1.本发明属于机器视觉领域，具体涉及一种基于机器视觉的氯化氢燃烧火焰预警监测系统，通过该系统可实现数据检测标准得到有效控制，实现标准化检测流程，产品不再受人工判定标准差异的影响。
背景技术：
2.随着经济和社会的高速发展，化工安全生产问题在当下引起人们的广泛关注，近几年重大化工事故的警示，让社会公众对化工企业的安全生产有了更高的要求，化工企业的安全生产是关乎到企业发展命运重中之重。传统仅靠人工检查方法存在诸多缺点，限制决定了其无法直接有效及时的发现问题，往往因为一时的疏忽导致巨大的安全问题。因此采用机器视觉、智能制造技术对安全生产领域进行监督检查，建立健全预警报警机制，利用最新人工智能、机器视觉等技术来代替人工完成安全系统的管控，利用核心技术来服务企业，加强安全生产，将能更好的促进化工生产的安全性,从而全面提升化工企业的综合能力和竞争优势。目前化工安全生产当中 ,普遍存在的难题如下：（1）无法实时将人眼观察到的氯化氢燃烧火焰颜色及时传递到中控室；（2）人工检查的判定标准不统一；（3）人工检查易疲劳；（4）24小时不间断观察，出现异常的预警时间为2分钟，在5分钟内反馈处理是最佳时间，超过处理时间将会引发合成炉爆炸。
技术实现要素：
3.针对目前氯化氢燃烧火焰预警监测存在的问题，本发明采用安全、可靠的系统设计，实现机器视觉的氯化氢燃烧火焰预警监测。
4.所述的一种基于机器视觉的氯化氢燃烧火焰预警监测系统，系统主要由防爆火焰监控摄像机1、终端控制模块2、高速光纤传输模块3、中控室采集系统4、图像处理工作站5组成。
5.所述的一种基于机器视觉的氯化氢燃烧火焰预警监测系统，其特征在于：防爆火焰监控摄像机1与终端控制模块2通过千兆网线和电源线进行连接，中控室采集系统4通过高速光纤传输模块3采集终端控制箱2所传的光信号，中控室采集系统4将接收到的光信号通过光电转换模块转换为电信号传递给图像处理工作站5，对传入的图像信息数据进行处理。
6.所述的一种基于机器视觉的氯化氢燃烧火焰预警监测系统，其特征在于：防爆火焰监控摄像机1支持手动调节 lut、 gamma 校正等彩色相机植入优异的图像插值算法，更好的颜色还原，并且支持自动平衡支持硬触发、软触发及自由运行模式，千兆以太网接口，无中继情况下，最大传输距离可到 100m不丢帧，成像效果稳定，使用寿命长，耐高温、耐高湿等恶劣使用环境；氯气和氢气在氯化氢合成炉内燃烧产生火焰，通过防爆火焰监控摄像机（1）将氯化氢合成炉内火焰燃烧的画面以最接近人眼观测的状态传输并进行准确判断处理。
7.所述的一种基于机器视觉的氯化氢燃烧火焰预警监测系统，其特征在于：高速光纤传输模块3采用的是1000m高速光纤传输模块，相机采集的图像信号通过高速光纤传输模块3传输到终端控制箱2，使传输更为清晰、准确。
8.所述的一种基于机器视觉的氯化氢燃烧火焰预警监测系统，其特征在于：终端控制模块2接收到高速光纤传输模块3传送的信息，终端控制模块2内的光电转换模块会将网络信号数据转换为光信号传递到中控室采集系统4。
9.所述的一种基于机器视觉的氯化氢燃烧火焰预警监测系统，其特征在于：中控室采集系统4将光信号通过光电转换模块转换为电信号传递给图像处理工作站5，对传入的图像信息数据进行处理。
10.所述的一种基于机器视觉的氯化氢燃烧火焰预警监测系统，其特征在于：图像处理工作站5是本系统的处理终端，图像处理工作站（5）上安装自主开发的高并发、高质量的火焰颜色识别算法软件技术，视频实时采集系统和人工智能深度学习系统，可以把传入的图像信息数据进行处理，有效保证结果的现实。
11.通过采用以上技术，与现有技术相比，本发明的效益如下：本发明通过火焰实时监控系统，将氯化氢合成炉内火焰燃烧的画面以最接近人眼观测的状态传输至监控室，改进深度置信网络算法并利用小波分块的颜色特征提取的特性预处理图像,将氯化氢合成炉内火焰燃烧的画面以最接近人眼观测的状态传输至图像处理工作站，由系统判断并作处理。可以从大量数据汇总中分析设备稳定情况，提高报警预警信息，防止安全事故的发生。
附图说明
12.图1是本发明系统架构示意图；图2是本发明工作流程图；图1中：1防爆火焰监控摄像机、2终端控制模块、3高速光纤传输模块、4中控室采集系统、5图像处理工作站。
具体实施方式
13.下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
14.如图1所示机器视觉的氯化氢燃烧火焰预警监测系统由防爆火焰监控摄像机1、终端控制模块2、高速光纤传输模块3、中控室采集系统4、图像处理工作站5组成。
15.防爆火焰监控摄像机1采集氯化氢合成炉点火后氯气和氢气在氯化氢合成炉内燃烧产生的火焰状态，防爆火焰监控摄像机1随即启动，开始24小时不间断录像，整个录制过程不需要人工长时间现场操作。
16.终端控制模块2内的光电转换模块将网线信号数据转换为光信号传递到中控室采集系统4。中控室采集系统4将光信号通过光电转换模块转换为电信号传递给图像处理工作站5。
17.图像处理工作站5是本系统的处理终端，图像处理工作站（5）上安装自主开发的高并发、高质量的火焰颜色识别算法软件技术，视频实时采集系统和人工智能深度学习系统，可以把传入的图像信息数据进行处理，有效保证结果的现实。
18.如图2所示氯化氢合成炉点火后，氯气和氢气在氯化氢合成炉内燃烧产生火焰，防爆火焰监控摄像机随即启动，开始24小时不间断录像，录像文件通过专属光纤线路传输到集控室，集控室内对录像进行时时显示和存储。
19.防爆火焰监控摄像机会根据用户设置的抓拍时间进行图像抓拍，抓拍到的火焰单帧图像会通过专属光纤传输到集控室火焰智能检测系统软件中，系统软件对抓拍到的火焰图像进行人工智能分析，若火焰检测分析系统认定火焰正常则显示合格信息不做任何处理，若只是单次出现不合格信号则软件自动处理，认定为误判信息做好日志记录，若连续不合格信号超过用户设置报警时长则系统会声音报警、图像报警、弹框报警，需要人工进行干预才能消除报警，否则会一直持续报警，从而防止出现特殊情况而人工不能知道的情况。
20.火焰检测数据一切正常没有任何异常则认为一切正常，显示合格信息。
21.本发明通过采用上述技术，得到了一种基于机器视觉的氯化氢燃烧火焰预警监测系统，实现了利用人工智能、机器视觉等技术来代替人工完成安全系统的应用。
技术特征：
1.一种基于机器视觉的氯化氢燃烧火焰预警监测系统，主要由防爆火焰监控摄像机（1）、终端控制模块（2）、高速光纤传输模块（3）、中控室采集系统（4）、图像处理工作站（5）组成；其特征是：防爆火焰监控摄像机（1）与终端控制模块（2）通过千兆网线和电源线进行连接，防爆火焰监控摄像机（1）把合成炉点火后氯气和氢气在氯化氢合成炉内燃烧产生的火焰图像上传至终端控制模块（2），终端控制模块（2）通过高速光纤传输把采集的图像信号数据转换为光信号传递到中控室采集系统（4），再将光信号通过光电转换模块转换为电信号传递给本系统图像处理工作站（5），对传入的图像信息数据进行处理。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的氯化氢燃烧火焰预警监测系统，其特征在于所述的防爆火焰监控摄像机（1）采用防爆等级达到安全最高标准的工业相机套装，实时监控氯化氢火焰，将氯化氢合成炉内火焰燃烧的画面以最接近人眼观测的状态传输并进行准确判断处理。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的氯化氢燃烧火焰预警监测系统，其特征在于所述的终端控制模块（2）通过千兆网线和电源线与防爆火焰监控摄像机（1）进行连接，终端控制模块（2）通过高速光纤将网络信号数据转换为光信号传递到中控室采集系统（4）进行信息数据处理。4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的氯化氢燃烧火焰预警监测系统，其特征在于所述的高速光纤传输模块（3）采用的是1000m高速光纤传输模块，相机采集的图像信号通过高速光纤传输到终端控制模块（2），使传输更为快速、准确。5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的氯化氢燃烧火焰预警监测系统，其特征在于所述的中控室采集系统（4）把光信号通过光电转换模块转换为电信号传递给图像处理工作站（5）进行图像信息数据处理。6.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的氯化氢燃烧火焰预警监测系统，其特征在于所述的图像处理工作站（5）是本系统的处理终端，图像处理工作站（5）上安装自主开发的高并发、高质量的火焰颜色识别算法软件技术，视频实时采集系统和人工智能深度学习系统，可以把传入的图像信息数据进行处理，有效保证结果的现实。
技术总结
一种基于机器视觉的氯化氢燃烧火焰预警监测系统，属于机器视觉领域，涉及化工行业，主要由防爆火焰监控摄像机、终端控制模块、高速光纤传输模块、中控室采集系统、图像处理工作站组成，防爆火焰监控摄像机对燃烧火焰进行采集，通过终端控制模块进行图像识别，经过高速光纤传输模块进行接近人眼观测状态传输至中控室采集系统，上传至图像处理工作站进行预警识别并自动保存，系统为氯化氢燃烧火焰提供数据支持，提高报警预警信息，防止安全事故的发生。生。生。
技术研发人员：马凯 郭银明 孙云峰
受保护的技术使用者：山东泉能机器人科技有限公司
技术研发日：2020.05.30
技术公布日：2021/12/3