基于炉口火焰图像的炼钢终点研究与优化

火焰图像是一种非结构图像,研究表明碳含量的不同对火焰的特征会产生影响,针对不同时期的火焰图像的特征可以预测炼钢处于什么阶段,时间越往后推,碳含量越少,火焰越软,反之越硬。该文主要从角点,纹理,边缘,小波多尺度变换等几方面对火焰图像进行特征提取,确定炼钢的阶段,部分解决‘人工看火’问题。     

炉膛火焰图像预处理的MATLAB实现

电站锅炉采用工业电视直接观察炉膛火焰图像,从火焰表面特征判断当前锅炉燃烧状态。针对燃烧过程的动态特性和各种随机干扰,本文对炉膛火焰数字图像进行了滤波和增强显示等处理,并具体讲述了各种处理的MATLAB实现,突出了图像中感兴趣的特征,更有利于对火焰的燃烧状进行观察,对其在电厂锅炉炉膛火焰检测的应用这一领域做了有益的探索。     

锅炉炉膛火焰数字图象处理系统的研究与应用

在分析现有锅炉炉膛火焰检测系统的基础上,提出了利用内窥式全炉膛火焰检测和数字图象处理技术提取并存储火焰图象及其参数的方案。该系统已在200MW机组锅炉上进行了工业性试验,取得了满意效果。本文对系统软、硬件体系作了详细说明。     

基于软近邻投票的图像标签相关性计算

如何自动判断社会化标签与图像内容之间的相关性是社会化多媒体内容检索领域一个重要的研究问题.近邻投票算法是已知的计算标签相关性的最有效方法之一.但该算法采用硬投票策略,并未考虑近邻图像的权重以及近邻图像自身标签的质量.针对上述问题,文中提出一种一般性的软近邻投票框架,通过考察近邻权重和近邻标签权重这两个维度,系统性地比较了23种软近邻投票实现方案.以近120万张Flickr图像为训练集、约两万张图像为测试集的实验表明,软近邻投票策略要优于硬投票策略:平均查准率从0.764提升到0.783,且软近邻投票对于近邻个数这一重要参数的选取相对不敏感.     

基于软硬数据的多点地质统计法在图像统计信息重构中的应用研究

仅使用硬数据或无条件数据时,图像统计信息的重构会比较困难而且精度不高.如果在重构过程中加入软数据,则可以提高图像重构的准确性.结合使用软数据和硬数据,提出了一种利用多点地质统计法重构图像统计信息的方法.该方法在再现训练图像特征模式的过程中,将软数据和硬数据同时作为条件数据,因此可以提高重构图像的精度.实验表明,与仅使用硬数据和无条件数据的情况相比,该方法重构的图像具有与真实体数据更为相似的结构特征.     

基于数字图像处理的燃气锅炉火焰检测算法

为了保证燃气锅炉安全稳定的燃烧,必须有效、可靠地对其进行火焰检测。传统锅炉火焰检测的难点在于很难精确地将火焰燃烧背景和目标火焰有效区分出来,为了克服这一缺陷,提出了一套完整的基于数字图像处理的燃气锅炉火焰检测算法：蚁群算法与小波变换结合,对运动的火焰进行识别,将火焰图像从背景中完整的分割出来。运用中值滤波的方法对图像中包含的大量噪声进行滤除,通过灰度变换对图像进行增强,从而有效准确地获取燃烧火焰信息。     

锅炉燃烧器火焰图像检测系统的开发设计

介绍了基于传像光纤、CCD彩色摄像机和数字图像处理技术的锅炉燃烧器火焰图像检测系统,是近年发展起来的新型燃烧器火焰检测系统.作为FSSS系统的重要组成部分,设计选用不同的火焰检测分析算法,可提高火焰检测的实时性、准确性和燃烧诊断性能.     

基于BP神经网络锅炉炉膛火焰可视化监测方法研究

为了可视化监测炉膛火焰燃烧状况,提出一种基于级联前向BP神经网络模型的锅炉炉膛火焰可视化监测方法。通过比较选取级联前向BP神经网络作为炉膛温度预测模型,利用图像处理技术得到炉膛火焰辐射能图像对应二维温度场,并采用正则化方法重建炉膛火焰三维温度场。仿真结果表明,根据二维温度场可得火焰等温线走向和分布,根据三维温度场易得火焰中心分布及全炉最高温度点信息,实现锅炉运行控制和异常温度报警,满足燃烧诊断要求并实现炉膛火焰可视化监测。     

基于图像的火焰稳定性判别方法研究

针对锅炉燃烧监控系统所采集的火焰动态图像,提出了一种基于在线模糊聚类算法的炉内火焰燃烧诊断方法。该方法分析了火焰图像的特点,提取了判别火焰稳定性的特征量,以提取的特征量作为在线模糊聚类算法的输入参数,分析燃烧图像的隶属度,给出判别标准对燃烧稳定性进行综合评估。将在线算法与离线算法进行比较,实验结果表明,在线算法比离线算法的准确率提高了5.3%,验证了算法的有效性。该方法对实现燃烧状态自动监测,保障锅炉安全运行具有重要意义。     

基于BP网络的锅炉炉膛火焰燃烧状态自动识别

提出了一种基于神经网络的锅炉炉膛火焰燃烧状态的识别和灭火预警、报警系 统.燃烧火焰图像由CCD摄像机、传像光纤和图像卡采入计算机,经预处理后由神经网络识 别其燃烧状态,并根据识别结果进行灭火的预警和报警.神经网络由BP算法进行训练.实验 结果表明:新系统对火焰燃烧状态有很高的识别准确性,可以有效地实现灭火报警.