【技术实现步骤摘要】
一种汽包水位图像识别方法及其装置
[0001]本申请涉及图像数据处理
，特别涉及一种汽包水位图像识别方法及其装置。
技术介绍
[0002]锅炉是化工、炼油、发电的等工业生产过程中必不可少的主要的动力设备，它所产生的高压蒸汽既可以作为风机、压缩机、大型泵类的驱动的动力源，又可作为蒸馏、化学反应、干燥和蒸发等过程的热源；随着工业生产规模的不断扩大，生产设备的不断创新，作为全厂的动力和热源的保护，亦向着大容量、高参数、高效率发展，为了确保安全，稳定生产，锅炉设备的控制中，调节任务之一是对锅炉汽包水位的控制，若水位过低，则会时汽包内的水量变化速度很快，不及时控制会使汽包内的水全部汽化，导致锅炉烧坏或爆炸；若水位过高会影响汽包的汽水分离，产生蒸汽带水现象，使过热器管壁结构导致破坏，目前，常规测量汽包水位的手段主要有3种：云母式双色水位计、电接点式水位计、差压式水位计，在现有的对汽包水位的识别存在以下问题：（1）双色云母式水位计是利用光学原理，使水显示绿色，蒸汽显示红色来表示水位的，但是只能在控制室内用于水位监视，不能参与水位自动...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种汽包水位图像识别方法，其特征在于，包括：S1：通过具有视觉系统的智能工业摄像机获取汽包水位的第一图像信息，将所述第一图像信息进行预处理，得到预处理后的第二图像信息；S2：根据所述第二图像信息得到汽包水位刻度所在的位置图像；S3：利用视觉系统将所述汽包水位刻度所在的位置图像分为不同状态的若干水位图像；S4：采用深度学习多分类模型识别若干所述水位图像，组成模型训练集，所述训练集包含m组训练样本，表示为：，定义其所述训练集的损失函数为：，其中h
w，b
为输出值，W为权值参数，b为偏置，x
（i）
为第i组训练样本的输入，y
（i）
为第i组训练样本的期望输出，h
w,b
(x
（i）
)
‑
y
（i）
为神经网络训练后的预测结果，并将所述训练集导入至轻量级模型MobileNetV2进行训练，得到水位识别模型，并通过视觉系统输出水位识别模型的若干所述水位图像转换成开关量或模拟量信号至机组控制系统；S5：将获得的开关量或模拟量信号通过集成在所述智能工业摄像机上的标准通讯协议接口以及可扩展的I/O信号通道与控制系统通讯连接或硬接线连接，将所述开关量或模拟量信号的汽包水位测量值进行比较修正，得到正确的汽包水位值和汽包水位动作条件。2.根据权利要求1所述的汽包水位图像识别方法，其特征在于，所述通过具有视觉系统的智能工业摄像机获取汽包水位的第一图像信息，将所述第一图像信息进行预处理，得到预处理后的第二图像信息的步骤中，包括：将所述第一图像信息进行归一化，将其等分成N行N列的网格，分别统计各个网格中黑像素的数量，获得N*N维的网格特征向量，提取代表汽包水位大小的外围特征向量，判断所述图像信息中汽包水位刻度所在位置。3.根据权利要求1所述的汽包水位图像识别方法，其特征在于，所述利用视觉系统将所述汽包水位刻度所在的位置图像分为不同状态的若干水位图像的步骤中，包括：通过所述视觉系统将不同状态下的若干水位图像分为以下7种：高A、高B、高C、低A、低B、低C、正常。4.根据权利要求1所述的汽包水位图像识别方法，其特征在于，所述步骤S4包括：采集不同水位图像组成模型训练集；选用轻量级模型MobileNetV2作为模型，并使用训练集进行训练。5.根据权利要求4所述的汽包水位图像识别方法，其特征在于，所述采集不同水位图像组成模型训练集；选用轻量级模型MobileNetV2作为模型，并使用训练集进行训练的步骤包括：采用小样本问题训练方法进行若干水位图像的训练集训练，具体为：预训阶段：采用与所述水位图像同源的公共图像集进行训练；微调阶段：用所述不同状态的水位图像进行训练，完成模型的微调，得到水位识别模型。6.根据权利要求1所述的汽包水...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈荣，熊俊柳，罗鹏，韩贞强，彭旭辉，杨凡，吴晓辉，
申请(专利权)人：中国电建集团江西省电力设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。