基于红外图像模糊聚类分析的气体泄漏定位方法研究

针对目前容器类工件泄漏定位效率低下、无法在线诊断等缺点，该研究提出一种新的基于红外图像模糊聚类分析的气体泄漏点检测定位方法。根据气体以一定压力流过泄漏孔时产生的膨胀吸热原理并辅以主动式冷却装置，采用红外线热像仪进行工件温度场采集，利用图像处理手段对泄漏点进行检测和定位。通过对温度场的建模、仿真与试验，深入分析气体泄漏与温度梯度变化之间的关系，将智能算法与分时多帧图像融合技术相结合，开发高效快速的检测程序，完成泄漏在线诊断、自动识别以及精确定位。此外，充分发挥红外线热像仪二维检测的优点，改进图像拼接算法，实现被测对象的立体扫描和泄漏点全局搜索。该研究为气体泄漏检测提供了一种新的判别和定位方法，并对红外线热成像技术与泄漏点定位相结合奠定了理论基础，从而推动了泄漏检测领域的发展。因此本项目具有很高的学术价值、实用价值与创新意义。

随着泄漏检测技术的日臻完善，工业生产对气密性的要求越来越高。容器的超标泄漏量不仅影响其功能，严重时有可能导致爆炸等后果。针对传统泄漏检测方法中定位效率低下等缺点，提出一种基于红外图像模糊聚类分析的气体泄漏点定位方法。其思想是根据气体以一定压力流经泄漏孔时由膨胀吸热原理引起的温度场变化，利用红外热像仪采集其温度场，通过图像处理技术对泄漏点进行定位。. 气体泄漏时的温度场变化是本项目研究的理论基础，因此，首先利用流体力学和稳态及非稳态条件下的导热分析，分析了影响容腔内温度场的压力、泄漏量、气体温度等因素。其次通过实验手段，确定这些参数间的量化关系，采用有限元方法对温度场进行仿真建模。最后基于以上分析结果，得到系统诊断泄漏点的最佳检测时间。.为了有效地实现实时泄漏检测，设计了一套基于红外热成像的泄漏检测装置，包括系统的成像部分、电气及气动部分。实现了旋转拍摄、自动对焦、扫描拍摄和ZOOM IN等功能。编制了相应的算法软件，实现了被测对象的立体扫描和全局搜索。. 红外图像处理对基于图像的泄漏点定位是必不可少的环节。通过对红外图像的特征进行分析，建立了红外图像场景模型，提出了用于图像增强和滤波的最佳预处理方法。基于SIFT的特征点匹配方法、仿射变换原理及加权平均融合算法，实现了热红外图像序列间的拼接，并得到了全景热红外图像。基于手动选取被测容器红外图像与可见光图像中人为标记的特征点对，利用拼接算法中的思想，实现画中画效果，达到泄漏点在可见光图像中可视化的目的。. 针对小目标红外图像低信噪比的特点，对最佳检测时间采集到的红外图像，分别提出了基于单帧与多帧红外图像的泄漏点检测方法。对于单帧图片，分别采用自适应核回归与形态学Top-Hat算子，在复杂背景中有效计算出泄漏点在像素空间的位置；对于多帧图片，分别提出了基于红外热像图局部熵差的定位方法、带有温差因子θ的改进模糊核聚类分割定位方法与差分核回归背景预测的定位方法。其中对图像的局部熵差算法进行改进，提出了实用的局部灰度-熵的泄漏检测算法。克服了单帧图像检测虚警率高的缺点，改善了对不规则表面的检测结果，对于两个实际对象铸铝气容和软尼龙气罐能够成功实现泄漏定位，其对应的最小泄漏量分别为19.80mL/min(0.1MPa)和11.55mL/min(0.1MPa)。最后对比了给类算法的差异，分别给出了适用范围。