[发明专利]一种用于化学气体检测的火焰检测实验装置及方法

说明书

本发明公开了一种用于化学气体检测的火焰检测实验装置及方法，包括头带和与头带相连的图像采集固定板，图像采集固定板固定粘附在头带的正前端；所述图像采集固定板的侧端固定安装有图像采集板；所述图像采集固定板的前端固定就安装有护目镜片装配架，护目镜片装配架的正上端为U型凹槽状，并在U型凹槽内侧的图像采集固定板上安装有摄像头。本发明提出的用于化学气体检测的火焰检测实验装置及方法，适用于化学气体制取实验中的气体火焰验证，算法流程高效准确，算法具有良好的抗干扰能力，火焰识别精度高。

技术领域

本发明涉及到化学气体检测的火焰检测技术领域，特别涉及一种用于化学气体检测的火焰检测实验装置及方法。

背景技术

近年来，深度学习理论在目标检测等领域取得了突破性进展，因而利用特征学习算法强大的表征和建模能力的火焰检测技术，具有重要的研究价值和应用前景。

目前在计算机视觉的模式识别领域关键需解决的问题是特征的选择与提取。火焰特征的选择与提取将直接影响火焰检测的准确率和效率。而使用环境对火焰特征的选择有很大的影响，因为环境不同，存在的干扰源也不尽相同，因此需要适当地调整算法，最大程度地满足火焰检测的快速性和准确性的要求。一般情况下，火焰的特征被分为静态和动态两类，但检测阶段不会单独使用静态或动态特征，而是使用多特征融合的方式进行最后判决。

传统的火焰检测算法大致可归纳为两类：基于传感器的火焰检测算法和基于图像的火焰检测算法。基于传感器的火焰检测算法是通过感温和感烟的方式进行火焰检测。但是，这类方法对环境依赖性强、覆盖范围小、成本较高。随着高清摄像机、图像处理技术的不断发展，基于图像的火焰检测算法逐渐成为主流；记忆此，提出一种用于化学气体检测的火焰检测实验装置及方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于化学气体检测的火焰检测实验装置及方法，适用于化学气体制取实验中的气体火焰验证，算法流程高效准确，算法具有良好的抗干扰能力，火焰识别精度高，可以解决上述背景技术中提出对环境依赖性强，覆盖范围小，成本高的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种用于化学气体检测的火焰检测实验装置及方法，包括头带和与头带相连的图像采集固定板，图像采集固定板固定粘附在头带的正前端；所述图像采集固定板的侧端固定安装有图像采集板；所述图像采集固定板的前端固定就安装有护目镜片装配架，护目镜片装配架的正上端为U型凹槽状，并在U型凹槽内侧的图像采集固定板上安装有摄像头，摄像头位于图像采集固定板的正前端，摄像头与图像采集板电性连接；所述护目镜片装配架的前端装配有护目镜片。

本发明提供另一技术方案：一种用于化学气体检测的火焰检测实验方法，包括如下步骤：

S1：头带的摄像头获取火焰图像，从第一视角获取火焰的图像。

S2：摄像头录取火焰燃烧视频，将录取的视频上传到图像采集板，由图像采集板对火焰燃烧的图像预处理。

S3：录取各式各样的气体制取的化学实验，每隔十帧截取一张图片，制作数据集，对数据集中每张采集到的图像信息做增强处理。

S4：对图片进行水平和垂直翻转、旋转、缩放比例、裁剪、移位、加高斯噪声以及颜色增强等操作，以增加网络的泛化性能。

S5：对图像处理后，将处理得到的结果通过CSPNet+FPNet算法模型来进行神经网络特征量提取，运用卷积神经网络的火焰分类检测，最终根据视频帧数据来获得带有火焰检测框的效果图。