[发明专利]一种连续监测锅炉燃烧状况的方法

权利要求书

1.一种连续监测锅炉燃烧状况的方法，其特征在于，所述方法包括：

采集待监测燃烧区域内满负荷情况下预定时间内的炉膛火焰的视频信号；

根据所述视频信号获得火焰中心的时间序列图像；

根据所述时间序列图像中每帧图像的时间间隔、每帧图像的焦距和炉膛尺寸计算出每帧图像的像素数，比较所有所述时间序列图像的像素数确定图像比例尺参照图像；

实时获取待识别的炉膛燃烧图像，根据所述待识别的炉膛燃烧图像和所述图像比例尺参照图像确定所述待识别的炉膛燃烧图像的监测区域；

根据所述待识别的炉膛燃烧图像的图像特征，采用支持向量机模型对所述待识别的炉膛燃烧图像进行分类；

根据所述待识别的炉膛燃烧图像的图像特征和类型，采用支持向量机模型为所述待识别的炉膛燃烧图像确定火焰识别算法，计算所述待识别的炉膛燃烧图像的监测区域中火焰中心位置的二维坐标；

将所述二维坐标转换为所述待识别的炉膛燃烧图像对应的火焰中心在炉膛中的位置；

将所述待识别的炉膛燃烧图像按HSV颜色空间分割成3个通道，分别计算所述待识别的炉膛燃烧图像每个通道的平均亮度值和均方差，将所述待识别的炉膛燃烧图像每个通道的平均亮度值和均方差作为所述待识别的炉膛燃烧图像的所述图像特征；

所述根据所述待识别的炉膛燃烧图像和所述图像比例尺参照图像确定所述待识别的炉膛燃烧图像的监测区域，具体包括：

步骤1041：判断所述待识别的炉膛燃烧是否为正常燃烧的图像，若是转至步骤1042，若否转至步骤1043；

步骤1042：将所述图像比例尺参照图像作为第一图片，将所述待识别的炉膛燃烧图像作为第二图片；将所述第一图片和所述第二图片分别进行伽马校正；将所述第二图片经HSV颜色空间分割后的亮度V通道的图片作为第三图片；根据伽马校正后的所述第一图片和伽马校正后的所述第二图片的图片像素矩阵的差的绝对值对所述第三图片进行局部自适应阈值化处理、形态学闭运算以及膨胀运算，并通过轮廓运算获取所述待识别的炉膛燃烧图像的监测区域；

步骤1043：计算所述待识别的炉膛燃烧图像光照的平均亮度，若平均亮度大于90，则转至所述步骤1042；否则，对所述待识别的炉膛燃烧图像进行HSV颜色分割，取亮度V通道的图片进行中值模糊、直方图均衡化处理、局部自适应阈值化处理、形态学闭运算以及膨胀运算，并通过轮廓运算获取所述待识别的炉膛燃烧图像的监测区域。

2.根据权利要求1所述的连续监测锅炉燃烧状况的方法，其特征在于，所述根据所述视频信号获得火焰中心的时间序列图像具体包括：采用Adobe Premiere软件对所述视频信号进行处理获得火焰中心的时间序列图像。

3.根据权利要求1所述的连续监测锅炉燃烧状况的方法，其特征在于，所述待识别的炉膛燃烧图像的分类包括正常燃烧的图像和非正常燃烧的图像，所述正常燃烧的图像为炉膛中满负荷燃烧状态到最低稳燃热负荷状态区间的图像，所述非正常燃烧的图像为超过满负荷燃烧状态或低于最低稳燃热负荷状态的图像。

4.根据权利要求1所述的连续监测锅炉燃烧状况的方法，其特征在于，所述比较所有所述时间序列图像的像素数确定图像比例尺参照图像之前，具体包括：对所述时间序列图像中每帧图像进行二值化处理，计算二值化处理后的每帧图像的像素数。

5.根据权利要求1所述的连续监测锅炉燃烧状况的方法，其特征在于，所述采集待监测燃烧区域内满负荷情况下的炉膛火焰的视频信号具体包括：采用炉膛火焰监视系统获取炉膛火焰的视频信号。

6.根据权利要求5所述的连续监测锅炉燃烧状况的方法，其特征在于，所述焦距为所述炉膛火焰监视系统中潜望镜管的焦距。