DSP嵌入式炉膛火焰图像检测处理系统

基于火焰图像检测处理技术的锅炉燃烧监控系统对实时性、稳定性有较高要求,设计的DSP嵌入式火焰图像检测处理系统采用同步FIFO作为视频数据缓冲方案,通过PCI总线完成与主机系统的通信任务,大大提高了火焰图像检测处理速度,图像检测处理过程不占用主机资源,提高了锅炉燃烧监控系统的实时性和稳定性。

超厚纸张表面缺陷智能化图像处理与识别系统设计研究

设计一套智能化图像处理与识别系统,用于超厚纸张表面缺陷的检测,以解决传统超厚纸检测成本高、效率低、错误率高、精度低等问题。通过综合分析图像处理技术在超厚纸张表面缺陷检测中的可行性,从图像处理技术流程、应用可行性和系统设计等角度展开讨论,提出基于机器视觉的超厚纸张表面缺陷检测系统设计方案,包括整体设计、硬件环境和软件平台的选择与搭建,期望该系统能够高效、准确地检测超厚纸张表面的各类缺陷,提高超厚纸张生产质量和效率。

基于图像处理的风电叶片损伤识别定位系统

设计一套基于图像处理的风电叶片损伤识别定位系统。首先,耦合图像滤波、分割和形态学处理等图像处理算法实现损伤区域的检测识别;然后,基于多边形拟合结果,结合质心定位算法和外接矩形的位置坐标实现叶片损伤的精确定位;最后,依据提取到的基础几何特征、形状因子和长短径之比等图像特征实现叶片损伤类型的准确判断;通过对比不同光照条件下的叶片损伤检测效果,验证了本系统具有一定的自适应能力。试验表明,本系统的平均检测准确率为90%,具备一定的可靠性和稳定性。

基于红外传感器和图像识别的复合式火焰检测技术研究

鉴于传统火焰探测系统误报率高、易受干扰等问题,提出了一种综合应用热释电红外火焰识别和火焰图像识别技术的火焰探测解决方案。基于火焰探测原理,详细阐述了系统硬件设计,包括系统整体构成和硬件电路的功能分析。根据系统硬件设计方案,进行了系统信号处理设计,包括红外模块识别算法和图像视觉识别算法的开发。基于LabVIEW平台构建分布式火焰测控系统及上位机。通过火焰识别和识别抗干扰两种类型的实验,验证了整个系统在远距离探测、高速识别以及高可靠性方面的卓越性能。

基于图像处理和数字视频技术的锅炉多路火焰检测系统

基于数字视频图像处理和传像光纤 ,开发了一套煤粉火焰监视系统。系统采用工程师工作站 /层火焰检测器通讯方式实现对多路火焰信号的巡回检测和处理 ,实现了基于多线程的并行多任务机制和流式视频存储的事故画面回放功能。通过图像序列的特征提取实现火焰的on/off判据 ,提出基于彩色CCD信号的伪彩色温度场计算办法。开拓了视频多媒体技术在燃烧可视化研究的应用领域 ,该系统不但可在实际生产中使用 。

深度学习图像处理系统设计

研究旨在设计基于深度学习的计算机图像处理系统。通过分析系统需求,本研究确定系统的功能和性能要求,提出系统的架构和模块划分,并选择合适的深度学习模型进行训练,详细设计图像处理模块,包括图像输入输出处理、图像增强与修复以及目标检测与识别。经测试,该系统能够有效地处理图像,提高图像质量和目标检测与识别的准确性。

基于图像处理的嵌入式火焰检测系统

针对目前锅炉火焰监视和燃烧状态检测系统存在的火焰图像处理能力不足、实时性差等问题,提出了基于图像处理的嵌入式火焰检测系统,介绍了系统的硬件构成、各功能模块电路和软件设计。现场运行结果表明,该系统能够快速准确地检测出不同工况下火焰的燃烧状态,提供可靠的燃烧预警和灭火保护信号输出,保障了锅炉安全运行。

基于图像处理的太阳能电池底板点胶质量检测系统设计

针对传统点胶效率低下、检测精度不足等问题,提出一种基于图像处理的太阳能电池底板点胶质量检测系统的设计方案。此设计可以通过高速相机采集点胶头的运动轨迹和图像,并将这些数据实时传输给终端。本方案能快速鉴别产品质量合格与否,预估检测时间仅需33 ms,准确度达99.5%以上,可真正实现对工件的基本参数更快速、更准确的测量。

融合图像处理的大粒度籽棉异纤清理系统设计

针对机采籽棉中滴灌带与地膜等大粒度异纤难以清理的难题,提出一种基于图像处理的籽棉异纤检测与清理系统,系统采用机械与风力技术设计了清除长杂及地膜残片的清理结构,同时设计了棉花异纤图像检测算法。采用高斯滤波对异纤图像平滑处理,通过一阶偏导的有限差分求取梯度的幅值与方向,并采用双阈值法对异纤中大粒度的残、碎片图像边缘进行分类识别与清除。实验结果表明,综合运用机械式清理与视觉检测清除的方法,能够快速准确检测并清理滴灌带与地膜等大粒度异纤,有效提高棉花加工企业异纤清除的效率与效果。

数字图像处理技术在火焰检测上的应用

采用传像光纤和数字图像处理技术检测锅炉燃烧火焰，是８０年代末期的一项火焰检测新技术。国内目前尚未采用这项新技术。它是采用传像光纤和ＣＣＤ（电荷耦合器件）摄像机直接拍摄火焰图像，经计算机进行数字图像处理后，在ＣＲＴ上直接显示和用伪彩色显示。

电站锅炉火焰图像检测系统

为了有效、可靠地进行火焰检测 ,针对 2 0 0 MW机组锅炉设计了一套火焰图像检测系统。提出了一种火焰图像检测算法 ,由于算法的自适性和故障判断功能 ,解决了以往火焰检测装置的各种误报问题 ,提高了系统的可靠性。该系统同时还具有火焰监测和燃烧温度场偏移的初步诊断功能。在 2 0 0 MW机组锅炉进行了工业性试验 ,取得了满意的结果。

基于视频图像处理的交通事件检测系统

针对目前公路事件发生后不能及时有效检测与报警、事故处理延迟等不足,研究开发了一种基于视频图像处理的交通事件检测系统。利用计算机视觉与数字图像处理技术,对设置在公路上的摄像头采集的视频图像,进行事件检测算法智能处理,自动采集各种交通参数,检测交通事件并及时报警,可有效地减少交通延误,防止二次事件发生,保障道路安全。与传统交通事件检测系统相比,具有直观方便、费用低等优点,拥有良好的市场需求和实用价值。

采用传像光纤和数字图像处理技术检测燃烧火焰

基于传像光纤和数字图像处理技术开发的锅炉燃烧器火焰检测装置，是近年来推出的一种新型火焰检测装置，它代表了当前世界先进水平。在大量研究工作和工业试验的基础上，这套装置已在国内３５０ＭＷ机组上投入运行并通过了技术鉴定。

基于火焰图像处理的炉膛辐射能信号的检测及分析

采用基于火焰图像处理的炉膛辐射能信号检测系统对湘潭电厂 30 0MW燃煤机组进行了现场检测 ,并对炉膛辐射能信号与机组主要运行参数之间的关系进行了分析 ,结果表明 ,在一定程度上 ,炉膛辐射能信号不仅可以预测机组的实际出力 。

基于图像处理技术的黄瓜种子活力指数检测系统设计

常规的种子活力指数检测存在主观性强、花费高、人工操作难等缺点,无法满足当前自动化高效育种的发展需求。本研究以黄瓜种子为研究对象,基于图像处理技术,设计了一种蔬菜种子活力指数视觉检测系统。该系统包括图像采集平台、图像处理系统、活力指数计算平台。通过计算所培养的黄瓜种子活力指数,对系统的评估精度进行试验测试。结果表明,自主开发的种子活力指数检测系统计算的种子活力指数与人工测量计算的种子活力指数相比准确率高达92%以上。因此,该系统可为种子活力评估提供参考,为蔬菜种子在线化生产提供研究基础。

数字图像处理技术用于锅炉炉膛火焰检测

介绍了目前锅炉火焰检测系统的技术特性及用于火焰检测的数字图像处理技术。分析了锅炉炉膛火焰监测与图像处理系统的构成，以及目前新发展起来的根据煤粉火焰图像判断燃烧状况的计算机算法，其中基于火焰温度场的处理方法具有较完善的理论依据和很好的应用前景。

数字图像处理技术在锅炉炉膛火焰监测系统中的研究现状

火电厂锅炉炉膛内的燃烧过程是复杂的物理和化学过程,火焰的温度场分布及燃烧状态对于电厂的安全经济运行具有极其重要的现实意义。随着计算机技术和电子技术的发展,以数字图像处理技术为核心的火焰图像监测系统日益成为主流。从火焰图像中提取更多的监视和诊断信息,获得炉膛辐射水平的定量描述,重建燃烧火焰的温度场分布,此项应用技术已成为燃烧学科目前较为热门的研究方向之一。对数字图像处理技术在锅炉炉膛火焰监测系统中应用的范围、内容、方式及研究现状进行了分析和总结。

Co-60货运列车检测系统中图像与信息处理系统的设计

Co-60货运列车检测系统是世界上首台对货运列车进行在线检测的大型系统,它的图像与信息处理系统具有检测速度快、数据量大、要管理的信息复杂等特点。介绍了Co-60货运列车检测系统的系统布局、检测流程以及在该系统中采用的关键技术。

基于DSP和数字视频技术的图像火焰检测系统

针对图像火焰检测装置中采用通用 CPU 处理图像能力不足的问题,开发了新一代基于 DSP 数字信号处理器和视频芯片的电路板,解决了复杂判据无法实时运行的瓶颈,并在此基础上研制了专用图像火焰检测器模块,编写了新的视频工作站软件,实现对图像火焰检测器的管理.该套 LY2000 系统成功地实现了对单个燃烧器煤粉火焰状态的准确预报,作为国内第 1 套基于 DSP 图像处理的火检系统迅速推广应用.

基于图像处理技术的火焰检测算法研究

针对传统火焰检测方法可靠性不高、准确性不够的问题。本文提出了一种基于图像处理的火焰检测算法,通过计算火焰图像相关区域像素的数值,来直接对火焰燃烧的"有"、"无"做出判别。根据火焰在正常燃烧下分为初燃烧区、完全燃烧区和燃尽区的特性,设计了相应区域的火焰检测算法,并给出了详细的检测流程。在实际环境下,对算法在燃烧器不同火焰燃烧状态下进行了验证。结果表明,所设计的的火检算法具有较高的可靠性和准确性,可以满足火焰检测的需要。