[发明专利]一种粉尘泄漏监测装置和方法有效
申请号: | 202111035753.2 | 申请日: | 2021-09-06 |
公开(公告)号: | CN113473031B | 公开(公告)日: | 2021-11-12 |
发明(设计)人: | 刘煜东;王磊;施凯;夏勇;司旭东;李东方;梁学东 | 申请(专利权)人: | 华能南京金陵发电有限公司 |
主分类号: | H04N5/232 | 分类号: | H04N5/232;H04N5/225;G06T7/70;G06T7/50;G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04;G03B17/56 |
代理公司: | 北京睿博行远知识产权代理有限公司 11297 | 代理人: | 申超平 |
地址: | 210034 江苏省南*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 粉尘 泄漏 监测 装置 方法 | ||
1.一种粉尘泄漏监测装置,其特征在于,所述装置包括:
光场相机,用于记录被监测区域的光场原始图像;
三维云台,设置在所述光场相机的下方,用于按设定方向进行转动来调节所述光场相机的拍摄角度,以使所述光场相机对准被监测区域;
计算机,分别连接所述光场相机和所述三维云台,用于生成与所述光场原始图像对应的重聚焦图像,并基于所述重聚焦图像和所述拍摄角度确定被监测区域中气力输送粉尘泄漏点的空间坐标和粉尘泄漏的危害范围;
其中,所述计算机进行粉尘泄漏监测的过程包括:
所述计算机获取所述光场相机按预设周期采集的被监测区域的光场原始图像,并基于对所述光场原始图像进行保存和解码生成聚焦于不同深度位置的一组重聚焦图像;
所述计算机基于预设卷积神经网络模型对所述重聚焦图像进行检测并确定粉尘泄漏的初步判断结果,若所述初步判断结果为存在粉尘泄漏,所述计算机根据清晰度评价函数确定各所述重聚焦图像中聚焦于粉尘泄漏点的目标重聚焦图像;
所述计算机根据所述目标重聚焦图像的重聚焦参数和预设拟合曲线确定与所述粉尘泄漏点对应的目标深度位置;
所述计算机根据所述目标深度位置和从所述三维云台获取的光场相机的拍摄角度确定粉尘泄漏的最终判断结果;
其中,所述深度位置为图像聚焦位置在光场相机光轴上的投影,所述预设拟合曲线由各所述重聚焦图像的重聚焦参数与各所述深度位置的对应关系确定。
2.如权利要求1所述的装置,其特征在于,所述光场相机包括:
主镜头,用于对所拍摄的场景或对象进行聚焦及一次成像;
微透镜阵列,由微小透镜以阵列形式组成,每个微小透镜的焦距与孔径相同、光轴相互平行;
图像传感器,用于对入射光进行探测、光电转换并形成数字图像信号,记录经主镜头、微透镜阵列调制后的光场原始图像;
其中,所述主镜头、所述微透镜阵列及所述图像传感器的光轴相重合,所述微透镜阵列位于所述主镜头的像面处,所述图像传感器位于微透镜阵列后方的一倍焦距处。
3.如权利要求2所述的装置,其特征在于,所述拍摄角度包括俯仰角度和圆周角度,所述三维云台在俯仰方向和圆周方向的旋转中心穿过所述微透镜阵列的中心。
4.如权利要求2所述的装置,其特征在于,所述空间坐标为在以所述图像传感器的中心为原点,以光轴方向为x轴建立的右手坐标系中的三维坐标。
5.如权利要求1所述的装置,其特征在于,所述光场相机的外部设置有防尘护套,所述三维云台下部设置有隔振支架。
6.一种粉尘泄漏监测方法,其特征在于,应用于如权利要求1-5任一项所述的粉尘泄漏监测装置中,所述方法包括:
所述计算机获取所述光场相机按预设周期采集的被监测区域的光场原始图像,并基于对所述光场原始图像进行保存和解码生成聚焦于不同深度位置的一组重聚焦图像;
所述计算机基于预设卷积神经网络模型对所述重聚焦图像进行检测并确定粉尘泄漏的初步判断结果,若所述初步判断结果为存在粉尘泄漏,所述计算机根据清晰度评价函数确定各所述重聚焦图像中聚焦于粉尘泄漏点的目标重聚焦图像;
所述计算机根据所述目标重聚焦图像的重聚焦参数和预设拟合曲线确定与所述粉尘泄漏点对应的目标深度位置;
所述计算机根据所述目标深度位置和从所述三维云台获取的光场相机的拍摄角度确定粉尘泄漏的最终判断结果;
其中,所述深度位置为图像聚焦位置在光场相机光轴上的投影,所述预设拟合曲线由各所述重聚焦图像的重聚焦参数与各所述深度位置的对应关系确定。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述计算机根据所述目标深度位置和从所述三维云台获取的光场相机的拍摄角度确定粉尘泄漏的最终判断结果,具体为:
所述计算机根据所述目标深度位置和所述拍摄角度确定所述粉尘泄漏点的空间坐标;
若与所述目标深度位置对应的深度距离未超出预设距离范围且所述空间坐标的范围未超出预设坐标范围,所述计算机确定所述最终判断结果为存在粉尘泄漏;
其中,所述深度距离为所述深度位置与光场相机的图像传感器的直线距离。
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