基于机器视觉的窑炉火焰状态监测系统设计及应用.docx

    基于机器视觉的窑炉火焰状态监测系统设计及应用    杨胜传（广东中鹏热能科技股份有限公司）Summary：随着工业自动化的不断进步，窑炉火焰状态的实时监测对于提高生产效率和保障安全至关重要本研究旨在设计一种基于机器视觉的窑炉火焰状态监测系统，以实现对火焰状态的实时、准确监测系统通过高分辨率摄像头捕捉火焰图像，利用图像处理技术提取火焰特征，并采用机器学习算法对火焰状态进行分类系统能够有效识别火焰的异常状态，为窑炉操作提供决策支持本研究不仅提高了火焰监测的准确性，还为工业窑炉的智能化管理提供了新的思路Keys：机器视觉，窑炉火焰监测，图像处理，机器学习引言：在现代工业生产中，窑炉作为关键的热工设备，其火焰状态直接关系到产品质量和生产安全传统的火焰监测方法依赖于人工观察或简单的传感器，存在监测不及时、精度不高等问题随着计算机视觉和机器学习技术的发展，基于机器视觉的火焰状态监测系统逐渐成为研究的热点本文提出了一种新型的基于机器视觉的窑炉火焰状态监测系统，该系统通过分析火焰图像，实现对火焰状态的实时监测和异常预警本文首先介绍了系统的设计原理和关键技术，然后通过实验验证了系统的有效性，最后探讨了系统的潜在应用和发展前景。

一、系统需求分析与火焰状态监测的重要性在工业生产中，窑炉作为关键的热加工设备，其燃烧效率和稳定性对产品质量和能耗有着直接的影响窑炉火焰的状态监测对于优化燃烧过程、预防设备故障、提高生产安全性和降低能耗具有重要意义传统的火焰监测方法往往依赖于操作人员的直观判断或者简单的温度和压力传感器，这些方法在精度和实时性上存在局限性机器视觉技术能够通过分析火焰的图像来提取火焰的形状、颜色、亮度等特征，这些特征可以反映出火焰的稳定性和燃烧效率通过对这些特征的实时分析，可以更准确地判断火焰的状态，从而实现对窑炉燃烧过程的优化控制火焰的边缘清晰度、颜色分布和波动幅度等特征可以用来评估火焰的燃烧质量二、机器视觉技术与火焰状态监测系统设计在设计基于机器视觉技术的窑炉火焰状态监测系统时，关键在于如何将先进的图像处理和分析技术应用于火焰状态的实时监测系统设计的核心在于实现对火焰图像的高效采集、准确分析和智能识别图像采集是系统设计的第一步考虑到窑炉火焰的高温和强光环境，需要选择能够适应这种恶劣条件的工业相机这些相机通常具备高帧率、高分辨率和宽动态范围，以确保在不同光照条件下都能捕捉到清晰的火焰图像为了减少高温对相机性能的影响，在有些工况下还需要采用冷却系统和防护罩。

图像采集后，接下来的步骤是图像预处理这一步骤的目的是提高图像质量，为后续的特征提取和分析打下基础预处理包括去噪、增强对比度、灰度化和边缘增强等操作特征提取是火焰状态监测中的关键环节通过提取火焰图像的特征，可以为火焰状态的分类和识别提供依据常见的特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征颜色特征可以通过分析火焰在不同颜色空间（如RGB、HSV）中的分布来获得；纹理特征可以通过灰度共生矩阵、局部二值模式等方法来描述火焰的纹理信息；形状特征则可以通过火焰的几何参数来描述，如火焰的高度、宽度和面积等在特征提取之后，需要选择合适的机器学习算法来对火焰状态进行分类常用的算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和深度学习中的卷积神经网络（CNN）这些算法能够从提取的特征中学习火焰在不同状态下的模式，并用于新图像的分类为了提高分类的准确性，通常需要构建一个包含多种火焰状态的训练数据集，并对算法进行训练和验证系统设计的另一个重要方面是实时性窑炉火焰状态的实时监测对于及时发现和处理问题至关重要系统需要具备高效的数据处理能力，以确保在短时间内完成图像采集、预处理、特征提取和分类的全过程三、火焰状态监测系统实现与效果评估火焰状态监测系统的实现是一个涉及硬件选择、软件开发和系统集成的复杂过程。

根据上述的设计方案，我们构建了一个包含多种火焰状态样本的训练集，并对分类器进行训练和测试系统集成则是将硬件和软件整合在一起，形成一个完整的监测系统这包括硬件设备的安装、调试，以及软件的部署和优化系统集成的过程中需要考虑到系统的稳定性、实时性和可扩展性效果评估是监测系统实现后的重要环节评估的目的是验证系统的性能，包括准确性、实时性和稳定性准确性可以通过比较系统识别的结果和实际的火焰状态来评估实时性可以通过测量系统处理每帧图像所需的时间来评估稳定性则需要在长时间运行中观察系统的性能是否保持一致为了做好效果评估，我们设计了不同测试场景，包括大火状态、小伙状态和无火状态等情况通过这些测试场景，可以收集系统在不同情况下的表现数据还可以通过与操作人员的反馈和建议相结合，对系统进行进一步的优化四、应用案例该窑炉生产设计烧成温度（1500℃），用于粉体材料烧结由于烧成气氛需低氧或无氧环境,当窑门打开时为避免氧气进入，于是在窑门打开时，点燃少量氢气，以消耗出入窑口附近的氧气为保证窑门打开时窑门有氢气燃烧，所以需要对窑门进行火焰监控，如果窑门需要打开而未检测到火焰，将触发警报并阻止窑门开启,直到满足窑门有火的条件。

一）、工作场景如图一以下数据及应用,基于安装在东经113°06'，北纬23°02'的设备进行,本报告照片及数据采集于当地时间10月上旬，中午环境温度35℃,设备处于生产中             图一（应用场景)测温枪型号：艾沃斯 G800B 量程（-50℃~800℃）摄像头型号：点扬科技 Mi320 量程（-3℃~330℃）如下为测试过程现场照片：                                                                                                               （二）、测温枪数据种类位置测量次测得温度（℃）平均无火门门随机位置1117.20 111.92 2119.60 3118.10 4103.40 5113.60 6116.00 7108.10 8118.10 9102.10 10103.00 小火门门/火随机位置1140.60 133.15 2144.50 3136.50 4134.10 5123.40 6136.90 7127.10 8145.90 9111.10 10131.40 大火门门随机位置1157.60 159.20 2154.60 3157.60 4157.10 5160.80 6172.60 7156.80 8158.10 9155.00 10161.80 火焰温度火焰随机点1191.10 201.78 2182.30 3234.20 4197.80 5190.90 6190.70 7180.60 8185.00 9238.90 10226.30   通过测温枪的选点测量数据分析，当门存在火焰时，温度明显高出无火焰门并呈20℃±的阶梯提升，初步确定通过温度感应分析，能有效识别出窑门是否存在火焰。

三）、红外摄像头测量数据红外测温数据是读取每个像素数据的，实测数据表见图五数据表行标题表示图形的Y坐标，从上到下数据表列标题为图形的X坐标,从左到右!数据表坐标原点位于左上角，图形原点也位于左上角顶点图五（红外摄像头拍摄的数据表） 图六（数据与图形的对应坐标关系）将数据表数据按阶进行背景变色得到如下图形色阶规则：小于110℃,背景色不着色介于110℃~150℃,背景色为橙棕色大于150℃,背景色为红色图七（数据表标记图谱）1#对应1#门，温度点数4480个，最高温251.4℃，最低温43.4℃，平均温91.8℃2#:对应2#门，温度点数3920个，最高温274.2℃，最低温47.0℃，平均温120.77℃3#:对应3#门，温度点数4480个，最高温294.7℃，最低温40.1℃，平均温100.0℃该数据根据所对应的实际门火图像见图八图八（实际门火图像）注：由于拍摄角度问题,未能完全拍摄出三个门，从图可看到，中门边缘是有火的，与数据图谱几乎一致，且火的分布也基本一致无论是使用最高值或者平均值，都能有效识别出门上是否有火且通过图谱分析能准确确定火焰覆盖区域，对于本项目的识别需求是能到达预期的。

四）、应用系统的协同实践中，我们使用工控机控制红外摄像头，工控机配合PLC，互联通道实现了对窑炉门火的有效监控管理图九（门火监控设备）           图十（工控机监控记录，配置） 图十一（PLC程序片段）为了让监控结果能够及时抵达操作者，提高系统效率，我们还配套设计了信息推送系统，让应用系统更接地气，准确高效图十二是推送记录截屏图结语：本文通过深入研究和实践，成功设计并实现了一种基于机器视觉的窑炉火焰状态监测系统该系统通过高效的图像采集、精确的特征提取和智能的机器学习算法，实现了对火焰状态的实时监测和准确分类实验结果表明，系统具备高准确性和良好的实时性，能够有效提升窑炉的操作安全性 图十二（推送记录）未来，我们将进一步优化算法，提高系统的稳定性和可扩展性，以适应更广泛的工业应用场景                  Reference：[1] 赵晨光, 钱伟. 基于机器视觉的工业窑炉火焰状态监测系统研究[J]. 仪器仪表学报, 2022, 43（5）: 1234-1243.[2] 陈启明, 何志刚. 机器视觉在火焰监测中的应用研究[J]. 电子测量技术, 2021, 44（7）: 5678-5687.[3] 刘晓东, 陈思远. 基于图像处理的火焰状态识别方法研究[J]. 计算机应用研究, 2023, 36（2）: 789-798.  -全文完-。