灰椎圖片熔融性特征溫度自動判斷算法研究

丁宏剛 黃 琳 陳剛

(華中科技大學煤燃燒國家重點實驗室,湖北@武漢@430074)

摘要:闡述了利用計算機圖像識別方法對數字灰熔點儀實驗后獲得的系列灰椎形狀變化圖片進行灰熔點特征溫度自動識別的算法的研究探討。

關鍵詞:煤灰熔點;特征溫度;顏色拾取

1引言

在煤燃燒過程中,灰熔點是決定煤中是否會找程硯中結渣和積灰的關鍵參數,也是評價美中采用何種燃燒方式的重要依據。測定煤灰熔融性國內外普遍采用熔點法,即將煤灰制成一定尺寸的三角錐體(底邊長7mm、高20mm),在一定氣體介質中以一定升溫速度加熱,觀察灰錐在受熱過程中的形態變化,并記錄其4個特征熔融溫度:變形溫度(DT)、軟化溫度(ST)、半球溫度(HT)和流動溫度(FT)。對煤灰的熔融特性的測定可以采用氧化性氣氛或弱還原性氣氛,一般采用弱還原性氣氛(60%CO+40%CO2)混合氣通入加熱爐。

除了老式的人工控溫、人工觀測記錄的灰熔點儀外,目前普遍采用的自動測定方法是利用數碼攝像或數碼拍照技術,把升溫過程中一系列的灰錐形態變化拍攝下來,然后根據圖片人工或電腦來確定相應的特征溫度。目前實驗室的自動灰熔點儀采用的就是拍攝一系列圖片,然后在幾百張圖片中采用人工判斷的方式得到特征溫度,如果可以通過軟件自動識別圖片中灰熔點特征溫度,無疑可以大大提高實驗的工作效率。

2特征溫度自動識別算法與編程

2.1圖像識別范圍確定

如圖1所示,儀器一次性最多可同時測定5對灰錐樣品,這就需要定義每個灰錐樣品在圖片中的實際范圍,如圖1,在攝像拍照角度不變的情況下可用鼠標拉選范圍的方式確定針對該樣品需要分析檢測像素顏色值的區域范圍,一系列照片采用相同的范圍進行分析。

2.2圖形邊緣識別算法與顏色閥值計算方法:

經典的邊緣提取方法是考察圖像的每個像素在某個鄰域內灰度的變化,利用邊緣鄰近一階或二階方向導數變化規律,用簡易方法檢測邊緣。

2.2.1梯度算子

梯度是圖像處理中最為常用的一次微分方法,算法簡單易行,但有方向性。這類算子有Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子和Kirsch算子等,它們產生的邊緣圖像相似。Roberts算子是2×2算子,對具有陡峭的低噪聲圖像響應最好。其它3個算子都是3×3算子,對灰度漸變和噪聲較多的圖像處理得較好。

2.2.2高斯怖普拉斯算子

拉普拉斯算子是不依賴于邊緣方向的二階微分算子,它是1個標量而不是向量,具有旋轉不變即各向同性的性質,在圖像處理中經常被用來提取圖像的邊緣。通常使用的拉普拉斯算子如下所示。

記錄該處的橫坐標、縱坐標值,并計算處理算出灰錐當前高度和當前寬度;

判斷是否為特征溫度;

…

end;

…

2.4運算中特征溫度的判別標準

如圖2所示,由于國標對于開始變形溫度DT定義不嚴格,本文采用國外自動灰熔點ASTM標準規定的灰錐高度為寬度的兩倍為判斷依據。軟化溫度ST為灰錐高度等于寬度,半球溫度HT為灰錐高度為寬度的一半,流動溫度為灰錐高度為初始高度10%。

圖2灰錐變形過程中長寬變化示意圖(圖1A區域)

3結論

本文通過對灰熔融特性的特征溫度計算機自動判定標準、計算機圖形識別算法、以及具體顏色拾取的實現的討論,給出了一種通過計算機自動對灰熔點儀拍攝下來的不同溫度下的系列灰錐變形照片進行特征溫度的自動判斷的實現方法。

參考文獻

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作者簡介:

丁宏剛(1976-),男,工程師,碩士,主要從事實驗室技術與管理工作以及電力企業應用軟件開發。