JP3496746B2

JP3496746B2 - Flame detector

Info

Publication number: JP3496746B2
Application number: JP33992797A
Authority: JP
Inventors: 美和柳川; 隆志河野; 克哉池澤; 実阿久津
Original assignee: Yokogawa Electric Corp
Current assignee: Yokogawa Electric Corp
Priority date: 1997-12-10
Filing date: 1997-12-10
Publication date: 2004-02-16
Anticipated expiration: 2017-12-10
Also published as: JPH11173914A

Description

【発明の詳細な説明】【０００１】【発明の属する技術分野】本発明は、バーナーの火炎の
存在を検知して燃焼状態を制御する装置における火炎検
知装置に関し、特にカメラから入力された画像の中の火
炎を検出することにより火炎の存在を自動的に検知でき
るようにした火炎検知装置に関するものである。【０００２】【従来の技術】火力発電所などのボイラーでは、最終的
な出力に応じて随時点火するバーナーの本数が制御され
ている。制御中にバーナーの火が消えると大事故につな
がりかねないため、失火検知用の装置が備えられてい
る。失火を検知するためには火炎の存在を検出する必要
がある。従来より火炎を検知する方式としては、例えば
次のようなものがある。【０００３】(1) 火炎から発せられる紫外線や赤外線を
分光分析により検出し、火炎を検知するスペクトル分析
検知方式。 (2) 光ファイバを１５度ずつずらして３本で１センサを
形成し、火炎の赤外領域での発光強度のちらつきを検出
して火炎を検知する多視型フレームディテクタによる検
知方式。 (3) カメラ（イメージファイバ等）により炉内を直接監
視するカメラ監視方式。 (4) 画像処理を用いた検知方式炉内に設置したイメージファイバからの画像を処理し
て、面積や長さ等の火炎の特徴量を抽出して、燃焼状態
を監視する。画像のＲＧＢ成分を用いて、火炎安定度、火炎温度、
火炎透明度を求め、この３つの成分の三角形の形状で燃
焼を評価する。【０００４】【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記
(1) のスペクトル分析検知方式では、紫外線を検出する
場合には専用の感度の良いセンサがないためＳ／Ｎが悪
く、センサの出力と実際のバーナーの着火状態とが必ず
しも合致しない場合があるという問題点があった。【０００５】また、赤外線検知の場合には、上記(1) や
(2) の方式では、ガス火炎のような不輝炎火炎の検出が
難しいという問題があった。【０００６】上記(3) のカメラ監視方式では、モニター
を常時見ている必要があると共に重要な監視となるため
オペレータへの負担が大きいという問題があった。【０００７】上記(4) の画像を用いた検知方式において
は、その、のいずれも画像のＲＧＢ信号を基に火炎
を検知するが、検知に必要なパラメータを得るのに複雑
な計算が必要であること、またガス火炎のような不輝炎
火炎には対応できないという問題があった。【０００８】本発明の目的は、このような点に鑑み、
重油の赤い火炎やガス火炎のような不輝炎火炎も容易に
検出することのできる火炎検知装置を提供することにあ
る。本発明の他の目的は、火炎を認識するためのパラメ
ータとして人の感覚に分かり易い色相、彩度を用いるこ
とにより、検知のためのパラメータ設定を容易にした火
炎検知装置を提供することにある。本発明の更に他の目
的は、自動的に失火を検出し、アラーム表示するように
して、オペレータの負担を軽減するようにした火炎検知
装置を提供することにある。【０００９】【課題を解決するための手段】このような目的を達成す
るために本発明では、火炎部を撮影して得たカラー画像
から火炎の存在を検出する火炎検知装置において、あら
かじめ観測した画像の輝度に基いて周囲が暗いと判断し
たときには、前記カラー画像の色信号成分を色相、彩
度、輝度に座標変換し、更に輝度および彩度については
所定の閾値以上であり、色相については所定範囲内にあ
る部分をそれぞれ２値化して色相画像、彩度画像、輝度
画像を求め、これらの３つの画像の論理積をとって１つ
の画像を得ると共に、前記輝度画像において輝度が所定
の閾値以上の高輝度部分を抽出し前記論理積の画像との
論理和を取って火炎領域抽出画像を求め、この火炎領域
抽出画像より火炎の存在を検出し、あらかじめ観測した
画像の輝度に基いて周囲が明るいと判断したときには、
前記カラー画像の色信号成分を色相、彩度、輝度に座標
変換し、輝度および彩度については所定の閾値以上であ
り、色相については所定範囲内にある部分をそれぞれ２
値化して色相画像、彩度画像、輝度画像を求め、これら
の３つの画像の論理積をとって火炎領域抽出画像を求
め、この火炎領域抽出画像より火炎の存在を検出し、前
記火炎領域抽出画像の火炎部面積が所定値以下のときは
火炎部の失火と判断してアラーム表示を行うように構成
したことを特徴とする。【００１０】【発明の実施の形態】以下図面を用いて本発明を詳しく
説明する。図１は本発明に係る火炎検知装置の一実施例
を示す構成図である。図において、画像入力部１は例え
ばカラーカメラあるいはイメージファイバ等が用いら
れ、対象火炎の画像信号を出力する。アナログ・デジタ
ル変換・画像読み取り部（以下ＡＤ変換・画像取り込み
部という）２は画像入力部１の出力信号をデジタル信号
に変換する。【００１１】画像メモリ３はＡＤ変換・画像取り込み部
２から出力される画像データを記憶する。画像演算装置
４は、火炎を検出するための画像演算、すなわち、カラ
ー画像のＲＧＢの成分を色相（Hue）、彩度（Saturatio
n）、輝度（Luminance）に座標変換し、輝度と彩度が一
定値以上のときに火炎の色に対応した色相の範囲を抽出
することにより火炎部を検出する演算処理を行う。表示
部５は画像演算装置４で得られた結果を表示する。【００１２】なお、画像メモリ３、画像演算装置４、表
示部５でなる部分は、演算処理手段や記憶手段、入力手
段、表示手段等を備えたコンピュータで代替してもよ
い。【００１３】このような構成における動作を次に説明す
る。本実施例ではボイラー内のバーナー火炎の検出を例
にとって説明する。画像入力部１によりボイラー内のバ
ーナー火炎を撮影し、その画像をＡＤ変換・画像取り込
み部２でデジタル変換して画像メモリ３に保存する。【００１４】画像演算装置４での演算処理は、周囲が暗
い場合と、周囲が明るく火炎の輝度が高いときとで２つ
に別れる。 (1) 周囲が暗い場合この場合は、火炎部分の輝度、彩度がある程度以上の値
を持ち、色相が火炎の色に対応してある範囲内（ガス火
炎の場合にはシアンから青の範囲内、重油の火炎の場合
には赤から橙の範囲内）にある。そこで、輝度、彩度が
ある閾値以上であり、色相が所定の範囲内にある画像部
分を火炎として抽出し、更に輝度画像の高輝度部分を加
えて、この部分を火炎として検出する。なお、上記各閾
値すなわちパラメータは、オペレータが適宜設定するこ
とができる。【００１５】以下図２に示す動作フローに従って動作を
説明する。画像メモリ３より複数枚（ｎ枚）の画像を取
込み、そのｎ枚の平均画像を求める。続いてこの平均画
像のノイズを除去するために平滑化フィルタ処理を行
う。ノイズ除去された平均画像（カラー画像）のＲＧＢ
の成分を色相、彩度、輝度に座標変換（これをＨＳＬ変
換と言い、周知の座標変換である）し、色相画像、彩度
画像、輝度画像の３つの画像を得る。【００１６】これらの画像をそれぞれの条件に基づき２
値化する。輝度画像については、閾値Ｌ１で２値化し、
彩度画像については閾値Ｓ１で２値化する。色相画像
は、閾値Ｈ１より大きく閾値Ｈ２より小さい範囲内かど
うかで２値化する。例えば、輝度画像や彩度画像につい
ては閾値より大きい輝度の画素を１、小さい画素を０と
し、色相画像については範囲内にある画素を１、範囲外
にある画素を０とする。【００１７】上記３つの２値化画像の論理積（ＡＮＤ）
をとって１つの画像（ＡＮＤ画像）を得る。他方、前記
輝度画像において輝度がある閾値Ｌ２を越える高輝度部
分を抽出し、この画像と前記ＡＮＤ画像との論理和（Ｏ
Ｒ）をとる。このようにして火炎領域のみを抽出した画
像を得る。【００１８】図３に原画像（ａ）と上記のような処理に
より得た火炎領域のみの抽出画像（ｂ）を対比して示
す。【００１９】次に、上記火炎領域抽出画像について火炎
領域ごとにその位置と面積を計算により求める。総面積
がある閾値（F１）以上の場合は火炎が存在すると判断
し、閾値Ｆ１より小さい場合は火炎の失火と判断する。
失火の場合はアラームをディスプレイ上に表示する。【００２０】(2) 周囲が明るい場合この場合は、周囲が明るいなどのように全体的に画像の
輝度が高い場合であって、前記(1) の場合とは逆に高輝
度部分を除去し、彩度がある程度以上の値を持つ部分と
火炎の色に対応した色相との共通部分を火炎として検出
する。【００２１】以下図４に示す動作フローに従って動作を
説明する。画像メモリ３より複数枚（ｎ枚）の画像を取
込み、そのｎ枚の平均画像を求める。続いてこの平均画
像のノイズを除去するために平滑化フィルタ処理を行
う。ノイズ除去された平均画像（カラー画像）のＲＧＢ
の成分を色相、彩度、輝度に座標変換（これをＨＳＬ変
換と言い、周知の座標変換である）し、色相画像、彩度
画像、輝度画像の３つの画像を得る。【００２２】これらの画像をそれぞれの条件に基づき２
値化する。輝度画像については、閾値Ｌ３より大きく閾
値Ｌ４より小さい範囲内の輝度かどうかで２値化し、彩
度画像については閾値Ｓ１で２値化する。色相画像につ
いては、閾値Ｈ１より大きく閾値Ｈ２より小さい範囲内
かどうかで２値化する。【００２３】例えば、輝度画像については、上記範囲内
にある輝度の画素を１、他の画素を０とする。彩度画像
については、閾値Ｓ１より大きい彩度の画素は１、他の
画素は０とする。色相画像については上記範囲内にある
色相の画素を１、他の画素を０とする。【００２４】上記のようにして２値化した３つの画像の
対応画素ごとにＡＮＤをとり、１つの画像を得る。この
ようにして火炎領域のみを抽出した画像を得る。【００２５】図５に、原画像（ａ）と上記のような処理
により得た火炎領域のみの抽出画像（ｂ）を対比して示
す。【００２６】次に、上記火炎領域抽出画像について火炎
領域ごとにその位置と面積を計算により求める。総面積
がある閾値（F１）以上の場合は火炎が存在すると判断
し、閾値Ｆ１より小さい場合は火炎の失火と判断する。
失火の場合はアラームをディスプレイ上に表示する。【００２７】以上のようにして周囲が暗い場合と周囲が
明るい場合とでそれぞれ火炎の存在を検知することがで
きるが、周囲が暗いか明るいかは例えばあらかじめ観測
した画像の輝度に基づいてオペレータが判断し、いずれ
の処理とするかを決定する。また、輝度画像、彩度画
像、色相画像の２値化のための各閾値（パラメータ）も
オペレータが適宜設定する。【００２８】なお、以上の説明は、本発明の説明および
例示を目的として特定の好適な実施例を示したに過ぎな
い。したがって本発明は、上記実施例に限定されること
なく、その本質から逸脱しない範囲で更に多くの変更、
変形をも含むものである。【００２９】例えば、火力発電所等のボイラーでは図６
の原画像に示すように複数本のバーナーから火炎が出て
おり、それらを１台のカメラで撮影する場合には火炎を
検知すると共にその位置も検出する。【００３０】いま、図６に示すように上下段に３本ずつ
配列された６本のバーナーの内、左上と右下のバーナー
の火炎部が青い炎、右上と下段中央のバーナーの火炎部
は白く輝く炎であったとする。このようにバーナーの火
炎の色が同一でない場合は、２値化用の閾値を設定変更
して、同色の火炎ごとに抽出する。【００３１】図７は図６における青い火炎部のみを抽出
した場合の画像、図８は図６における白く輝く火炎部の
みを抽出した場合の画像である。このような抽出画像と
対応してその火炎部の位置も検知しておき、バーナーが
失火したときは、失火のアラームに併せてどのバーナー
が消えたかという情報も同時に出力する。【００３２】【発明の効果】以上説明したように本発明によれば次の
ような効果がある。 (1) 請求項１に記載の発明によれば、カラー画像の色
相、彩度、輝度の色情報を用いることにより、重油の赤
い火炎や、不揮炎火炎のため画像処理では検出が難しい
と言われていたガス火炎を、容易に検出することができ
る。また、火炎を認識するためのパラメータとして、人
の感覚に分かり易い色相、彩度を用いており、検知のた
めのパラメータ（閾値）の設定が容易である。【００３３】また、周囲が明るい場合と暗い場合とで
火炎の存在を検出する方式を変えており、周囲が暗く画
像の輝度が低い場合でも容易に火炎の存在を検出するこ
とができる。また、自動的に失火を検出してアラーム表
示されるので、オペレータの負担が極度に軽減される。【００３４】Description: BACKGROUND OF THE INVENTION [0001] 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to a flame detecting device in a device for detecting the presence of a flame of a burner and controlling a combustion state, and more particularly to a method of detecting an image input from a camera. The present invention relates to a flame detection device that can automatically detect the presence of a flame by detecting a flame therein. [0002] In a boiler such as a thermal power plant, the number of burners that fire at any time is controlled according to the final output. If the fire of the burner goes out during the control, a serious accident may be caused, so a device for detecting misfire is provided. In order to detect a misfire, it is necessary to detect the presence of a flame. Conventional methods for detecting a flame include, for example, the following. (1) A spectrum analysis detection system that detects a flame by detecting ultraviolet rays or infrared rays emitted from a flame by spectral analysis. (2) A detection method using a multi-view type frame detector that forms a sensor by shifting three optical fibers by 15 degrees to form one sensor, and detects flicker of the emission intensity in the infrared region of the flame to detect the flame. (3) A camera monitoring system that directly monitors the inside of the furnace with a camera (such as an image fiber). (4) Detection method using image processing The image from the image fiber installed in the furnace is processed, and the feature amount of the flame such as area and length is extracted, and the combustion state is monitored. Using the RGB components of the image, flame stability, flame temperature,
Flame clarity is determined, and combustion is evaluated using the triangular shape of these three components. [0004] However, the above
In the spectrum analysis detection method of (1), when detecting ultraviolet rays, there is no dedicated high-sensitivity sensor, so the S / N is poor, and the output of the sensor may not always match the actual ignition state of the burner. There was a problem. In the case of infrared detection, the above (1) and
The method (2) has a problem that it is difficult to detect a nonflammable flame such as a gas flame. [0006] The camera monitoring method of the above (3) has a problem that it is necessary to watch the monitor at all times and is an important monitoring, so that the burden on the operator is large. In the detection method using an image described in the above (4), any one of the methods detects a flame based on the RGB signals of the image. However, complicated calculations are required to obtain parameters necessary for the detection. There was also a problem that it could not cope with a nonflammable flame such as a gas flame. [0008] In view of the above, an object of the present invention is to provide
It is an object of the present invention to provide a flame detecting device capable of easily detecting an inflame flame such as a red flame or a gas flame of heavy oil. It is another object of the present invention to provide a flame detection device that makes it easy to set parameters for detection by using hue and saturation that are easily understood by humans as parameters for flame recognition. . Yet another aspect of the present invention
Target automatically detects misfires and displays an alarm
And flame detection to reduce the burden on the operator
It is to provide a device. [0009] According to an aspect of the present invention to achieve the above object, in the flame detection device for detecting the presence of a flame from a color image obtained by photographing a flame portion, rough
Judging that the surroundings are dark based on the brightness of the image
In this case, the color signal components of the color image are coordinate-transformed into hue, saturation, and luminance, and further, the luminance and the saturation are equal to or greater than a predetermined threshold, and the hue is binarized within a predetermined range. To obtain a hue image, a saturation image, and a luminance image, and take the logical product of these three images to obtain one
And the brightness is predetermined in the brightness image.
And extract a high-brightness portion equal to or greater than the threshold
An OR operation is performed to obtain a flame region extraction image.
The presence of a flame was detected from the extracted image and observed in advance.
If you determine that the surroundings are bright based on the brightness of the image,
The color signal components of the color image are coordinated to hue, saturation, and luminance.
After the conversion, the brightness and saturation are
For the hue, the portion within the predetermined range is 2
Value to obtain a hue image, saturation image, and luminance image.
AND of three images to obtain a flame region extracted image
The presence of a flame is detected from this flame region extraction image
When the flame area of the flame area extraction image is smaller than a predetermined value
It is configured to judge that the flame section is misfired and display an alarm
It is characterized by having done. The present invention will be described below in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a configuration diagram showing one embodiment of a flame detection device according to the present invention. In the figure, an image input unit 1 is, for example, a color camera or an image fiber, and outputs an image signal of a target flame. An analog / digital conversion / image reading unit (hereinafter referred to as an AD conversion / image capturing unit) 2 converts an output signal of the image input unit 1 into a digital signal. The image memory 3 stores the image data output from the A / D conversion / image capturing section 2. The image calculation device 4 calculates an image for detecting a flame, that is, calculates a hue (Hue) and a saturation (Saturatio) of RGB components of a color image.
n), performing a calculation process of detecting a flame portion by performing coordinate conversion into luminance (Luminance) and extracting a hue range corresponding to the color of the flame when the luminance and the saturation are equal to or more than predetermined values. The display unit 5 displays the result obtained by the image processing device 4. The image memory 3, the image operation device 4, and the display unit 5 may be replaced by a computer having an operation processing unit, a storage unit, an input unit, a display unit, and the like. The operation in such a configuration will be described below. In the present embodiment, the detection of a burner flame in a boiler will be described as an example. The burner flame in the boiler is photographed by the image input unit 1, and the image is digitally converted by the AD conversion / image taking unit 2 and stored in the image memory 3. The arithmetic processing in the image arithmetic unit 4 is divided into two when the surroundings are dark and when the surroundings are bright and the brightness of the flame is high. (1) When the surroundings are dark In this case, the luminance and saturation of the flame part have values of a certain level or more, and the hue falls within the range corresponding to the color of the flame (in the case of gas flame, the range from cyan to blue In the case of heavy oil flames). Therefore, an image portion in which the luminance and the saturation are equal to or more than a certain threshold and the hue is within a predetermined range is extracted as a flame, and a high luminance portion of the luminance image is added to detect this portion as a flame. The above thresholds, that is, parameters, can be appropriately set by an operator. The operation will be described below in accordance with the operation flow shown in FIG. A plurality of (n) images are fetched from the image memory 3 and an average image of the n images is obtained. Subsequently, a smoothing filter process is performed to remove noise from the average image. RGB of average image (color image) with noise removed
Is subjected to coordinate transformation into hue, saturation, and luminance (this is called HSL transformation, which is a well-known coordinate transformation), and three images of a hue image, a saturation image, and a luminance image are obtained. These images are converted into two based on the respective conditions.
Value. The luminance image is binarized by a threshold L1,
The saturation image is binarized by the threshold value S1. The hue image is binarized based on whether it is within a range larger than the threshold value H1 and smaller than the threshold value H2. For example, for a luminance image or a saturation image, a pixel having a luminance larger than the threshold is set to 1 and a pixel having a smaller luminance is set to 0. For a hue image, a pixel within the range is set to 1 and a pixel outside the range is set to 0. The logical product (AND) of the above three binarized images
To obtain one image (AND image). On the other hand, a high-luminance portion in which the luminance exceeds a certain threshold L2 in the luminance image is extracted, and a logical sum (O (O) of this image and the AND image) is extracted.
Take R). Thus, an image in which only the flame region is extracted is obtained. FIG. 3 shows a comparison between the original image (a) and the extracted image (b) of only the flame region obtained by the above processing. Next, the position and area of each flame region in the flame region extraction image are calculated. If the total area is equal to or greater than a certain threshold value (F1), it is determined that a flame exists. If the total area is smaller than the threshold value F1, it is determined that the flame has failed.
In case of misfire, an alarm will be displayed on the display. (2) When the surroundings are bright In this case, the brightness of the image is high as a whole, such as when the surroundings are bright. Conversely, in the case of the above (1), the high brightness portion is removed. In addition, a common portion between a portion having a saturation value equal to or more than a certain value and a hue corresponding to the color of the flame is detected as a flame. The operation will be described below in accordance with the operation flow shown in FIG. A plurality of (n) images are fetched from the image memory 3 and an average image of the n images is obtained. Subsequently, a smoothing filter process is performed to remove noise from the average image. RGB of average image (color image) with noise removed
Is subjected to coordinate transformation into hue, saturation, and luminance (this is called HSL transformation, which is a well-known coordinate transformation), and three images of a hue image, a saturation image, and a luminance image are obtained. These images are converted into two based on the respective conditions.
Value. The luminance image is binarized based on whether the luminance is within a range larger than the threshold L3 and smaller than the threshold L4, and the chroma image is binarized using the threshold S1. The hue image is binarized based on whether it is within a range larger than the threshold value H1 and smaller than the threshold value H2. For example, for a luminance image, a pixel having a luminance within the above range is set to 1 and other pixels are set to 0. Regarding the saturation image, it is assumed that a pixel having a saturation larger than the threshold value S1 is 1 and other pixels are 0. For a hue image, pixels having a hue within the above range are set to 1 and other pixels are set to 0. An AND operation is performed for each of the corresponding pixels of the three binarized images to obtain one image. Thus, an image in which only the flame region is extracted is obtained. FIG. 5 shows the original image (a) and the extracted image (b) of only the flame region obtained by the above processing in comparison. Next, the position and area of each flame region in the flame region extracted image are calculated. If the total area is equal to or greater than a certain threshold value (F1), it is determined that a flame exists. If the total area is smaller than the threshold value F1, it is determined that the flame has failed.
In case of misfire, an alarm will be displayed on the display. As described above, the presence of a flame can be detected in the case where the surroundings are dark and the case where the surroundings are bright. However, whether the surroundings are dark or bright can be determined by the operator based on, for example, the luminance of an image observed in advance. Judgment is made to determine which process to perform. Further, each threshold (parameter) for binarizing the luminance image, the saturation image, and the hue image is appropriately set by the operator. The foregoing description has been directed to specific preferred embodiments for the purpose of describing and illustrating the invention. Therefore, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and includes many more modifications without departing from the essence thereof.
This includes deformation. For example, in a boiler such as a thermal power plant, FIG.
As shown in the original image, flames are emitted from a plurality of burners, and when they are photographed by one camera, the flame is detected and its position is also detected. As shown in FIG. 6, among the six burners arranged three by three in the upper and lower stages, the flame portions of the upper left and lower right burners are blue flames, and the flame portions of the upper right and lower center burners are flames. Suppose it was a white shining flame. When the colors of the flames of the burners are not the same, the threshold value for binarization is changed and extracted for each flame of the same color. FIG. 7 is an image in which only the blue flame portion in FIG. 6 is extracted, and FIG. 8 is an image in which only the bright white flame portion in FIG. 6 is extracted. The position of the flame portion is also detected in correspondence with such an extracted image, and when a burner is misfired, information indicating which burner has disappeared is output at the same time as the misfire alarm. As described above, according to the present invention, the following effects can be obtained. (1) According to the first aspect of the present invention, by using the color information of the hue, saturation, and luminance of a color image, it is difficult to detect the red flame of heavy oil or the nonflammable flame by image processing. The said gas flame can be easily detected. Further, as parameters for recognizing the flame, hue and saturation that are easily understood by humans are used, and parameters (thresholds) for detection are easily set. Also, when the surroundings are bright and when the surroundings are dark,
The method of detecting the presence of flame has been changed, and the surroundings are dark.
It is easy to detect the presence of a flame even when the image brightness is low.
Can be. It also automatically detects misfires and displays an alarm
As a result, the burden on the operator is extremely reduced. [0034]

【図面の簡単な説明】【図１】本発明に係る火炎検知装置の一実施例を示す
構成図である。【図２】動作フローを示す図である。【図３】周囲が暗い場合の原画像と処理結果の対比図
である。【図４】他の動作フローを示す図である。【図５】周囲が明るい場合の原画像と処理結果の対比
図である。【図６】複数本のバーナーから火炎が出ている場合の
画像である。【図７】図６の画像における青い火炎領域のみを抽出
した画像である。【図８】図６の画像における白く輝く火炎領域のみを
抽出した画像である。【符号の説明】１画像入力部２ＡＤ変換・画像取り込み部３画像メモリ４画像演算装置５表示部BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a configuration diagram showing one embodiment of a flame detection device according to the present invention. FIG. 2 is a diagram showing an operation flow. FIG. 3 is a comparison diagram of an original image and a processing result when the surroundings are dark. FIG. 4 is a diagram showing another operation flow. FIG. 5 is a comparison diagram of an original image and a processing result when the surroundings are bright. FIG. 6 is an image when a flame is emitted from a plurality of burners. FIG. 7 is an image in which only the blue flame region in the image of FIG. 6 is extracted. FIG. 8 is an image in which only a bright white flame region in the image of FIG. 6 is extracted. [Description of Signs] 1 Image input unit 2 AD conversion / image capture unit 3 Image memory 4 Image operation device 5 Display unit

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献特開平８−49845（ＪＰ，Ａ) 特開平９−161170（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01J 1/00 - 1/60 G08B 17/00 - 17/12 G08B 19/00 - 21/24 F23N 5/24 ────────────────────────────────────────────────── (5) References JP-A-8-49845 (JP, A) JP-A-9-161170 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. ⁷ , DB name) G01J 1/00-1/60 G08B 17/00-17/12 G08B 19/00-21/24 F23N 5/24

Claims

(57) [Claim 1] In a flame detecting device for detecting the presence of a flame from a color image obtained by photographing a flame portion, it is determined that the surroundings are dark based on the luminance of a previously observed image.
When the color signal is cut off, the color signal components of the color image
Saturation, coordinate conversion into luminance, further luminance and saturation are equal to or greater than a predetermined threshold, and for the hue, a portion within a predetermined range is binarized to obtain a hue image, a saturation image, a luminance image, The logical product of these three images is taken as 1
One image and the brightness in the brightness image
Extract a high-luminance portion that is equal to or greater than a certain threshold, and
The flame region extraction image is obtained by taking the logical sum of
The presence of a flame is detected from the region extraction image, and if the surroundings are bright based on the brightness of the image observed in advance,
When it is determined, the color signal component of the color image is
Coordinate conversion into phase, saturation, and luminance, and about luminance and saturation
Is greater than or equal to a predetermined threshold, and the hue is within a predetermined range.
A certain part is binarized to give a hue image, a saturation image,
The image is calculated and the logical product of these three images is taken
The flame region extraction image is obtained, and the flame is extracted from the flame region extraction image.
Is detected, and the flame area of the flame region extraction image is equal to or less than a predetermined value.
A flame detection device characterized in that it is configured to judge that a flame portion has failed and to display an alarm .