基于红外和可见光传感器融合的设备故障智能检测关键技术研究

The principle, key technology based on the infrared and visible sensors and image fusion aiming to the detection of the equipment fault are researched deeply in this project. The main research contents in this project are divided as follows: the structure pattern of the infrared and visible sensors for equipment fault detection will be researched; the method of the noise reduction in the infrared images will be researched and a novel method based on the mechanism of the infrared is propesed to remove the noises; the image registration of the infrared and visible based on the images features will be studied and the two stage method is proposed based on multi image features; the images fusion technology is researched in this project and the fusion method based on the region segmentation will be researched; the accurate fault position method and the fault display method will be researched at last. The main aim of this project is to supply an effective technology to the detection of the equipment fault on line so that the detection technology will be improved in the field of the petroleum chemistry. It is expected that the principle and technique researched in this project can supply more support to safety to the petroleum chemistry.

本项目适应国家能源及原材料发展战略需要，并紧密结合我国石油化工高温高压设备故障检测技术现状，基于红外和可见光传感器融合涉及的基础理论和相关技术，开展红外和可见光传感器融合的设备故障检测系统理论与关键技术研究。具体研究内容为研究基于机器视觉理论的设备故障检测可见光及红外光传感器融合的结构模式；研究红外光图像的噪声去除及特征提取方法，提出基于红外成像原理剔除噪声的方法；研究红外与可见光图像的精确配准方法，拟基于多种特征的分步配准方法实现红外和可见光图像的配准；研究红外和可见光多模态图像的信息融合技术，拟采用基于区域分割策略进行图像融合；研究设备故障检测的精确定位及故障显示方法。本项目在已有相关研究工作的基础上，为提升我国石油化工安全技术生产水平以及故障检测技术落后和依赖进口的现状，保证石油化工行业安全高效生产做出贡献。

石油化工行业的安全生产对于保证国家经济发展、减少环境污染具有重要意义。石油化工生产具有高温高压和连续性的特点，采用先进检测技术对石油化工生产关键设备进行在线实时故障检测对于保证安全生产具有重要意义。石化生产设备故障通常表现为设备温度场的异常变化，红外图像传感器适用于温度场异常分布的设备故障检测，将红外和可见光图像传感器融合可以实现在线高温高压设备故障检测，提高设备故障检测的实时性和准确性，弥补传统设备故障检测技术不能实现高温高压设备实时检测的局限性。本项目在已有相关研究工作的基础上，基于红外和可见光传感器融合涉及的基础理论和相关技术，开展红外和可见光传感器融合的设备故障检测系统理论与关键技术研究。基于机器视觉检测技术，图像处理技术和信息融合技术，搭建了红外和可见光视觉传感器融合的设备故障监测模式。本项目围绕工业设备热故障的红外和可见光传感器融合的检测系统的结构模式，对基于特征的红外和可见光图像的高精度配准，基于故障的图像分割技术以及红外和可见光图像的融合及质量评价等理论和关键技术进行了深入研究。具体研究内容如下：.1. 本项目以石油化工设备热故障为主要测量对象，提出了红外和可见光传感器的多传感器信息融合故障检测方法。.2 建立基于红外和可见光传感器的多传感器设备故障检测模式。根据红外成像系统的性能参数以及被测设备的热辐射特性确定工作距离，确定红外和可见光传感器的位置关系保证针对同一场景的图像信息的最大重叠。.3 基于特征的分区域红外和可见光配准方法，针对红外图像特征较少以及红外和可见光图像存在较大角度旋转及平移或局部形变和光照不均时配准精度较低的问题，提出了一种基于特征的红外光与可见光图像的分区域配准方法。.4.提出了红外和可见光图像分区域融合的方法。首先基于红外图像对故障区域进行检测，在此基础上进行红外和可见光图像的融合，精确定位故障部位。.本项目提出了红外和可见光传感器融合的故障监测模式，针对该检测系统涉及的关键技术问题进行了深入研究，为提升我国石油化工安全技术生产水平以及故障检测技术落后和依赖进口的现状，保证石油化工行业安全高效生产做出贡献。.基于本项目开展的关键技术研究发表EI等收录论文1篇，核心期刊收录论文1篇，核心期刊录用1篇，已投EI期刊待录用文章1篇。