基于图像处理的工业阀门气体泄漏监测法.pdf

5 0 F LUI D MACHI NERY Vo 1 ． 4 0， No ． 5， 2 01 2 文章编号 1 0 0 5 0 3 2 9 2 0 1 2 0 5 0 0 5 0 0 4 基于图像处理的工业阀门气体泄漏监测法 罗焱泽 ， 张有忱 北京化工大学， 北京 1 0 0 0 2 9 摘要 目前监测工业阀门气体泄漏的方法多种多样， 但是采用图像处理技术的比较少， 虽然现场安装了工业摄像头， 但是也只能在监控室进行人工监控。本文采用大恒图像提供的工业智能摄像机和云台组成的 C C D光学监控系统， 结合 相关的分析软件进行在线监测， 并且利用图像处理技术设计了相应的气泄漏监测系统。通过对阀门背景图像的采集， 对 图像进行增强 、 滤波等处理后能较好的识别、 判断出阀门发生泄漏的情况， 这为泄漏检测 、 监测的新技术奠定了一定的基 础， 也使图像技术更好、 更广泛地应用于工业生产中。 关键词 图像处理； 阀门； 泄漏； 检测； 在线监测； 气体 中图分类号 T K 0 7 3 ． 4 文献标识 码 A d o i 1 0 ． 3 9 6 9 ／ j ． i s s n ． 1 0 0 5 0 3 2 9 ． 2 0 1 2 ． 0 5 ． 0 1 1 A M e t ho d o f Ga s Le a ka g e M o ni t o r i n g o f I nd us t r y Va l v e s Ba s e d o n I m a g e Pr o c e s s i ng LUO Ya n ． z e ， ZHANG Yo u． c h e n B e ij i n g U n i v e r s i t y o f C h e mi c a l T e c h n o l o g y ， B e i j i n g 1 0 0 0 2 9 ， C h i n a Ab s t r a c t At p r e s e n t ，t h e r e a r e ma n y k i n d s o f me t h o d s o f g a s l e a k a g e d e t e c t i o n，b u t t h e r e i s l i t t l e u s e o f i ma g e p r o c e s s i n g t e c h n o l o gy ，alt h o u g h ma n y i n d u s t ri al c a me r a s a r e i n s t a l l e d i n t h e mo s t z o n e o f i mp o r t a n t e q u i p me n t ，b u t a l s o i t mu s t b e t h e a r t i fi - c i a l j u d g m e n t i n t h e c o n t r o l r o o m ．I n t h i s p a p e r ， w e w i l l u s e t h e s m a a i n d u s t ri a l C C D c a m e r a 、 t ri p o d a n d P T Z d e c o d e r w h i c h a r e p r o v i d e d b y DA HE NG I MAGE c o mp a n y t o c o n s t r u c t C CD o p t i c al o nl i n e mo n i t o rin g s y s t e m，a n d c o mb i n e w i t h t h e r e l a t e d a - n a l y s i s s o f t wa r e t o r e a l i z e t h e o nl i ne mo ni t o rin g ．W e wi l l u s e i ma g e pr o c e s s i n g t e c h n o l o gy t o d e s i g n a n e w ki n d o f de t e c t i o n s y s - t e rn a b o u t t h e g a s l e a k a g e o f i n d u s t r y v a l v e s ．T h r o u g h t h e a c q u i s i t i o n o f v alv e b a c k g r o u n d i ma g e ，e n h a n c e me n t 、 fi l t e ri n g o f i ma g e a n d o t h e r s e ri e s o f i m a g e p r o c e s s i n g ．F i n al l y ， t h e s y s t e m i s a b l e t o a c c u r a t e l y i d e n t i f y ， a n d j u d g e t h e c o n d i t i o n o f v alv e l e a k a g e i ma g e ．I t w i l l l a i d f o u n d a t i o n f o r a n e w k i n d t e c h n o l o g y o f t h e v a l v e l e a k a g e d e t e c t i o n 、 mo n i t o rin g ．An d als o t h i s me t h o d wi l l ma k e t h e a p p l i c a t i o n o f i ma g e t e c h n o l o gy t o b e c o me mo r e w i d e l y i n t h e fi e l d o f i n d u s t r y ． Ke y wor ds i ma g e p r o c e s s i n g；va l v e s；l e a k；d e t e c t i o n；o nl i n e mo n i t o ring；g a s 1 前言 在电厂 、 石油化工系统运行过程中， 安全性 、 经济性 、 环保都是企业所关 注的焦点 ， 尤 其近几 年 ， 工业安全事故频发不断的情况给越来越多 的 企业管理者敲响 了安全警钟 ， 所 以安全性相 比之 下显得更为重要。在众多的工业设备里 ， 管道和 阀门的应用无处不在， 阀门的种类非常繁多， 数量 也非常巨大。而且工业生产 中的许多介质都是带 有腐蚀 、 高压、 易燃易爆等特点 ， 在生产过程中， 这 收稿 日期 2 0 1 1 一l 2一l 6修稿 日期 2 0 1 2 0 22 2 基金项 目 十一五国家科技支撑计划项 目 2 0 0 9 B A K 5 8 B 0 2 些介质从管道和阀 门中发生泄漏 的事件屡 见不 鲜， 大多数阀门泄漏事故比较隐蔽， 在影响生产质 量的同时 ， 更易造成安全隐患。据统计 近年发生 的工业事故 中， 由阀门和管道所引发 的占 3 5 ％ ， 由阀门泄漏造成 的有机化合物 的无控 释放量 占 6 0 ％ ， 因 此及 时 发 现 阀 门泄 漏 具 有 重 要 的意 义[ 。 训。 目前在阀门泄漏监测、 检测方面方法虽多但 并不统一， 有利用阀门泄漏时的声发射信号， 来测 量发生泄漏 的方法 J 。还有基 于硬 件直接对 泄 漏物进行监测， 或者根据泄漏时流量 、 压力变化来 2 0 1 2年第 4 0卷第 5期 流体机械 5 1 判断泄漏情况的方法 。而本文利用 C C D工业 摄像头采集泄漏前后 的实时 图像 ， 利用图像处理 技术加 以处理 、 识别 ， 最终实现较为智能化 的报 警。 2 监测系统的总体结构 本文研究 的图像监测系统， 主要由 C C D摄像 机系统、 图像采集与处理系统、 图像录放系统和计 算机监控中心组成 ， 总体结构如图 1 所示。 图 1 图像监测 系统总体结 构 C C D光学摄像机系统安装在云台上 ， 距所监 控 目 标 6 7 m左右， 内部的传感器负责摄取原始 图像 ， 然后将视频图像无损传输到录放 系统和采 集处理系统 中， 然后采集处理系统对 图像进行计 算检测 ， 由监控 中心对结果进行分析 、 存储 、 实时 显示 ， 并进行报警 。 3 监 测原理 当阀门区域发生泄漏时， 气体充斥着整个监 控区域， 这时采集的图像与之前保存 的背景 图像 必然存在差别， 如果这时对两幅图像中的特征进 行处理增强 ， 最后做图像减法运算 ， 也就是两个图 像矩阵进行减法 ， 最后 的差值 图像就 能体现 出前 后 的差异 ， 然后把这种差异量化 ， 设定一个 阈值 ， 如果超过这个值就进行泄漏报警 ， 而这种 图像减 法， 又叫图像剪 影技术 ， 是本文所述监测 方法 的核心原理 。 4 监测方法与步骤 利用数字图像处理技术监测阀门泄漏 ， 主要 包含两个方 面的内容 数字 图像 的采集 、 处理识 别 ； 图像剪影后的差值 图像分析处理 。 4 ． 1 数字图像的采集、 处理识别 本文所用的工业 C C D智能摄像机， 所输出的 画面为 6 4 0 4 8 0分辨率的灰度图像， C C D摄像 系统在定焦焦距下对阀门所采集不同时段的两幅 图像如图2， 3所示 。 图2 阀门泄漏前的图像 图 3阀门泄漏 区域 图像 图 3中阀门附近的区域弥漫着泄漏出来的气 体 ， 很明显时发生了较严重泄漏 ， 怎么让程序系统 进行对 比和识别 ， 并进行报警 ， 是本文的重点讲述 的内容。 首先原始图像中含有噪声 ， 为了能更好地对图 像进行后期处理， 必须对图像进行滤波处理， 以便 达到理想状态。图像的滤波操作有很多种， 像素计 算为线性的线性滤波和非线性滤波 J ， 线性滤波是 常用有效的一种计算方法 ， 它对输入 的图像 函数 F ， Y 使用一个变换处理 s得到一个变换后的输出 图像 H x ， Y ， 且 口 日 ， Y S { F ， Y } 。 如果两个 函数．厂 和 g ， 具有叠加特性 ， 则称为线性系统 ， 并且表达式 s{ a f } a S { f }6 { g } 成立 。在线性 系统 中 1 空间域卷积对空间进行有选择的衰减而减少 噪声； 2 通过图像变形使相应部分的低频减少， 增强边缘有助于确定局部边界_ l 。因此 ， 这两点 这对于烟雾边缘轮廓非常重要 ， 在进行卷积积分 时， 对于一个 n n图像 中的一点 P j ， 后 ， 使用同 样是 n 的屏蔽 M “ ， ， 形成如下乘积和 O u t p u t j ， k ∑∑P j u k M ， ，k0， 1，⋯ ， m n 一2 将邻域中的每个像素分别与卷积核中的每个 元素相乘 ， 乘积求和所得结果 即为中心像素 的新 值 ， 卷积核 中的卷积系数 的大小及排列顺序决定 2 0 1 2年第 4 0卷第 5期 流体机械 8 5 上接第 5 3页 参考文献 赵英武， 邓育江． 阀门在线检测技术在石化装置中 的应用前景[ J ] ．通用机械， 2 0 0 7 ， 9 4 2 ． 4 4 ． 赛庆毅 ， 殷忠民， 王会敏， 等． 空气阀门性能试验测 试装置对比研究[ J ] ． 流体机械， 2 0 1 2 ， 4 0 1 1 5 1 8 ． 孑 L 祥夷， 王家帮， 赵晶， 等． 铸造不锈钢阀体裂纹分 析[ J ] ． 压力容器， 2 0 1 1 ， 2 8 1 1 5 7 - 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