隨著石化工業(yè)的發(fā)展,化工生產中氣體泄漏現(xiàn)象逐漸增多。這些氣體大部分為揮發(fā)性有機化合物,且具有易燃易爆肉眼不可見的特點,泄漏時不易被及時察覺,一旦發(fā)生事故將對化工企業(yè)造成難以彌補的損失,并嚴重威脅人民生命財產安全。針對傳統(tǒng)檢測方法存在的檢測范圍小和效率低等不足,本文提出一種能夠在較大范圍內實現(xiàn)自動氣體泄漏檢測的方法。該方法利用氣體紅外成像技術,在紅外圖像的基礎上引入可見光圖像。利用該類氣體只在紅外條件下可見的視覺差異性,在異源圖像配準的基礎上,對紅外與可見光下同時存在的運動干擾進行初步排除,得到更為準確的疑似泄漏區(qū)域。最后對疑似泄漏區(qū)域進行氣體特征分析,判斷是否存在氣體泄漏。相較于傳統(tǒng)方法,本文方法能夠在沒有人為干預的情況下進行全方位的氣體泄漏監(jiān)控,具有大范圍、效率高、魯棒性好和安全性強等顯著優(yōu)勢。本文主要工作內容如下:（1）為了使紅外與可見光圖像中的同一目標達成映射,并用于后續(xù)視覺差異性處理,需要先進行異源圖像的配準。由于目前異源圖像配準算法難以在準確性和實時性上達到統(tǒng)一,本文提出一種利用圖像閉合輪廓區(qū)域和互信息結合的異源圖像配準算法。為實現(xiàn)輪廓區(qū)域提取,需要得到圖像完整邊緣信息,本文... 

【文章來源】：大連海事大學遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．２傳統(tǒng)氣體檢測設備??Ｆｉｇ．?１．２?Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ?ｇａｓ?ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ?ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ??根據(jù)傳感器工作原理的不同又可分為利用化學性質、物理性質和電化學性質的氣體??

２氣體泄漏熱成像檢測技術??氣體紅外熱成像技術是通過接收特定波段紅外輻射進行成像。與光譜成像相比，熱??成像技術具有結構相對簡單、成本相對較低等優(yōu)勢。其基本原理是根據(jù)氣體紅外吸收光??譜特性，利用熱像儀探測包含氣體某個特征吸收峰的紅外波段，對泄漏氣體進行顯示，??以灰度差異表現(xiàn)出人眼無法察覺的輻射變化，是氣體紅外熱成像技術的理論基礎［１２］。??對于氣體紅外熱成像技術，熱像儀同時接收到來自背景和氣體區(qū)域特定波段紅外輻??射。氣體區(qū)域相應波長的紅外輻射被氣體分子吸收，將發(fā)生衰減效果，如圖１．３所示。??由此可觀察到一團較暗且類似煙霧的氣體．圖像，如圖１．４所示。??、、＼、?熱像儀???＞?？?＼??＝?＝?＝?：｛＝?＝?＝?：｛?＼??／Ｉ??圖１．３氣體成像原理??Ｆｉｇ．?１．３?Ｇａｓ?ｉｍａｇｉｎｇ?ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ??－４?－??

?大連海事大學碩士學位論文???，：．??圖１．４氣體成像效果??Ｆｉｇ．?１．４?Ｇａｓ?ｉｍａｇｉｎｇ?ｅｆｆｅｃｔ??■Ｉ?．?丨丨：．，：??１．３．３氣體泄漏光譜成像技術??光譜分析技術是一項重要的研宄手段，并廣泛應用于科學研宄領域，可對物質結構??和化學成分等進行全方位的分析。隨著光譜分析技術和圖像分析技術的共同發(fā)展，出現(xiàn)??了將兩種技術相結合的光譜成像技術。??光譜成像技術是新一代的光電探測技術，它將獲取所探測物質的兩種信息結合在一??起，同時分析物質的光譜信息和位置信息，并進行數(shù)據(jù)整合，是一種更加穩(wěn)定、清晰度??更高的成像技術。??從原理上，光譜成像技術可分為棱鏡色散、光柵色散和光干涉等幾種類型。在實際??工程中，其主要是以吸收紅外光譜波段和分辨率進行劃分。如波段較少的多光譜成像技??術；工作波段較多的髙光譜成像技術。目前，隨著實際應用中對更高分辨率的要求，誕??生了超光譜成像技術，光譜分辨率ＡＸＡ＾Ｏ．ＯＯｌ，髙達ｌｎｍ，其顯著優(yōu)勢是擁有極髙的分??辨率，但因價格昂貴目前無法實現(xiàn)大范圍使用ｔ１３Ｌ??１．４氣體紅外成像技術國內外發(fā)展現(xiàn)狀??由于紅外氣體成像技術的顯著優(yōu)勢，早在上個世紀末，國外學者就開始致力于紅外??氣體成像技術的研究。在發(fā)達國家：紅外氣體成像檢測設備由于起步較早，始終處于行??業(yè)領先，并長期占據(jù)國際市場，在軍事偵查、工業(yè)生產和環(huán)境監(jiān)測等方面廣泛應用。??比如美國ＦＬＩＲ公司早在２００７年就推出ＧａｓＦｉｎｄＩＲＴＭ系列光學氣體熱像儀，如表??１．２所示為ＦＬＩＲ比較典型的成像設備，其中ＧＦｘ３２０為制冷型設備中的最新產品，能夠??對天然氣井嘗海上平臺和液化天然氣接收站等

【參考文獻】：
期刊論文
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[8]天然氣泄漏被動式紅外成像檢測技術及系統(tǒng)性能評價研究進展[J]. 張旭,金偉其,李力,王霞,秦超.  紅外與激光工程. 2019(S2)
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[10]聯(lián)合K-means和形態(tài)學算子的圖像邊緣檢測[J]. 王益艷,于貴.  艦船電子工程. 2019(07)

博士論文
[1]紅外熱成像甲烷氣體探測與識別系統(tǒng)關鍵技術研究[D]. 熊仕富.長春理工大學 2018

碩士論文
[1]紅外高光譜視頻氣體監(jiān)測技術研究[D]. 譚蘇靈.哈爾濱工業(yè)大學 2019



本文編號：3588537