基于火焰图像结构相似性的回转窑烧成状态识别方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于火焰图像结构相似性的回转窑烧成状态识别方法。其技术方案是，设定标准火焰灰度图像y、正常火焰灰度图库FN和异常火焰灰度图库FA。获取待测火焰图像P，对待测火焰图像P进行滤波和灰度变换，得到待测火焰灰度图像x；将待测火焰灰度图像x与所有标准火焰灰度图像进行平均结构相似性系数计算，得到a+b个平均结构相似性系数MSSIM(x,y)；取平均结构相似性系数最大值MAXmssim，若平均结构相似性系数最大值MAXmssim所对应的标准火焰灰度图像y属于正常火焰灰度图库FN，待测火焰图像P属于正常状态；反之属于异常状态。本发明具有精度高、计算复杂度低、处理过程短和能实现在线实时监测火焰状态变化的特点。
【专利说明】基于火焰图像结构相似性的回转窑烧成状态识别方法
【技术领域】
[0001]本发明属于回转窑烧成状态识别的【技术领域】。特别涉及一种基于火焰图像结构相 似性的回转窑烧成状态识别方法。
【背景技术】
[0002]回转窑是煅烧或焙烧及其他方式加工各种工业原料工艺中所用的热工设备，用于 对输入的物料进行机械、物理或化学处理，在建材、化工、冶金等行业中有着广泛的应用。受 回转窑结构的特殊性和工艺复杂性的影响，所得熟料质量指标难以在线测量，熟料的烧成 状态也难以准确识别，加上回转窑过程的多变量强耦合特性以及不确定干扰等因素，使得 回转窑运转过程仍然处于“人工看火”的开环操作阶段，难以实现回转窑控制系统的自动控 制，长期运行易造成熟料质量指标不稳定、产能低、能耗高和人工劳动强度大等问题。
[0003]火焰图像是燃烧过程的有效反应，亮度信息反映了燃烧过程中的辐射热度和燃烧 效果，火焰形状则反映了燃烧反应发生区域的形状。因此，利用合理的技术判断火焰图像的 烧成状态，从而确定回转窑的运行状态和燃烧稳定性，具有十分重要的意义。
[0004]近年来，回转窑烧成状态识别技术的研究热点之一是数字图像处理技术。经过图 像预处理、图像分割后对图像进行特征提取和选取，将所提取和选取的图像特征送入模式 分类器中进行目标的模式识别，从而判定火焰烧成状态。到目前为止，众多学者对数字图像 处理的各个模块都做了大量且深入的研究，运用数字图像处理技术判断火焰图像烧成状态 的识别方法虽有识别精度高、算法多样且成熟的优点，但这类方法不可避免的存在着计算 复杂度高、处理时间长、无法在线实时监测的缺陷，没有从根本上改变“人工看火”的模式， 并且影响回转窑控制系统的安全性和可靠性，引起熟料质量指标不稳定、产能低和成本高 等一系列问题。
【发明内容】
[0005]本发明旨在克服现有技术缺陷，目的是提供一种精度高、计算复杂度低、处理过程 短和能实现在线实时监测的基于火焰图像结构相似性的回转窑烧成状态识别方法。
[0006]为完成上述任务，本发明采用的技术方案的具体步骤是:
[0007]第一步、标准火焰图像Q由回转窑操作专家标定；标准火焰图像Q组成标准火焰图 库L，标准火焰图库L分为正常火焰图库LN和异常火焰图库LA，正常火焰图库LN由a幅正 常状态的标准火焰图像Q组成，异常火焰图库LA由b幅异常状态的标准火焰图像Q组成； 将标准火焰图像Q进行滤波处理和灰度变换，得到标准火焰灰度图像I ;所有标准火焰灰度 图像I组成标准火焰灰度图库F，标准火焰灰度图库F分为正常火焰灰度图库FN和异常火 焰灰度图库FA。
[0008]第二步、从采集的回转窑烧成带的火焰视频中获取一幅待测火焰图像P ;将待测 火焰图像P进行滤波处理和灰度变换，得到待测火焰灰度图像X。
[0009]第三步、采用平均结构相似性系数的计算方法，计算一幅待测火焰灰度图像X与每一幅标准火焰灰度图像I之间的平均结构相似性系数MSSM(x，y)，得到a+b个平均结构相似性系数MSSM (x，y)。
[0010]第四步、对第三步得到的a+b个平均结构相似性系数MSSM(x，y)进行比较，选取平均结构相似性系数最大值MAXmssim ;如果平均结构相似性系数最大值MAXmssim所对应的标准火焰灰度图像I属于正常火焰灰度图库FN，则判定待测火焰图像P的烧成状态为正常状态；如果平均结构相似性系数最大值MAXmssim所对应的标准火焰灰度图像y属于异常火焰灰度图库FA，则判定待测火焰图像P的烧成状态为异常状态。
[0011]第五步、若判定待测火焰图像P的烧成状态为正常状态，直接进行下一幅火焰图像烧成状态的识别；
[0012]若判定待测火焰图像P的烧成状态为异常状态，系统报警，改善回转窑火焰烧成状态后，再进行下一幅火焰图像烧成状态的识别。
[0013]第六步、重复第二~第五步，直至结束。
[0014]所述a为I~1000的自然数；所述b为I~1000的自然数。
[0015]所述的平均结构相似性系数的计算方法是:将待测火焰灰度图像X和标准火焰灰度图像y分别以相同大小的窗口逐像素地从左上角向右下角移动，得到M个待测火焰灰度图像块Xj和M个标准火焰灰度图像块y」，计算每个待测火焰灰度图像块Xj和对应的标准火焰灰度图像块&之间的结构相似性系数SSMO^ Yj)，得到M个结构相似性系数 SSIM(Xj, Yj)，然后对M个结构相似性系数SSMO^ Yj)进行累加平均，得到待测火焰灰度图像X和标准火焰灰度图像y的平均结构相似性系数MSSIM (X，y):
【权利要求】
1.一种基于火焰图像结构相似性的回转窑烧成状态识别方法，其特征在于所述回转窑烧成状态识别方法的具体步骤:第一步、标准火焰图像Q由回转窑操作专家标定；标准火焰图像Q组成标准火焰图库 L，标准火焰图库L分为正常火焰图库LN和异常火焰图库LA，正常火焰图库LN由a幅正常状态的标准火焰图像Q组成，异常火焰图库LA由b幅异常状态的标准火焰图像Q组成；将标准火焰图像Q进行滤波处理和灰度变换，得到标准火焰灰度图像I ;所有标准火焰灰度图像I组成标准火焰灰度图库F，标准火焰灰度图库F分为正常火焰灰度图库FN和异常火焰灰度图库FA;第二步、从采集的回转窑烧成带的火焰视频中获取一幅待测火焰图像P ;将待测火焰图像P进行滤波处理和灰度变换，得到待测火焰灰度图像X ；第三步、采用平均结构相似性系数的计算方法，计算一幅待测火焰灰度图像X与每一幅标准火焰灰度图像I之间的平均结构相似性系数MSSIM(x，y)，得到a+b个平均结构相似性系数 MSSM (x，y)；第四步、对第三步得到的a+b个平均结构相似性系数MSSM(x，y)进行比较，选取平均结构相似性系数最大值MAXmssim ;如果平均结构相似性系数最大值MAXmssim所对应的标准火焰灰度图像y属于正常火焰灰度图库FN，则判定待测火焰图像P的烧成状态为正常状态；如果平均结构相似性系数最大值MAXmssim所对应的标准火焰灰度图像y属于异常火焰灰度图库FA，则判定待测火焰图像P的烧成状态为异常状态；第五步、若判定待测火焰图像P的烧成状态为正常状态，直接进行下一幅火焰图像烧成状态的识别；若判定待测火焰图像P的烧成状态为异常状态，系统报警，改善回转窑火焰烧成状态后，再进行下一幅火焰图像烧成状态的识别；第六步、重复第二~第五步，直至结束。
2.按照权利要求1所述的基于火焰图像结构相似性的回转窑烧成状态识别方法，其特征在于所述a为I~1000的自然数；所述b为I~1000的自然数。
3.按照权利要求1所述的基于火焰图像结构相似性的回转窑烧成状态识别方法，其特征在于所述的平均结构相似性系数的计算方法是:将待测火焰灰度图像X和标准火焰灰度图像y分别以相同大小的窗口逐像素地从左上角向右下角移动，得到M个待测火焰灰度图像块Xj和M个标准火焰灰度图像块yj，计算每个待测火焰灰度图像块Xj和对应的标准火焰灰度图像块y」之间的结构相似性系数SSM(Xj，y」)，得到M个结构相似性系数SSM(Xj，yj)； 然后对M个结构相似性系数SSIM(\，Yj)进行累加平均，得到待测火焰灰度图像X和标准火焰灰度图像y的平均结构相似性系数MSSIM(x，y):
【文档编号】G06T7/00GK103578111SQ201310567666
【公开日】2014年2月12日 申请日期:2013年11月13日 优先权日:2013年11月13日
【发明者】柴利, 林彦君, 盛玉霞 申请人:武汉科技大学