申请/专利权人：南京审计大学

申请日：2023-09-18

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN117451175B

主分类号：G01J1/42

分类号：G01J1/42;G06V10/75

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.02.13#实质审查的生效;2024.01.26#公开

摘要：本发明提供一种基于软件定义的同视场三波长火焰图像检测精密智能相机及火焰图像检测方法，采用“多探测器模块+嵌入式计算机平台”的设计方法，探测器支持紫外CCD红外模块电路，通过嵌入式ARMCPU接入图像信号，信号预处理部分包括均匀性处理、盲元检测与补偿等，采用基于分布式三核心的纯C语言代码来处理来完成，火焰检测行为则采用五核心CC++嵌入式软件平台来完成。与传统点式紫外红外可见光相比，监测范围更大，可以同时监视多个烧嘴火焰状态，还可以有效减少误判；与传统的CCD图像火焰监测系统相比，结构更简单，由于多了紫外波段焦平面和近红外焦平面，可以减少自然光或炉子墙壁反射的波长等干扰。

主权项：1.一种利用基于软件定义的同视场三波长火焰图像检测精密智能相机的火焰图像检测方法，其特征在于，基于软件定义的同视场三波长火焰图像检测精密智能相机包括安装在机械外壳5前端的宽频工业镜头1，还包括集成安装在机械外壳5内部的图像传感器模块2、分光棱镜4、硬件平台3，图像传感器模块2由紫外焦平面探测器模块、近红外焦平面探测器模块、可见光焦平面探测器模块共同组成，宽频工业镜头1覆盖紫外波段、可见光波段和近红外波段；硬件平台3包含基于核心板的嵌入式软件系统，用于进行后续数据处理、火焰图像检测；火焰图像检测方法包括如下过程：步骤1：将智能相机通过机械结构件安装在观察孔处，将宽频工业镜头1对准烧嘴火焰，然后通过硬件平台3的尾板接通电源，智能相机开始工作；步骤2：图像传感器模块2分别检测火焰紫外辐射、火焰近红外辐射光、火焰可见光数据并传递至硬件平台3的核心板，最终由嵌入式软件系统的TWID算法模块基于图像检测和识别算法对采集到的数据进行学习处理：首先，核心板获取三类视频图像，嵌入式软件系统显示各类视频图像，然后在视野范围内，针对紫外、近红外和可见光三类图像，框选各个图像中的烧嘴火焰，然后依据现场设置，利用TWID算法进行判别处理，即进行火焰图像检测；步骤3：由嵌入式软件系统的输出信号模块将经过步骤2判别处理后的结果由网口输出到FSS系统，最终供相关人员查看；所述利用TWID算法进行判别处理的具体过程如下：S1：采集框选区域内图像，设置阀值并进行图像二值化处理，获得t时间的黑白图像灰度矩阵fxt，然后计算fxt对应的黑白图像中的白色区域的总灰度数At，作为第一判别因素；S2：计算差分矩阵fxt-fxt-1，fxt表示t时间的黑白图像灰度矩阵，然后计算差分矩阵fxt-fxt-1对应的黑白图像中的白色区域的总灰度数Bt，作为第二判别因素；S3：计算t时间火焰的跳动次数Ct，将其作为第三判别因素；S4：基于三种判别因素进行火焰图像判别，判别公式如下：Desα,β,γ＝α∩β∩γα：A≤a∩B≤b∩C≤cβ:A≤a∩B≤b∩C≤cγ:A≤a∩B≤b∩C≤c其中，a、b、c均为设定值；A、B、C分别为黑白图像灰度矩阵对应的黑白图像中的白色区域的总灰度数、差分矩阵对应的黑白图像中的白色区域的总灰度数、火焰的跳动次数；α、β、γ分别紫外视频图像判别结果、近红外视频图像判别结果、可见光视频图像判别结果判断结果；火焰图像判别的判别原理为：首先，针对某一时刻下智能相机获取到的三类视频图像，只有当该时刻下每一类视频图像对应的A、B、C三个判别因素都分别满足A≤a、B≤b、C≤c条件，则表明烧嘴火焰情况初步判别为熄灭，则输出该时刻下对应的三类判别结果α、β、γ；然后再结合这三类判别结果进一步判别火焰图像：只有当该时刻下三类判别结果α、β、γ都相同，才表明烧嘴火焰情况最终判别为熄灭；当三个判别因素中存在不满足条件的情况，则输出报警日志，但不输出结果到FSS系统；当三类判别结果存在不完全相同的情况，则输出报警日志，但不输出结果到FSS系统。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京审计大学 一种基于软件定义的同视场三波长火焰图像检测精密智能相机及火焰图像检测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD