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機(jī)器視覺用于燃料粒度在線檢測研究

發(fā)布時間:2020-05-16 09:22
【摘要】:循環(huán)流化床(CFB)鍋爐對入爐燃料管控嚴(yán)格,尤其是燃料的粒度,直接關(guān)系著鍋爐的經(jīng)濟(jì)安全運(yùn)行。傳統(tǒng)的燃料粒度檢測采用人工篩分法,耗時長且工序繁瑣,難以及時指導(dǎo)工業(yè)電力生產(chǎn)。基于圖像處理的機(jī)器視覺具有測量速度快、成本低、實時在線的優(yōu)勢,是進(jìn)行燃料粒度分布在線檢測的最佳技術(shù)選擇,但目前商業(yè)化的產(chǎn)品主要依賴于從美國、芬蘭等進(jìn)口,售價昂貴且維護(hù)不及時,難以在我國電廠大面積推廣。為此,本課題在國家自然科學(xué)基金、山西省科技重大專項等項目支持下,立足于開發(fā)低成本的、具有自主知識產(chǎn)權(quán)的、國產(chǎn)化的、基于機(jī)器視覺的燃料粒度在線檢測技術(shù)及系統(tǒng),以更好地服務(wù)于我國電力行業(yè)。本文圍繞CFB鍋爐對燃料粒度控制的重大需求,在機(jī)組配煤摻燒環(huán)節(jié)中的燃料粒度在線檢測關(guān)鍵技術(shù)上取得了以下研究成果和技術(shù)突破:1、提出了凸包分析的顆粒多級分割圖像處理方法。針對傳統(tǒng)分水嶺分割下仍存在少量欠分割顆粒的問題,開發(fā)了基于凸包分析的圖像二次分割算法,即通過顆粒凸度率與閾值對比識別未被分割的粘連顆粒,并完成對顆粒圖像中粘連顆粒的二次分割。與傳統(tǒng)的圖像一次分割法相比,該算法將粒度分布的平均測量誤差和平均不確定度分別由3.78%和2.27%降至了2.23%和1.91%。2、開發(fā)了系統(tǒng)自調(diào)整校準(zhǔn)技術(shù)。利用超聲波測距動態(tài)調(diào)整像素的標(biāo)定系數(shù),實時校準(zhǔn)皮帶上燃料厚度波動給粒度測量帶來的干擾;開發(fā)了時序設(shè)計定期除塵模塊,定期噴水和刮除視覺窗口粉塵,解決了工業(yè)惡劣環(huán)境下設(shè)備的長期穩(wěn)定運(yùn)行難題。3、光機(jī)電一體化集成了基于機(jī)器視覺的入爐燃料粒度在線檢測成套系統(tǒng),包括燃料粒度在線檢測設(shè)備以及系統(tǒng)控制和數(shù)據(jù)分析軟件,并實現(xiàn)了工業(yè)應(yīng)用。系統(tǒng)單次檢測時長1分鐘,提供燃料粒度分布、給煤量、平均粒徑、各粒級質(zhì)量占比等的實時和歷史數(shù)據(jù),重復(fù)性優(yōu)于5.33%,測量誤差低于7.61%,具有像素自校準(zhǔn)、自清潔除塵、云傳輸、多用戶端顯示、歷史查詢、聲光報警等功能。
【圖文】:

粒度分布,檢測裝置結(jié)構(gòu),粒度分布,燃料粒度


圖3.1粒度分布檢測裝置結(jié)構(gòu)

二值圖,圖像處理,二值圖,內(nèi)部標(biāo)記


獲得顆粒投影的二值圖,并消除了由于顆粒表面的紋理引起的偽邊緣,增了顆粒分割的精確程度。然后,對得到的二值圖進(jìn)行距離變換,為接下的分水分割提供外部標(biāo)記,并將腐蝕后的顆粒二值圖作為分割的內(nèi)部標(biāo)記。接著,結(jié)內(nèi)外標(biāo)記對原始灰度圖像進(jìn)行分水嶺變換[39,40],,獲得連續(xù)、封閉的分割結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】:山西大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TP391.41;TM621.2

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本文編號:2666517

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