KR20210049661A - Fire detection apparatus and method using light spectrum analysis - Google Patents

Fire detection apparatus and method using light spectrum analysis Download PDF

Info

Publication number
KR20210049661A
KR20210049661A KR1020200082431A KR20200082431A KR20210049661A KR 20210049661 A KR20210049661 A KR 20210049661A KR 1020200082431 A KR1020200082431 A KR 1020200082431A KR 20200082431 A KR20200082431 A KR 20200082431A KR 20210049661 A KR20210049661 A KR 20210049661A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
light
smoke
fire
fire detection
light spectrum
Prior art date
Application number
KR1020200082431A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
양회성
박소영
이강복
한규원
Original Assignee
한국전자통신연구원
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 한국전자통신연구원 filed Critical 한국전자통신연구원
Priority to US17/069,137 priority Critical patent/US20210123864A1/en
Publication of KR20210049661A publication Critical patent/KR20210049661A/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00Fire alarms; Alarms responsive to explosion
    • G08B17/10Actuation by presence of smoke or gases, e.g. automatic alarm devices for analysing flowing fluid materials by the use of optical means
    • G08B17/103Actuation by presence of smoke or gases, e.g. automatic alarm devices for analysing flowing fluid materials by the use of optical means using a light emitting and receiving device

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Fire-Detection Mechanisms (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

The present invention provides an apparatus and method for detecting smoke, which analyzes spectral distribution of secondary light scattered or transmitted by smoke particles in order to differentiate between smoke from daily life and smoke from a real fire, thereby reducing the generation of an alarm of a class B fire. The apparatus (100) for detecting fire according to the present invention comprises one or a plurality of light-emitting units (110), a light-receiving unit (120) for detecting optical spectrum, and fire determining unit (160). When smoke is introduced into the apparatus (100) for detecting fire in case of the fire, primary light (130) emitted by the light-emitting units (110) is scattered or transmitted by smoke particles (140) and then is incident as secondary light (150) on the light-receiving unit (120). The light-receiving unit (120), which receives secondary light, is capable of detecting optical spectrum, so the light-receiving unit (120) outputs the spectrum (170) of the secondary light (150). The fire determining unit (160) receives and analyzes the spectrum (170) of the secondary light outputted by the light-receiving unit (120) to determine whether the smoke particles introduced inside are smoke particles from smoke from daily life or smoke from fire, thereby distinguishing whether there is fire or not.

Description

광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 장치 및 방법 {Fire detection apparatus and method using light spectrum analysis}Fire detection apparatus and method using light spectrum analysis

본 발명은 화재감지 기술에 관한 것으로, 구체적으로는, 실제 화재로 인해 발생하는 화재연기와 일상생활에서 발생하는 생활연기를 구분하여 비화재보를 줄이기 위한 화재감지 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a fire detection technology, and more specifically, to a fire detection device and method for reducing non-fire reports by dividing fire smoke generated by an actual fire and living smoke generated in daily life.

화재감지기는 화재시 발생되는 열이나 연기를 인식하여 화재를 조기에 감지하는 장치로서, 화재가 발생하면 자동적으로 화재를 감지하여 화재경보를 알리도록 해주는 화재감시용 소방기기이다. 화재감지기에는 열감지기, 연기감지기, 복합형 감지기, 불꽃 감지기 등이 있다. 열 감지기는 온도가 급격하게 올라가는 경우에 화재를 감지하는 차동식과, 정해진 온도 이상으로 올라갈 경우에 화재를 감지하는 정온식과, 차동식 및 정온식을 겸용하는 보상식으로 구분되며, 감지범위에 따라 스포트형과 분포형이 있다. 연기 감지기는 화재시 발생되는 연기를 감지시에 작동하는데, 검지부에 연기가 들어갈 때 이온전류가 변화하는 것을 이용하는 이온화식과, 검지부에 연기가 들어갈 때 광전소자의 입사 광량이 변화하는 것을 이용하는 광전식이 있다. 열연기복합형 감지기는, 보상식 열감지 기능 및 광전식 연기감지 기능을 갖추어 열과 연기를 동시에 감지한다. 그리고 불꽃 감지기는 화재시 불꽃의 변화가 일정량 이상 되었을 때 작동하는 것으로 일 국소의 불꽃에 의한 수광소자의 수광량 변화에 의하여 작동하며, 자외선식, 적외선식, 자외선적외선 겸용형, 복합형 불꽃감지기가 있다. The fire detector is a device that detects fire early by recognizing heat or smoke generated during a fire. When a fire occurs, it is a fire monitoring device that automatically detects the fire and notifies a fire alarm. Fire detectors include heat detectors, smoke detectors, complex detectors, and flame detectors. The heat detector is divided into a differential type that detects fire when the temperature rises rapidly, a constant temperature type that detects fire when the temperature rises above a specified temperature, and a compensation type that uses both differential and constant temperature types. There is a hyperdistributed type. Smoke detectors operate when detecting smoke generated in a fire.There are two types: an ionization type, which uses a change in ion current when smoke enters the detection unit, and a photoelectric type, which uses a change in the amount of incident light of a photoelectric element when smoke enters the detection unit. . The combined hot smoke detector detects heat and smoke at the same time with a compensation heat detection function and a photoelectric smoke detection function. In addition, the flame detector operates when the change of flame in a fire exceeds a certain amount, and operates by the change in the amount of light received by the light-receiving element by a local flame, and there are ultraviolet type, infrared type, ultraviolet infrared ray combination type, and complex type flame detector. .

이러한 화재감지기는 주택, 건물 등의 화재를 감지하기 위해 주로 천정, 벽면 등에 베이스를 부착하고 소자들로 회로 구성된 감지부를 이 베이스에 조립하여 설치된다. 화재 발생시 화재감지기는 불꽃, 연기, 온도 등을 감지하여 외부로 신호를 송출하여 경보를 발령한다.In order to detect fires in houses, buildings, etc., the fire detector is installed by attaching a base to the ceiling, wall, etc., and assembling a sensing unit composed of a circuit on the base. In the event of a fire, the fire detector detects flame, smoke, temperature, etc. and sends a signal to the outside to trigger an alarm.

도 1은 감지부에 연기가 들어감에 의해 광전소자의 입사 광량이 변화하는 것을 이용하는 일반적인 광전식 화재감지기의 원리를 설명하기 위한 개략도이다. 광전식 화재감지기(10)는, 내부에 대략 900nm 전후의 적외선 발광부(11)와 수광부(12)가 설치되어, 발광부(11)에서 조사(emit)된 광(13)이 수광부(12)에 입사될 때 수광부(12)가 반응하는 구조로 이루어져 있다. 수광부(12)는 발광부(11)에서 조사되는 광(13)의 경로와 어긋나도록 배치되어 있기 때문에, 연기가 없는 일상적 환경에서는 발광부(11)의 광(13)이 수광부(12)에 입사되지 않는다. 1 is a schematic diagram for explaining the principle of a general photoelectric fire detector that uses a change in the amount of incident light of a photoelectric device as smoke enters the detector. The photoelectric fire detector 10 has an infrared light emitting part 11 and a light receiving part 12 of about 900 nm inside, so that the light 13 emitted by the light emitting part 11 is transmitted to the light receiving part 12. It has a structure in which the light-receiving unit 12 reacts when it is incident on. Since the light-receiving part 12 is arranged to deviate from the path of the light 13 irradiated from the light-emitting part 11, the light 13 of the light-emitting part 11 enters the light-receiving part 12 in a daily environment without smoke. It doesn't work.

도 2는 도 1의 광전식 화재감지기(10)에 연기가 들어가서 화재 감지 동작이 일어나는 과정을 설명하기 위한 것이다. 상기 언급한 바와 같이 발광부(11)와 수광부(12)는 서로 어긋나도록 배치되어 있어 일상적 환경에서는 수광부(12)에 광(13)이 입사되지 않으나, 광전식 화재감지기(10) 내부에 연기가 들어가면 발광부(11)에서 조사된 광(13)의 일부가 연기입자(14)에 의해 산란되어 산란광(15)이 수광부(12)로 입사된다. 수광부(12)는 산란광(15)의 검출 여부에 따라 단순 온/오프되거나 하이/로(hi/low) 신호를 출력하도록 설계된다. FIG. 2 is for explaining a process in which a fire detection operation occurs due to smoke entering the photoelectric fire detector 10 of FIG. 1. As mentioned above, since the light-emitting part 11 and the light-receiving part 12 are arranged so as to deviate from each other, the light 13 is not incident on the light-receiving part 12 in a normal environment, but smoke is generated inside the photoelectric fire detector 10. Upon entering, a part of the light 13 irradiated from the light emitting unit 11 is scattered by the smoke particles 14 and the scattered light 15 is incident on the light receiving unit 12. The light receiving unit 12 is designed to simply turn on/off or output a high/low signal depending on whether the scattered light 15 is detected.

그러나 일반적인 광전식 화재감지기는 발광부(11)와 수광부(12)가 있는 내부에 유입된 연기입자로 인한 산란광(15)의 발생 여부만으로 동작하기 때문에 화재연기가 아닌 담배연기, 조리연기, 먼지 등에도 반응하여 동작함에 따라 비화재보(비화재경보) 발령이 빈번하다.However, since the general photoelectric fire detector operates only with the occurrence of scattered light 15 due to smoke particles introduced into the interior of the light emitting unit 11 and the light receiving unit 12, it is not fire smoke, but cigarette smoke, cooking smoke, dust, etc. As it reacts and operates, non-fire alarms (non-fire alarms) are frequently issued.

상술한 것과 같이, 일상 환경에서 태양광, 활로겐램프, 온열기 등에 의한 일상 열과, 담배연기, 음식조리 연기, 미세먼지 등과 같은 생활연기 등으로 인하여 화재감지기가 화재가 아닌 것을 화재로 판단하는 비화재보가 자주 발령되는 문제점을 해결하기 위해 본 발명을 안출하였다. 따라서 본 발명은 실제 화재로 인해 발생하는 화재연기와 일상에서 발생하는 생활연기를 구분하여 비화재보를 줄이는 것을 목적으로 한다.As described above, it is a non-fire report that judges that the fire detector is not a fire due to daily heat caused by sunlight, activator lamps, warmers, etc., and daily smoke such as cigarette smoke, food cooking smoke, and fine dust In order to solve the problem that is frequently issued, the present invention was devised. Accordingly, an object of the present invention is to reduce non-fire reports by distinguishing between fire smoke generated by actual fire and daily life smoke.

상기 목적을 달성하기 위하여 연기입자에 의해 산란된 광의 스펙트럼 분포를 분석하는 연기 감지기를 이용한다. 본 발명에 따른 광스펙트럼 분석 기반 화재감지 장치 및 방법은 하나 이상의 발광부와, 광스펙트럼 검출기능을 구비한 하나 이상의 수광부와, 광스펙트럼을 분석하여 화재를 구분하는 판단부를 포함하여 이루어진다. To achieve the above object, a smoke detector that analyzes the spectral distribution of light scattered by smoke particles is used. The fire detection apparatus and method based on light spectrum analysis according to the present invention includes at least one light emitting unit, at least one light receiving unit having a light spectrum detection function, and a determination unit for classifying a fire by analyzing the light spectrum.

구체적으로, 본 발명의 과제해결 수단은 다음과 같다.Specifically, the problem solving means of the present invention are as follows.

- 적어도 한 개 이상의 발광부를 이용하여 연기 입자에 광(1차 광)을 조사-Irradiation of light (primary light) to smoke particles using at least one light emitting part

- 상기 발광부에서 조사된 1차 광이 연기입자에 의해 산란되거나 연기입자를 투과한 2차 광을 수광하여 이 2차 광으로부터 분광스펙트럼을 검출하는 수광부-A light-receiving unit that detects a spectral spectrum from the secondary light by receiving the secondary light that is scattered by the smoke particles or transmitted through the smoke particles.

- 화재로 인해 발생하는 연기와 일상생활에서 발생하는 비화재연기를 식별하여 화재/비화재를 구분하기 위하여 다량의 광스펙트럼 데이터베이스(DB)를 구축 및 활용-Establish and utilize a large amount of light spectrum database (DB) to distinguish fire/non-fire by identifying smoke generated by fire and non-fire smoke generated in daily life.

- 광스펙트럼의 분석시 인공지능 학습 방식을 이용하는 것 가능-It is possible to use artificial intelligence learning method when analyzing light spectrum

이상의 본 발명의 개념은 이후에 도면과 함께 설명하는 구체적인 실시예를 통하여 더욱 명확해질 것이다. The concept of the present invention will become more apparent through specific embodiments described later with reference to the drawings.

광스펙트럼 분석에 기반하여 화재연기와 생활연기를 구분하는 본 발명에 따른 화재감지기술을 사용하면, 화재가 아닌 것을 화재로 판단하여 화재감지기가 동작하는 비화재보를 줄이는 효과가 있다. When using the fire detection technology according to the present invention that distinguishes between fire smoke and living smoke based on light spectrum analysis, it is possible to reduce non-fire reports in which the fire detector operates by determining that it is not a fire as a fire.

도 1은 일반적인 광전식 화재감지기의 원리 설명도,
도 2는 도 1의 광전식 화재감지기에 연기가 유입되어 감지기가 동작하는 과정을 나타낸 개략도,
도 3과 도 4는 본 발명의 광스펙트럼 분석 기반 화재감지 장치의 개략 구성도,
도 5는 본 발명의 광스펙트럼 분석 기반 화재감지 장치에 생활연기 입자가 들어온 경우의 발명의 작용을 설명하기 위한 도면,
도 6는 본 발명의 광스펙트럼 분석 기반 화재감지 장치에 화재연기 입자가 들어온 경우의 발명의 작용을 설명하기 위한 도면,
도 7은 본 발명의 광스펙트럼 분석 기반 화재감지 방법의 동작 흐름도.
1 is a diagram illustrating the principle of a general photoelectric fire detector,
FIG. 2 is a schematic diagram showing a process in which smoke is introduced into the photoelectric fire detector of FIG. 1 to operate the detector;
3 and 4 are schematic configuration diagrams of a fire detection device based on light spectrum analysis of the present invention,
5 is a view for explaining the operation of the invention when living smoke particles enter the fire detection device based on the light spectrum analysis of the present invention;
6 is a view for explaining the operation of the invention when fire smoke particles enter the fire detection device based on the light spectrum analysis of the present invention;
7 is an operation flowchart of a fire detection method based on light spectrum analysis of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 이들을 달성하는 방법은 이하 첨부된 도면과 함께 상세하게 기술된 바람직한 실시예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에 기술된 실시예에 한정되는 것이 아니라 다양한 다른 형태로 구현될 수 있다. 실시예는 단지 본 발명을 완전하게 개시하며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐, 본 발명은 청구항의 기재 내용에 의해 정의되는 것이다. Advantages and features of the present invention, and a method of achieving them will become apparent with reference to the preferred embodiments described in detail together with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments described below and may be implemented in various other forms. The examples are merely provided to completely disclose the present invention and to fully inform a person of ordinary skill in the art to which the present invention belongs, and the present invention is defined by the description of the claims. will be.

또한, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예를 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것이 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 또한 명세서에 사용된 '포함한다(comprise, comprising 등)'라는 용어는 언급된 구성요소, 단계, 동작, 및/또는 소자 이외의 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작, 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 의미로 사용된 것이다.In addition, terms used in the present specification are for explaining examples and are not intended to limit the present invention. In this specification, the singular form also includes the plural form unless otherwise specified. In addition, the term'comprise, comprising, etc.' used in the specification refers to the presence of one or more other elements, steps, operations, and/or elements other than the mentioned elements, steps, operations, and/or elements, or It is used in the sense not to exclude additions.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 실시예의 설명에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the description of the embodiments, if a detailed description of a related known configuration or function may obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted.

도 3은 본 발명에 따른, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 장치 및 방법의 설명을 위한 개략 구성도로서, 화재감지 장치(100)에 연기입자가 들어오지 않은 상태의 개략도이다. 본 발명에 따른 화재감지 장치(100)는 하나 또는 복수의 발광부(110)와 광스펙트럼 검출 수광부(120), 그리고 화재구분판단부(160)로 이루어진다. 장치(100) 내로 연기입자가 들어오지 않았기 때문에 발광부(110)에서 조사된 1차 광이 그대로 광스펙트럼 검출 수광부(120)에 의해 검출된다. 따라서 화재구분판단부(160)는 발광부(110)에서 조사된 1차 광의 스펙트럼과 동일한 스펙트럼을 수신하고 이를 분석하여 현 상황은 비화재인 것으로 판단한다.3 is a schematic configuration diagram for explaining a fire detection device and method using a light spectrum analysis according to the present invention, and is a schematic diagram of a state in which smoke particles do not enter the fire detection device 100. The fire detection device 100 according to the present invention includes one or a plurality of light emitting units 110, a light spectrum detecting light receiving unit 120, and a fire classification determining unit 160. Since smoke particles have not entered the device 100, the primary light irradiated from the light emitting unit 110 is detected by the light spectrum detection and light receiving unit 120 as it is. Therefore, the fire classification determination unit 160 receives the same spectrum as the spectrum of the primary light irradiated by the light emitting unit 110 and analyzes it to determine that the current situation is non-fire.

도 4는 화재가 발생하여 연기입자가 장치(100) 내로 유입된 경우의 본 발명의 작용을 설명하기 위한 것이다. 4 is for explaining the operation of the present invention when a fire occurs and smoke particles are introduced into the apparatus 100.

화재감지 장치(100) 내부에 연기가 들어가면 발광부(110)에서 조사된 1차 광(130)이 연기입자(140)에 의해 산란되거나 연기입자(140)를 투과한다. 광스펙트럼 검출 수광부(120)는 이 산란광 또는 투과광('2차 광')(150)을 수광한다. 수광부(120)는 광스펙트럼 검출 능력이 있어서 상기 수광한 2차 광(150)의 스펙트럼(170)을 출력한다. 화재구분판단부(160)는 수광부(120)에서 출력되는 상기 2차 광 스펙트럼(170)을 수신하여 분석하고 장치(100) 내부로 유입된 연기 입자가 생활연기의 입자인지 화재연기의 입자인지 판단하여 화재 또는 비화재 여부를 구분한다. When smoke enters the fire detection device 100, the primary light 130 irradiated from the light emitting unit 110 is scattered by the smoke particles 140 or passes through the smoke particles 140. The light spectrum detection light receiving unit 120 receives the scattered light or transmitted light ('secondary light') 150. The light-receiving unit 120 outputs the spectrum 170 of the received secondary light 150 because it has a light spectrum detection capability. The fire classification determination unit 160 receives and analyzes the secondary light spectrum 170 output from the light receiving unit 120, and determines whether the smoke particles introduced into the device 100 are particles of living smoke or particles of fire smoke. To distinguish whether there is a fire or non-fire.

다시 반복하지만, 본 발명의 원리는, 생활 연기와 실제 화재 연기가 들어올 경우 각 연기에 대해서 2차 광의 파장 스펙트럼이 상이함을 이용한다. 예를 들어, 연기의 유형마다 연기 입자에서 산란 또는 투과되는 2차 광의 파장 크기가 감소하거나 파장 이동(shift) 현상이 발생할 수 있다. 이를 분석하여 화재와 비화재를 구분하는 것이 본 발명의 원리이다.Again, the principle of the present invention utilizes that the wavelength spectrum of secondary light is different for each smoke when living smoke and actual fire smoke enter. For example, for each type of smoke, a wavelength size of secondary light scattered or transmitted from smoke particles may be reduced or a wavelength shift may occur. It is the principle of the present invention to analyze this to distinguish between fire and non-fire.

도 5는 도 4에 나타낸 화재감지 장치(100)에 생활연기 입자(140a)가 들어왔을 때 생활연기 입자(140a)에 의해 산란 또는 투과된 2차 광(150a)이 광스펙트럼 검출 수광부(120)에 수광되어 출력된 스펙트럼(170a)으로부터 화재구분판단부(160)에 구축된 연기구분 알고리즘(180)을 써서 비화재를 구분하는 것을 설명하기 위한 것이다. 5 is a light spectrum detection and receiving unit 120 of secondary light 150a scattered or transmitted by the life smoke particles 140a when the life smoke particles 140a enter the fire detection device 100 shown in FIG. 4 It is to explain the classification of non-fires by using the smoke classification algorithm 180 built in the fire classification determination unit 160 from the spectrum 170a received and output to.

또한, 도 6은 도 4에 나타낸 화재감지 장치(100)에 실제 화재연기 입자(140b)가 들어왔을 때 화재연기 입자(140b)에 의해 산란 또는 투과된 2차 광(150b)이 광스펙트럼 검출 수광부(120)에 수광되어 출력된 스펙트럼(170b)으로부터 화재구분판단부(160)에 구축된 연기구분 알고리즘(180)을 써서 화재를 구분하는 것을 설명하기 위한 것이다. In addition, FIG. 6 is a light spectrum detection and receiving unit of secondary light 150b scattered or transmitted by the fire smoke particles 140b when the actual fire smoke particles 140b enter the fire detection device 100 shown in FIG. 4. It is for explaining that the fire is classified by using the smoke classification algorithm 180 built in the fire classification determination unit 160 from the spectrum 170b received and output by 120.

도 5와 도 6에서, 생활연기 입자(140a)가 들어왔을 때의 2차 광(150a)과 화재연기 입자(140b)가 들어왔을 때의 2차 광(150b)의 광스펙트럼이 상이하다는 점을 이용한 것이 본 발명의 화재감지 장치 및 방법이다.주지하듯이, 빛의 스펙트럼은 파장에 따라 대략적으로 400nm 이하의 자외선, 400~700nm 대역의 가시광, 700nm 이상의 적외선으로 구성된다. 여기서 가시광은 사람의 눈으로 볼 수 있지만, 자외선과 적외선은 사람의 눈에는 거의 보이지 않는다.5 and 6, the light spectrum of the secondary light 150a when the living smoke particles 140a enters and the secondary light 150b when the fire smoke particles 140b enters is different. It is the fire detection apparatus and method of the present invention. As noted, the spectrum of light consists of approximately 400 nm or less ultraviolet light, 400-700 nm visible light, and 700 nm or more infrared light depending on the wavelength. Here, visible light can be seen by the human eye, but ultraviolet and infrared rays are hardly visible to the human eye.

도 3~5에서 발광부(110)는 하나의 발광소자로 1차 광을 발생하도록 구성할 수도 있지만, 복수의 발광소자를 사용하여 원하는 복수 파장대역을 갖는 광을 발생하도록 구성할 수도 있다. 후자와 같이 복수의 광 발광소자를 사용시에는 모든 발광소자를 연속해서 동시에 구동할 수도 있고 각 발광소자별로 순차적으로, 또는 동일 또는 랜덤 시간으로 펄스 구동할 수도 있다. 3 to 5, the light-emitting unit 110 may be configured to generate primary light with one light-emitting device, but may be configured to generate light having a desired plurality of wavelength bands by using a plurality of light-emitting devices. In the latter case, when a plurality of light-emitting devices are used, all light-emitting devices may be continuously and simultaneously driven, each light-emitting device may be sequentially driven, or pulse-driven at the same or random time.

상기 발광부(110)에서 조사된 1차 광(130)의 일부가 연기 입자(140a 또는 140b)에 의해 산란되거나 연기입자를 투과한 2차 광(150a 또는 150b)이 상기 광스펙트럼 검출 수광부(120)에 입력되면, 수광부(120)는 파장대역별 진폭이 상이한 패턴의 스펙트럼(170a 또는 170b)을 출력한다.Part of the primary light 130 irradiated from the light emitting unit 110 is scattered by the smoke particles 140a or 140b or the secondary light 150a or 150b transmitted through the smoke particles is detected by the light spectrum detection unit 120 ), the light-receiving unit 120 outputs spectrums 170a or 170b of patterns having different amplitudes for each wavelength band.

상기 광스펙트럼 검출 수광부(120)는 스펙트로미터(spectrometer)로 구현가능하다. 광스펙트럼 검출 수광부(120)는 한 개 사용하는 것도 가능하고 복수개 사용하는 것도 가능하다. 복수개 사용시에는, 상이한 파장대역을 검출하는 복수의 수광소자를 사용하여 원하는 특정 대역의 스펙트럼을 검출하도록 할 수도 있고, 동일한 파장을 측정하는 복수의 수광부를 사용하되 수광 위치를 달리하여 2차 광 간의 차이를 검출할 수 있도록 할 수도 있다. 또한, 복수의 광스펙트럼 검출 수광소자를 사용시에는 모든 광스펙트럼 검출 수광소자를 연속해서 동시에 구동할 수도 있고, 각 수광소자별로 순차적으로, 또는 동일 또는 랜덤 시간으로 펄스 구동할 수도 있다. The light spectrum detection and light receiving unit 120 may be implemented with a spectrometer. One light spectrum detection light-receiving unit 120 may be used, or a plurality of light spectrum detection light receiving units 120 may be used. In the case of using a plurality of light-receiving elements, a plurality of light-receiving elements for detecting different wavelength bands can be used to detect the spectrum of a specific band desired, or a plurality of light-receiving units for measuring the same wavelength, but the difference between secondary light by different light receiving positions You can also make it detectable. In addition, when a plurality of light spectrum detection light-receiving elements are used, all light-spectrum detection light-receiving elements may be continuously and simultaneously driven, or pulse-driven sequentially for each light-receiving element or at the same or random time.

다음, 화재구분판단부(160)는 연기구분 알고리즘(180)을 이용하여 상기 광스펙트럼 검출 수광부(120)가 검출한 빛(2차 광)의 파장대역별 스펙트럼을 분석하고 이로부터 화재연기가 맞는지 판단하여 생활연기와 구별한다.Next, the fire classification determination unit 160 analyzes the spectrum for each wavelength band of the light (secondary light) detected by the light spectrum detection and light receiving unit 120 using the smoke classification algorithm 180, and determines whether the fire smoke is correct from this. It is distinguished from life acting.

화재구분판단부(160)의 연기구분 알고리즘(180)이 화재연기와 생활연기를 구별하기 위하여, 사전에 조사된 다양한 연기별 2차 광 스펙트럼 데이터로 구축된 데이터베이스를 참조할 수 있다. 화재의 원인이나 양상 등에 따라서 다양한 화재연기 입자의 2차 광 스펙트럼 데이터를 얻을 수 있을 것이고, 마찬가지로, 생활연기에 대해서도 다양한 2차 광 스펙트럼 데이터를 얻을 수 있을 것이다. 이들 데이터를 사전에 수집 및 분석하여 연기입자에 대한 2차 광 스펙트럼 데이터베이스를 구축할 수 있다. 스펙트럼 데이터베이스의 참조를 위하여 파장별 광강도 피크치, 또는 광강도 피크치의 파장별 분포 위치 및 개수 등의 인덱스를 활용할 수 있을 것이다.In order for the smoke classification algorithm 180 of the fire classification determination unit 160 to distinguish between fire smoke and living smoke, a database constructed with secondary light spectrum data for various smokes previously irradiated may be referred to. Secondary light spectrum data of various fire smoke particles can be obtained depending on the cause or aspect of the fire, and similarly, various secondary light spectrum data can be obtained for life smoke. By collecting and analyzing these data in advance, it is possible to build a secondary light spectrum database for smoke particles. For reference to the spectrum database, an index such as a light intensity peak value for each wavelength or a distribution position and number of light intensity peak values for each wavelength may be used.

연기구분 알고리즘(180)의 실행시에 심층신경망 등의 인공지능 학습기술을 활용할 수 있다. 이 경우에는, 화재연기와 생활연기의 다양한 2차 광 스펙트럼을 학습데이터로 하여 딥러닝 등 기계학습을 하여 학습모델을 구축하고 이 학습모델로부터 현재 검출된 광스펙트럼이 화재연기의 것인지 생활연기의 것인지 추론(inference)할 수 있다. When the smoke classification algorithm 180 is executed, an artificial intelligence learning technology such as a deep neural network can be used. In this case, a learning model is built through machine learning such as deep learning using various secondary light spectra of fire smoke and life smoke as learning data, and whether the light spectrum currently detected from this learning model is from fire smoke or life smoke. You can inference.

도 7은 본 발명에 따른 광스펙트럼 분석 기반 화재감지 방법의 동작 흐름도를 나타낸 것이다.7 is a flowchart illustrating an operation of a fire detection method based on light spectrum analysis according to the present invention.

210: 광원(예를 들어, 상기 발광부(110))이 발광하여 1차 광이 조사된다.210: A light source (for example, the light emitting unit 110) emits light to irradiate primary light.

220, 230: (예를 들어, 도 3의 화재감지 장치(100) 내로) 연기가 유입되면 이 연기입자로 인해 상기 1차 광이 산란 또는 투과된 2차 광에 의해 광스펙트럼이 발생된다. 발생된 광스펙트럼은 (예를 들어, 수광부(120에 의해) 특정 패턴의 파장대역별 분포로서 검출된다.220, 230: When smoke is introduced (for example, into the fire detection device 100 of FIG. 3), the primary light is scattered due to the smoke particles or a light spectrum is generated by the transmitted secondary light. The generated light spectrum is detected as a distribution for each wavelength band of a specific pattern (for example, by the light receiving unit 120).

240, 260: 상기 검출된 스펙특럼을, 예를 들어, 앞에서 설명한 연기에 대한 2차 광 스펙트럼 DB(연기 DB)(250)에 저장되어 있는 연기의 종류에 따른 파장대역 분포 스펙트럼과 비교한다. 이때에 기계학습을 이용할 수 있다. 스펙트럼 비교를 통해 유입 연기가 화재연기인지 생활연기인지 구분하여 화재여부를 판단하여, 화재경보 발령을 결정한다.240, 260: Compare the detected spectra with the wavelength band distribution spectrum according to the type of smoke stored in, for example, a secondary light spectrum DB (smoke DB) 250 for smoke described above. Machine learning can be used at this time. A fire alarm is issued by classifying whether the incoming smoke is fire smoke or living smoke through spectrum comparison to determine whether it is a fire or not.

이상에서 설명한 본 발명의 구성요소들의 기능(function) 또는 과정(process)은 DSP(digital signal processor), 프로세서, 컨트롤러, ASIC(application-specific IC), 프로그래머블 로직소자(FPGA 등), 기타 전자소자 중의 적어도 하나 그리고 이들의 조합이 포함되는 하드웨어 요소로써 구현 가능하다. 또한 하드웨어 요소와 결합되어 또는 독립적으로 소프트웨어로써도 구현 가능한데, 이 소프트웨어는 기록매체에 저장 가능하다.The functions or processes of the components of the present invention described above are among the digital signal processor (DSP), processor, controller, application-specific IC (ASIC), programmable logic device (FPGA, etc.), and other electronic devices. It can be implemented as a hardware element including at least one and a combination thereof. It can also be implemented as software in combination with hardware elements or independently, which software can be stored on a recording medium.

지금까지 본 발명의 바람직한 실시예를 통하여 본 발명을 상세히 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 본 명세서에 개시된 내용과는 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야 한다. 또한 본 발명의 보호범위는 상기 상세한 설명보다는 후술한 특허청구범위에 의하여 정해지며, 특허청구의 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태는 본 발명의 기술적 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.Until now, the present invention has been described in detail through a preferred embodiment of the present invention, but those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains to the present invention are different from the contents disclosed in the present specification without changing the technical spirit or essential features. It will be appreciated that it may be implemented in other specific forms. It should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not limiting. In addition, the scope of protection of the present invention is determined by the claims described later rather than the detailed description, and all changes or modified forms derived from the scope of the claims and their equivalent concepts should be interpreted as being included in the technical scope of the present invention. do.

Claims (19)

광을 조사하는 발광부;
상기 발광부에서 조사되는 광이 연기 입자에 의해 산란 또는 투과된 2차 광을 수광하여, 수광된 2차 광의 파장대역별로 진폭이 상이한 패턴의 광스펙트럼을 검출하는 수광부; 그리고
상기 수광부에서 출력되는 광스펙트럼을 분석하여 상기 연기 입자가 생활연기의 입자인지 화재연기의 입자인지 판단하여 화재 및 비화재를 구분하는 화재구분판단부를 포함하는, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 장치.
A light emitting unit that irradiates light;
A light-receiving unit configured to detect a light spectrum of a pattern having a different amplitude for each wavelength band of the received secondary light by receiving secondary light scattered or transmitted by the smoke particles of the light irradiated from the light-emitting unit; And
A fire detection device using light spectrum analysis, comprising a fire classification determination unit that determines whether the smoke particle is a particle of living smoke or a particle of fire smoke by analyzing the light spectrum output from the light receiving unit.
제1항에 있어서, 상기 발광부에서 조사되는 광의 파장대역은 자외선, 가시광, 적외선 대역을 포함하는, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 장치.The fire detection apparatus according to claim 1, wherein the wavelength band of light irradiated from the light emitting unit includes ultraviolet, visible, and infrared bands. 제1항에 있어서, 상기 발광부에서 조사되는 광의 파장대역은 자외선, 가시광, 적외선 대역 중 적어도 하나를 포함하는, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 장치.The fire detection apparatus according to claim 1, wherein the wavelength band of light irradiated from the light emitting unit includes at least one of ultraviolet, visible, and infrared bands. 제1항에 있어서, 상기 발광부는 두 개 이상의 발광소자를 포함하며,
상기 두 개 이상의 발광소자가 동시에 구동되는, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 장치.
The method of claim 1, wherein the light emitting unit comprises two or more light emitting devices,
Fire detection device using light spectrum analysis, in which the two or more light emitting devices are simultaneously driven.
제1항에 있어서, 상기 발광부는 두 개 이상의 발광소자를 포함하며,
상기 두 개 이상의 발광소자 각각이 펄스 구동되는, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 장치.
The method of claim 1, wherein the light emitting unit comprises two or more light emitting devices,
A fire detection device using a light spectrum analysis in which each of the two or more light emitting devices is pulse driven.
제1항에 있어서, 상기 수광부는 스펙트로미터(spectrometer)인, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 장치.The fire detection apparatus according to claim 1, wherein the light receiving unit is a spectrometer. 제1항에 있어서, 상기 수광부는
상이한 파장대역을 검출하는 두 개 이상의 수광소자를 포함하는, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 장치.
The method of claim 1, wherein the light receiving unit
Fire detection device using light spectrum analysis, including two or more light-receiving elements for detecting different wavelength bands.
제7항에 있어서, 상기 두 개 이상의 수광소자가 동시에 구동되는, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 장치.The fire detection apparatus according to claim 7, wherein the two or more light-receiving elements are driven simultaneously. 제7항에 있어서, 상기 두 개 이상의 수광소자 각각이 펄스 구동되는, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 장치.The fire detection device according to claim 7, wherein each of the two or more light-receiving elements is pulse-driven. 제1항에 있어서, 상기 수광부는 동일한 파장을 측정하는 두 개 이상의 수광소자를 포함하여, 수광 위치를 달리하여 수광된 2차광간의 차이를 검출할 수 있는, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 장치.The fire detection apparatus according to claim 1, wherein the light receiving unit includes two or more light-receiving elements measuring the same wavelength, and is capable of detecting a difference between the received secondary light by different light-receiving positions. 제10항에 있어서, 상기 두 개 이상의 수광소자가 동시에 구동되는, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 장치.The fire detection apparatus according to claim 10, wherein the two or more light-receiving elements are driven simultaneously. 제10항에 있어서, 상기 두 개 이상의 수광소자 각각이 펄스 구동되는, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 장치.The fire detection apparatus according to claim 10, wherein each of the two or more light receiving elements is pulse driven. 제1항에 있어서, 상기 화재구분판단부는
화재연기와 생활연기를 판단하기 위하여, 화재연기와 생활연기의 다양한 2차 광 스펙트럼 데이터로 구축된 데이터베이스를 참조하는, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 장치.
The method of claim 1, wherein the fire classification determination unit
Fire detection device using light spectrum analysis, referring to a database constructed with various secondary light spectrum data of fire smoke and life smoke in order to determine fire smoke and life smoke.
제1항에 있어서, 상기 화재구분판단부는
화재연기와 생활연기를 판단하기 위하여, 화재연기와 생활연기의 다양한 2차 광 스펙트럼을 학습데이터로 하여 기계학습된 학습모델을 이용하여, 상기 수광부에 의해 검출된 광스펙트럼이 화재연기의 것인지 생활연기의 것인지 추론하는, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 장치.
The method of claim 1, wherein the fire classification determination unit
In order to determine fire smoke and life smoke, using a machine-learned learning model using various secondary light spectra of fire smoke and life smoke as learning data, whether the light spectrum detected by the light receiving unit is fire smoke or life smoke Fire detection device using light spectrum analysis to infer whether it is
1) 연기 입자에 광을 조사하고;
2) 상기 조사된 광이 연기 입자에 의해 산란 또는 투과된 2차 광을 수광하여, 수광된 2차 광의 파장대역별로 진폭이 상이한 패턴의 광스펙트럼을 검출하고;
3) 상기 검출된 광스펙트럼을 분석하여 상기 연기 입자가 생활연기의 입자인지 화재연기의 입자인지 판단하여 화재 및 비화재를 구분하는 것을 포함하는, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 방법.
1) irradiating the smoke particles with light;
2) the irradiated light receives secondary light scattered or transmitted by smoke particles, and detects a light spectrum of a pattern having a different amplitude for each wavelength band of the received secondary light;
3) Analyzing the detected light spectrum to determine whether the smoke particle is a particle of living smoke or a particle of fire smoke, and distinguishing between fire and non-fire, a fire detection method using light spectrum analysis.
제15항에 있어서, 상기 1)에서 조사되는 광의 파장대역은 자외선, 가시광, 적외선 대역을 포함하는, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 방법.The method of claim 15, wherein the wavelength band of the light irradiated in 1) includes ultraviolet, visible, and infrared bands. 제15항에 있어서, 상기 1)에서 조사되는 광의 파장대역은 자외선, 가시광, 적외선 대역 중 적어도 하나를 포함하는, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 방법.The method of claim 15, wherein the wavelength band of the light irradiated in 1) includes at least one of ultraviolet, visible, and infrared bands. 제15항에 있어서, 상기 3)에서 화재연기와 생활연기를 판단하기 위하여, 화재연기와 생활연기의 다양한 2차 광 스펙트럼 데이터로 구축된 데이터베이스를 참조하는, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 방법.The fire detection method according to claim 15, wherein in 3), in order to determine fire smoke and life smoke, a database constructed from various secondary light spectrum data of fire smoke and life smoke is referred to. 제15항에 있어서, 상기 3)에서 화재연기와 생활연기를 판단하기 위하여, 화재연기와 생활연기의 다양한 2차 광 스펙트럼을 학습데이터로 하여 기계학습된 학습모델을 이용하여, 상기 2)에서 검출된 광스펙트럼이 화재연기의 것인지 생활연기의 것인지 추론하는, 광스펙트럼 분석을 이용한 화재감지 방법.The method of claim 15, wherein in order to determine fire smoke and life smoke in 3), detection in 2) is performed using a machine-learned learning model using various secondary light spectrums of fire smoke and life smoke as learning data. Fire detection method using light spectrum analysis to infer whether the generated light spectrum is from fire smoke or life smoke.
KR1020200082431A 2019-10-25 2020-07-03 Fire detection apparatus and method using light spectrum analysis KR20210049661A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US17/069,137 US20210123864A1 (en) 2019-10-25 2020-10-13 Fire detection apparatus and method using light spectrum analysis

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20190133873 2019-10-25
KR1020190133873 2019-10-25

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20210049661A true KR20210049661A (en) 2021-05-06

Family

ID=75916049

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200082431A KR20210049661A (en) 2019-10-25 2020-07-03 Fire detection apparatus and method using light spectrum analysis

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20210049661A (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220160308A (en) 2021-05-27 2022-12-06 한국전자통신연구원 Apparatus and method for detecting fire based on polarized light scattering
KR102624131B1 (en) * 2022-11-09 2024-01-12 (주)태산전자 Air sampling detection type fire detection system comprising means for analyzing the particle in the smoke

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220160308A (en) 2021-05-27 2022-12-06 한국전자통신연구원 Apparatus and method for detecting fire based on polarized light scattering
KR102624131B1 (en) * 2022-11-09 2024-01-12 (주)태산전자 Air sampling detection type fire detection system comprising means for analyzing the particle in the smoke

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108205867B (en) Early fire smoke detection method with interference particle recognition capability
EP2815388B1 (en) Combustion product detection
CA2995121C (en) Flame detectors and testing methods
US7239387B2 (en) Fire detection method and fire detector therefor
CN105849787B (en) Smoke detector with external sampling volume and environment Xanthophyll cycle
CN103140882B (en) Evaluation of scattered light signals in an optical alarm system and output of both a weighted smoke density signal and a weighted dust/steam density signal
AU2006251047B9 (en) A flame detector and a method
KR20210049661A (en) Fire detection apparatus and method using light spectrum analysis
RU2015100398A (en) DEVICE FOR DETECTING DIFFERENT LIGHT SIGNALS AND THE METHOD FOR DETECTING THEM
US11087605B2 (en) Smoke detection methodology
CN110009863A (en) A kind of vertical double light path smoke detection labyrinth and its detection method
EP2571001B1 (en) Flame detector using optical sensing
CN202033865U (en) Ultraviolet and infrared composite flame detector
US20210123864A1 (en) Fire detection apparatus and method using light spectrum analysis
CN209842823U (en) Vertical double-light-path smoke-sensing detection labyrinth
JPH04205400A (en) Smoke sensor
CN215833209U (en) Dual-wavelength aerosol particle scattering light sensing structure
JP2016071581A (en) Smoke detector
CN209842822U (en) Vertical double-light-path smoke-sensing detection labyrinth
TW202104872A (en) Particle sensor
EP0715744B1 (en) Method and apparatus for preventing false responses in optical detection devices
CN117636565B (en) Multispectral flame detection system based on spectral feature data fusion
KR102582105B1 (en) Fire detection and feature extraction apparatus and methoed based on dual optical wavelength
KR20230068001A (en) Fire detection device based on dual optical wavelength and method thereof
JP2022097329A (en) Fire detection device, disaster prevention facility, and fire detection method

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination