膠球清洗裝置凝汽器結(jié)垢容易丟球毀球問題分析

   膠球清洗裝置凝汽器結(jié)垢容易丟球毀球問題分析。研制出一種能夠自動(dòng)檢測(cè)膠球數(shù)量及其半徑的自動(dòng)監(jiān)測(cè)裝置。對(duì)順序采集的膠球圖像進(jìn)行圖像拼接,去除重復(fù)部分,然后采用灰度變換、圖像平滑等一系列預(yù)處理算法去噪,去噪后結(jié)合基于小誤差分割法的灰度圖二值化變換對(duì)圖像進(jìn)行分割,得到目標(biāo)明確的分割圖像,后,利用二值圖像投影變換,進(jìn)行膠球位置定位,獲得膠球的數(shù)量及磨損狀況。多次試驗(yàn)結(jié)果表明,算法具有很好的實(shí)時(shí)性和有效性。該膠球清洗裝置的成功研制填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)空白。
    在發(fā)電過程中,凝汽器管壁會(huì)出現(xiàn)不同程度的污垢影響凝汽器換熱,造成機(jī)組真空降低,增加發(fā)電煤耗。目前,大多數(shù)電廠對(duì)凝汽器的結(jié)垢主要是采用周期性高壓清洗的辦法進(jìn)行處理,即膠球清洗裝置。凝汽器膠球清洗裝置是由收球網(wǎng)、膠球輸送泵、裝球室、控制器、膠球及閥門管路等部件組成的,如圖1所示。它借助高壓水流的作用將大于凝汽器冷卻管內(nèi)徑的清潔膠球擠過冷卻管,對(duì)冷卻管進(jìn)行反復(fù)擦洗,清洗凝汽器冷卻管內(nèi)污垢并帶出雜質(zhì)。從而可以實(shí)現(xiàn)延長(zhǎng)冷卻管使用壽命、提高發(fā)電廠經(jīng)濟(jì)效益、保障機(jī)組安全運(yùn)行的目的。而膠球清洗裝置系統(tǒng)清潔效果能否達(dá)到佳,依賴于膠球個(gè)數(shù)是否足量、膠球半徑是否夠大。總是存在這樣或那樣的原因?qū)е虑逑催^程中膠球的堵塞,出現(xiàn)丟球現(xiàn)象,或者造成膠球磨損,這都直接影響了換熱效果。
    目前,國(guó)內(nèi)電廠中大都采用定期人工檢查的方法判斷是否需要加球或換球,費(fèi)時(shí)費(fèi)力,誤差較大。因此,為提高電廠的經(jīng)濟(jì)效益以及自動(dòng)化水平,急需開發(fā)回收膠球自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。
圖1監(jiān)測(cè)系統(tǒng)安裝位置示意圖
    針對(duì)膠球清洗裝置系統(tǒng)膠球回收率低、回收膠球數(shù)量檢測(cè)困難等問題,研發(fā)了利用光纖傳感器對(duì)通過膠球計(jì)數(shù)的膠球回收自動(dòng)監(jiān)測(cè)器,并開發(fā)了利用水流速度的變化檢測(cè)管道內(nèi)部清洗程度的膠球清洗效果監(jiān)測(cè)器。膠球清洗裝置系統(tǒng)進(jìn)行了一系列的內(nèi)部機(jī)械改造,研制出的新型膠球清洗裝置系統(tǒng)膠球回收率基本上達(dá)到了99%,但其存在的問題就是無(wú)法自動(dòng)檢測(cè)膠球的磨損程度。兩家公司的產(chǎn)品在我國(guó)都是按照整套膠球清洗裝置系統(tǒng)售賣,購(gòu)價(jià)昂貴。
    開發(fā)一種無(wú)需更換原膠球清洗裝置系統(tǒng),可以直接附加在原設(shè)備上的膠球回收自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),如圖1所示,它可以自動(dòng)地監(jiān)測(cè)回收膠球的數(shù)量及其半徑,這樣運(yùn)行人員就可以根據(jù)檢測(cè)結(jié)果適時(shí)地添加或更換膠球,保證膠球的數(shù)量以及質(zhì)量,以期達(dá)到佳的清洗效果。
1膠球回收自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的硬件配置以及軟件檢測(cè)框圖
圖2監(jiān)測(cè)系統(tǒng)硬件配置示意圖
    本文軟件模塊的任務(wù)就是從一周期的連續(xù)圖像中自動(dòng)檢測(cè)出所有膠球的數(shù)量及磨損程度。其軟件檢測(cè)框圖如圖3所示。先通過工業(yè)攝像機(jī)采集膠球連續(xù)圖像,并根據(jù)時(shí)間順序存儲(chǔ),然后利用圖像拼接算法去除每?jī)煞�連續(xù)圖像之間的重復(fù)部分,再進(jìn)行灰度變換、圖像平滑等一系列預(yù)處理過程去噪,去噪后采用基于小誤差分割法的灰度圖二值化變換對(duì)圖像進(jìn)行分割,得到目標(biāo)明確的分割圖像,后,在此基礎(chǔ)上,進(jìn)行膠球位置定位,獲得膠球的數(shù)量及磨損狀況。
圖3軟件檢測(cè)框圖
2圖像拼接
    要想記錄水流循環(huán)一周期內(nèi)的所有膠球數(shù),必須對(duì)由水流帶動(dòng)膠球的所有流動(dòng)畫面進(jìn)行圖像采集,為保證圖像的連貫性與完整性,硬件配置圖像采集窗口為10cm×10cm,而利用軟件將拍攝頻率設(shè)為40Hz。這樣雖然能夠保障圖像不會(huì)缺失,但同時(shí)造成了連續(xù)兩幅圖像之間搭界位置圖像的重復(fù)。因此,必須先對(duì)每?jī)煞�連續(xù)圖像進(jìn)行圖像拼接,將重復(fù)部分去掉。
    尋找每?jī)煞鶊D像的佳拼接位置,本文采取的拼接方法是:對(duì)相鄰的兩幅圖像而言,前一幅中心線的右面和后一幅中心線的左面是有重合部分的。在本文中,通過窗口大小以及頻率的佳設(shè)置,使得重合部分大寬度僅為單幅圖像的1/10,這極大地減少了拼接算法的匹配空間,同時(shí)也縮短了拼接時(shí)間。因此,匹配時(shí)只需在前一幅圖像右邊界1/10的空間中定義一個(gè)搜索模板(以一個(gè)像素為中心,寬和高自己定義),分別計(jì)算這個(gè)模板中所有像素點(diǎn)與后一幅圖像中相對(duì)應(yīng)的位置的像素點(diǎn)的RGB差的平方和,得到的小的那個(gè)值時(shí)的像素點(diǎn)的位置,即為佳匹配位置,將其記錄下來(lái),并將前一幅圖像的右半幅與后一幅圖像的左半幅進(jìn)行拼接。這樣用循環(huán)將所有圖像全部遍歷,找到每?jī)煞鶊D像的佳匹配位置,即可得到?jīng)]有重復(fù)部分連續(xù)的流動(dòng)畫面。
3圖像預(yù)處理
3.1真彩色轉(zhuǎn)換為灰度圖
    真彩色圖中包含多達(dá)224種顏色,難于實(shí)施對(duì)比,所以通常將其轉(zhuǎn)為灰度圖。將真彩色圖灰度化有許多方法,其中比較常用的方法有平均值法、大值法、加權(quán)法和單色法。平均值法,就是將圖像的R、G、B值求平均,然后將平均值作為灰度圖的灰度值;大值法,就是求像素R、G、B值的大值,將其大值作為灰度圖的灰度值;單色值法,就是將圖像的R、G、B值的任何一個(gè)值作為灰度圖的灰度值。
    自然界中的所有顏色都可以由紅(R)綠(G)藍(lán)(B)三原色組合而成,RGB色彩系統(tǒng)是通過將R、G、B這3種顏色相加產(chǎn)生其它顏色,是常用的顏色系統(tǒng)。YUV是被歐洲電視系統(tǒng)采用的一種顏色編碼方法(屬于PAL)。其中“Y”表示明亮度(luminance或Luma),即灰度值;而“U”和“V”表示的則是色度(ChrominanceChroma),作用是描述影像色彩及飽和度,用于指定像素的顏色。“亮度”是通過RGB輸入信號(hào)來(lái)創(chuàng)建的,方法是將RGB信號(hào)的特定部分疊加到一起。YUV與RGB之間有著如下對(duì)應(yīng)關(guān)系:0.229-0.1480.615[Y,U,V]=[R,G,B]0.587-0.289-0.5150.1140.437-0.100由于Y代表了圖像的灰度值,所以用Y分量能夠表示出像素點(diǎn)的灰度值即:Y=R×0.299+G×0.587+B×0.114由上式,根據(jù)圖像的R、G、B值求出Y值,然后將像素點(diǎn)的R、G、B值都賦值成Y,就能將真彩色圖轉(zhuǎn)換成灰度圖。圖4為運(yùn)用此法轉(zhuǎn)換成的灰度圖。
圖4真彩色轉(zhuǎn)換為灰度圖
3.2圖像平滑
    圖像平滑主要是為了消除噪聲。噪聲并不限于人眼所能看得見的失真和變形,有些噪聲只有在進(jìn)行圖像處理時(shí)才可以發(fā)現(xiàn)。為了去除噪聲,有必要對(duì)圖像進(jìn)行平滑,可以采用低通濾波的方法去除高頻干擾。圖像平滑包括空域法和頻域法兩大類,在空域法中,圖像平滑的常用方法是采用膠球清洗自動(dòng)監(jiān)測(cè)裝置的研究367值濾波或中值濾波。
    針對(duì)水流中膠球圖像的特點(diǎn),本文采用了均值濾波,它是用一個(gè)有奇數(shù)點(diǎn)的滑動(dòng)窗口矩陣在圖像上滑動(dòng),將窗口中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圖像像素點(diǎn)的灰度值用窗口內(nèi)的各個(gè)點(diǎn)的灰度值的平均值代替。即:假定一幅1×1個(gè)像素的圖像f(x,y),平滑處理后得到一幅圖像g(x,y),g(x,y)由下式?jīng)Q定:σ0(t)=σ1(t)=為兩類樣本的方差;ti[i-μ0(t)]2h(i)p0(t)maxi[i-μ1(t)]2h(i)p1(t)(m,Sf(m,n)其中,x,y=0,1,2,…l-1;S是(x,y)點(diǎn)鄰域中點(diǎn)的坐標(biāo)的集合;M是集合內(nèi)坐標(biāo)的總數(shù)。上式說明,平滑化的圖像g(x,y)中的每個(gè)像素的灰度值均由包含在(x,y)的預(yù)定鄰域中的f(x,y)的幾個(gè)像素的灰度值的平均值來(lái)確定。本文采用的是一個(gè)3×3的鄰域窗口。
    另外,要注意一點(diǎn),在用窗口掃描圖像過程中,對(duì)于圖像的4個(gè)邊緣的像素點(diǎn),進(jìn)行了另外處理,否則,邊界噪聲也會(huì)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果造成較大影響。平滑結(jié)果如圖5所示。
圖5圖像平滑結(jié)果
    基于小誤差分割法的灰度圖二值化變換灰度圖的二值化變換就是將一幅灰度圖轉(zhuǎn)換成黑白二值圖像。具體方法是先指定一個(gè)閾值,如果圖像中某像素的灰度值小于該閾值,則該像素的灰度值設(shè)置為0(黑),否則設(shè)為255(白)。變換函數(shù)表達(dá)式如下(x<T)(x≥T)其中,T為指定的閾值。閾值選取是圖像處理中的基本問題,直接影響圖像目標(biāo)識(shí)別和跟蹤的重要課題之一。國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)這一課題進(jìn)行了廣泛深入的研究,提出很多閾值選取方法。其中小誤差法,受目標(biāo)大小和噪聲影響小,對(duì)小目標(biāo)圖像仍具有好的分割效果,是一種理論嚴(yán)密、效果佳的閾值選取方法。
    本文根據(jù)膠球圖像的特點(diǎn),采用了小誤差分割算法進(jìn)行梯度圖像分割。用小誤差法求取佳閾值的計(jì)算公式如下:J(t)=1+2×[p0(t)lnσ0(t)+p1(t)lnσ1(t)]-2×[p0(t)lnp0(t)+p1(t)lnp1(t)]上式為計(jì)算圖像佳分割閾值的判斷準(zhǔn)則函數(shù),它表示了小錯(cuò)誤分割概率的問題。其中:p0(t)=ih(i),p1(t)=ih(i)為兩類的樣本總數(shù);μ0(t)=i·i,μ1(t)=為兩類樣本的分布均值。其中,min為圖像中小灰度值,max為大灰度值。通過循環(huán)計(jì)算每個(gè)t值對(duì)應(yīng)的J(t),從中找出J(t)小值對(duì)應(yīng)的t,即為分割的佳閾值。t3=ArgminJ(t)(對(duì)于256級(jí)灰度圖,l=255)i∈{0,1,…,l}由圖6兩種處理結(jié)果可知:采用小誤差分割算法獲得的二值化圖像效果更好。
圖6圖像分割后的二值化圖像
5膠球位置定位
    眾所周知,光照條件對(duì)圖像處理結(jié)果有著至關(guān)重要的影響。鑒于此,本膠球清洗裝置在封閉管道內(nèi)側(cè)不同角度配置有一定數(shù)量的頻閃燈,這有效地避免了光照不穩(wěn)定、不均勻現(xiàn)象以及圖像中陰影的出現(xiàn)。在得到分割后的二值化圖像的基礎(chǔ)上,采用水平/垂直投影變換即可實(shí)現(xiàn)膠球的邊界定位。而所謂水平/垂直投影變換就是將圖像的某行(或某列)投影到水平(垂直)軸,將該行(列)的黑點(diǎn)(或白點(diǎn))數(shù)目累加起來(lái)。這里根據(jù)需要,將每一列像素的黑點(diǎn)數(shù)相累加得到圖像在水平方向上黑像素點(diǎn)的分布函數(shù),根據(jù)黑像素點(diǎn)的分布,來(lái)確定膠球的上下邊界和左右邊界,從而獲得膠球的數(shù)量以及半徑。定位結(jié)果如圖7所示。
圖7膠球位置終定位結(jié)果