(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211430204.X (22)申请日 2022.11.16 (71)申请人 常州市建筑科学研究院集团股份有 限公司 地址 213001 江苏省常州市钟楼区木 梳路 10号 (72)发明人 王沁芳　卢亚林　岳朋成　王艺帆　 王众保　许鸣　李超　阚勇兴　 张美玲　 (74)专利代理 机构 常州至善至诚专利代理事务 所(普通合伙) 32409 专利代理师 朱丽莎 (51)Int.Cl. G01N 31/12(2006.01) G06T 5/00(2006.01)G06T 5/20(2006.01) G06T 5/50(2006.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 7/73(2017.01) (54)发明名称 基于机器视觉单体燃烧试验火焰横向传播 检测方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于机器视觉的单体燃 烧试验火焰横向传播检测方法及系统， 检测系统 包括图像采集装置、 计算装置、 数据存储模块、 显 示装置和报告生成模块； 图像采集装置通过网络 将采集到的燃烧状态 图像和视频发送到显示装 置， 图像采集装置将采集的图像发送给计算装 置； 显示装置中的展示模块用于显示由图像采集 装置发送过来的燃烧状态图像和视频； 计算装置 中内嵌有处理算法， 用于计算由图像采集装置发 送过来的燃烧状态图像， 计算装置通过计算获得 燃烧过程中火焰在长翼上预设位置的横向传播 火焰边缘位置； 数据存储模块用于将计算装置计 算的数据和过程图像进行存储。 该检测方法及系 统， 提高自动化程度和工作效率， 提高试验准确 性和溯源性。 权利要求书3页 说明书6页 附图7页 CN 115494193 A 2022.12.20 CN 115494193 A 1.一种基于机器视觉单体燃烧试验火焰横向传播检测方法， 其特征在于， 包括以下步 骤： 第1步骤、 获取摄像头红外图像和摄像头光学RGB图像： 采用两种规格的摄像头观测火 焰， 布置时保证两种规格的摄像头采集的图像位置一致， 开始燃烧试验时利用两种规格的 摄像头开始获取图像， 记录开始试验的初始 时间， 两种规格的摄像头同时获取燃烧室内采 集的第 m张摄像头红外图像和第m张摄 像头光学RGB图像； 第2步骤、 对摄像头红外图像和摄像头光学RGB图像分别进行滤波降噪： 运用双边滤波 算法进行摄 像头红外图像和摄 像头光学RGB图像的滤波降噪； 第3步骤、 对滤波降噪后的摄像头红外图像和摄像头光学RGB图像进行试样区域图像确 定： 运用sob el算子对摄像头红外图像和摄像头光学RGB图像进行轮廓特征提取， 获取摄像 头红外图像和摄像头光学RGB图像中的所有轮廓的集合， 该所有轮廓的集合包括闭合轮廓 和开放轮廓； 运用图形学算法计算各闭合轮廓像素面积， 筛选出闭合轮廓像素面积最大 的 闭合轮廓， 该闭合轮廓即为试样轮廓， 闭合区域内是试样区域图像； 进一步地， 获取试样轮 廓的四个角点， 根据试样 轮廓已知的长 短边尺寸关系， 计算变换矩阵， 校正摄像头红外图像 和摄像头光学RGB图像， 生成正对试样轮廓的视图， 消除摄像头红外图像和 摄像头光学RGB 图像的视角误差； 第4步骤、 目标区域位置确定： 根据 试样轮廓真实尺寸与对应摄像头红外图像和摄像头 光学RGB图像中像素尺寸的关系， 确定实际试样轮廓预设位置对应的目标区域图像位置； 第5步骤、 二值化前景提取： 运用背景差分算法对摄像头红外图像和摄像头光学RGB图 像中火焰部分进行二值化提取， 通过当前图像与背景图像进行差分并取绝对值， 并根据预 设的阈值对当前图像进 行二值化， 摄像头红外图像和摄像头光学RGB图像中白色区域， 即为 图像中活动的火焰范围； 第6步骤、 二值化图像目标区域裁取： 根据第4步骤中确定的图像目标区域位置分别对 第5步骤中摄像头红外图像和摄像头光学RGB图像提取的前景活动区域图像进 行裁剪， 分别 获得红外图像目标区域图像片段 和光学RGB图像目标区域图像片段 ； 第7步骤、 目标区域图像片段加权融合： 对第6步骤中获得的红外图像目标区域图像片 段 和光学RGB图像目标区域图像片段 进行加权融合， 获得综合考虑红外和可见光特 征的目标区域图像 ； 第8步骤、 通过对第7步骤中融合后的目标区域图像 中白色连通像素进行统计， 判 断目标区域内是否有火焰； 第9步骤、 提取融合后火焰轮廓边界位置： 运用candy算子预设对获取的目标区域 图像 中白色区域进行轮廓提取， 记录各轮廓点在目标区域图像中的相对坐标， 根据当前处 理的图像的编号m获得当前时刻 ， ， 记录 时刻火焰的轮廓位置； 第10步骤、 根据第4步骤中确定的试样边侧轮廓线在目标区域的位置， 分别对第9步骤 中轮廓上各点的x坐标与边侧轮廓线的x坐标进 行对比， 判断图像当前时刻火焰在预设位置权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115494193 A 2上是否到达长翼边缘处； 第11步骤、 统计出现越界次数： 对连续出现火焰在预设位置上到达长翼边缘现象的次 数 和时间进行判断， 判断规定时间内火焰 在预设位置上 是否发生了横向传播。 2.根据权利要求1所述的基于机器视觉单体燃烧试验火焰横向传播检测方法， 其特征 在于： 在所述第6步骤和所述第7步骤之间， 利用形态学处理， 删除较小的连通区域， 过滤图 像中火焰噪点。 3.根据权利要求1所述的基于机器视觉单体燃烧试验火焰横向传播检测方法， 其特征 在于： 在所述第1步骤中， 两种规格的摄 像头的成像参数为 n。 4.根据权利要求1所述的基于机器视觉单体燃烧试验火焰横向传播检测方法， 其特征 在于： 在所述第4步骤中， 实际试样轮廓预设位置在试样轮廓的底边以上500mm～1000mm之 间的范围内。 5.根据权利要求1所述的基于机器视觉单体燃烧试验火焰横向传播检测方法， 其特征 在于： 在所述第5步骤中， 运用形态学开运算对活动区域图像进行处理， 并删除小于40个像 素的连通区域， 消除噪点和边 缘的不规则特征。 6.根据权利要求1所述的基于机器视觉单体燃烧试验火焰横向传播检测方法， 其特征 在于： 在所述第8步骤中， 当目标图像中白色像素数量超过预设阈值时， 则可判断目标区域 内有火焰， 并进行 下一步； 否则， 则目标区域内没有火焰， 进行 下一张图像处 理。 7.根据权利要求1所述的基于机器视觉单体燃烧试验火焰横向传播检测方法， 其特征 在于： 在所述第10步骤中， 当大于边侧轮廓线的x坐标的轮廓点的数量超过6个时， 则判定图 像当前时刻火焰在预设位置上到达长翼 边缘处， 此时出现此现象计数 增加1； 当大于边侧 轮廓线的x坐标的轮廓点的数量小于等于6个时， 则判定图像当前时刻火焰在预设位置上没 有到达长翼边缘处， 对 执行清零操作， 然后进行 下一张图像处 理。 8.根据权利要求1所述的基于机器视觉单体燃烧试验火焰横向传播检测方法， 其特征 在于： 在所述第11步骤中， 当 ， 且 时， 则认为规定时间内火焰在 预设位置上发生了横向传播， 记录此现象并终止图像处理； 当 时， 则认为 规定时间内火焰在预设位置上没有发生横向传播， 记录此结论并终止图像处理， 退出处理 前将此时的原 始图像储 存下来作为原 始记录。 9.一种如实现如权利要求1所述的基于机器视觉单体燃烧试验火焰横向传播检测方法 的检测系统， 其特征在于： 包括图像采集装置 （1） 、 计算装置 （2） 、 数据存储模块 （3） 、 显示装 置 （4） 和报告生成模块 （5） ； 所述图像采集装置 （1） 用于监控燃烧试验过程， 图像采集装置 （1） 通过网络将采集到的 燃烧状态图像和视频发送到显示装置 （4） ， 图像采集装置 （1） 将采集的图像发送给计算装置 （2） ； 所述显示装置 （4） 中的展示模块用于显示由图像采集装置 （1） 发送过来的燃烧状态图 像和视频； 所述计算装置 （2） 中内嵌有处理算法， 用于计算由图像采集装置 （1） 发送过来的燃烧状 态图像， 计算装置 （2） 通过计算获得燃烧过程中火焰在长翼上预设位置的横向传播火焰边权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115494193 A 3