李俊欣

（廣州環(huán)保投資集團(tuán)有限公司）

垃圾焚燒爐火焰參數(shù)自動檢測方法

李俊欣

（廣州環(huán)保投資集團(tuán)有限公司）

針對國內(nèi)垃圾電廠焚燒工況變化復(fù)雜、依賴人工調(diào)整的特性，提出一種基于視頻圖像處理的爐膛火焰參數(shù)自動檢測方法，利用電廠火焰監(jiān)視攝像探頭采集火焰監(jiān)控圖像，實(shí)時分析爐膛中的垃圾燃燒狀態(tài)，并把分析后的火焰參數(shù)傳輸?shù)紻CS的監(jiān)控畫面，作為人工調(diào)整爐排速度和助燃風(fēng)量的參考。該方法能有效減少運(yùn)行人員習(xí)慣或經(jīng)驗(yàn)差異導(dǎo)致的控制效果差異，提高焚燒控制系統(tǒng)的自動化水平。

垃圾焚燒；火焰自動檢測；視頻圖像處理

0 引言

近十幾年來，國外垃圾焚燒發(fā)電技術(shù)已相對成熟，同時由于現(xiàn)實(shí)需要，國內(nèi)許多城市相繼引進(jìn)國外長期驗(yàn)證過的先進(jìn)焚燒技術(shù)，國內(nèi)垃圾焚燒發(fā)電廠發(fā)展迅速。自動焚燒控制系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行中，由于國內(nèi)的垃圾與國外垃圾成分不同，導(dǎo)致燃燒工況不穩(wěn)定。一般自動焚燒控制系統(tǒng)采用蒸汽流量與爐排速度給定值的固定參數(shù)換算公式，不能根據(jù)工況的變化及時調(diào)整進(jìn)料量和配風(fēng)量，需要人工觀察垃圾焚燒情況適時調(diào)整。爐膛內(nèi)的垃圾焚燒狀況一般通過測量料層厚度、一次風(fēng)量、二次風(fēng)量等參數(shù)間接反映，運(yùn)行人員根據(jù)這些檢測數(shù)據(jù)，不間斷地觀察火焰監(jiān)視畫面，判斷焚燒工況，人工調(diào)整控制策略。一旦焚燒工況轉(zhuǎn)變或人工調(diào)整不及時，容易出現(xiàn)爐排或焚燒爐墻結(jié)焦、爐排片損壞、爐溫過低產(chǎn)生二惡英等后果。人工觀察的缺點(diǎn)是反應(yīng)較慢，準(zhǔn)確率低，耗費(fèi)操作人員大量精力，并且垃圾焚燒爐容易出現(xiàn)滅火事故。一般采用火檢探頭進(jìn)行檢測，但火檢探頭在實(shí)際應(yīng)用中存在靈敏度不足、誤動或拒動的情況。

針對垃圾焚燒過程中需要根據(jù)火焰狀況判斷焚燒工況的需求，本文提出一種基于圖像處理技術(shù)的火焰狀況檢測方法，在線采集爐膛火焰監(jiān)視攝像頭的圖像，進(jìn)行圖像處理及分析，檢測出火焰的亮度、位置、變化趨勢等參數(shù)，反映實(shí)時的焚燒狀況。

1 火焰參數(shù)自動檢測綜述

垃圾焚燒爐火焰參數(shù)主要包括各級爐排火焰比例、火焰位置和火焰亮度數(shù)據(jù)（火焰像素點(diǎn)的Y值）。垃圾焚燒爐火焰參數(shù)自動檢測利用爐膛火焰監(jiān)控攝像頭實(shí)時采集爐膛內(nèi)火焰圖像，并傳輸?shù)交鹧鏅z測機(jī)；利用Visual Studio軟件對火焰圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理和分析處理；分析結(jié)果通過RS-485等通訊協(xié)議輸出到自動焚燒控制系統(tǒng)的操作員站監(jiān)控畫面，用于代替操作人員的人工觀察，輔助操作人員判斷當(dāng)前焚燒狀況，根據(jù)火焰參數(shù)變化的趨勢進(jìn)行人工調(diào)整。例如當(dāng)自動檢測燃燼段的火焰參數(shù)變大時，表示主燃燒段上的焚燒不充分，應(yīng)及時減慢爐排速度，同時增大主燃燒段和燃燼段的一次風(fēng)量，改善主燃燒段和燃燼段的焚燒條件。

此外，利用自動檢測得出的火焰參數(shù)，可以作為常規(guī)火檢探頭信號的輔助，完成滅火保護(hù)等聯(lián)鎖保護(hù)邏輯，增強(qiáng)系統(tǒng)的安全性和可靠性。

2 火焰參數(shù)自動檢測設(shè)計

2.1 設(shè)備選型

GB50049-2011小型火力發(fā)電廠設(shè)計規(guī)范[1]規(guī)定，電廠鍋爐的主要運(yùn)行參數(shù)包括爐膛火焰監(jiān)視。因此在設(shè)計垃圾電廠時，需要配備爐膛火焰監(jiān)視顯示系統(tǒng)，便于運(yùn)行人員在中控室實(shí)時觀察爐膛內(nèi)焚燒情況。本文利用電廠原有火焰監(jiān)視探頭，對火焰監(jiān)視畫面進(jìn)行處理和分析，無需額外增加火焰探頭設(shè)備。

一般攝像機(jī)的最高工作溫度為50℃，而爐內(nèi)火焰中心溫度高達(dá)1600℃以上，本文利用可耐高溫的潛望管，將圖像由棱鏡轉(zhuǎn)向后直接投射在安裝于爐膛保溫層外、溫度合適的攝像機(jī)靶面上[2]。同時要求攝像頭的觀察視場為不少于60°轉(zhuǎn)角的90°錐面范圍。保護(hù)罩工作環(huán)境（爐外溫度）溫度范圍-10℃～70℃。

攝像機(jī)輸出PAL制式，通過圖像采集卡實(shí)現(xiàn)A/D轉(zhuǎn)換及信號放大，經(jīng)過同軸電纜傳給監(jiān)視器。監(jiān)視器把信號分為2路：一路傳到中控室大屏幕進(jìn)行人工監(jiān)視，另一路傳到火焰檢測機(jī)進(jìn)行火焰參數(shù)自動檢測。

2.2 圖像預(yù)處理

由于現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜，通過攝像機(jī)得到的火焰視頻信號需要進(jìn)行一系列的圖像預(yù)處理，得到更準(zhǔn)確的現(xiàn)場圖像數(shù)據(jù)，以便對火焰參數(shù)進(jìn)行量化判斷。

首先，模擬視頻信號通過火焰檢測機(jī)的圖像視頻采集卡進(jìn)行采集編碼，得到火焰圖像的數(shù)字編碼信息。視頻采集卡采用DH-CG410圖像采集卡，支持標(biāo)準(zhǔn)PAL/NTSC（CCIR/EIA）視頻輸入，每通道最大分辨率可達(dá)768×576×32 bit，可以滿足系統(tǒng)的采集速度及性能要求。

其次，經(jīng)圖像采集編碼處理后得到640×480@30 f/s的YUV圖像數(shù)據(jù)。為提升圖像處理的準(zhǔn)確性，需要對圖像編碼數(shù)據(jù)進(jìn)行二次處理—平滑處理，消除火焰圖像中隨機(jī)噪聲。常用的平滑方法有中值法、平均法、空間頻率域帶通濾波等。綜合考慮效率與性能的要求，本文采用中值法對圖像進(jìn)行降噪處理，對一段時間內(nèi)的圖像信息進(jìn)行采集，然后排序，按照中值計算的方式取出中值作為圖像信息[3]。

最后，需要把圖像轉(zhuǎn)換成YUV色彩空間。圖像的原始格式為RGB，其原理是每種顏色都可用紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）3個顏色變量來表示，其優(yōu)點(diǎn)是與人眼觀察的規(guī)律一致，便于理解。然而RGB格式的圖像無法體現(xiàn)圖像亮度及色差的變化，不適合使用計算機(jī)語言從圖像中識別出火焰，因此需要把圖像轉(zhuǎn)換成YUV色彩空間。在圖像處理領(lǐng)域YUV色彩空間的使用更為廣泛，因?yàn)樗鼜牧炼?、色差方面進(jìn)行了分離，利于圖像分析處理。在YUV空間中，每種顏色由1個亮度信號Y、2個色差信號U和V進(jìn)行定義。YUV空間利用RGB的信息進(jìn)行轉(zhuǎn)化，利用Y通道信息可以從全彩色圖像中產(chǎn)生一個黑白圖像，通過U、V信息描述顏色，更有利于后續(xù)的火焰識別工作。

為了能更好地描述圖像信息，每個像素以圖像坐標(biāo)表示，連續(xù)選取N幀背景圖像進(jìn)行YUV空間轉(zhuǎn)換處理后，按中值計算方式得到該圖像的YUV值描述。

2.3 算法設(shè)計及實(shí)現(xiàn)

本文提出基于圖像處理技術(shù)的火焰狀況分析算法，實(shí)時利用Visual Studio軟件對爐膛火焰監(jiān)控畫面進(jìn)行分析，結(jié)合運(yùn)行人員經(jīng)驗(yàn)，自動判斷每級爐排上的焚燒狀況等級，作為人工調(diào)整環(huán)節(jié)的參考輸入。

本文采用OpenCV實(shí)現(xiàn)火焰檢測子系統(tǒng)算法。OpenCV視覺處理庫提供各種常用的圖像處理方法，如邊緣檢測、輪廓檢測、高斯背景、卡爾曼濾波等，可以快速開發(fā)各類圖像識別、目標(biāo)跟蹤、模式識別等程序。火焰檢測算法實(shí)現(xiàn)的流程圖如圖1所示。

圖1 火焰檢測算法實(shí)現(xiàn)流程圖

由于每臺火焰監(jiān)控攝像頭安裝位置與爐排的相對位置和角度可能有差異，所以必須對圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行設(shè)定。在圖像中定義左、右側(cè)邊界線，并在左、右邊界線上定義3個分界點(diǎn)，把左、右邊界線之間的區(qū)域劃分為4個部分，分別對應(yīng)四級爐排。檢測區(qū)域劃分結(jié)果如圖2所示。

火焰狀態(tài)的識別是火焰圖像處理過程中最重要的部分，其可通過采集圖像內(nèi)高溫區(qū)的分布進(jìn)行定性。利用Y分量的亮度分量在圖像中的統(tǒng)計分布，反映火焰高溫區(qū)的分布，進(jìn)而對火焰狀態(tài)進(jìn)行定量計算。轉(zhuǎn)換后的Y、U、V值，根據(jù)預(yù)先設(shè)置的火焰判別規(guī)則進(jìn)行判斷，識別出圖像中屬于火焰的像素點(diǎn)，并統(tǒng)計火焰像素點(diǎn)占每級爐排的比例。

火焰監(jiān)視攝像頭的圖像原圖如圖3所示，處理后的火焰識別圖像如圖4所示?；鹧媾袆e規(guī)則：亮度（Y）大于150的像素點(diǎn)，判斷為亮火焰，在圖4中用淺灰色表示；圖3中火焰邊沿的深灰色部分，亮度不高，通過U、V值修正處理，判斷為暗火焰，即當(dāng)Y > 40且V >110 且U >150，用深灰色表示；判斷為非火焰的其他部分用白色表示。在統(tǒng)計火焰參數(shù)時，亮火焰的權(quán)重為0.9，暗火焰的權(quán)重為0.1。

圖3 火焰監(jiān)視攝像頭的圖像原圖

圖4 處理后的火焰識別圖像

火焰參數(shù)結(jié)果=（亮火焰點(diǎn)×0.9+暗火焰點(diǎn)×0.1）/該級面積總和。

利用程序統(tǒng)計火焰點(diǎn)占圖像畫面的比例，火焰識別圖像分析結(jié)果如圖5所示。

圖5 火焰識別圖像分析結(jié)果

圖5中ret1～ret4表示自下而上的第四～第一級爐排的火焰像素點(diǎn)數(shù)量；ratio為火焰占所該級畫面的比例。分析結(jié)果顯示：第三級爐排火焰比例為49.1%；第二級爐排火焰比例為62.0%；第一級爐排火焰比例為14.7%。同時把火焰位置和亮度數(shù)據(jù)傳輸?shù)娇刂葡到y(tǒng)，作為焚燒狀況變化趨勢分析的原始數(shù)據(jù)。

2.4 火焰檢測結(jié)果傳輸

火焰參數(shù)自動檢測機(jī)檢測出的火焰參數(shù)結(jié)果在輸出前需進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，使輸出結(jié)果精確到小數(shù)后2位，火焰識別子系統(tǒng)與自動焚燒控制系統(tǒng)通信協(xié)議格式如表1所示。自動焚燒控制系統(tǒng)在接收檢測結(jié)果后，根據(jù)通訊協(xié)議進(jìn)行相應(yīng)的逆處理，得到對應(yīng)的4級檢測結(jié)果。

2.5 火焰參數(shù)自動檢測機(jī)與系統(tǒng)的連接

火焰參數(shù)自動檢測機(jī)接收火焰監(jiān)視攝像機(jī)輸出的PAL制式模擬視頻信號，在火焰檢測機(jī)中完成圖像處理、算法處理、輸出處理，通過RS485串口以Modbus協(xié)議方式輸入到自動焚燒控制系統(tǒng)的過程站。

2.6 火焰檢測結(jié)果的利用

火焰檢測結(jié)果包括各級爐排火焰比例、火焰位置和火焰亮度數(shù)據(jù)。其中各級爐排火焰比例顯示在自動焚燒控制系統(tǒng)的操作員站（上位機(jī)）畫面上，供運(yùn)行人員作為人工調(diào)整的參考，如圖6所示。

表1 火焰識別子系統(tǒng)與自動焚燒控制系統(tǒng)通信協(xié)議格式

圖6 火焰參數(shù)檢測結(jié)果在操作員站畫面顯示的示意圖

同時各級爐排火焰比例、火焰位置、火焰亮度數(shù)據(jù)參與自動焚燒控制，根據(jù)火焰比例、火焰位置的變化趨勢結(jié)合一次、二次風(fēng)風(fēng)量、風(fēng)壓等數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確地判斷垃圾焚燒狀況，及時調(diào)整爐排移動速度和一次、二次風(fēng)風(fēng)量。

3 火焰參數(shù)自動檢測結(jié)果分析

本火焰參數(shù)自動檢測機(jī)應(yīng)用在某垃圾電廠，進(jìn)行了為期30天的試驗(yàn)。分析單個時刻的自動檢測效果，準(zhǔn)確率較高，與人工觀察判斷基本一致；而自動檢測判斷速度約0.5秒，比人工觀察快1～2秒。

運(yùn)行期間，火焰參數(shù)自動檢測準(zhǔn)確率保持良好，且能有效消除不同班次操作人員的判斷差異，達(dá)到輔助操作人員進(jìn)行人工調(diào)整的效果。

4 總結(jié)與展望

針對我國垃圾電廠垃圾熱值變化大，擾動作用強(qiáng)，焚燒工況多變的特點(diǎn)，提出基于視頻的火焰參數(shù)自動檢測方法。參照運(yùn)行人員觀察爐膛火焰情況的經(jīng)驗(yàn)，對爐膛火焰監(jiān)控攝像頭采集的視頻畫面進(jìn)行圖像處理，通過算法運(yùn)算檢測出火焰參數(shù)信息，傳輸?shù)阶詣臃贌刂葡到y(tǒng)的操作員站畫面中顯示，供運(yùn)行人員調(diào)整爐排速度和助燃風(fēng)量的參考。

由于工作條件所限，本文所提出的基于視頻的火焰參數(shù)自動檢測方案，出于安全考慮，在研究成熟之前，只用于在操作員站畫面上進(jìn)行顯示，并不參與控制。有待深入研究和更多情況的仿真驗(yàn)證試驗(yàn)，后續(xù)工作是設(shè)計替代人工調(diào)整作用的專家控制器，模仿運(yùn)行專家的經(jīng)驗(yàn)，利用自動檢測得出的火焰參數(shù)和爐膛溫度等參數(shù)，智能判斷爐排速度和助燃風(fēng)量調(diào)整參數(shù)，更大程度地替代人工調(diào)整。

隨著垃圾焚燒處理技術(shù)的發(fā)展，垃圾焚燒自動控制系統(tǒng)將在垃圾無害化處理領(lǐng)域起不可或缺的作用，提高焚燒控制的自動化程度，提高控制的準(zhǔn)確性，具有積極的實(shí)際應(yīng)用意義。

[1] GB50049-2011，中華人民共和國國家標(biāo)準(zhǔn):小型火力發(fā)電廠設(shè)計規(guī)范[S].中華人民共和國電力工業(yè)部, 2011.

[2] 王麗英,劉佳. 爐膛火焰電視監(jiān)視系統(tǒng)的應(yīng)用[J].當(dāng)代化工, 2008,37(4):446-448.

[3] 唐啟忠.基于視頻的公交客流統(tǒng)計分析關(guān)鍵技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D].廣州:華南理工大學(xué), 2014.

Waste-to-Energy Plant Flame Automatic Detection Method

Li Junxin

(Guangzhou Environment Protection Investment Co., Ltd.)

According to features of local waste-to-power plant, for complicate content waste and human adjustment, this paper designs the furnace flame automatic detect method based on video by using a specific camera to collect the flame video, transmit to analyzing computer. The image analyzing and processing are completed, and the signals are transmitted to the control system in the operator station. With it, operators can adjust grate speed and combustion air flow refer to the flame analyze signals. Flame automatic detector is a good way not only to improve level of automation, but also reduce the control differences from operators.

Waste-to-Energy Plant; Flame Automatic Detection; Video Image Processing

李俊欣，女，1987年生，碩士，主要從事垃圾電廠DCS控制系統(tǒng)、熱工儀表應(yīng)用、研究。E-mail: junxin23@qq.com