EP1323133A1 - Procede et dispositif de caracterisation ou de controle de zones de fluctuations temporelles d'une scene - Google Patents

Procede et dispositif de caracterisation ou de controle de zones de fluctuations temporelles d'une scene

Info

Publication number
EP1323133A1
EP1323133A1 EP01972169A EP01972169A EP1323133A1 EP 1323133 A1 EP1323133 A1 EP 1323133A1 EP 01972169 A EP01972169 A EP 01972169A EP 01972169 A EP01972169 A EP 01972169A EP 1323133 A1 EP1323133 A1 EP 1323133A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
images
image
flame
processing
statistical processing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP01972169A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Jacques Dugue
Lynda Mouloudj
Isabelle Hibon
Richard Soula
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
LAir Liquide SA pour lEtude et lExploitation des Procedes Georges Claude
Original Assignee
Air Liquide SA
LAir Liquide SA a Directoire et Conseil de Surveillance pour lEtude et lExploitation des Procedes Georges Claude
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Air Liquide SA, LAir Liquide SA a Directoire et Conseil de Surveillance pour lEtude et lExploitation des Procedes Georges Claude filed Critical Air Liquide SA
Publication of EP1323133A1 publication Critical patent/EP1323133A1/fr
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/97—Determining parameters from multiple pictures
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
    • F23N—REGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
    • F23N2229/00—Flame sensors
    • F23N2229/20—Camera viewing

Definitions

  • the present invention relates to the field of characterization and / or control of zones of temporal fluctuations of a scene.
  • the invention can also be applied to other characteristics of industrial ovens.
  • the invention makes it possible to characterize, from a video signal coming from a camera in a fixed position, the zones of temporal fluctuations of a flame or of a scene in an oven.
  • the invention makes it possible inter alia to distinguish and / or separate the zones of temporal fluctuations from the static zones.
  • the control of the thermal state of an industrial furnace is usually carried out by the use of a small number of sensors.
  • the commonly used sensors are gas sampling systems which allow the characterization of the composition of the fumes and / or thermocouples which provide a measurement of the local temperature of the walls of the furnace or of the load, and / or sensors which carry out a measurement.
  • spectroscopic combustion along an optical axis (called "line-of-sight") for the purpose of monitoring or controlling flames (safety).
  • the temperature sensors present in an oven due to their low number, cannot always provide information on the drift of the flame characteristics over time. Failure to detect a flame that does not conform to its geometry, length or position may result in premature wear of the refractory walls of the oven, degraded quality of the product produced, and the emission of pollutants beyond the limits. environmental standards.
  • Video cameras are sometimes used on industrial ovens to provide operators with a view of the interior of the oven.
  • the quality of visual information is however limited by the character strongly fluctuating flame, due to turbulence, and by the subjective nature of the interpretation.
  • US Pat. No. 5,971,747 describes an automated combustion control system, which implements video cameras, image processing by a neural network, and a fuzzy logic control system. It is combined with other types of sensors, such as photodetectors, temperature sensors, or pressure sensors. Such a system is very complex and does not make it possible to solve the problems of wall wear, degraded quality of the product produced, and pollutant emissions linked to the drift of the characteristics of the flames over time.
  • the object of the invention is to provide a method and a device making it possible to follow the geometric characteristics of a flame, or of a scene in an industrial oven, in order to detect nonconforming operations, for example d '' a burner, or a fuel and / or oxidant supply, or operations which, in the case of an oven, can cause premature wear of the refractory walls of the oven and which, in any case, can lead to degraded quality of the developed product, and / or the emission of pollutants beyond the limits of environmental standards.
  • a “sliding” statistical processing of images of flames or images of a scene in an oven, obtained for example using cameras, is carried out using image processing. , said processing eliminating rapid fluctuations in the content of the images.
  • the invention also relates to a method for processing images of a flame or a scene in an oven, characterized in that, after having acquired n images of flame or of the scene:
  • step (b) a new image is acquired when the processing (a) is completed (c) step (a) is repeated.
  • the acquired images are stored for statistical processing, the latter taking into account only the last n images acquired or recorded or stacked.
  • the acquisition of a new image causes the elimination, from the memory or of the stack in which the images are memorized, of the most anciently acquired image.
  • the statistical processing is carried out on a series of images such as:
  • the delay between the last image processed (the present instant) and the oldest is between 5 and 1000 seconds, preferably between 20 and 200 seconds, 2. and / or the number of images contained in the series and participant the calculation of a statistical result is greater than 5, preferably between 25 and 1000.
  • the statistical processing is carried out on a series of images such that the delay between two successive images is between 5 seconds and 1000 seconds, preferably between 20 seconds and 200 seconds.
  • the statistical processing carried out can be a calculation of variance of the images over time.
  • It can also be a sliding average calculation of the images of the flame or of the scene taken during the sliding time interval. It can also be a processing making it possible to obtain, from each image, an image of its instantaneous fluctuations, or else still a treatment making it possible to obtain the spatial envelope of the fluctuations of the flame or of the scene.
  • This method can also include a step of extracting the contour of the spatial envelope from the flame fluctuations or from the scene.
  • it may also include a step of determining a rectangle which contains or which encompasses the outline of the flame or zones of temporal fluctuation of the scene, and / or a calculation of the center of gravity and / or of the area and / or perimeter of this outline.
  • An image processing method can be combined with a step of regulating a physical parameter of a flame, or of a combustion or of an oven in which the combustion or the scene takes place, or one or more burners. More precisely, we can distinguish between the parameters to be regulated (geometric characteristics of the flame) and the parameters on which we act.
  • the invention also relates to a device for implementing a method according to the invention, in particular as described above.
  • the invention also relates to a device for characterizing images of a flame or a scene in an oven, comprising means for carrying out a sliding statistical processing of the images.
  • a device for characterizing images of a flame or a scene in an oven comprising means for carrying out a sliding statistical processing of the images.
  • the invention also relates to a device for processing images of a flame or a scene in an oven, comprising:
  • FIGS. 1A, 1B and 2 represent time diagrams of image acquisition according to the invention
  • FIG. 3 is a flow diagram representing one aspect of a statistical processing according to the invention.
  • FIGS. 4, 5 and 6 respectively representing an instantaneous image of a flame, a sliding average of several instantaneous images and an envelope of instantaneous flame,
  • FIGS. 7, 8, 10, 11 represent various images obtained by image processing according to the invention
  • FIG. 9 is a histogram of the intensity levels of an image
  • FIGS. 12 and 14 are schematic representations of devices according to the invention.
  • FIG. 13 shows various components of a computer system.
  • a “sliding" statistical processing is applied to the images.
  • This processing is applied to n successive images as illustrated in FIG. 1A.
  • n images are processed, according to a statistical treatment such as one of those described below.
  • a new image lmg (n + 1) is memorized, and the statistical processing is applied to the images lmg (2), ..., Img (n + 1).
  • the image lmg (1) is deleted from the memory or from the stack of images to be processed.
  • the n images are located in an interval of duration Tg, which moves with a step of duration ⁇ t, predetermined.
  • the image lmg (n + 2) is recorded and a statistical processing is applied to the n images! mg (2), ..., Img (n-1), lmg (n), lmg (n + 2).
  • the sliding time interval is then variable (Tg1 ⁇ T'g2).
  • step 10 The last n images are processed statistically (step 10). It is then checked whether the statistical processing has ended (step 12).
  • step 14 The acquisition of a new image (step 14) takes place only if the last n previously acquired or stored images have been processed.
  • the calculations are done by recurrence: when a new image is captured, the algorithm does not need to recalculate all the images in the stack. It is enough to take into account (to add) the contribution of the new image, and to withdraw the contribution of the oldest image which will be overwritten.
  • the upper part represents the time evolution of the flow rate Q of a fuel injected into a burner.
  • This evolution is periodic (here: sinusoidal) and the image acquisition takes place only when the flow rate Q is at a predetermined phase of his cycle.
  • Other examples may relate to any other type of variation or periodic phenomenon of an oscillatory combustion, the image acquisition being synchronized with this variation or this periodic phenomenon or being carried out only for a predetermined phase of this variation or periodic phenomenon.
  • the statistical processing implemented according to the invention is sliding, which means that it is carried out on a stack of n sliding images: it is therefore not frozen over time.
  • a new image is captured (for example: image n + 1 in figure 1A, or image n + 2 in figure 1B), it overwrites the oldest image (image 1) in the stack .
  • the memory allocation for the algorithm always corresponds to the number of images of the stack on which the statistical processing is applied.
  • the number n of images is chosen by the user when the calculation is initialized.
  • the time interval Tg used to select the images is preferably between 10 s and 1000 s.
  • a duration of approximately 10 s is well suited to the nature of the turbulence that can appear in a flame or in an oven, the turbulence having durations of less than 10 s.
  • the upper limit of the interval (approximately 1000 s, or more than ten minutes) is chosen so that the information resulting from a statistical processing of images acquired during this period still has meaning for the observer, in relation to the combustion process in progress, or does not arrive to him with too much delay in relation to this process. It follows from the explanations given above in connection with FIGS. 1B and 3 that this time interval Tg can be variable.
  • T'g 2 is different from Tg-i.
  • the length of this interval is a function of the number n of images to be acquired for statistical processing, as well as the speed of calculation of the computer which performs the statistical processing.
  • a user can define, before any statistical calculation is carried out, an (approximate) duration for Tg.
  • an actual acquisition does not take place over a duration strictly equal to Tg, the acquisition duration being able to be greater or slightly higher when a statistical calculation is not completed at the time when a new acquisition should be made.
  • FIG. 4 represents an example of an instant image Img.
  • a first example of statistical processing on n images is a variance calculation on these n images.
  • An image is therefore obtained of which each pixel or zone is the result of the variance calculation for the pixel or the corresponding zone on all the images.
  • High intensity values in this image correspond to the areas where the intensity fluctuations are high, and low values correspond to the areas where the fluctuations are small.
  • Variance is defined as the difference between the average image of a sequence of images and a snapshot.
  • V the variance (denoted V) is expressed for example by the formula:
  • I is the gray level of each pixel for each snapshot.
  • the variance is the square of the standard deviation.
  • a second example of statistical processing on n images which can be applied in the context of the present invention, is a sliding average processing (or "running average” in English).
  • the sliding average calculation is used for the algorithms of the envelope of the flame fluctuations or of a scene in an oven and can also be used for the calculations of color ratios. It is for example an operation of summation of matrices, point by point, carried out for example on images at scale ⁇ A (384 * 288 pixels).
  • the mathematical expression of the algorithm is as follows:
  • - xi represents image 1, that is to say the oldest image in the stack; this image will be overwritten by the new image that will enter the stack.
  • FIG. 5 shows an average over 60 images.
  • This figure shows the static areas 20 of the image, which are the refractory walls.
  • Reference 22 designates the burner output and reference 24 the smoothed image of the flame.
  • the static zones are the refractory walls and the fluctuating zones are the turbulent flames and / or, possibly, the charge (glass bath, molten metal ).
  • the sliding average processing gives a smoothing effect on the information and therefore tends to eliminate the fluctuation zones of the flame or of the scene viewed.
  • the threshold is then selected at this wall intensity value.
  • This example makes it possible in fact to obtain an intermediate result for subsequent calculations.
  • the image of the moving average Avg is calculated and is then subtracted from each of the instant images of the stack. Then, the absolute value image of each of the result images is binarized according to a threshold chosen by the user.
  • Bin (Abs (lm (i) - Avg), threshold)
  • - Im (i) is the instantaneous image taken at time i
  • - Bin is the binarization operation carried out with respect to an intensity threshold chosen by the user (the pixels of Abs (lm (i) -Avg) whose intensity exceeds, or is equal to, this value is set at 1, those below are set to 0).
  • FIG. 6 An example of the image obtained (also called: instantaneous flame envelope) is shown in FIG. 6.
  • This image helps to detect punctually abnormal states of the flame (drift or variation of its geometry).
  • This third algorithm makes it possible to highlight the zones where the light intensity fluctuates over time. It also removes the areas where the light intensity is constant, and underlines the edges of the flame.
  • a fourth and a fifth algorithm make it possible to detect the envelope of the fluctuations of the flame.
  • the fourth algorithm implements the third processing example above. It uses the moving average as a reference image to subtract the background noise from the resulting image. For each image in the sequence, the absolute value of the difference between the image and the averaged image of the series is calculated. This result image is then binarized with respect to an arbitrary threshold, then averaged with the other images in the series.
  • - Avg is the running average, as already explained above (second example of treatment).
  • - Bin is the binarization operation according to the threshold defined by the user (the pixels of Abs (lmg (i) -Avg) whose intensity exceeds, or is equal to, this value is set to 1, those which are below are set to 0), - Im (i) represents each instant image in the image stack.
  • the choice of the threshold depends on the gray level values of the starting image (average image of the n last images). These values are used to separate the background noise from the foreground flame. The threshold therefore makes it possible to identify the zones of fluctuations whose amplitudes exceed this value. This user-defined threshold eliminates all low intensity fluctuations caused by video noise in static areas. Thus, only the zones of intensity fluctuations greater than the threshold are visible on the result image.
  • the fifth algorithm consists in calculating the absolute value of the difference between a snapshot and the one that precedes it in the stack. Subtracting two consecutive images allows you to highlight what has changed between the two moments. The resulting image is transformed into a binary image according to an arbitrary threshold. It is then averaged (on a sliding average) with the other images in the stack.
  • - Avg is the sliding average
  • - Bin is the binarization operation according to an arbitrary threshold (the pixels of Abs (lmg (i) -lmg (i-1)) whose intensity exceeds, or is equal to, this value is set to 1, those which are below are set to 0),
  • - Im (i) represents each instant image of the acquisition stack
  • - lm (i) and lm (i-1) are two successive images of the acquisition stack.
  • Figure 8 shows the result of a "flame envelope 2" algorithm.
  • FIGS. 7 and 8 are examples obtained by executing the algorithms on stacks of 60 images. In both cases, the static oven walls have disappeared from the picture. They are black and the flame outline is smoothed.
  • the result image is no longer sensitive to the fastest variations of the flame.
  • the difference between the fourth and fifth algorithms is that the fourth is influenced by the contribution of the last n images of the stack while the fifth is a more instantaneous result.
  • the fourth algorithm highlights the constant part of the flame (in black at the heart of the flame in Figure 7). Therefore, the fluctuating edges of the flame are also better highlighted in this result image.
  • the information of the fifth algorithm is more instantaneous.
  • a sixth example of calculation or algorithm is a calculation of "instant intermittence" prior to the seventh algorithm.
  • Such a calculation, applied to the initial images, depends on another threshold chosen by the user of the software. Each pixel exceeding the chosen value is set to 1 (white on the image) and the pixels below the predetermined threshold are set to 0 (black on the image).
  • Instant intermittence Bin (lm (i), threshold)
  • the binary image whose pixel values are 0 or 1, will be white at the flame location and black if no pixel exceeds the threshold value.
  • the histogram of the grayscale values of a flame image can help the user to choose the threshold.
  • the threshold value is generally located above the maximum intensity of the walls.
  • Figure 9 shows the typical histogram of an image taken in an oven.
  • the pixels of the image therefore vary from 0 to 255, and their gray levels (or intensities) represent the probability of exceeding the chosen threshold, during the time interval of the sliding window.
  • - Bin is the binarization operation of the instantaneous image Im (i) according to the arbitrary threshold: a pixel of lm (i) is set to 0 (or to 1) if its intensity is lower (or higher) than the threshold.
  • a threshold according to one of the third to seventh algorithms is advantageous for erasing the noise of the image and the brightness of the walls and extracting the flame contour.
  • This type of algorithm has certain limits. Indeed, one can thus characterize the flame only if it is brighter than the bottom. However, this is not always the case on industrial sites, in particular because of the low luminosity of certain flames compared to the radiation from the refractory walls.
  • the image of the result is dependent on the choice of the threshold, but this is compensated for by the systematic aspect of this dependence which allows a comparison of the image results over time.
  • the fourth, fifth and seventh algorithms implement the AVG (BIN (, threshold)) function, the argument being, respectively,
  • a statistical processing implemented comprises:
  • the argument image can be for example one of the three types of images indicated above Abs (lmg (i) -Avg), Abs (lmg (i) -lmg (i-1)) or Abs (lmg ( i)).
  • the envelope of the fluctuations of the flame obtained by one of the fourth and fifth algorithms or the images of instantaneous or average intermittence ( sixth and seventh algorithms), can (can) be used to extract quantitative geometric parameters such as perimeter, area, flame length.
  • an object detection method here the flame
  • contour extraction or even "contour segmentation”.
  • an image is first binarized with respect to a gray level chosen by the user. For example, each pixel of the image is assigned the value 1 or 0 depending on whether it is considered to be part of the flame, or not.
  • the image is expanded by one pixel wider.
  • FIG. 11 shows an example of contour extraction with a rectangle enclosing the flame.
  • the coordinates of the enclosing rectangle (x m j n , x m ax_ Ymin, Ymax) and / or one or more other parameters such as its center of gravity, or the area of the contour or its perimeter can be calculated and displayed.
  • the results are sent to files or memory areas to allow archiving and monitoring of the characteristics of the flame over time. This analysis gives a good number of quantitative geometric parameters. They can be dynamically linked to advanced control systems such as neural networks. They can thus be used as additional inputs for online flame control.
  • the monitoring of these flame contour parameters can be advantageously used to maintain an optimum adjustment of one or more type (s) of parameters of an oven and / or of combustion and / or of one or more burners, for example one or more of the following parameters:
  • the flame envelope parameters can be used to regulate the spraying conditions, and in particular the flow rate and / or pressure. Too low a pressure usually results in a flame that is too long, with a flame root farther from the injector.
  • the flame outline can be used to regulate the degree of staging (therefore the proportion of fuel or oxidant to be directed towards the secondary injector) and optimize the length and volume of the flame.
  • the degree of staging can also be used to minimize pollutant emissions.
  • the fuel and oxidant flow rates, as well as the oxidant / fuel flow rate ratio can be used to maintain a correct flame envelope. Indeed, an oxidant / fuel flow ratio lower than the stoichiometric ratio generally results in an excessively long flame, and a total flow - ⁇ oxidant + fuel) too low compared to the nominal power of the burner can cause the flame to rise towards the roof of an oven.
  • the image processing system can be used to simultaneously follow the envelopes of several flames, and will make it possible to diagnose or identify undesirable interactions between the flames of neighboring burners.
  • the information from the flame envelopes can be used to optimize the position, the injection modes and the amount of movement of the fluids (mass flow and speed of the fluid) of each burner so as to avoid these undesirable interactions (the amount of movement of a fluid is equal to the product of the mass flow by the speed of this fluid).
  • These conditions concern in particular glass furnaces as well as certain metallurgical furnaces (reheating furnaces).
  • the image processing system can be used to control the fraction of co-incinerated waste to a shape and / or to a flame root position. This could for example be the case of cement kilns, where it is desirable to maximize the fraction of energy provided by waste, while respecting satisfactory combustion characteristics (stable flame, flame root immediately downstream of the burner).
  • the flame contour can be used to regulate the ratio between the two oxidants so as to maintain the flame length in an acceptable range. Indeed, the increase in the overall oxygen content in the oxidant generally results in a shortening of the length of the flame.
  • the oven pressure The presence of air inlets near a burner can have significant consequences on the direction and shape of the flame.
  • the information on the flame envelope possibly in combination with that from other sensors, can therefore be controlled by a parameter which controls the air inlets of a furnace.
  • This parameter could be the position of a valve in the flue gas exhaust to act on the pressure inside the oven. It is also possible to act on the air inlets by a maintenance action aimed at improving the seal around the burner. Variations in the position of the flame envelope can indeed be a sign of the presence of parasitic air inlets in the oven.
  • the frequency of oscillation of the oxidant and fuel supplies of a burner In the case of the use of a valve allowing an oscillatory combustion, the acquisition of images can be synchronized in phase with the valve, and the image analysis can allow a statistical treatment on the flame or the envelope of the flame for different phases of the oscillations of the fuel / oxidant mixture. Image processing according to the invention makes it possible to verify that, for each phase of the oscillation cycle, the flame envelope maintains acceptable characteristics. Control by video analysis, for example in combination with other temperature and composition sensors, of the fumes, allows optimization of the frequency and / or amplitude of the oscillations so as to minimize the emission of pollutants while keeping a flame envelope compatible with the process.
  • FIG. 12 shows an example of a device for implementing the invention in an industrial oven 40.
  • This example is given for viewing a flame. It also applies to the observation of a load in an oven.
  • a burner 42 is shown diagrammatically, as is a flame 44.
  • Image acquisition means such as one or more camera (s) 46, make it possible to acquire images of the flame 44. These images are processed by a device or card 48 for digitizing images.
  • Video cameras used in industrial ovens can operate in the visible, ultraviolet or infrared. To increase the contrast between the flame and the refractory walls, these cameras can be equipped with an interferometric filter (in the ultraviolet: filter centered around 310 nm to highlight the emission of the OH radical; in the visible: filter centered around 431 nm for the CH radical, or 516 nm for the C2 radical, or 589 nm for the emission of sodium; the bandwidth of the filters is between 10 and 20 nm).
  • an interferometric filter in the ultraviolet: filter centered around 310 nm to highlight the emission of the OH radical; in the visible: filter centered around 431 nm for the CH radical, or 516 nm for the C2 radical, or 589 nm for the emission of sodium; the bandwidth of the filters is between 10 and 20
  • the digitized images are transmitted to computer means 50, essentially comprising a central unit 60, display and display means 69, and control peripherals such as a keyboard 72 and a mouse 61.
  • control peripherals such as a keyboard 72 and a mouse 61.
  • Other selection means of a zone or of a field of a page displayed on the screen 69 can also be used, for example any means allowing a selection to be made by touch on the screen.
  • the central unit 60 itself comprises a microprocessor 62, a set 64 of ROM and RAM memory, a hard disk 66, which also has an information storage function, all of these elements being coupled to a bus 68.
  • Screen 69 makes it possible to view one or more of the raw images (before statistical processing) or of the images obtained after statistical processing.
  • the screen 69 is represented with an instantaneous image 69-1, an average intermittency image 69-2, a flame envelope image 69-3 and a contour image 69-4.
  • the instructions for implementing a statistical processing according to the invention are stored in the means 64, 66 for storing the computer system.
  • Means for example a menu and a cursor moved with the mouse, allow a user to select the statistical processing to be carried out (for example one of the first to seventh processing or algorithms which have been explained above. ). He can also choose to carry out several of these treatments in parallel.
  • Identical or the same type of means can also offer the user the possibility of choosing the number n of images to be acquired in order to carry out a sliding statistical processing, and / or the duration, exact or approximate, of a sliding time interval.
  • Identical or same type means can also offer the possibility of selecting one or more threshold values, for the implementation of one or the other of the algorithms described above.
  • Identical or same type means can also offer the possibility of selecting one or more argument images with a view to statistical processing implementing the AVG (BIN (, threshold)) function mentioned above.
  • the raw images acquired using the camera 46 and the digitization card 48 are stored in a memory area of the central processing unit 60. In fact, a set or a stack of the last n images is stored in this memory area. acquired, or images acquired during the duration of the selected sliding interval.
  • Also stored in a memory area are the last n images obtained by sliding average Avg, or a stack of these last n average images, or other stacks of images which evolve during the acquisition (for example the stack of results of
  • the display method can also indicate to the operator, the light intensity corresponding to a portion or an area of an image displayed on the screen 69.
  • This function is implemented by means of selecting a portion. or an area of the image, for example using the cursor, and by means of display, on the image, for example in a determined field thereof, of the intensity of the selected area .
  • the user can then set a threshold value in relation to such information, for example by selecting a specific field on the screen.
  • the quantitative values of the coordinates of the outline frame are also displayed, and possibly the calculated values such as the center of gravity, and / or the contour area and / or the perimeter of this contour.
  • the instructions of the programs for implementing a method according to the invention are stored in a memory area of the computer system 50. These instructions are for example installed from a medium which can be read by this system, and on which they are recorded. .
  • a medium can be for example a hard disk, a ROM read-only memory, a compact optical disk, a dynamic random access memory DRAM or any other type of RAM memory, a magnetic or optical storage element, registers or other volatile memories. and / or non-volatile.
  • the device can be used to view instant images or those resulting from statistical processing. This information is already very useful for monitoring and understanding a combustion.
  • control parameters for example power, and / or stoichiometric ratio, etc.
  • control parameters for example power, and / or stoichiometric ratio, etc.
  • the device can also comprise means 52 for regulating parameters, for example one or more of the parameters 1 to 8 mentioned above.
  • This regulation can be carried out, for example, from an analysis of the images obtained by statistical processing, for example an analysis using neural processing and / or control by fuzzy logic.
  • the command 52 then makes it possible to regulate, for example, the opening of a fuel or oxidant supply valve.
  • the images obtained by digitization can be stored on a video cassette 74 (see FIG. 14) which can then be played by a video recorder 76.
  • the images can be displayed on a computer system 50 as already described above.
  • a combustion or flame analysis can thus be performed offline, in the laboratory.
  • Each raw video image results from the combination of 3 colors or 3 channels R (red), V (green) and B (blue). It may be advantageous, in some cases, to retain only one channel. For example, in some cases, the R channel is highly saturated, the B channel has a low contribution and the V channel is best "balanced". We only select channel V.
  • the device can therefore include means for selecting a display of the images in only one of the colors R, G, B, or in two of these colors.
  • These means for example a menu in which the user selects one or more fields with a cursor
  • the images are coded on 8 bits (therefore on 256 intensity levels).
  • each pixel is averaged with the corresponding pixels of the other images.
  • the result is, for each pixel, an intensity value between 0 and 1, which is then converted back to full scale (on 256 intensity levels) by multiplication by 255.
  • Image processing according to the invention is much lighter and more demanding in terms of computing capacity than the system described in US Pat. No. 5,971,747, where neural processing is applied to each image.
  • a sliding statistical processing is applied to the images, and a neural processing as described in US Pat. No. 5,971,747 is not necessary.
  • Such neural processing only intervenes in a possible regulatory loop, such as loop 52 described above (FIG. 12).
  • the invention applies to viewing and controlling flames or combustion in an oven, but also in any type of other industrial environment, including in the open air.
  • the invention and the statistical processing described also make it possible to characterize fluctuations in a scene in an oven, for example of a charge present in the oven (clods floating on the surface of a glass bath, line showing the limit of presence of unfounded material in a melting furnace, spatial envelope of the billet trajectory in metallurgical furnaces, etc.). Any of the algorithms described above can then be applied, with the same advantages as what has been described for the case of a flame.
  • the invention makes it possible to view, in an oven, any element of a fluctuating nature over time or of a brightness different from the brightness of the environment.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

L'invention concerne un procédé de traitement d'images d'au moins une flamme ou d'une scène dans un four, caractérisé en ce qu'il comprend au moins un traitement statistique glissant des images de la flamme prises au cours d'un intervalle temporel glissant, pour en éliminer les fluctuations rapides.

Description

Procédé et dispositif de caractérisation ou de contrôle de zones de fluctuations temporelles d'une scène Domaine technique et art antérieur
La présente invention concerne le domaine de la caractérisation et/ou du contrôle de zones de fluctuations temporelles d'une scène.
Plus précisément, elle concerne un procédé et un dispositif de caractérisation et/ou de contrôle de zones de fluctuation temporelle d'une scène, mettant en oeuvre un système de traitement d'images.
Elle s'applique à la caractérisation et/ou au contrôle de flammes, par exemple dans un four, notamment industriel, ou dans tout autre type d'environnement.
L'invention peut également s'appliquer à d'autres caractéristiques des fours industriels.
D'une façon générale, l'invention permet de caractériser, à partir d'un signal vidéo issu d'une caméra en position fixe, les zones de fluctuations temporelles d'une flamme ou d'une scène dans un four. L'invention permet entre autres de distinguer et/ou séparer les zones de fluctuations temporelles des zones statiques.
Le contrôle de l'état thermique d'un four industriel est habituellement réalisé par l'utilisation d'un faible nombre de capteurs. Les capteurs communément employés sont des systèmes de prélèvement de gaz qui permettent la caractérisation de la composition des fumées et/ou des thermocouples qui offrent une mesure de température locale des parois du four ou de la charge, et/ou des capteurs qui réalisent une mesure spectroscopique de la combustion le long d'un axe optique (appelé "line-of-sight") pour des fins de surveillance ou de contrôle de flammes (sécurité).
Cependant, les capteurs de température présents dans un four, de par leur faible nombre, ne peuvent pas toujours renseigner sur les dérives des caractéristiques de flammes au cours du temps. L'absence de détection d'une flamme non conforme par sa géométrie, longueur ou position peut avoir comme conséquence l'usure prématurée des parois réfractaires du four, une qualité dégradée du produit élaboré, et l'émission de polluants au-delà des limites des normes environnementales.
Des caméras vidéo sont parfois utilisées sur les fours industriels afin de fournir aux opérateurs une vue de l'intérieur du four. La qualité de l'information visuelle est néanmoins limitée par le caractère fortement fluctuant de la flamme, dû à des turbulences, et par la nature subjective de l'interprétation.
Très récemment sont apparus des systèmes informatiques commerciaux qui proposent un suivi en continu de la flamme par analyse d'images vidéo. Ces systèmes de caractérisation de flamme, cependant, ne permettent pas de remédier aux problèmes mentionnés ci-dessus.
Le brevet US-5 249 954 décrit une analyse, par un capteur CCD, de la chimiluminescence de la flamme, en association à un réseau de neurones, pour corréler différents champs de chimiluminescence au rapport de débits oxydant/combustible. Là encore, ce type de dispositif ne permet pas de renseigner sur les dérives des caractéristiques des flammes au cours du temps.
Le brevet US-5 971 747 décrit un système automatisé de contrôle de la combustion, qui met en oeuvre des caméras vidéo, un traitement d'images par un réseau de neurones, et un système de contrôle à logique floue. Il est combiné à d'autres types de capteurs, tels que des photodétecteurs, des capteurs de température, ou de pression. Un tel système est très complexe et ne permet pas de résoudre les problèmes d'usure des parois, de qualité dégradée du produit élaboré, et d'émissions de polluants liées aux dérives des caractéristiques des flammes au cours du temps.
Enfin, aucune de ces techniques connues n'est compatible avec une caractérisation et/ou une régulation d'une flamme, en dehors d'un four, par exemple en plein air. On ne connaît pas, non plus, de techniques pouvant s'appliquer à la caractérisation et/ou au contrôle de fluctuations temporelles d'une scène d'un four industriel, telle que par exemple la charge d'un four.
Exposé de l'invention L'invention a pour objet de fournir un procédé et un dispositif permettant de suivre les caractéristiques géométriques d'une flamme, ou d'une scène dans un four industriel, afin de détecter des fonctionnements non conformes, par exemple d'un brûleur, ou d'une alimentation en combustible et/ou en oxydant, ou des fonctionnements qui, dans le cas d'un four, peuvent causer l'usure prématurée des parois refractaires du four et qui, dans tous les cas, peuvent conduire à une qualité dégradée du produit élaboré, et/ou à l'émission de polluants au-delà des limites des normes environnementales.
Selon l'invention, on effectue à l'aide d'un traitement d'images un traitement statistique "glissant" d'images de flammes ou d'images d'une scène dans un four, obtenues par exemple à l'aide de caméras, ledit traitement éliminant les fluctuations rapides du contenu des images.
Les images sont prises au cours d'un intervalle temporel glissant, dont la durée peut être variable, notamment du fait de la plus ou moins grande vitesse avec laquelle le traitement statistique est effectué. Selon un autre aspect, l'invention concerne également un procédé de traitement d'images d'une flamme ou d'une scène dans un four, caractérisé en ce que, après avoir acquis n images de flamme ou de la scène :
(a) au moins un traitement statistique des n dernières images est effectué
(b) une nouvelle image est acquise lorsque le traitement (a) est terminé (c) l'étape (a) est recommencée.
Les images acquises sont mémorisées en vue du traitement statistique, ce dernier ne prenant en compte que les n dernières images acquises ou enregistrées ou empilées. L'acquisition d'une nouvelle image entraîne l'élimination, de la mémoire ou de la pile dans laquelle les images sont mémorisées, de l'image la plus anciennement acquise
De préférence, on effectue le traitement statistique sur une série d'images telles que :
1. le délai entre la dernière image traitée (l'instant présent) et la plus ancienne soit entre 5 et 1000 secondes, de préférence entre 20 et 200 secondes, 2. et/ou le nombre d'images contenues dans la série et participant au calcul d'un résultat statistique soit supérieur à 5, de préférence entre 25 et 1000.
Selon un autre aspect de l'invention, le traitement statistique est effectué sur une série d'images telles que le délai entre deux images successives est compris entre 5 secondes et 1000 secondes, de préférence entre 20 secondes et 200 secondes.
Le traitement statistique réalisé peut être un calcul de variance des images dans le temps.
Ce peut être aussi un calcul de moyenne glissante des images de la flamme ou de la scène prises au cours de l'intervalle temporel glissant. Ce peut être aussi un traitement permettant d'obtenir, à partir de chaque image, une image de ses fluctuations instantanées, ou bien encore un traitement permettant d'obtenir l'enveloppe spatiale des fluctuations de la flamme ou de la scène.
Il est possible, en outre, de sélectionner les points de l'image obtenue dont les intensités sont supérieures à un certain seuil. Ce procédé peut, en outre, comporter une étape d'extraction du contour de l'enveloppe spatiale des fluctuations de flamme ou de la scène.
De même, il peut en outre comporter une étape de détermination d'un rectangle qui contient ou qui englobe le contour de la flamme ou des zones de fluctuation temporelle de la scène, et/ou un calcul du centre de gravité et/ou de l'aire et/ou du périmètre de ce contour.
Un procédé de traitement d'images selon l'invention peut être combiné à une étape de régulation d'un paramètre physique d'une flamme, ou d'une combustion ou d'un four dans lequel se déroule la combustion ou la scène, ou d'un ou de plusieurs brûleurs. Plus précisément, on peut distinguer entre les paramètres à réguler (caractéristiques géométriques de la flamme) et les paramètres sur lesquels on agit.
L'invention concerne également un dispositif pour la mise en oeuvre d'un procédé selon l'invention, notamment telle que décrite ci- dessus.
Ainsi, l'invention concerne également un dispositif de caractérisation d'images d'une flamme ou d'une scène dans un four, comportant des moyens pour réaliser un traitement statistique glissant des images. Comme expliqué ci-dessus, un tel traitement permet d' éliminer les fluctuations rapides des flammes ou de la scène.
L'invention concerne également un dispositif de traitement d'images d'une flamme ou d'une scène dans un four, comportant :
- des moyens pour mémoriser n images de flamme ou de la scène, acquises chronologiquement, - des moyens pour effectuer au moins un traitement statistique des n dernières images,
- des moyens pour mémoriser une image supplémentaire, lorsque le traitement statistique est terminé.
Brève description des figures Les caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront mieux à la lumière de la description qui va suivre. Cette description porte sur les exemples de réalisation, donnés à titre explicatif et non limitatif, en se référant à des dessins annexés sur lesquels : - les figures 1 A, 1 B et 2 représentent des diagrammes temporels d'acquisition d'images selon l'invention,
- la figure 3 est un organigramme représentant un aspect d'un traitement statistique selon l'invention,
- les figures 4, 5 et 6 représentant respectivement une image instantanée d'une flamme, une moyenne glissante de plusieurs images instantanées et une enveloppe de flamme instantanée,
- les figures 7, 8, 10, 11 représentent diverses images obtenues par des traitements d'images selon l'invention,
- la figure 9 est un histogramme des niveaux d'intensité d'une image,
- les figures 12 et 14 sont des représentations schématiques de dispositifs selon l'invention,
- la figure 13 représente divers composants d'un système informatique.
Description détaillée de modes de réalisation de l'invention
Selon l'invention, un traitement statistique "glissant" est appliqué aux images.
Ce traitement est appliqué à n images successives comme illustré sur la figure 1A. Un intervalle glissant de durée Tg est défini, dans lequel n images lmg(i), i=1 , ..., n sont enregistrées et mémorisées, aux instants 1 , 2, ..., n.
Ces n images sont traitées, selon un traitement statistique tel que l'un de ceux décrits ci-dessous. A l'instant n+1 , une nouvelle image lmg(n+1) est mémorisée, et le traitement statistique est appliqué aux images lmg(2), ..., Img(n+1).
L'image lmg(1 ) est supprimée de la mémoire ou de la pile d'images à traiter. Les n images sont situées dans un intervalle de durée Tg, qui se déplace avec un pas de durée δt, prédéterminée.
Cependant, comme illustré sur la figure 1 B, si, à l'instant n+1 , le traitement statistique des n images n'est pas achevé, l'acquisition d'image lmg(n+1) n'a pas lieu.
Si le traitement statistique des images lmg(1 ), ..., Img(n) est terminé à l'instant n+2, l'image lmg(n+2) est enregistrée et un traitement statistique est appliqué aux n images !mg(2), ..., Img(n-1), lmg(n), lmg(n+2). L'intervalle temporel glissant est alors variable (Tg1≠T'g2).
C'est ce que traduit l'organigramme de la figure 3.
Les n dernières images sont traitées statistiquement (étape 10). Il est ensuite vérifié si le traitement statistique est terminé (étape 12).
L'acquisition d'une nouvelle image (étape 14) n'a lieu que si les n dernières images précédemment acquises ou mémorisées ont été traitées.
Selon encore un autre aspect, il est parfois souhaitable d'imposer un intervalle de temps minimum entre l'acquisition de deux images consécutives. Cela peut être le cas si l'ordinateur exécute les calculs rapidement par rapport à la fenêtre temporelle souhaitée.
De préférence, les calculs se font par récurrence : lorsqu'une nouvelle image est capturée, l'algorithme n'a pas besoin de recalculer toutes les images dans la pile. Il suffit de prendre en compte (d'ajouter) la contribution de la nouvelle image, et de retirer la contribution de l'image la plus ancienne qui va être écrasée.
Dans certains cas, par exemple dans le cas d'une combustion oscillatoire, il peut être intéressant de sélectionner des images en phase avec le cycle de combustion. C'est le cas de la figure 2, où les images sont enregistrées aux instants t1 , t2, t3, t4, correspondant par exemple à des phases déterminées d'un procédé de combustion, par exemple à un état déterminé d'ouverture d'une vanne d'alimentation en combustible ou en oxydant.
Dans le cas de la figure 2, la partie supérieure représente l'évolution temporelle du débit Q d'un combustible injecté dans un brûleur. Cette évolution est périodique (ici : sinusoïdale) et l'acquisition d'image n'a lieu que lorsque le débit Q est à une phase prédéterminée de son cycle. D'autres exemples peuvent concerner tout autre type de variation ou de phénomène périodique d'une combustion oscillatoire, l'acquisition d'image étant synchronisée avec cette variation ou ce phénomène périodique ou n'étant réalisée que pour une phase prédéterminée de cette variation ou phénomène périodique.
Là encore, il est préférable d'attendre la fin du calcul statistique réalisé sur les n dernières images avant d'acquérir une nouvelle image, comme déjà expliqué ci-dessus en liaison avec les figures 1 B et 3.
Le traitement statistique mis en oeuvre selon l'invention est glissant, ce qui signifie qu'il est effectué sur une pile de n images glissantes : il n'est donc pas figé au cours du temps. Quand une nouvelle image est capturée (par exemple: l'image n+1 sur la figure 1A, ou l'image n+2 sur la figure 1 B), elle écrase la plus vieille image (l'image 1) de la pile. Ainsi, l'allocation de mémoire pour l'algorithme correspond toujours au nombre d'images de la pile sur lesquelles le traitement statistique est appliqué.
Le nombre n d'images est choisi par l'utilisateur à l'initialisation du calcul.
Un nombre supérieur à 5, par exemple compris entre 5 ou 10 et 1000, par exemple égal à 20 ou 25 ou compris entre 25 et 1000, ou encore entre 20 ou 25 et 200, ou encore supérieur à 50, permet d'obtenir un effet de lissage suffisant du bruit vidéo sur l'ensemble des n images. Toutes les fluctuations dans l'image sont considérées comme du bruit pour l'œil. Par conséquent, les fluctuations de la flamme ou de la scène visualisée dans un four, ainsi que le fond de l'image, seront également lissées.
L'intervalle de temps Tg retenu pour sélectionner les images est de préférence compris entre 10 s et 1000 s. Une durée d'environ 10 s est bien adaptée à la nature des turbulences pouvant apparaître dans une flamme ou dans un four, les turbulences ayant des durées inférieures à 10 s. La borne supérieure de l'intervalle (environ 1000 s, ou plus d'une dizaine de minutes) est choisie de manière à ce que l'information résultant d'un traitement statistique d'images acquises pendant cette durée ait encore un sens pour l'observateur, par rapport au processus de combustion en cours, ou ne lui arrive pas avec trop de retard par rapport à ce processus. Il découle des explications données ci-dessus en liaison avec les figures 1 B et 3 que cet intervalle de temps Tg peut être variable. Ainsi, sur la figure 1 B : T'g2 est différent de Tg-i. D'une manière générale, la longueur de cet intervalle est fonction du nombre n d'images à acquérir en vue d'un traitement statistique, ainsi que de la vitesse de calcul de l'ordinateur qui effectue le traitement statistique. Un utilisateur peut définir, avant que tout calcul statistique ne soit effectué, une durée (approximative) pour Tg. Mais, une acquisition réelle ne se déroule pas pour autant sur une durée strictement égale à Tg, la durée d'acquisition pouvant être supérieure ou légèrement supérieure lorsqu'un calcul statistique n'est pas terminé à l'instant où une nouvelle acquisition devrait être réalisée.
La figure 4 représente un exemple d'image instantanée Img.
On peut y voir les parois 20 du four et le brûleur 22, avec ses différents orifices d'injection de combustible et d'oxydant.
Un premier exemple de traitement statistique sur n images est un calcul de variance sur ces n images. On obtient donc une image dont chaque pixel ou zone est le résultat du calcul de variance pour le pixel ou la zone correspondante sur toutes les images. Des valeurs élevées d'intensité sur cette image correspondent aux zones où les fluctuations d'intensité sont élevées, et des valeurs faibles correspondent aux zones où les fluctuations sont faibles.
La variance est définie comme la différence entre l'image moyenne d'une séquence d'images et une image instantanée. Pour une pile de n images, la variance (notée V) s'exprime par exemple par la formule :
avec x l'image moyenne de la pile, et x l'image instantanée.
La Variance tend vers zéro si les images sont toutes identiques c'est à dire si il n'y a aucun mouvement d'une image à une autre. En effet, il n'y a pas alors de différence entre l'image moyennée et une image instantanée. Dans la présente invention, la variance informe sur les fluctuations de la flamme.
L'image déviation standard est définie comme suit dans l'article "Average Centerline Température of a Buoyant Pool Fire Obtained by Image processing of video recordings", L.Audouin, G.Kolb, et al (1995), Laboratoire de combustion et de détonique (Université de Poitiers) :
r
où I est le niveau de gris de chaque pixel pour chaque image instantanée. La variance est le carré de la déviation standard.
Un deuxième exemple de traitement statistique sur n images, pouvant être appliqué dans le cadre de la présente invention, est un traitement de moyenne glissante (ou "running average" en anglais).
Le calcul de moyenne glissante est utilisé pour les algorithmes de l'enveloppe des fluctuations de flammes ou d'une scène dans un four et peut aussi être utilisé pour les calculs de ratios de couleurs. C'est par exemple une opération de sommation de matrices, point par point, effectuée par exemple sur des images à échelle ΛA (384 * 288 pixels). L'expression mathématique de l'algorithme est la suivante :
Xt+1 — Xt + où :
- 1+1 est l'instant d'acquisition de l'image i+1 - 1 est l'instant d'acquisition de l'image i - Xj+ι représente l'image i+1 , nouvellement acquise
- xi représente l'image 1 , c'est-à-dire la plus ancienne image de la pile; cette image va être écrasée par la nouvelle image qui va entrer dans la pile.
Cet algorithme est récurrent, en ce sens qu'il ne nécessite pas de recalculer la moyenne à partir de toutes les images initiales ; il ne nécessite que l'ajout de la quantité (Xi+1-Xj)/N après chaque nouvelle acquisition. La figure 5 montre une moyenne effectuée sur 60 images. Cette figure montre les zones statiques 20 de l'image, qui sont les parois refractaires. La référence 22 désigne la sortie du brûleur et la référence 24 l'image lissée de la flamme. Typiquement, sur une image prise dans un four industriel (par exemple : image d'une flamme ou d'un bain dans un four), les zones statiques sont les murs refractaires et les zones fluctuantes sont les flammes turbulentes et/ou, éventuellement, la charge (bain de verre, de métal en fusion...). Le traitement par moyenne glissante donne un effet de lissage de l'information et tend donc à faire disparaître les zones de fluctuation de la flamme ou de la scène visualisée.
L'image résultat obtenue est de bonne qualité, indépendamment du temps de traitement, du bruit dû à l'électronique d'acquisition vidéo.
Cette image résultat est utilisée pour déterminer plus facilement le seuil à choisir pour les calculs suivants. En effet, on peut déterminer une valeur d'intensité ou la valeur d'intensité maximum sur les parois
(zones 20 de la figure 5). Le seuil est ensuite sélectionné à cette valeur d'intensité des parois.
Un troisième exemple de traitement ou algorithme de traitement permet de suivre les fluctuations de la flamme image par image.
Cet exemple permet en fait d'obtenir un résultat intermédiaire pour des calculs ultérieurs.
Selon ce traitement, l'image de la moyenne glissante Avg est calculée puis est soustraite de chacune des images instantanées de la pile. Ensuite, l'image valeur absolue de chacune des images résultats est binarisée selon un seuil choisi par l'utilisateur.
Enfin, il est vérifié si le traitement statistique est terminé. Si non, il est achevé par retour aux étapes précédentes. Si oui, une nouvelle image est acquise. L'image de rang 1 est alors écrasée ou éliminée de la pile et remplacée par l'image de rang 2. De même, l'image de rang i+1 remplace l'image de rang i, et ceci pour tout i entre 1 et n. La nouvelle moyenne est calculée sur les nouvelles n dernières images ainsi obtenues.
Soustraire la moyenne à chaque image instantanée ôte l'enveloppe statique de la flamme. Il ne reste alors que ses fluctuations instantanées. Une expression mathématique simple de l'algorithme est la suivante :
Bin (Abs (lm(i) - Avg), seuil) Où: - Im(i) est l'image instantanée prise à l'instant i,
- Avg est la moyenne sur les n dernières images,
- Abs est l'opération de calcul de la valeur absolue,
- Bin est l'opération de binarisation effectuée par rapport à un seuil d'intensité choisi par l'utilisateur (les pixels de Abs(lm(i)-Avg) dont l'intensité dépasse, ou est égale à, cette valeur sont mis à 1 , ceux qui sont en dessous sont mis à 0).
Un exemple d'image obtenue (encore appelée : enveloppe de flamme instantanée) est représenté sur la figure 6.
Cette image aide à détecter des états ponctuellement anormaux de la flamme (dérive ou variation de sa géométrie).
Ce troisième algorithme permet de mettre en évidence les zones où l'intensité lumineuse fluctue au cours du temps. Il permet également de supprimer les zones où l'intensité lumineuse est constante, et de souligner les bords de la flamme. Un quatrième et un cinquième algorithme permettent de détecter l'enveloppe des fluctuations de la flamme.
Le quatrième algorithme met en oeuvre le troisième exemple de traitement ci-dessus. Il utilise la moyenne glissante comme image de référence pour soustraire le bruit de fond de l'image résultat. Pour chaque image de la séquence, la valeur absolue de la différence entre l'image et l'image moyennée de la série est calculée. Cette image résultat est ensuite binarisée par rapport à un seuil arbitraire, puis moyennée avec les autres images de la série.
Il est ensuite vérifié si le traitement statistique est terminé. Si non, il est achevé par retour aux étapes précédentes. Si oui, une nouvelle image est acquise. L'image de rang 1 est alors écrasée ou éliminée de la pile et remplacée par l'image de rang 2. De même, l'image i+1 remplace l'image i, et ceci pour tout rang i entre 1 et n. La nouvelle moyenne est calculée. L'expression de l'algorithme du calcul de l'enveloppe de flamme peut se résumer par l'expression suivante : Enveloppe de flamme 1 = Avg ( Bin ( Abs ( lmg(i) - Avg ), seuil))
Où : - Avg est la moyenne glissante ("running average"), telle que déjà exposée ci-dessus (deuxième exemple de traitement).
- Bin est l'opération de binarisation selon le seuil défini par l'utilisateur (les pixels de Abs(lmg(i)-Avg) dont l'intensité dépasse, ou est égale à, cette valeur sont mis à 1 , ceux qui sont en dessous sont mis à 0), - Im (i) représente chaque image instantanée de la pile d'images.
Le choix du seuil dépend des valeurs de niveaux de gris de l'image de départ (image moyenne des n dernières images). Ces valeurs permettent de séparer le bruit de fond de la flamme au premier plan. Le seuil permet donc d'identifier les zones de fluctuations dont les amplitudes dépassent cette valeur. Ce seuil, défini par l'utilisateur, permet d'éliminer toutes les fluctuations de basse intensité causées par le bruit vidéo sur les zones statiques. Ainsi, seules les zones de fluctuations d'intensités supérieures au seuil sont visibles sur l'image résultat.
Un exemple d'image obtenue par ce quatrième algorithme est donné sur la figure 7.
Le cinquième algorithme consiste à calculer la valeur absolue de la différence entre une image instantanée et celle qui la précède dans la pile. La soustraction de deux images consécutives permet de mettre en évidence ce qui a changé entre les deux instants. L'image résultat est transformée en image binaire selon un seuil arbitraire. Elle est ensuite moyennée (en moyenne glissante) avec les autres images de la pile.
Il est ensuite vérifié si le traitement statistique est terminé. Si non, il est achevé par retour aux étapes précédentes. Si oui, une nouvelle image est acquise. L'image de rang 1 est alors écrasée ou éliminée de la pile et remplacée par l'image de rang 2. De même, l'image i+1 remplace l'image i, pout toute valeur de i. La nouvelle moyenne est calculée.
Le cinquième algorithme s'exprime mathématiquement comme suit : Enveloppe de flamme 2= Avg ( Bin ( Abs ( lmg(i) - lmg(i-1)), seuil)) Où :
- Avg est la moyenne glissante, - Bin est l'opération de binarisation selon un seuil arbitraire (les pixels de Abs(lmg(i)-lmg(i-1 )) dont l'intensité dépasse, ou est égale à, cette valeur sont mis à 1 , ceux qui sont en dessous sont mis à 0),
- Im (i) représente chaque image instantanée de la pile d'acquisition, - lm(i) et lm(i-1) sont deux images successives de la pile d'acquisition.
La figure 8 montre le résultat d'un algorithme "enveloppe de flamme 2".
Les images des figures 7 et 8 sont des exemples obtenues par exécution des algorithmes sur des piles de 60 images. Les murs statiques du four ont, dans les deux cas, disparu de l'image. Ils sont en noir et le contour de flamme est lissé.
Pour le quatrième algorithme, l'image résultat n'est plus sensible aux variations les plus rapides de la flamme.
La différence entre les quatrième et cinquième algorithmes est que le quatrième est influencé par la contribution des n dernières images de la pile alors que le cinquième est un résultat plus instantané.
En soustrayant la moyenne, le quatrième algorithme met en évidence la partie constante de la flamme (en noir au coeur de la flamme sur la figure 7). De ce fait, les bords fluctuants de la flamme sont eux aussi mieux mis en relief dans cette image résultat. L'information du cinquième algorithme est plus instantanée.
Un sixième exemple de calcul ou d'algorithme est un calcul d'"intermittence instantanée" préalable au septième algorithme. Un tel calcul, appliqué aux images initiales, dépend d'un autre seuil choisi par l'utilisateur du logiciel. Chaque pixel dépassant la valeur choisie est mis à 1 (blanc sur l'image) et les pixels en dessous du seuil prédéterminé sont mis à 0 (noir sur l'image).
Cet algorithme s'écrit mathématiquement comme suit : Intermittence instantanée = Bin(lm(i), seuil) Une image d'intermittence instantanée est une image binaire qui informe sur la probabilité de dépassement d'un seuil fixé par l'utilisateur (p=0 % = noir ou p=100% = blanc). Par conséquent, le seuil choisi détermine la présence de flamme dans l'image. L'image binaire, dont les valeurs de pixel sont 0 ou 1 , sera blanche à l'emplacement de la flamme et noire si aucun pixel n'excède la valeur de seuil. L'histogramme des valeurs de niveaux de gris d'une image de flamme peut aider l'utilisateur à choisir le seuil. La valeur seuil est généralement située au-dessus de l'intensité maximale des parois. La figure 9 représente l'histogramme type d'une image prise dans un four. On peut réaliser (septième exemple de calcul ou d'algorithme) un calcul d'"intermittence moyenne", qui est la moyenne glissante dans le temps des intermittences instantanées. Les pixels de l'image varient donc de 0 à 255, et leurs niveaux de gris (ou intensités) représentent la probabilité de dépassement du seuil choisi, au cours de l'intervalle de temps de la fenêtre glissante.
L'image de la probabilité de dépassement d'un seuil de luminosité supérieur à la luminosité des parois permet donc de faire apparaître la présence et position effective de la flamme dans l'image comme le montre la figure 10. L'expression mathématique de cet algorithme est la suivante :
Avg (Bin(lm(i)), seuil), Où :
- Avg est la moyenne glissante,
- Bin est l'opération de binarisation de l'image instantanée Im (i) selon le seuil arbitraire : un pixel de lm(i) est mis à 0 (ou à 1 ) si son intensité est inférieure (ou supérieure) au seuil.
L'utilisation d'un seuil selon l'un des troisième à septième algorithmes est avantageuse pour effacer le bruit de l'image et la luminosité des parois et extraire le contour de flamme. Ce type d'algorithme présente certaines limites. En effet, on peut ainsi caractériser la flamme seulement si elle est plus brillante que le fond. Or ce n'est pas toujours le cas sur des sites industriels, notamment en raison de la faible luminosité de certaines flammes par rapport au rayonnement des parois refractaires. L'image du résultat est dépendante du choix du seuil, mais ceci est compensé par l'aspect systématique de cette dépendance qui permet une comparaison des images résultats au cours du temps.
Les quatrième, cinquième et septième algorithmes mettent en oeuvre la fonction AVG (BIN( , seuil)), l'argument étant, respectivement,
Abs (Img(i)-Avg) (quatrième algorithme), Abs(lmg(i)-lmg(i-1)) (cinquième algorithme) et Abs(img(i)) (septième algorithme). Par conséquent, selon une autre définition de l'invention, un traitement statistique mis en œuvre comporte:
- le calcul d'une image binaire, par rapport à un seuil, à partir d'une image argument, un pixel de cette image argument étant mis à 0 (ou à 1 ) par l'opération de binarisation, si son intensité est inférieure (ou supérieure ou égale) au seuil,
- un calcul de la moyenne des images binaires ainsi obtenues. L'image argument peut être par exemple l'un des trois types d'images indiqués ci-dessus Abs(lmg(i)-Avg), Abs(lmg(i)-lmg(i-1 )) ou Abs(lmg(i)).
Au-delà de la simple utilisation comme affichage d'une image plus facile à interpréter par un opérateur, l'enveloppe des fluctuations de la flamme, obtenue par l'un des quatrième et cinquième algorithmes ou les images d'intermittence instantanée ou moyenne (sixième et septième algorithmes), peut (peuvent) être utilisée(s) pour extraire des paramètres géométriques quantitatifs tels que le périmètre, l'aire, la longueur de flamme. Il est possible d'appliquer un procédé de détection d'objet (ici la flamme) par traitement d'images, par exemple par extraction de contours, ou encore "segmentation de contours". Selon un exemple d'extraction de contours, une image est d'abord binarisée par rapport à un niveau de gris choisi par l'utilisateur. Par exemple, il est attribué à chaque pixel de l'image la valeur 1 ou 0 suivant qu'il est considéré comme faisant partie, ou pas, de la flamme. Dans un second temps, l'image est dilatée d'un pixel plus large. Ensuite l'image originale est soustraite de l'image dilatée d'un pixel. Le résultat de cette soustraction est un ou plusieurs contour(s) continu, d'un pixel d'épaisseur. Enfin, ce ou ces contours sont superposés sur l'image résultat (par exemple "enveloppe de flamme 1" ou "enveloppe de flamme 2"), par addition des deux images. La figure 11 montre un exemple d'extraction de contour avec un rectangle englobant la flamme. Les coordonnées du rectangle englobant (xmjn, xmax_ Ymin, Ymax) et/ou un ou plusieurs autres paramètres comme son centre de gravité, ou l'aire du contour ou son périmètre peuvent être calculés et affichés. Les résultats sont envoyés dans des fichiers ou des zones mémoires pour permettre l'archivage et le suivi des caractéristiques de la flamme au cours du temps. Cette analyse donne un bon nombre de paramètres géométriques quantitatifs. Ils pourront être reliés dynamiquement à des systèmes de contrôle avancés comme les réseaux neuronaux. Ils pourront ainsi être utilisés comme entrées complémentaires pour le contrôle en ligne de la flamme.
Le suivi de ces paramètres de contour de flamme peut être avantageusement utilisé pour maintenir un réglage optimum d'un ou de plusieurs type(s) de paramètres d'un four et/ou d'une combustion et/ou d'un ou de plusieurs brûleurs, par exemple l'un ou plusieurs des paramètres suivants:
1. La pression du fluide de pulvérisation.
Dans le cas d'un brûleur fonctionnant avec un combustible liquide, les paramètres d'enveloppe de flammes, et en particulier la position de la racine de la flamme, peuvent être utilisés pour réguler les conditions de pulvérisation, et notamment le débit et/ou la pression. Une pression trop basse se traduit habituellement par une flamme trop longue, avec une racine de flamme plus éloignée de l'injecteur.
2. Le degré d'étagement de la flamme.
Pour les brûleurs permettant de dévier une partie du combustible ou de l'oxydant vers un injecteur secondaire, le contour de la flamme peut être utilisé pour réguler le degré d'étagement (donc la proportion de combustible ou d'oxydant à diriger vers l'injecteur secondaire) et optimiser la longueur et le volume de la flamme. On pourra chercher en particulier à éviter les situations où la flamme serait trop près de la charge thermique (bain de verre, produits métallurgiques) ou des parois refractaires. On pourra également utiliser la régulation du degré d'étagement pour minimiser les émissions de polluants.
3. Les débits de combustible et d'oxydant.
Les débits de combustible et d'oxydant, ainsi que le rapport des débits oxydant/combustible pourront être utilisés pour maintenir une enveloppe de flamme correcte. En effet, un rapport de débits oxydant/combustible inférieur au rapport stoechiométrique se traduit généralement par une flamme exagérément longue, et un débit total -{oxydant + combustible) trop faible par rapport à la puissance nominale du brûleur peut provoquer une élévation de la flamme vers la voûte d'un four.
4. La puissance et la quantité de mouvement des brûleurs voisins. Pour le cas d'utilisation de plusieurs brûleurs, le système de traitement d'images pourra être utilisé pour suivre simultanément les enveloppes de plusieurs flammes, et permettra de diagnostiquer ou d'identifier des interactions indésirables entre les flammes de brûleurs voisins. On peut utiliser l'information des enveloppes de flammes pour optimiser la position, les modes d'injections et la quantité de mouvement des fluides (débit massique et vitesse du fluide) de chaque brûleur de manière à éviter ces interactions indésirables (la quantité de mouvement d'un fluide est égale au produit du débit massique par la vitesse de ce fluide). Ces conditions concernent notamment les fours de verre ainsi que certains fours métallurgiques (fours de réchauffage).
5. La fraction de déchets introduits au brûleur.
Dans le cas de combustions où des déchets sont co-incinérés avec des combustibles classiques, le système de traitement d'images pourra être utilisé pour asservir la fraction de déchets co-incinérés à une forme et/ou à une position de racine de flamme. Cela pourrait être par exemple le cas des fours de cimenteries, où il est souhaitable de maximiser la fraction d'énergie apportée par des déchets, tout en respectant des caractéristiques de combustion satisfaisantes (flamme stable, racine de flamme immédiatement en aval du brûleur).
6. Une fraction d'oxydant total introduit par le brûleur.
Dans le cas de brûleurs qui associent des oxydants de différentes concentrations en oxygène (par exemple air et oxygène, fumées recyclées et oxygène, etc.), le contour de flamme pourra être utilisé pour réguler le rapport entre les deux oxydants de façon à maintenir la longueur de la flamme dans un domaine acceptable. En effet, l'augmentation de la teneur globale en oxygène dans l'oxydant se traduit généralement par un raccourcissement de la longueur de la flamme.
7. La pression du four. La présence d'entrées d'air à proximité d'un brûleur peut avoir des conséquences importantes sur la direction et la forme de la flamme. L'information sur l'enveloppe de la flamme, éventuellement en combinaison avec celle issue d'autres capteurs, peut donc être asservie à un paramètre qui contrôle les entrées d'air d'un four. Ce paramètre pourrait être la position d'un clapet dans le conduit d'évacuation des fumées pour agir sur la pression à l'intérieur du four. Il est également possible d'agir sur les entrées d'air par une action de maintenance visant à améliorer l'étanchéité autour du brûleur. Des variations de la position de l'enveloppe de la flamme peuvent en effet être le signe de la présence d'entrées d'air parasite dans le four.
8. La fréquence d'oscillation des alimentations en oxydants et en combustibles d'un brûleur. Dans le cas de l'utilisation d'une vanne permettant une combustion oscillatoire, l'acquisition d'images peut être synchronisée en phase avec la vanne, et l'analyse d'image peut permettre un traitement statistique sur la flamme ou l'enveloppe de la flamme pour différentes phases des oscillations du mélange combustible/oxydant. Un traitement d'images selon l'invention permet de vérifier que, pour chaque phase du cycle d'oscillation, l'enveloppe de la flamme maintient des caractéristiques acceptables. Le contrôle par analyse vidéo, par exemple en combinaison avec d'autres capteurs de température et de composition, des fumées, permet l'optimisation de la fréquence et/ou de l'amplitude des oscillations de façon à minimiser l'émission de polluants tout en gardant une enveloppe de flamme compatible avec le procédé.
La figure 12 représente un exemple de dispositif pour la mise en oeuvre de l'invention dans un four industriel 40.
Cet exemple est donné pour la visualisation d'une flamme. Il s'applique également à l'observation d'une charge dans un four.
Un brûleur 42 est représenté schématiquement, de même qu'une flamme 44.
Des moyens d'acquisition d'images, tels qu'une ou plusieurs caméra(s) 46, permettent d'acquérir des images de la flamme 44. Ces images sont traitées par un dispositif ou une carte 48 de numérisation d'images. Les caméras vidéo utilisées dans les fours industriels peuvent fonctionner dans le visible, l'ultraviolet ou l'infrarouge. Pour augmenter le contraste entre la flamme et les parois refractaires, ces caméras, peuvent être équipées d'un filtre interférométrique (dans l'ultraviolet : filtre centré autour de 310 nm pour mettre en évidence l'émission du radical OH; dans le visible : filtre centré autour de 431 nm pour le radical CH, ou 516 nm pour le radical C2, ou 589 nm pour l'émission du sodium ; la bande passante des filtres est comprise entre 10 et 20 nm).
Les images numérisées sont transmises à des moyens informatiques 50, comportant essentiellement une unité centrale 60, des moyens d'affichage et de visualisation 69, et des périphériques de contrôle tels qu'un clavier 72 et une souris 61. D'autres moyens de sélection d'une zone ou d'un champ d'une page affichée à l'écran 69 peuvent également être utilisés, par exemple tout moyen permettant de réaliser une sélection par contact tactile sur l'écran.
Dans le cas d'une combustion oscillatoire, une donnée supplémentaire est introduite dans le système informatique 50: il s'agit d'un signal numérique représentatif du signal périodique oscillatoire.
Comme illustré sur la figure 13, l'unité centrale 60 comporte elle-même un microprocesseur 62, un ensemble 64 de mémoire ROM et RAM, un disque dur 66, qui a aussi une fonction de stockage d'information, tous ces éléments étant couplés à un bus 68.
L'écran 69 permet de visualiser une ou plusieurs des images brutes (avant traitement statistique) ou des images obtenues après traitement statistique. Sur la figure 12, l'écran 69 est représenté avec une image instantanée 69-1 , une image d'intermittence moyenne 69-2, une image d'enveloppe de flamme 69-3 et une image de contour 69-4.
Les instructions pour mettre en oeuvre un traitement statistique selon l'invention sont mémorisées dans les moyens 64, 66 de mémorisation du système informatique.
Des moyens, par exemple un menu et un curseur déplacé à l'aide de la souris, permettent à un utilisateur de sélectionner le traitement statistique à réaliser (par exemple l'un des premier à septième traitements ou algorithmes qui ont été expliqués ci-dessus). Il peut aussi choisir de réaliser plusieurs de ces traitements en parallèle. Des moyens identiques ou de même type peuvent également offrir à l'utilisateur la possibilité de choisir le nombre n d'images à acquérir pour réaliser un traitement statistique glissant, et/ou la durée, exacte ou approximative, d'un intervalle temporel glissant. Des moyens identiques ou de même type peuvent également offrir la possibilité de sélectionner une ou plusieurs valeurs de seuil, pour la mise en oeuvre de l'un ou l'autre des algorithmes décrits ci-dessus.
Des moyens identiques ou de même type peuvent également offrir la possibilité de sélectionner une ou plusieurs images arguments en vue d'un traitement statistique mettant en œuvre la fonction AVG (BIN( , seuil)) évoquée plus haut.
Les images brutes acquises à l'aide de la caméra 46 et de la carte de numérisation 48 sont stockées dans une zone de mémoire de l'unité centrale 60. Est en fait stocké dans cette zone mémoire un ensemble ou une pile des n dernières images acquises, ou des images acquises pendant la durée de l'intervalle glissant sélectionné.
Sont également stockées dans une zone mémoire les n dernières images obtenues par moyenne glissante Avg, ou une pile de ces n dernières images moyennes, ou encore d'autres piles d'images qui évoluent au cours de l'acquisition (par exemple la pile des résultats de
Abs(lm(i)-lm(i-1 )).
Le procédé d'affichage peut également indiquer à l'opérateur, l'intensité lumineuse correspondant à une portion ou une zone d'une image affichée sur l'écran 69. Cette fonction est mise en oeuvre par des moyens de sélection d'une portion ou d'une zone de l'image, par exemple à l'aide du curseur, et par des moyens d'affichage, sur l'image, par exemple dans un champ déterminé celle-ci, de l'intensité de la zone sélectionnée.
L'utilisateur peut ensuite régler une valeur de seuil par rapport à une telle information, par exemple par sélection d'un champ spécifique de l'écran.
En mode d'affichage du contour (figure 11 et image 69-4 sur la figure 12), sont également affichées les valeurs quantitatives de coordonnées du cadre contour, et éventuellement les valeurs calculées telles que le centre de gravité, et/ou l'aire du contour et/ou le périmètre de ce contour. Les instructions des programmes pour mettre en oeuvre un procédé selon l'invention sont mémorisées dans une zone mémoire du système informatique 50. Ces instructions sont par exemple installées à partir d'un support pouvant être lu par ce système, et sur lequel elles sont enregistrées. Un tel support peut être par exemple un disque dur, une mémoire morte ROM, un disque optique compact, une mémoire vive dynamique DRAM ou tout autre type de mémoire RAM, un élément de stockage magnétique ou optique, des registres ou d'autres mémoires volatiles et/ou non volatiles. Le dispositif peut être utilisé pour visualiser des images instantanées ou résultant d'un traitement statistique. Ces informations sont déjà d'une grande utilité pour la surveillance et la compréhension d'une combustion.
A partir de ces informations, un opérateur peut éventuellement agir sur des paramètres de conduite du four ou du ou des brûleur(s) (par exemple puissance, et/ou rapport stoechiométrique,...) afin de maîtriser un ou plusieurs paramètres caractérisant la position et la géométrie de la flamme ou des flammes (dans le cas de plusieurs brûleurs).
Ce peut être également l'un des paramètres 1 à 8 déjà évoqués I c dessus.
Comme illustré sur la figure 12, le dispositif peut en outre comprendre des moyens 52 de régulation de paramètres, par exemple d'un ou de plusieurs des paramètres 1 à 8 évoqués ci-dessus. Cette régulation peut s'effectuer, par exemple, à partir d'une analyse des images obtenues par traitement statistique, par exemple une analyse mettant en oeuvre un traitement neuronal et/ou un contrôle par logique floue. La commande 52 permet alors de réguler, par exemple, l'ouverture d'une vanne d'alimentation en combustible ou en oxydant.
Selon un autre exemple d'utilisation d'un dispositif selon l'invention, les images obtenues par numérisation peuvent être stockées sur une cassette vidéo 74 (voir figure 14) qui peut ensuite être lue par un magnétoscope 76. Après numérisation, les images peuvent être visualisées sur un système informatique 50 tel que déjà décrit ci-dessus. Une analyse de la combustion ou de la flamme peut ainsi être réalisée en différé, en laboratoire. Chaque image vidéo brute résulte de la combinaison de 3 couleurs ou 3 canaux R (rouge), V (vert) et B (bleu). Il peut être avantageux, dans certains cas, de ne retenir qu'un seul canal. Par exemple, dans certains cas, le canal R est fortement saturé, le canal B a une faible contribution et le canal V est le mieux "équilibré". On ne sélectionne alors que le canal V.
Pour chaque type d'image (instantanée ou obtenue par traitement statistique), le dispositif peut donc comporter des moyens pour sélectionner un affichage des images en une seule des couleurs R, V, B, ou en deux de ces couleurs. Ces moyens (par exemple un menu dans lequel l'utilisateur sélectionne un ou plusieurs champs avec un curseur) permettent également de sélectionner, pour chaque type d'image donné, une représentation du rapport de deux de ces couleurs dans l'image.
Les images sont codées sur 8 bits (donc sur 256 niveaux d'intensité).
Dans le cas des algorithmes ci-dessus pour lesquels la fonction Avg est appliquée à une image binarisée, chaque pixel est moyenne avec les pixels correspondant des autres images. Il en résulte, pour chaque pixel, une valeur d'intensité comprise entre 0 et 1 , qui est ensuite reconvertie en pleine échelle (sur 256 niveaux d'intensité) par multiplication par 255.
Tous les traitements d'image indiqués dans la présente description et qui font intervenir le choix d'un seuil sont, du fait de ce seuil, arbitraires ou biaises. Mais ce caractère arbitraire est constant au cours du temps, il est le même pour toutes les n images de l'intervalle glissant
Tg ou pour toutes les n dernières images.
Le traitement des images selon l'invention est beaucoup moins lourd et exigeant en termes de capacité de calcul que le système décrit dans US-5 971 747, où le traitement neuronal est appliqué à chaque image. Selon la présente invention, un traitement statistique glissant est appliqué aux images, et un traitement neuronal tel que décrit dans US-5 971 747 n'est pas nécessaire. Un tel traitement neuronal n'intervient que dans une éventuelle boucle de régulation, telle que la boucle 52 décrite ci-dessus (figure 12). L'invention s'applique à la visualisation et au contrôle de flammes ou de combustion dans un four, mais aussi dans tout type d'autre environnement industriel, y compris en plein air.
L'invention et le traitement statistique décrits permettent également de caractériser des fluctuations d'une scène dans un four, par exemple d'une charge présente dans le four (mottes flottant à la surface d'un bain de verre, ligne montrant la limite de présence de matière infondue dans un four de fusion, enveloppe spatiale de la trajectoire de billettes dans des fours métallurgiques, etc.). L'un quelconque des algorithmes décrits ci-dessus peut alors s'appliquer, avec les mêmes avantages que ce qui a été décrit pour le cas d'une flamme. En particulier, il est possible d'appliquer une fonction d'extraction de contour à la zone fluctuante de la charge dans le four, d'en déduire des paramètres géométriques tels que ceux déjà mentionnés ci-dessus (périmètre du contour, et/ou centre de gravité, et/ou aire du contour), et d'effectuer éventuellement une régulation du bain (sa température ou son alimentation en charge) ou de la trajectoire des billettes.
L'invention permet de visualiser, dans un four, tout élément de nature fluctuante dans le temps ou d'une luminosité différente de la luminosité de l'environnement.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de traitement d'images d'au moins une flamme ou d'une scène dans un four, caractérisé en ce qu'il comprend au moins un traitement statistique glissant des images de la flamme prises au cours d'un intervalle temporel glissant, pour en éliminer les fluctuations rapides.
2. Procédé selon la revendication 1 , l'intervalle temporel étant de durée variable.
3. Procédé de traitement d'images d'au moins une flamme ou d'une scène dans un four, caractérisé en ce que, après avoir acquis n images de flamme ou de la scène :
(a) au moins un traitement statistique des n dernières images est effectué (b) une nouvelle image est acquise lorsque le traitement (a) est terminé (c) l'étape (a) est recommencée.
4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, le traitement statistique étant effectué sur une série d'images telles que: - le délai entre deux images successives traitées est compris entre 5 secondes et 1000 secondes.
5. Procédé selon la revendication 4, le délai entre deux images successives traitées étant compris entre 20 secondes et 200 secondes.
6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, le nombre d'images contenues dans une série d'images traitées par traitement statistique glissant étant supérieur à 10
7. Procédé selon la revendication précédente, le nombre d'images contenues dans une série d'images traitées par traitement statistique glissant étant compris entre 25 et 1000.
8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, le traitement statistique étant un calcul de variance des images dans le temps.
9. Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, le traitement statistique étant un calcul de moyenne glissante des images de la flamme ou de la scène prises au cours dudit intervalle temporel glissant ou des n dernières images.
10. Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, le traitement statistique permettant de produire, à partir de chaque chaque image, une image de ses fluctuations instantanées.
11. Procédé selon la revendication 10, le traitement des images comportant les étapes suivantes:
- le calcul, pour chaque série de n images d'un même intervalle temporel glissant, ou pour chaque série de n dernières images, d'une image moyenne, - le calcul, pour chaque image de ladite série de n images ou de n dernières images, de la différence entre l'image et l'image moyennée de la série de n images,
- la comparaison de chaque image différence ainsi obtenue avec une valeur seuil prédéterminée, pour obtenir une image dite image binarisée,
12. Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, le traitement statistique étant un traitement permettant d'obtenir l'enveloppe spatiale des fluctuations de flamme ou de la scène.
13. Procédé selon la revendication 12, le traitement des images comportant les étapes suivantes:
- le calcul, pour chaque série de n images d'un même intervalle temporel glissant, ou pour chaque série de n dernières images, d'une image moyenne, - le calcul, pour chaque image de ladite série de n images ou de n dernières images, de la différence entre l'image et l'image moyennée de la série,
- la comparaison de chacune des n images différence ainsi obtenues avec une valeur seuil prédéterminée, pour obtenir une image dite image binarisée,
- le calcul d'une image moyenne des n images binarisées ainsi obtenues.
14. Procédé selon la revendication 12, le traitement des images comportant les étapes suivantes:
- le calcul, pour chaque image d'une série de n images d'un même intervalle temporel glissant, ou pour chaque image d'une série de n dernières images, de la différence entre l'image et l'image qui la précède dans la série,
- la comparaison de chaque image différence ainsi obtenue avec une valeur seuil prédéterminée, pour obtenir une image dite image binarisée,
- le calcul d'une image moyenne des n images binarisées ainsi obtenues.
15. Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, le traitement statistique comportant :
- la comparaison de chaque image d'une série de n images d'un même intervalle temporel glissant, ou de chaque image d'une série de n dernières images, avec un seuil prédéterminé, pour obtenir une image binaire,
- le calcul d'une image moyenne des n images binaires ainsi obtenues.
16. Procédé selon l'une des revendications 12 à 15, comportant en outre une étape d'extraction ou de segmentation de contours.
17. Procédé selon la revendication 16, comportant en outre une étape de calcul du rectangle englobant le contour de la flamme ou de la zone fluctuante de la scène et/ou du centre de gravité de ce contour et/ou de l'aire de ce contour et/ou du périmètre de ce contour.
18. Procédé selon l'une des revendications précédentes, les images étant celles de la flamme d'une combustion se déroulant dans un four industriel en fonctionnement.
19. Procédé selon l'une des revendications précédentes, les images étant celles d'une flamme d'une combustion oscillatoire.
20. Procédé selon la revendication précédente, les images traitées étant des images synchronisées ou en phase avec la combustion oscillatoire ou avec une phase de la combustion oscillatoire.
21. Procédé de régulation de paramètres physiques d'une flamme ou d'une combustion, mettant en œuvre un procédé de traitement d'images de la flamme selon l'une des revendications 1 à 20, et une étape de régulation d'un paramètre physique de la flamme ou de la combustion ou d'un four dans lequel se déroule la combustion.
22. Procédé selon la revendication précédente, le paramètre physique comportant au moins la longueur ou le volume ou la position de la flamme, ou la position relative des flammes dans le cas d'une pluralité de brûleurs.
23. Procédé selon la revendication 21 ou 22, le paramètre physique comportant au moins le débit ou la pression de pulvérisation d'un combustible liquide, ou le degré d'étagement d'un combustible ou d'un oxydant, ou le débit d'un combustible ou d'un oxydant, ou, en cas de pluralité de brûleurs, la position et/ou le mode d'injection et/ou la quantité de mouvement d'au moins un brûleur, ou une fraction de déchets réintroduits dans un brûleur, ou, en cas d'utilisation d'au moins deux oxydants, un rapport de concentration entre ces oxydants, ou la pression d'un four dans lequel se déroule la combustion.
24. Procédé selon l'une des revendications 21 à 23, la combustion étant de type oscillatoire le paramètre physique comportant au moins une fréquence d'oscillation ou une amplitude des alimentations oscillatoires en oxydant et/ou en combustible d'un brûleur.
25. Procédé selon l'une des revendications 1 à 17, les images étant celles d'une charge dans un four.
26. Procédé selon la revendication précédente, les images étant celles d'un bain de verre, ou d'un bain dans un four de fusion, ou de trajectoires de billettes.
27. Dispositif de traitement d'images d'au moins une flamme ou d'une scène dans un four, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens pour recevoir des images d'une flamme ou d'une scène située dans un four, et des moyens pour effectuer au moins un traitement statistique glissant de ces images.
28. Dispositif de traitement d'images d'au moins une flamme, comportant : - des moyens pour mémoriser n images de flamme ou de la scène, acquises chronologiquement,
- des moyens pour effectuer au moins un traitement statistique des n dernières images,
- des moyens pour mémoriser une image supplémentaire, lorsque le traitement statistique est terminé.
29. Dispositif de traitement selon la revendication 27 ou 28, les moyens pour effectuer au moins un traitement statistique étant des moyens pour effectuer un calcul de variance des images dans le temps, et/ou un calcul de moyenne glissante des images, et/ou un traitement pour produire, à partir de chaque image, une image de ses fluctuations instantanées, et/ou un traitement permettant d'obtenir l'enveloppe spatiale de la flamme ou de la scène ou de leurs fluctuations.
30. Dispositif selon l'une des revendications 27 à 29, comportant en outre des moyens pour sélectionner un ou plusieurs traitement(s) statistique(s) des images de la flamme ou de la scène.
31. Dispositif selon l'une des revendications 27 à 30, comportant en outre des moyens pour sélectionner un nombre d'images sur lequel un ou plusieurs traitement(s) statistique(s) est à effectuer.
32. Dispositif selon l'une des revendications 27 à 31 , comportant en outre des moyens pour sélectionner une durée d'un intervalle temporel glissant.
33. Dispositif selon l'une des revendications 27 à 32, comportant en outre des moyens pour sélectionner une zone ou une portion d'une image de la flamme ou de la scène, et pour afficher une valeur d'intensité dans cette zone ou portion.
34. Dispositif selon l'une des revendications 27 à 33, comportant en outre des moyens pour sélectionner une ou plusieurs valeur(s) seuil pour la mise en œuvre d'un ou de plusieurs traitement(s) statistique(s) des images de la flamme ou de la scène.
35. Dispositif selon l'une des revendications 27 à 34, comportant en outre des moyens de visualisation d'images après traitement(s) statistique(s).
36. Dispositif selon l'une des revendications 27 à 35, les images étant enregistrées par une ou des caméra(s) vidéo analogique(s) ou digitale(s).
37. Système de combustion comportant un brûleur (42), des moyens pour injecter au moins un oxydant et au moins un combustible dans le brûleur, et un dispositif de traitement selon l'une des revendications 27 à 36.
38. Système selon la revendication 37, comportant en outre des moyens (52) de régulation d'un paramètre physique de la flamme ou de la combustion ou d'un four dans lequel se déroule la combustion.
39. Four industriel, comportant une charge et un dispositif de traitement d'images de fa charge selon l'une des revendications 27 à 36.
40. Programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une des revendications 1 à 26 lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.
41. Produit programme d'ordinateur comprenant des moyens de code de programme enregistré sur un support utilisable dans un ordinateur, comprenant des moyens de programmation lisibles par ordinateur pour effectuer l'une au moins des étapes selon l'une au moins des revendications 1 à 26.
EP01972169A 2000-09-21 2001-09-19 Procede et dispositif de caracterisation ou de controle de zones de fluctuations temporelles d'une scene Withdrawn EP1323133A1 (fr)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR0012022A FR2814265B1 (fr) 2000-09-21 2000-09-21 Procede et dispositif de caracterisation ou de controle de zones de fluctuations temporelles d'un scene
FR0012022 2000-09-21
PCT/FR2001/002912 WO2002025590A1 (fr) 2000-09-21 2001-09-19 Procede et dispositif de caracterisation ou de controle de zones de fluctuations temporelles d'une scene

Publications (1)

Publication Number Publication Date
EP1323133A1 true EP1323133A1 (fr) 2003-07-02

Family

ID=8854521

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EP01972169A Withdrawn EP1323133A1 (fr) 2000-09-21 2001-09-19 Procede et dispositif de caracterisation ou de controle de zones de fluctuations temporelles d'une scene

Country Status (7)

Country Link
US (1) US7013022B2 (fr)
EP (1) EP1323133A1 (fr)
JP (1) JP2004510236A (fr)
AU (1) AU2001291958A1 (fr)
FR (1) FR2814265B1 (fr)
TW (1) TWI231352B (fr)
WO (1) WO2002025590A1 (fr)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104751471A (zh) * 2015-04-09 2015-07-01 武汉科技大学 一种基于复小波域分解的回转窑火焰图像的识别方法

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2832733B1 (fr) * 2001-11-29 2004-07-09 Air Liquide Utilisation de capteurs video pour four d'aluminium
DE102006044114A1 (de) * 2006-09-20 2008-03-27 Forschungszentrum Karlsruhe Gmbh Verfahren zur Charakterisierung der Abgasausbrandqualität in Verbrennungsanlagen
US8138927B2 (en) * 2007-03-22 2012-03-20 Honeywell International Inc. Flare characterization and control system
TWI415012B (zh) * 2009-08-20 2013-11-11 Ind Tech Res Inst 一種基於影像之燃燒品質量測方法
DE102010061834A1 (de) * 2010-08-12 2012-02-16 Sms Siemag Ag Ofen, insbesondere Tunnelofen, einer metallurgischen Anlage und Verfahren zur Messung von Temperaturen und Stoffkonzentrationen in der Ofenluft in dem Ofen
US20140272737A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Fives North American Combustion, Inc. Staged Combustion Method and Apparatus
KR101704982B1 (ko) * 2013-07-29 2017-02-08 제이에프이 스틸 가부시키가이샤 이상 검지 방법 및 고로 조업 방법
CN104008385A (zh) * 2014-03-19 2014-08-27 合肥工业大学 基于双图像的燃煤电厂炉膛火焰判断方法
CN105466231A (zh) * 2015-12-23 2016-04-06 马鞍山市科泰电气科技有限公司 步进型转底炉高温监控系统
US11614406B2 (en) * 2018-04-30 2023-03-28 The Southern Company Systems and methods for inspecting solar modules using high-power light sources
CN109754019B (zh) * 2019-01-10 2020-11-06 燕山大学 一种连续监测锅炉燃烧状况的方法

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3718758A (en) * 1969-06-27 1973-02-27 Centre Nat Rech Metall Method and device for monitoring the working of a furnace
GB2213019B (en) * 1980-08-19 1989-10-25 Elliott Brothers London Ltd Head-up display systems
JPS5944519A (ja) * 1982-09-03 1984-03-13 Hitachi Ltd 燃焼状態診断方法
JP2569303B2 (ja) * 1985-07-05 1997-01-08 日本電装株式会社 画像デ−タの累積加算を行う画像処理装置
US4909731A (en) * 1986-03-06 1990-03-20 Sonotech, Inc. Method and apparatus for conducting a process in a pulsating environment
US5249954A (en) * 1992-07-07 1993-10-05 Electric Power Research Institute, Inc. Integrated imaging sensor/neural network controller for combustion systems
JP3123587B2 (ja) * 1994-03-09 2001-01-15 日本電信電話株式会社 背景差分による動物体領域抽出方法
US5719791A (en) * 1995-03-17 1998-02-17 Georgia Tech Research Corporation Methods, apparatus and systems for real time identification and control of modes of oscillation
US5993194A (en) 1996-06-21 1999-11-30 Lemelson; Jerome H. Automatically optimized combustion control

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See references of WO0225590A1 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104751471A (zh) * 2015-04-09 2015-07-01 武汉科技大学 一种基于复小波域分解的回转窑火焰图像的识别方法

Also Published As

Publication number Publication date
AU2001291958A1 (en) 2002-04-02
US20020051579A1 (en) 2002-05-02
JP2004510236A (ja) 2004-04-02
FR2814265B1 (fr) 2003-01-17
FR2814265A1 (fr) 2002-03-22
WO2002025590A1 (fr) 2002-03-28
US7013022B2 (en) 2006-03-14
TWI231352B (en) 2005-04-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP1323133A1 (fr) Procede et dispositif de caracterisation ou de controle de zones de fluctuations temporelles d'une scene
EP2056590B1 (fr) Procédé de lecture d'une matrice bidimensionnelle de pixels et dispositif pour la mise en oeuvre d'un tel procédé
FR2814890A1 (fr) Appareil destine a ameliorer le contraste d'un signal video
JP5206437B2 (ja) 放射測温装置及び放射測温方法
TW201124681A (en) Image sensing system, software, apparatus and method for controlling combustion equipment
EP3571834B1 (fr) Génération adaptative d'une image à grande gamme dynamique d'une scène, à partir d'une pluralité d'images obtenues par lecture non destructive d'un capteur d'image
WO2003069230A1 (fr) Dispositif et procede de controle d'un four
EP4411666B1 (fr) Système d'acquisition d'une image couleur et d'une image infrarouge d'une scène
EP1351498A2 (fr) Procédé de traitement en temps réel d'un signal représentatif d'une image
EP1787309A1 (fr) Dispositif pour l'acquisition d'image et/ou de spectres de pertes d'energie d'electrons
EP3953683B1 (fr) Detecteur de gaz
EP1544793A1 (fr) Procédé et système d'amélioration de la qualité d'images numériques surexposées
EP0661499A1 (fr) Réglage en temps réel d'un brûleur à gaz de caractéristiques variables, notamment pour four de réchauffage métallurgique
WO2000037875A1 (fr) Procede et systeme d'aide a la visee pour arme legere
EP4055375A1 (fr) Analyse photothermique d'une piece de materiau solide
WO2020221773A1 (fr) Procede et dispositif pour retirer la remanence dans une image infrarouge d'une scene changeante
FR3117219A1 (fr) Procédé d’acquisition d’une séquence de parties d’images et système d’acquisition associé
Zhu et al. A hybrid framework for estimating photovoltaic dust content based on UAV hyperspectral images
CA3079715A1 (fr) Systeme de controle de la liberation d'energie d'une combustion de biomasse pour evaporateur acericole
Dodoo et al. Swelling of coal particles irradiated with well-characterized laser pulses
EP4254358B1 (fr) Procede de comptage de personnes et de determination de leur position dans un espace
EP4386298B1 (fr) Systeme de fusion et procede de fusion de dechets d`aluminium
Bhaskar et al. Digital image analysis of burning droplets in the presence of backlight diffraction and soot
WO2001084136A1 (fr) Capteur logiciel nox
FR2708105A1 (fr) Appareil pour la détermination en continu de paramètres colorimétriques.

Legal Events

Date Code Title Description
PUAI Public reference made under article 153(3) epc to a published international application that has entered the european phase

Free format text: ORIGINAL CODE: 0009012

17P Request for examination filed

Effective date: 20030422

AK Designated contracting states

Designated state(s): AT BE CH CY DE DK ES FI FR GB GR IE IT LI LU MC NL PT SE TR

AX Request for extension of the european patent

Extension state: AL LT LV MK RO SI

RIN1 Information on inventor provided before grant (corrected)

Inventor name: SOULA, RICHARD

Inventor name: HIBON, ISABELLE

Inventor name: MOULOUDJ, LYNDA

Inventor name: DUGUE, JACQUES

RBV Designated contracting states (corrected)

Designated state(s): DE FR IT

RAP1 Party data changed (applicant data changed or rights of an application transferred)

Owner name: L'AIR LIQUIDE, SOCIETE ANONYME POUR L'ETUDE ET L'E

RAP1 Party data changed (applicant data changed or rights of an application transferred)

Owner name: L'AIR LIQUIDE, SOCIETE ANONYME POUR L'ETUDE ET L'E

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: THE APPLICATION IS DEEMED TO BE WITHDRAWN

18D Application deemed to be withdrawn

Effective date: 20100401