第頁共頁基于數字圖像處理之工業火炬火焰監控體系的研究論文基于數字圖像處理之工業火炬火焰監控體系的研究論文1.1火炬研究背景火炬系統是煉油廠和石油化工廠中重要的平安設施和節能環保設施[1],主要采取燃燒的方法處理消費裝置在日常運行、開停工、非正常消費及緊急狀態下無法進展有效回收的可燃氣體,也用于燃燒消費過程中排放出的有毒氣體,防止造成環境污染與危害[2]。因此,火炬的正常點火和點火后的正常燃燒成為火炬系統的主要研究方向。分子封作為火炬系統防止回火的主要設備,一般采用氮氣型分子封。分子封的主要作用是在中斷火炬氣排放或小流量燃燒發生異常的時候,防止空氣回流進入火炬筒體而發生回火或者產生爆炸。氮氣是惰性氣體難以燃燒,并且分子量比空氣小,可將氮氣作為密封氣體充入分子封內。利用氣體的浮力,氮氣將充總分值子封的上部空間并產生一個高于大氣壓的區域,有效地阻止了空氣進入分子封內部,解除了火炬燃燒器頭部火焰會產生回火爆炸的平安隱患。因此,在火炬系統下一次點火前和小流量工作時,分子封內部都將連續充入氮氣。傳統火炬系統的長明燈位于火炬頭的上方,內部含有燃氣可將長明燈進展點燃。長明燈內設有鎧裝熱電偶,可作為檢測單元將火炬燃燒時溫度信號傳輸至控制單元,從而對火炬點火和燃燒狀況進展監控[5]。1.2火炬裝置及組成目前常見火炬裝置有封閉式地面火炬、開放式地面火炬、高架火炬等。封閉式地面火炬具備無煙、噪音較小、熱輻射低、無光污染等突出的環保特性。開放式地面火炬與封閉式地面火炬相比,由于處理量不會受到限制,因此能滿足大型石油化工裝置的需求[3]。高架火炬相比前兩者具有造價廉價、使用范圍廣、操作起來方便等優點,這就使其成為當今石油化工、煤氣天然氣等行業使用最廣泛的火炬系統。按照支撐方式的不同,高架火炬支撐方式可分為塔架、拉索和自立三種。高架火炬按照助燃方式的不同,可以分為蒸汽、鼓風、合成氣、音速、蓄熱、伴燒等多種形式[4]。如圖1.1所示,一個典型的高架火炬系統由火炬頭、長明燈、點火器、氣體密封器、火炬筒、水封罐、分液罐等工藝設備組成。第2章圖像處理根底2.1彩色圖像的顏色模型為了對定義的顏色域中對顏色進展定量說明,通過一定規那么和定義所建立的數學模型,稱為顏色模型或者色彩空間模型。顏色模型本質上是某個三維顏色坐標系統中的一個可見光子集,只能表示某個顏色域中的顏色,但是不能對可見光信息進展完好的表達。在此簡要介紹RGB顏色模型和HIS色彩空間模型。RGB色彩空間模型是個正方體,如圖2.1所示,色彩空間中每個三維向量都與數字圖像中的像素點相對應,該三維向量的分量那么對應相應色彩的亮度值。由上圖可以看出,原點與黑色相對應,與原點間隔最遠的點和白色相對應,體對角線上分布著由黑到白的像素點并且該像素點R分量、G分量、B分量比例一樣。HSI顏色模型,是在視覺系統對色彩的感知根底上,提出的一種對色彩進展定量描繪的顏色系統,也稱為視覺顏色模型系統。HIS顏色模型是通過H、S、I三種性質參數共同對顏色特性進展描繪。H-Hue(色彩)通過0°到360°的角度值來表示,反映出了不同顏色所對應不同的光譜波長,通常將色彩值按照紅、橙、黃、綠、青、藍、紫的順序進展排列,并設定0°表示紅色色彩值,120°表示綠色色彩值,240°表示藍色色彩值等。從0°到360°的色彩值范圍內,覆蓋了全部可見光譜的顏色。S-Saturation(飽和度)采用0%-100%的百分數進展表示,反映出了不同顏色的深淺度和飽和度。彩色光中參入的白色越多,那么飽和度越低,顏色越淺。彩色光中參入的白色越少,那么飽和度越高,顏色越深。在飽和度參數可以通過色凋值的原點(圓心)到彩色點的半徑的間隔表示,在中心點的飽和度為0%,在環邊界上的顏色飽和度到達最高值為100%。I-Intensity(強度)可以通過感受器的反射系數來決定,得到的系數越大,彩色光亮度愈大,反之愈小。2.2圖像預處理圖像預處理是在圖像分析^p中,對采集圖像進展圖像分析^p、圖像判斷前所必備的處理工作。其目的主要是通過一定的調整變換以到達恢復或增強圖片中有用信息,消除或減弱與后續分析^p工作無關的信息。圖像預處理主要方式有圖像增強、圖像濾波處理、圖像細化等幾個方面,本文主要通過圖像灰度化處理、直方圖平衡化和平滑濾波等相關操作,增強圖中有用信息量,突出探測圖像的比照性,進步所提取的圖像質量,為之后的.圖像處理工作打下根底[21]。在圖像處理時,需要對R分量、G分量、B分量分別進展處理,實際上圖像的形態特征并不能由RGB顏色形式完好地反響出來,只是基于光學機理上對顏色的一種比例調配。為了減少圖像中信息的處理量和復雜程度,需要對彩色圖像進展灰度化處理。灰度化本質就是當彩色圖像每個像素點的R、G、B分量值相等時,這個值就是該像素點的灰度值,此時彩色像素點就可以表示為一種灰度顏色。灰度化的主要方法有提取分量法、取最大值法、平均值法以及加權平均值法[22]。灰度直方圖是有關灰度級的函數,是圖像基于統計原理得到的重要特征。通過表示不同灰度級的像素的個數,明確地反映出該灰度級出現的頻率大小。圖像的整體灰度分布通