fout＝max(fin)，
为特征图的输入，其中p＝2,q＝2。在上卷积模块中，需要使用线性插值的方法将特征图的大小扩充为输入的两倍， 输出特征图尺寸为[Wout,Hout,Cout]＝[2×Win,2×Hin,2×Cin]，将输出的特征图作为卷积计算的 输入，卷积计算设置卷积核大小为2×2，卷积步长为2，不使用填充，四次上卷积模块结果为 [U1,U2,U3,U4]。将上卷积模块结果与SVD降维结果拼接在一起，作为下一个卷积模块的输 入。将最后一个卷积模块的特征图输出，经过softmax函数，将得到红外温度图像中每个像 素点对每一个类别的预测概率，softmax公式为：
其结果的矩阵尺寸为 [Wout,Hout,Cout]＝[16,16,3]，Cout对应着3个类别，真实标签的尺寸也为[16,16,3]，如图3所 示，将原始红外图像与红外图像真实标签结合起来，计算预测的损失函数，损失函数公式为：
其中M为类别个数取M＝3，pi为样本i的预测概率， yi为样本i的独热码，N＝256。得到损失函数后，需要对模型中的权值进行更行，权值更新的 方法采用随机梯度下降的方法：
其中α为学习率，wij为卷积核中坐标为 i，j的权值。
本发明还提出基于机器视觉的火电机组空冷阵列温度场监测装置，包括以下，
图像获取模块，用于获取待监测的翅片管束的红外热图像；
预处理模块，用于将所述红外热图像进行预处理得到第一图像；
第一预测模块，用于将所述第一图像输入预训练的空冷阵列温度场监测模型，得到所述 第一图像中每个像素点的预测类别，并根据预测类别确定翅片管束对应的像素，得到所述像 素的坐标索引；
温度场分布获取模块，用于根据所述坐标索引在输入的红外热图像中获取当前像素的温 度值，进而根据翅片管束对应的像素的温度值得到翅片管束的温度场分布；
死区检测模块，用于根据所述温度场分布判断所述翅片管束是否存在死区，若存在则将 所述温度场分布信息以及死区的位置反馈至检修人员。
作为本发明的优选实施方式，具体的，所述图像获取模块包括，
安装在空冷阵列上的红外热成像仪，与一个空冷单元的两个方向上的翅片管束分别对应 位于其左右两侧的两处红外热成像仪。
本发明还提出一种计算机可读存储的介质，所述计算机可读存储的介质存储有计算机程 序，所述计算机程序被处理器执行时实现如以上任一项所述基于机器视觉的火电机组空冷阵 列温度场监测方法的步骤。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部 件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块 上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例中的方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个 模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以 采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以 存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全 部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储 于一计算机可读存储的介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施 例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码 形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够 携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计 算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM， Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述 计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减， 例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信 信号。
尽管本发明的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局 限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，而是应当将其视作是通过参考所附权利要求 考虑到现有技术为这些权利要求提供广义的可能性解释，从而有效地涵盖本发明的预定范围。 此外，上文以发明人可预见的实施例对本发明进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而 那些目前尚未预见的对本发明的非实质性改动仍可代表本发明的等效改动。
以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以 相同的手段达到本发明的技术效果，都应属于本发明的保护范围。在本发明的保护范围内其 技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。
Claims (8)
1.基于机器视觉的火电机组空冷阵列温度场监测方法，其特征在于，包括以下：
获取待监测的翅片管束的红外热图像；
将所述红外热图像进行预处理得到第一图像；
将所述第一图像输入预训练的空冷阵列温度场监测模型，得到所述第一图像中每个像素点的预测类别，并根据预测类别确定翅片管束对应的像素，得到所述像素的坐标索引；
根据所述坐标索引在输入的红外热图像中获取当前像素的温度值，进而根据翅片管束对应的像素的温度值得到翅片管束的温度场分布；
根据所述温度场分布判断所述翅片管束是否存在死区，若存在则将所述温度场分布信息以及死区的位置反馈至检修人员。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的火电机组空冷阵列温度场监测方法，其特征在于，具体的，所述红外图像进行的预处理操作包括以下，
将所述红外图像进行灰度化得到第一图像，其中灰度转换的公式包括以下，
Ggray＝0.3R+0.59G+0.11B
其中Ggray是灰度化后的像素值，R为原图像中代表红色分量的像素值，G代表原图像中绿色分量的像素值，B代表原图像中蓝色分量的像素值，灰度化后的第一图像的尺寸为shape＝[w×h×c]，其中C为1。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的火电机组空冷阵列温度场监测方法，其特征在于，具体的，预训练的空冷阵列温度场监测模型通过以下方式进行训练得到，
数据集的获取，
获取翅片管束的多个红外热图像
对多个所述红外热图像进行处理得到第二图像，具体的处理过程包括，
将红外温度图像转为灰度图，需要用到的公式为：
Ggray＝0.3R+0.59G+0.11B
其中Ggray是灰度化后的像素值，R为原图像中代表红色分量的像素值，G代表原图像中绿色分量的像素值，B代表原图像中蓝色分量的像素值，灰度化后的图像尺寸为shape＝[w×h×c]，其中C为1，
将灰度化后的红外温度图像中的像素值标记为k维的独热码，当第i像素点的真实标签为j时，其独热码表现形式为
标记后的真实标签尺寸为shapeGT＝[wgt×hgt×cgt]，其中cgt为k，
对灰度化后的图像进行数据扩充，设置3个不同的原始裁剪框，如size＝[w1×h1,w2×h2,w3×h3]，并且设置3种规模，最终能得到9种不同的裁剪框
得到不同的裁剪框后，使用基于交并比的非极大值抑制方法筛选裁剪后图像，交并比的公式为
其中area(G)为被标记为真实标签的区域大小，area(O)为标记为背景的区域大小，
计算每个裁剪后图像的交并比，设置非极大值抑制的阈值D，设裁剪后第p个图像的交并比为IoUp，则有若IoUp≥D，则保留，若IoUp<D，则筛除；
数据集的划分，
将获取的数据集划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；
模型的获取，
根据划分的数据集，设置多组不同的网络参数和超参数，选取损失函数和优化器，训练计算机视觉模型，最终选取一个效果最好的模型。
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的火电机组空冷阵列温度场监测方法，其特征在于，具体的，
设置的网络参数包括卷积核大小Wconv×Hconv、卷积核的个数Cconv、卷积步长strideconv、填充选项、下采样类型设置为最大值下采样、下采样步长为stridemaxpooling、上采样采用双线性插值和激活函数采用ReLu函数，超参数的设置包括学习率、批处理大小、最大迭代次数和最小误差，
计算机视觉模型采用卷积神经网络模型，其中包括卷积公式：
为特征图的输入，
为卷积核；
下采样采用最大池化，公式为fout＝max(fin)，
为特征图的输入，p,q按照池化大小设置，
计算机视觉模型概率输出采用softmax函数，其公式为：
Pij为第i个样本预测为第j个类别的预测概率，fij为第i个样本预测为第j个类别的输出，
损失函数公式为
其中M为类别个数，pi为样本i的预测概率，yi为样本i的独热码，
计算机视觉模型中，对卷积操作完成后的特征图降维采用奇异值分解的方法，其公式为
则降维后的特征图
计算机视觉模型中激活函数采用修正线性单元，其表示为
其中xi为特征图的第i个输入，
权值更新，采用随机梯度下降的方法：
其中α为学习率，wij为卷积核中坐标为i，j的权值，
设置不同的参数和超参数能够训练多个计算机视觉模型，当相邻两次的误差之间的差小于设定的最小误差或者训练次数达到设定的最大迭代次数，则停止训练，通过验证数据集，根据预测结果选取最佳的计算机视觉模型。
5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的火电机组空冷阵列温度场监测方法，其特征在于，具体的，
所述的卷积神经网络的卷积次数设置为22个、激活函数设置为22个，下采样个数设置为4个、基于SVD的降维设置为4个、上采样个数设置为4个。
6.基于机器视觉的火电机组空冷阵列温度场监测装置，其特征在于，包括以下，
图像获取模块，用于获取待监测的翅片管束的红外热图像；
预处理模块，用于将所述红外热图像进行预处理得到第一图像；
第一预测模块，用于将所述第一图像输入预训练的空冷阵列温度场监测模型，得到所述第一图像中每个像素点的预测类别，并根据预测类别确定翅片管束对应的像素，得到所述像素的坐标索引；
温度场分布获取模块，用于根据所述坐标索引在输入的红外热图像中获取当前像素的温度值，进而根据翅片管束对应的像素的温度值得到翅片管束的温度场分布；
死区检测模块，用于根据所述温度场分布判断所述翅片管束是否存在死区，若存在则将所述温度场分布信息以及死区的位置反馈至检修人员。
7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的火电机组空冷阵列温度场监测装置，其特征在于，具体的，所述图像获取模块包括，
安装在空冷阵列上的红外热成像仪，与一个空冷单元的两个方向上的翅片管束分别对应位于其左右两侧的两处红外热成像仪。
8.一种计算机可读存储的介质，所述计算机可读存储的介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。
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