基于数字图像处理技术的灰渣含碳量在线检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于数字图像处理技术的灰渣含碳量在线检测方法，包括如下步骤：步骤1.灰渣图像及其含碳量获取；步骤2.灰渣图像处理；步骤3.灰渣含碳量检测图像RGB值获取；步骤4.灰渣含碳量BP人工神经网络预测模型的构建；步骤5.待测灰渣样本含碳量检测。本发明专利技术具有如下有益效果：（1）检测过程简单，只需通过图像采集设备获得灰渣样品图像便实现灰渣含碳量的检测；（2）检测速度快，同时精度较高，易于大规模用于工业实际；（3）通用性强，通过对于其他煤种建立相应的训练集，便可实现灰渣含碳量的检测。

On line detection method of carbon content in ash and slag based on digital image processing technology

The invention discloses a method for detecting online carbon ash based on digital image processing technology, which comprises the following steps: step 1. ash and carbon content of image acquisition; image processing step 2. step 3. ash; ash carbon content RGB value detection image acquisition; prediction model construction of BP neural network carbon steps 4. ash; step 5. to measure the carbon content of ash sample detection. The invention has the following advantages: (1) the detection process is simple, only needs to detect the image acquisition device to obtain the ash sample image to achieve the content of carbon in ash; (2) the detection speed, and high precision, easy for large-scale industrial practice; (3) strong versatility, through to other coal established the training set, we can realize the detection of ash content carbon.

【技术实现步骤摘要】
基于数字图像处理技术的灰渣含碳量在线检测方法
本专利技术属于锅炉燃烧
，具体涉及一种基于数字图像处理和BP人工神经网络技术的燃煤锅炉灰渣含碳量在线检测方法。
技术介绍
灰渣（炉渣和飞灰的统称）含碳量是衡量锅炉燃烧水平的重要指标。过高的灰渣含碳量表明锅炉燃烧过程不完善，造成较大的机械未完全燃烧热损失，降低了锅炉运行的经济性，同时由于固体颗粒排放量的上升而导致锅炉受热面磨损加剧，除尘器和引风机运行电耗增大。目前锅炉炉渣含碳量主要是通过实验室灼烧失重法获取，灼烧失重法对炉渣含碳量检测耗时长，而锅炉运行工况却是千变万化且燃煤种类繁多，因此灼烧失重法无法及时得到炉渣含碳量数据；锅炉飞灰含碳量的检测一般通过微波测碳仪来完成，但由于实际操作过程中微波测碳仪的测量精度会受到流速和烟气密度的影响，导致其测量结果变化范围过大。同时微波测碳仪时常由于飞灰堵塞的影响无法正常运行，而大大增加了运行维护工作量。因此就现有技术来说，要实现实时在线的灰渣含碳量检测，及时为运行人员提供运行优化所需数据，基本上是不可能做到的。为解决这一问题，本专利技术提出了基于数字图像处理和BP人工神经网络技术的燃煤锅炉灰渣含碳本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于数字图像处理技术的灰渣含碳量在线检测方法，其特征在于按照以下步骤进行：步骤1.灰渣图像及其含碳量获取：采集灰渣样品将其磨碎混匀后平铺在白色背景纸板上，然后用图像采集设备垂直于背景纸板进行拍摄，获得灰渣样品RGB彩色图像，并通过灼烧失重法获取灰渣样品的含碳量；步骤2.灰渣图像处理；步骤3.灰渣含碳量检测图像RGB值获取：对灰渣含碳量检测图像进行图像遍历，跳过RGB值均为255的区域，分别取各像素点的R、G、B值的和平均值作为该检测图像的R，G，B值；步骤4.灰渣含碳量BP人工神经网络预测模型的构建：选择数据标准化后的图像颜色特征参数R、G、Y、B、g、y作为模型输入向量，建立灰渣含碳量B...

【技术特征摘要】
1.一种基于数字图像处理技术的灰渣含碳量在线检测方法，其特征在于按照以下步骤进行：步骤1.灰渣图像及其含碳量获取：采集灰渣样品将其磨碎混匀后平铺在白色背景纸板上，然后用图像采集设备垂直于背景纸板进行拍摄，获得灰渣样品RGB彩色图像，并通过灼烧失重法获取灰渣样品的含碳量；步骤2.灰渣图像处理；步骤3.灰渣含碳量检测图像RGB值获取：对灰渣含碳量检测图像进行图像遍历，跳过RGB值均为255的区域，分别取各像素点的R、G、B值的和平均值作为该检测图像的R，G，B值；步骤4.灰渣含碳量BP人工神经网络预测模型的构建：选择数据标准化后的图像颜色特征参数R、G、Y、B、g、y作为模型输入向量，建立灰渣含碳量BP人工神经网络预测模型；步骤5.待测灰渣样本含碳量检测：按照上述步骤1-3获得灰渣含碳量检...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫志勇，王诣，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33