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申请/专利权人：湖北华电襄阳发电有限公司

摘要：本发明涉及火力发电厂技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的火力发电废料利用效率监测系统，包括采集层、分析层及配置层；火电厂燃烧产生废料图像数据通过采集层采集，采集层基于采集的废料图像数据识别废料堆放结构异形率，进一步通过废料堆放结构异形率设计废料细节图像数据采集逻辑，基于废料细节图像数据采集逻辑采集废料细节图像数据，分析层接收采集层中采集的废料细节图像数据，本发明通过对火电厂燃烧产生废料图像数据的采集，对废料进行了燃料完全利用概率的分析，并基于分析结果，进一步设计废料回收方案，从而实现火电厂火力发电过程中燃料的智能输送，确保火电厂火力发电使用燃料利用率更佳，以此一定程度控制火电厂火力发电成本。

主权项：1.一种基于机器视觉的火力发电废料利用效率监测系统，其特征在于，包括：采集层、分析层及配置层；火电厂燃烧产生废料图像数据通过采集层采集，采集层基于采集的废料图像数据识别废料堆放结构异形率，进一步通过废料堆放结构异形率设计废料细节图像数据采集逻辑，基于废料细节图像数据采集逻辑采集废料细节图像数据，分析层接收采集层中采集的废料细节图像数据，基于废料细节图像数据分析燃料完全利用概率，配置层获取分析层中分析到的燃料完全利用概率分析结果，基燃料完全利用概率分析结果配置废料回收方案；所述分析层包括接收模块、优化模块及分析模块，接收模块用于接收采集层中采集的废料细节图像数据，优化模块用于获取接收模块中接收的废料细节图像数据，对废料细节图像数据进行优化处理，分析模块用于接收优化模块中完成优化处理的废料细节图像数据，基于废料细节图像数据分析燃料完全利用概率；所述分析模块中燃料完全利用概率通过下式进行求取，公式为： 式中：K为燃料完全利用概率；u为废料细节图像数据的集合；simv，v+1为第v组废料细节图像数据与第v+1废料细节图像数据的相似度；simv，v+2为第v组废料细节图像数据与第v+2组废料细节图像数据的相似度；mu为集合u中废料细节图像数据的总量；χ为归一化因子；其中，燃料完全利用概率K越大，则表示火电厂中发电所用燃料燃烧效率越高，反之，则表示火电厂中发电所用燃料燃烧效率越低，归一化因子χ取值为不小于1不大于mu的整数，且与的计算值成正比；所述采集层包括拍摄模组、识别模块及设计模块，拍摄模组用于采集废料图像数据，识别模块用于接收拍摄模组采集的废料图像数据，基于废料图像数据识别废料堆放结构异形率，设计模块用于获取识别模块中识别到的废料堆放结构异形率，通过废料堆放结构异形率设计废料细节图像数据采集逻辑；其中，拍摄模组由无人机及摄像头所集成，拍摄模组采集废料图像数据时，基于俯视视角状态采集废料图像数据，拍摄模组采集的废料图像数据不少于三组，所述设计模块中设计的废料细节图像数据采集逻辑实时向拍摄模组中反馈，拍摄模组基于接收的废料细节图像数据采集逻辑再次运行，完成废料细节图像数据的采集；所述识别模块中废料堆放结构异形率识别逻辑表示为： 式中：θ为基于废料图像数据识别到的废料堆放结构异形率；n为废料图像数据中废料堆放形成棱角的集合；mn为集合n中棱角的总量；dhi,hi+1为第i组棱角与其相邻的第i+1组棱角的顶点直线距离；Chi,hi+1,hi+2为第i组棱角与其相邻的第i+1组、第i+2组棱角相连所呈弧线的曲率；θ′为废料堆放结构异形率；θ1为基于第1组废料图像数据识别到的废料堆放结构异形率；θ2为基于第2组废料图像数据识别到的废料堆放结构异形率；θ3为基于第3组废料图像数据识别到的废料堆放结构异形率；ω1、ω2、ω3、...为权重；其中，ω1+ω2+ω3+...＝1，且服从与权重相乘的θ越大，则权重取值越大的设定逻辑；所述设计模块运行阶段设定废料堆放结构异形率与废料细节图像数据采集比例，进一步获取废料堆放结构异形率，基于设定的采集比例及废料堆放结构异形率设计废料细节图像数据采集数量，且废料细节图像数据的采集数量不少于采集的废料图像数据的两倍；其中，基于采集比例及废料堆放结构异形率设计的废料细节图像数据采集数量不为整数时，向上取整，每组废料细节图像数据采集时，拍摄模组中摄像头的摄像端距离堆放废料表面的距离均相等，各组采集的废料细节图像数据中均不存在相同区域，每组采集的废料细节图数据中均不存在棱角。

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