[发明专利]一种太阳能集热场故障风险快速检测系统及方法

权利要求书

1.一种太阳能集热场故障风险快速检测方法，其特征在于，包括以下步骤；

步骤一：温度图像采集；

设置红外热成像摄像头实时监测，得到太阳能集热场的整体温度分布热图；

步骤二：温度图像读取；

建立红外热成像摄像头与计算机之间的通讯，红外热成像摄像头与计算机处于同一局域网下，在计算机下载对应摄像头的PC端软件，匹配IP即可实现实时监测，对集热场温度状态进行温度图像采集；

步骤三：数据采集分析处理；

对集热场的整体温度分布热图进行预处理及区域划分，并进行特征提取得到各区域集热器故障温度场散点图；

步骤四：故障模型匹配；

将提取到的各区域温度场分布特征信息及相关特征参数导入太阳能集热器故障模型特征库，依次进行两次故障模型特征库的匹配分析，提高集热场故障检测效率，降低误报率与漏报率，保证太阳能集热系统的安全运行。

2.根据权利要求1所述的一种太阳能集热场故障风险快速检测方法，其特征在于，所述步骤三预处理部分包括如下步骤：

采用基于温差的红外图像归一化方法对原始红外热像图进行初步预处理，消除热环境因素对太阳能集热器温度场的影响；把太阳能集热器在不同环境因素下的图像看作基本信号，在空域上进行处理，以达到消除外部热环境影响的目的；

再进行基于改进引导滤波和Sigmoid函数的自适应动态范围压缩的进一步处理，使图像进行动态范围压缩及图像增强处理，获得更加自然、符合人类视觉特性且特性明显的结果。

3.根据权利要求2所述的一种太阳能集热场故障风险快速检测方法，其特征在于，所述引导滤波将输入红外图像分解为基础层B和细节层，基础层B是改进引导滤波对输入图像的处理结果，其中包含输入图像中的高对比度信息和大部分动态范围；细节层D是输入图像和基础层B的差值，其中包含输入图像中的低对比度细节；

B＝G[I_h]

D＝I_h-B

其中I_h为输入的红外热像图；符号G[*]表示改进引导滤波，使用图像一阶微分的变体构建边缘感知权重；

然后，使用Sigmoid自适应压缩算法压缩基础层B的动态范围，在保留图像整体视觉感知的前提下，压缩高动态范围图像灰度信息，使其能够在传统显示设备上正常显示；

B'＝S[B]

其中符号S[*]表示Sigmoid算法；B'为动态范围压缩后的基础层，B'值在[0,1]之间；

使用固定增益系数η对细节层进行加强，增强后的细节层D'为

D'＝η*D

固定增益系数的设置推荐在[1，2]之间；

最后，为动态范围压缩后的基础层B'分配合适的动态范围，并和增强后的细节层D'重组以获得输出图像；

I_l＝a*B'+D'

其中I_l为输出图像，参数a用于控制基础层动态范围的大小。