垃圾焚烧炉火焰参数自动检测方法

李俊欣

（广州环保投资集团有限公司）

垃圾焚烧炉火焰参数自动检测方法

李俊欣

（广州环保投资集团有限公司）

针对国内垃圾电厂焚烧工况变化复杂、依赖人工调整的特性，提出一种基于视频图像处理的炉膛火焰参数自动检测方法，利用电厂火焰监视摄像探头采集火焰监控图像，实时分析炉膛中的垃圾燃烧状态，并把分析后的火焰参数传输到DCS的监控画面，作为人工调整炉排速度和助燃风量的参考。该方法能有效减少运行人员习惯或经验差异导致的控制效果差异，提高焚烧控制系统的自动化水平。

垃圾焚烧；火焰自动检测；视频图像处理

0 引言

近十几年来，国外垃圾焚烧发电技术已相对成熟，同时由于现实需要，国内许多城市相继引进国外长期验证过的先进焚烧技术，国内垃圾焚烧发电厂发展迅速。自动焚烧控制系统在实际运行中，由于国内的垃圾与国外垃圾成分不同，导致燃烧工况不稳定。一般自动焚烧控制系统采用蒸汽流量与炉排速度给定值的固定参数换算公式，不能根据工况的变化及时调整进料量和配风量，需要人工观察垃圾焚烧情况适时调整。炉膛内的垃圾焚烧状况一般通过测量料层厚度、一次风量、二次风量等参数间接反映，运行人员根据这些检测数据，不间断地观察火焰监视画面，判断焚烧工况，人工调整控制策略。一旦焚烧工况转变或人工调整不及时，容易出现炉排或焚烧炉墙结焦、炉排片损坏、炉温过低产生二恶英等后果。人工观察的缺点是反应较慢，准确率低，耗费操作人员大量精力，并且垃圾焚烧炉容易出现灭火事故。一般采用火检探头进行检测，但火检探头在实际应用中存在灵敏度不足、误动或拒动的情况。

针对垃圾焚烧过程中需要根据火焰状况判断焚烧工况的需求，本文提出一种基于图像处理技术的火焰状况检测方法，在线采集炉膛火焰监视摄像头的图像，进行图像处理及分析，检测出火焰的亮度、位置、变化趋势等参数，反映实时的焚烧状况。

1 火焰参数自动检测综述

垃圾焚烧炉火焰参数主要包括各级炉排火焰比例、火焰位置和火焰亮度数据（火焰像素点的Y值）。垃圾焚烧炉火焰参数自动检测利用炉膛火焰监控摄像头实时采集炉膛内火焰图像，并传输到火焰检测机；利用Visual Studio软件对火焰图像进行图像预处理和分析处理；分析结果通过RS-485等通讯协议输出到自动焚烧控制系统的操作员站监控画面，用于代替操作人员的人工观察，辅助操作人员判断当前焚烧状况，根据火焰参数变化的趋势进行人工调整。例如当自动检测燃烬段的火焰参数变大时，表示主燃烧段上的焚烧不充分，应及时减慢炉排速度，同时增大主燃烧段和燃烬段的一次风量，改善主燃烧段和燃烬段的焚烧条件。

此外，利用自动检测得出的火焰参数，可以作为常规火检探头信号的辅助，完成灭火保护等联锁保护逻辑，增强系统的安全性和可靠性。

2 火焰参数自动检测设计

2.1 设备选型

GB50049-2011小型火力发电厂设计规范[1]规定，电厂锅炉的主要运行参数包括炉膛火焰监视。因此在设计垃圾电厂时，需要配备炉膛火焰监视显示系统，便于运行人员在中控室实时观察炉膛内焚烧情况。本文利用电厂原有火焰监视探头，对火焰监视画面进行处理和分析，无需额外增加火焰探头设备。

一般摄像机的最高工作温度为50℃，而炉内火焰中心温度高达1600℃以上，本文利用可耐高温的潜望管，将图像由棱镜转向后直接投射在安装于炉膛保温层外、温度合适的摄像机靶面上[2]。同时要求摄像头的观察视场为不少于60°转角的90°锥面范围。保护罩工作环境（炉外温度）温度范围-10℃～70℃。

摄像机输出PAL制式，通过图像采集卡实现A/D转换及信号放大，经过同轴电缆传给监视器。监视器把信号分为2路：一路传到中控室大屏幕进行人工监视，另一路传到火焰检测机进行火焰参数自动检测。

2.2 图像预处理

由于现场环境复杂，通过摄像机得到的火焰视频信号需要进行一系列的图像预处理，得到更准确的现场图像数据，以便对火焰参数进行量化判断。

首先，模拟视频信号通过火焰检测机的图像视频采集卡进行采集编码，得到火焰图像的数字编码信息。视频采集卡采用DH-CG410图像采集卡，支持标准PAL/NTSC（CCIR/EIA）视频输入，每通道最大分辨率可达768×576×32 bit，可以满足系统的采集速度及性能要求。

其次，经图像采集编码处理后得到640×480@30 f/s的YUV图像数据。为提升图像处理的准确性，需要对图像编码数据进行二次处理—平滑处理，消除火焰图像中随机噪声。常用的平滑方法有中值法、平均法、空间频率域带通滤波等。综合考虑效率与性能的要求，本文采用中值法对图像进行降噪处理，对一段时间内的图像信息进行采集，然后排序，按照中值计算的方式取出中值作为图像信息[3]。

最后，需要把图像转换成YUV色彩空间。图像的原始格式为RGB，其原理是每种颜色都可用红（R）、绿（G）、蓝（B）3个颜色变量来表示，其优点是与人眼观察的规律一致，便于理解。然而RGB格式的图像无法体现图像亮度及色差的变化，不适合使用计算机语言从图像中识别出火焰，因此需要把图像转换成YUV色彩空间。在图像处理领域YUV色彩空间的使用更为广泛，因为它从亮度、色差方面进行了分离，利于图像分析处理。在YUV空间中，每种颜色由1个亮度信号Y、2个色差信号U和V进行定义。YUV空间利用RGB的信息进行转化，利用Y通道信息可以从全彩色图像中产生一个黑白图像，通过U、V信息描述颜色，更有利于后续的火焰识别工作。

为了能更好地描述图像信息，每个像素以图像坐标表示，连续选取N帧背景图像进行YUV空间转换处理后，按中值计算方式得到该图像的YUV值描述。

2.3 算法设计及实现

本文提出基于图像处理技术的火焰状况分析算法，实时利用Visual Studio软件对炉膛火焰监控画面进行分析，结合运行人员经验，自动判断每级炉排上的焚烧状况等级，作为人工调整环节的参考输入。

本文采用OpenCV实现火焰检测子系统算法。OpenCV视觉处理库提供各种常用的图像处理方法，如边缘检测、轮廓检测、高斯背景、卡尔曼滤波等，可以快速开发各类图像识别、目标跟踪、模式识别等程序。火焰检测算法实现的流程图如图1所示。

图1 火焰检测算法实现流程图

由于每台火焰监控摄像头安装位置与炉排的相对位置和角度可能有差异，所以必须对图像的检测区域进行设定。在图像中定义左、右侧边界线，并在左、右边界线上定义3个分界点，把左、右边界线之间的区域划分为4个部分，分别对应四级炉排。检测区域划分结果如图2所示。

火焰状态的识别是火焰图像处理过程中最重要的部分，其可通过采集图像内高温区的分布进行定性。利用Y分量的亮度分量在图像中的统计分布，反映火焰高温区的分布，进而对火焰状态进行定量计算。转换后的Y、U、V值，根据预先设置的火焰判别规则进行判断，识别出图像中属于火焰的像素点，并统计火焰像素点占每级炉排的比例。

火焰监视摄像头的图像原图如图3所示，处理后的火焰识别图像如图4所示。火焰判别规则：亮度（Y）大于150的像素点，判断为亮火焰，在图4中用浅灰色表示；图3中火焰边沿的深灰色部分，亮度不高，通过U、V值修正处理，判断为暗火焰，即当Y > 40且V >110 且U >150，用深灰色表示；判断为非火焰的其他部分用白色表示。在统计火焰参数时，亮火焰的权重为0.9，暗火焰的权重为0.1。

图3 火焰监视摄像头的图像原图

图4 处理后的火焰识别图像

火焰参数结果=（亮火焰点×0.9+暗火焰点×0.1）/该级面积总和。

利用程序统计火焰点占图像画面的比例，火焰识别图像分析结果如图5所示。

图5 火焰识别图像分析结果

图5中ret1～ret4表示自下而上的第四～第一级炉排的火焰像素点数量；ratio为火焰占所该级画面的比例。分析结果显示：第三级炉排火焰比例为49.1%；第二级炉排火焰比例为62.0%；第一级炉排火焰比例为14.7%。同时把火焰位置和亮度数据传输到控制系统，作为焚烧状况变化趋势分析的原始数据。

2.4 火焰检测结果传输

火焰参数自动检测机检测出的火焰参数结果在输出前需进行数据处理，使输出结果精确到小数后2位，火焰识别子系统与自动焚烧控制系统通信协议格式如表1所示。自动焚烧控制系统在接收检测结果后，根据通讯协议进行相应的逆处理，得到对应的4级检测结果。

2.5 火焰参数自动检测机与系统的连接

火焰参数自动检测机接收火焰监视摄像机输出的PAL制式模拟视频信号，在火焰检测机中完成图像处理、算法处理、输出处理，通过RS485串口以Modbus协议方式输入到自动焚烧控制系统的过程站。

2.6 火焰检测结果的利用

火焰检测结果包括各级炉排火焰比例、火焰位置和火焰亮度数据。其中各级炉排火焰比例显示在自动焚烧控制系统的操作员站（上位机）画面上，供运行人员作为人工调整的参考，如图6所示。

表1 火焰识别子系统与自动焚烧控制系统通信协议格式

图6 火焰参数检测结果在操作员站画面显示的示意图

同时各级炉排火焰比例、火焰位置、火焰亮度数据参与自动焚烧控制，根据火焰比例、火焰位置的变化趋势结合一次、二次风风量、风压等数据更准确地判断垃圾焚烧状况，及时调整炉排移动速度和一次、二次风风量。

3 火焰参数自动检测结果分析

本火焰参数自动检测机应用在某垃圾电厂，进行了为期30天的试验。分析单个时刻的自动检测效果，准确率较高，与人工观察判断基本一致；而自动检测判断速度约0.5秒，比人工观察快1～2秒。

运行期间，火焰参数自动检测准确率保持良好，且能有效消除不同班次操作人员的判断差异，达到辅助操作人员进行人工调整的效果。

4 总结与展望

针对我国垃圾电厂垃圾热值变化大，扰动作用强，焚烧工况多变的特点，提出基于视频的火焰参数自动检测方法。参照运行人员观察炉膛火焰情况的经验，对炉膛火焰监控摄像头采集的视频画面进行图像处理，通过算法运算检测出火焰参数信息，传输到自动焚烧控制系统的操作员站画面中显示，供运行人员调整炉排速度和助燃风量的参考。

由于工作条件所限，本文所提出的基于视频的火焰参数自动检测方案，出于安全考虑，在研究成熟之前，只用于在操作员站画面上进行显示，并不参与控制。有待深入研究和更多情况的仿真验证试验，后续工作是设计替代人工调整作用的专家控制器，模仿运行专家的经验，利用自动检测得出的火焰参数和炉膛温度等参数，智能判断炉排速度和助燃风量调整参数，更大程度地替代人工调整。

随着垃圾焚烧处理技术的发展，垃圾焚烧自动控制系统将在垃圾无害化处理领域起不可或缺的作用，提高焚烧控制的自动化程度，提高控制的准确性，具有积极的实际应用意义。

[1] GB50049-2011，中华人民共和国国家标准:小型火力发电厂设计规范[S].中华人民共和国电力工业部, 2011.

[2] 王丽英,刘佳. 炉膛火焰电视监视系统的应用[J].当代化工, 2008,37(4):446-448.

[3] 唐啟忠.基于视频的公交客流统计分析关键技术的研究与实现[D].广州:华南理工大学, 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，硕士，主要从事垃圾电厂DCS控制系统、热工仪表应用、研究。E-mail: junxin23@qq.com