文/周艳萍1 张淑娟2

本文对计算机智能化图像识别技术的具体应用进行了研究应用。主要实现四个功能：窑内图像实时温度检测、烧成带温度的自动控制、工艺参数的实时存储以及曲线图的绘制。窑内温度检测是通过工业CCD 获得窑内热成像图，利用辐射测温原理进行相关处理运算，得到烧成带的熟料温度和火焰温度。火焰温度的自动控制是通过设计控制器达到对喷煤量的自动调节。

【关键词】计算机 图像识别 探析

1 引言

计算机智能化图像识别技术在实际生产和生活中有着广泛的应用。本文将智能化图像识别监测应用到水泥回转窑温度的实时监测。利用CCD 热成像技术和红外测温原理，实时地监测窑内煅烧带的熟料温度和火焰温度，并将上述温度数据结合现场检测的工艺参数建立实时监控系统。

2 红外CCD热成像测温技术

由黑体的光谱辐射出射度与波长的关系，我们可以分析得到以下3 条规律：

（1）随着温度的逐渐升高，物体的辐射能量也越来越强。

（2）随着温度的逐渐升高，辐射峰值波长向短波方向进行移动。

（3）辐射能量随温度的变化率，短波处远远大于长波处大，即短波处的信噪比较高，抗干扰性较强。

由斯特藩—玻耳兹曼定律知，物体的辐射力M 与其热力学温度T 的四次方满足线性关系，即

M= δ*ε*T4 （2-1）

式中：

M 为物体的辐射力W/cm2

δ 为斯特藩—玻耳兹曼常数，其值近似为

5.673×10-12 W/cm2

ε 为物体发射率

T 为物体热力学温度K。

因此，在特定的条件下，我们可以通过测定物体的单位时间单位面积的辐射能总和来确定其温度。此外，由于物体辐射的总能量中包含各个波长成分，不同波段的辐射能量的大小也各不不同。其中，对应辐射能量最大的波长称为峰值波长，一般用λmax 表示。根据维恩位移定律，有λmaxT=b （2-2）

式中：

b 为常数，其近似值为0.2897cm•K；

T 为物体的热力学温度 K。

3 回转窑红外CCD热成像测温系统设计红外CCD 热成像测温系统通过热成像装置采集水泥回转窑烧成带的红外辐射能，转换成模拟视频信号，然后通过嵌入在工控机PCI插槽里的图像采集卡对模拟视频信号进行采样，经过A/D 转换成数字信号。最后，由编制的图像采集软件得到窑内的实时灰度图，然后通过辐射测温算法的设计以及现场的温度标定，准确测出相应的温度值。

3.1 系统硬件设计

从图像采集卡得到灰度图像后，由于摄像头噪声和环境的影响，图像中会存在噪声。由于人在运动，在人体周围会有锯齿状边缘，这些在背景差分后并二值化后会在运动目标边缘出现很多噪声点，开运算无法完全滤除，会对后续连通区域标记造成干扰。根据统计，图像中的噪声基本服从高斯分布，因此采用高斯滤波方法对图像进行处理。

3.1.1 热成像装置

热成像装置是由针孔镜头、光电耦合器件（CCD）及窄带滤光片组成。我们在镜头的前端加装滤光镜片，将测温系统不需要的红外线和可见光滤掉，留下特定波段的红外线，经光学镜头聚焦成像在CCD 靶面上，经过信号的加工处理，变成全电视信号送给处理计算机，得到回转窑内的热像图。

3.1.2 防护系统

为了给摄像头防尘，并防止其过热，我们需要给摄像头添加防护系统。防护系统由防护外套和温度报警系统，以及相应的管道组成。整个光学系统安放在保护外套内，保护外罩是一个中空的金属防护外壳。为了防止摄像头在回转窑微正压下被喷出火苗烧坏，本文采用了一套高温报警系统，监测保证保护套内工业CCD 工作温度环境。

3.1.3 处理计算机

由于开发的处理软件需要在Windows XP操作系统下平稳且稳定的运行，因此，我们采用了性能非常稳定、配置极其优良的研华IPC-610H（1）ATX 大母版结构工控机。3.1.4 图像采集卡图像采集卡是工业监控图像采集和处理不可或缺的关键设备之一。CCD 采集目标体后会输出视频信号，然后经由图像采集卡得到动态的水泥窑内的煅烧带图像，通过计算机对每帧图像进行访问。本课题选用的是北京嘉恒中自图像技术有限公司生产的OK_C20A 图像采集卡。

3.2 系统软件设计

测温系统软件流程主要由以下3 部分实现。

3.2.1 初始化

图像采集卡的初始化分为以下四个步骤：第一步检查序列图像帧缓存大小；第二步为DIB位图分配内存；第三步设置采集初始化参数；第四步打开指定图像卡。

3.2.2 图像采集

本文程序应用回调函数机制，考虑到每帧图像计算量不是很大，采用逐帧并行工作方式。

3.2.3 温度标定与计算

对目标进行温度标定就是在设定的温度范围内让温度与图像的灰度之间建立一定的关系。由于目标表面的热辐射与其温度为非线性关系，这样，对应的反映热辐射特性的目标的热像图的灰度与温度间也是非线性的变化关系。本文在红外CCD 热成像测温系统安装调试完成之后，利用检修后停火降温过程，测取了大量现场数据，如下图5 所示，然后用MATLAB 对获取的实验数据进行数据拟合，得到温度、灰度对应的拟合关系。本文采用多项式拟合中的最小二乘拟合，为了得到比较高的精度，采用4 阶多项式进行拟合。最终结果为：

T=3.2799*10-7*P4-0.0001625*P3+0.02910

1*P2+0.080271*P+809.23 (3-1)

式中：

T——目标像素点的温度值；

P——对应像素点的灰度值。

完成了红外热成像系统的温度标定实验，将获得的温度标定结果，编写在现场的红外CCD热成像测温系统程序的温度计算模块中。

4 烧成带温度自动控制

本文将由测温系统检测的烧成带实际温度值理想温度进行比较，得到温度偏差值e 送给PID 控制器，PID 控制器的运算结果经D/A转换给喂煤碟阀，通过改变喂煤碟阀输入电压的大小，来控制喂煤碟阀的开度，从而调节回转窑的喂煤量，实现回转窑的烧成带温度的自动控制。

以下我们对操作工人依靠手动调节喷煤量改变回转窑烧成带温度的大量数据与采用我们通过PID 控制器自动控制得到的大量的温度数据进行统计对比，经过设定PID 控制器自动控制后，水泥回转窑烧成带熟料温度基本趋于平稳，相对于操作工人依靠经验进行手动调节的开环控制，烧成带熟料温度波动情况明显缩小，基本满足了水泥工业的生产要求。

5 动态数据库的建立及参数曲线图的生成

在Visual C++ 6.0 开发平台下，利用ADO的操作技术实现了对SQL Server 2005 数据库的访问与控制，并调用数据库中的参数生成动态曲线图，查询的温度历史曲线界面如图8 所示。

6 结论

本文将计算机智能化图像识别技术进行了探析，本课题以某水泥厂实际生产情况作为研究背景，利用Visual C++ 6.0 开发工具搭建了水泥回转窑的温度实时监控系统，有效地改善了操作工人的工作条件，确保窑内煅烧情况尽可能的处于最佳状态，提高了水泥生产及管理的自动化水平。

以某水泥厂实际生产情况作为研究背景，搭建了水泥回转窑的温度实时监控系统，有效地改善了操作工人的工作条件，确保窑内煅烧情况尽可能的处于最佳状态，提高了水泥生产及管理的自动化水平。

参考文献

[1] 夏之云，张卫民. 我国水泥工业自动化的现状及发展方向[J]. 天津: 水泥技术.2001:93-95.

作者单位

云南经济管理职业学院　云南省昆明市650106