【技术实现步骤摘要】
槽式集热管弯曲测量方法和装置
[0001]本申请涉及光热电站
，尤其涉及一种槽式集热管弯曲测量方法和装置。
技术介绍
[0002]太阳能热发电技术是一种可再生能源利用技术，近年来得到了快速发展，截至现在，国内外已建成多个大型商业化太阳能热发电站。槽式太阳能热发电是现今发展规模最大、技术最成熟的商业性太阳能热发电技术，它利用集热管将聚光镜反射的光线吸收，加热集热管内部传热介质，通过换热装置产生高温蒸汽，驱动汽轮机运转，带动发电机发电。槽式太阳能热发电站在运行过程中，集热管受热应力和重力等作用可能会发生弯曲变形。集热管弯曲变形主要造成两方面的影响：一方面，集热管弯曲变形造成汇聚到集热管上光线减少，使得截断效率降低，进而影响聚光系统的光学效率；另一方面，集热管弯曲变形超过集热管内管与玻璃外管间的距离会造成玻璃外管破裂，使得光学效率与热效率同时降低。因此对槽式集热管弯曲变形的测量显得至关重要。目前，对于槽式集热管弯曲的测量还没有相关的测量方法。为实现槽式太阳能热电站全部集热管弯曲变形量的测量，需要提供一种能快速、精确的在线测量集热管弯曲变形的测量方法。
技术实现思路
[0003]本申请的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。
[0004]为此，本申请的第一个目的在于提出一种槽式集热管弯曲测量方法，能够快速、精确地测量出槽式集热管的弯曲变形。
[0005]本申请的第二个目的在于提出一种槽式集热管弯曲测量装置。
[0006]本申请的第三个目的在于提出一种计算机设备。>[0007]本申请的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
[0008]为实现上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种槽式集热管弯曲测量方法，包括：
[0009]获取两个不同方向上对槽式集热管拍摄的图像，其中，两个方向互相垂直；
[0010]分别对两个不同方向上的图像进行图像处理，以获取各自对应的槽式集热管弯曲变形分量；
[0011]拟合两个不同方向上的槽式集热管弯曲变形分量，以获取槽式集热管的弯曲量。
[0012]可选的，分别对两个不同方向上的图像进行图像处理，以获取各自对应的槽式集热管弯曲变形分量，包括：
[0013]利用预设边缘检测算法检测所述槽式集热管的边缘位置；
[0014]根据检测到的所述边缘位置计算出所述槽式集热管的实际中心轴线位置；
[0015]获取所述槽式集热管的理论中心轴线位置；
[0016]根据所述实际中心轴线位置和所述理论中心轴线位置计算出所述槽式集热管弯曲变形分量。
[0017]可选的，利用预设边缘检测算法检测所述槽式集热管的边缘位置，包括：
[0018]将所述图像转换为灰度图；
[0019]利用改进的形态学梯度算子对所述灰度图进行边缘检测，获取第一边缘图像；
[0020]利用三次样条插值法对所述第一边缘图像进行差值运算，获取第二边缘图像；
[0021]利用形态学细化算子对所述第二边缘图像进行细化处理，获取所述槽式集热管的边缘位置。
[0022]可选的，利用改进的形态学梯度算子对所述灰度图进行边缘检测，获取第一边缘图像，包括：
[0023]选取2种不同尺度的结构元素进行开闭运算，滤除所述灰度图的图像噪声；
[0024]选取2种相同尺寸不同方向的结构元素进行边缘检测，获得不同方向下的边缘图像；
[0025]计算不同方向下的边缘图像的信息熵所占比例；
[0026]根据所述信息熵所占比例合成第一边缘图像。
[0027]可选的，利用三次样条插值法对所述第一边缘图像进行差值运算，获取第二边缘图像，包括：
[0028]基于公式一对所述第一边缘图像进行差值运算，公式一：F(m,n)＝MHN，其中，M＝[s(1+v) s(v) s(1
‑
v) s(2
‑
v)]，v)]，F(m,n)为插值后的图像，f(i,j)为插值前的像素点，u＝m
‑
[m]，v＝n
‑
[n]，[]表示取整运算。
[0029]可选的，根据所述实际中心轴线位置和所述理论中心轴线位置计算出所述槽式集热管弯曲变形分量，包括：
[0030]计算所述实际中心轴线位置和所述理论中心轴线位置的差值，获得所述槽式集热管不同位置弯曲变形量所占像素个数；
[0031]获取所述槽式集热管直径所占像素个数，并计算出单个像素表示的实际距离；
[0032]根据单个像素表示的实际距离和所述槽式集热管不同位置弯曲变形量所占像素个数计算出所述槽式集热管弯曲变形分量。
[0033]本申请实施例的槽式集热管弯曲测量方法，通过获取两个不同方向上对槽式集热管拍摄的图像，并分别对两个不同方向上的图像进行图像处理，以获取各自对应的槽式集热管弯曲变形分量，以及拟合两个不同方向上的槽式集热管弯曲变形分量，以获取槽式集热管的弯曲量，能够快速、精确地测量出槽式集热管的弯曲变形。
[0034]为实现上述目的，本申请第二方面实施例提出一种槽式集热管弯曲测量装置，包括：
[0035]获取模块，用于获取两个不同方向上对槽式集热管拍摄的图像，其中，两个方向互相垂直；
[0036]图像处理模块，用于分别对两个不同方向上的图像进行图像处理，以获取各自对应的槽式集热管弯曲变形分量；
[0037]拟合模块，用于拟合两个不同方向上的槽式集热管弯曲变形分量，以获取槽式集热管的弯曲量。
[0038]可选的，所述图像处理模块，用于：
[0039]利用预设边缘检测算法检测所述槽式集热管的边缘位置；
[0040]根据检测到的所述边缘位置计算出所述槽式集热管的实际中心轴线位置；
[0041]获取所述槽式集热管的理论中心轴线位置；
[0042]根据所述实际中心轴线位置和所述理论中心轴线位置计算出所述槽式集热管弯曲变形分量。
[0043]可选的，所述图像处理模块，用于：
[0044]将所述图像转换为灰度图；
[0045]利用改进的形态学梯度算子对所述灰度图进行边缘检测，获取第一边缘图像；
[0046]利用三次样条插值法对所述第一边缘图像进行差值运算，获取第二边缘图像；
[0047]利用形态学细化算子对所述第二边缘图像进行细化处理，获取所述槽式集热管的边缘位置。
[0048]可选的，所述图像处理模块，用于：
[0049]选取不同尺度的结构元素进行开闭运算，滤除所述灰度图的图像噪声；
[0050]选取相同尺寸不同方向的结构元素进行边缘检测，获得不同方向下的边缘图像；
[0051]计算不同方向下的边缘图像的信息熵所占比例；
[0052]根据所述信息熵所占比例合成第一边缘图像。
[0053]可选的，所述图像处理模块，用于：
[0054]基于公式一对所述第一边缘图像进行差值运算，公式一：F(m,n)＝MHN，其中本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种槽式集热管弯曲测量方法，其特征在于，包括：获取两个不同方向上对槽式集热管拍摄的图像，其中，两个方向互相垂直；分别对两个不同方向上的图像进行图像处理，以获取各自对应的槽式集热管弯曲变形分量；拟合两个不同方向上的槽式集热管弯曲变形分量，以获取槽式集热管的弯曲量。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分别对两个不同方向上的图像进行图像处理，以获取各自对应的槽式集热管弯曲变形分量，包括：利用预设边缘检测算法检测所述槽式集热管的边缘位置；根据检测到的所述边缘位置计算出所述槽式集热管的实际中心轴线位置；获取所述槽式集热管的理论中心轴线位置；根据所述实际中心轴线位置和所述理论中心轴线位置计算出所述槽式集热管弯曲变形分量。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，利用预设边缘检测算法检测所述槽式集热管的边缘位置，包括：将所述图像转换为灰度图；利用改进的形态学梯度算子对所述灰度图进行边缘检测，获取第一边缘图像；利用三次样条插值法对所述第一边缘图像进行差值运算，获取第二边缘图像；利用形态学细化算子对所述第二边缘图像进行细化处理，获取所述槽式集热管的边缘位置。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，利用改进的形态学梯度算子对所述灰度图进行边缘检测，获取第一边缘图像，包括：选取2种不同尺度的结构元素进行开闭运算，滤除所述灰度图的图像噪声；选取2种相同尺寸不同方向的结构元素进行边缘检测，获得不同方向下的边缘图像；计算不同方向下的边缘图像的信息熵所占比例；根据所述信息熵所占比例合成第一边缘图像。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，利用三次样条插值法对所述第一边缘图像进行差值运算，获取第二边缘图像，包括：基于公式一对所述第一边缘图像进行差值运算，公式一：F(m,n)＝MHN，其中，M＝[s(1+v) s(v) s(1
‑
v) s(2
‑
v)]，v)]，F(m,n)为插值后的图像，f(i,j)为插值前的像素点，u＝m
‑
[m]，v＝n
‑
[n]，[]表示取整运算。6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述实际中心轴线位置和所述理论中心轴线位置计算出所述槽式集热管弯曲变形分量，包括：计算所述实际中心轴线位置和所述理论中心轴线位置的差值，获得所述槽式集热管不同位置弯曲变形量所占像素个数；获取所述槽式集热管直径所占像素个数，并计算出单个像素表示的实际距离；
根据单...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄勇焕，张继，王强，卢乃兵，莫威，晁增贤，张亚南，
申请(专利权)人：中广核太阳能德令哈有限公司，
类型：发明
国别省市：
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