基于红外热成像技术的矿井火灾识别系统研究

发布时间：2017-09-02 14:33

  本文关键词：基于红外热成像技术的矿井火灾识别系统研究

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【摘要】：近年来的研究表明,煤矿采空区火灾一直是煤矿的主要灾害之。由于煤矿采空区发生火灾时,具有隐蔽性强、不易被人发现的缺点,甚至情况严重时容易引起瓦斯爆炸、粉尘爆炸等恶性事故,给煤炭企业带来巨大的生产压力,同时也严重威胁着井下工作人员的生命财产安全。如果能够研制一种监控设备,实时监测煤矿采空区或者其他重点区域的煤炭温度,做到提前发现煤炭白燃的潜在威胁,测定煤自燃的危险等级,那么就可以及时采取有效措施,对可能的煤炭自燃情况作出及时反应,最大程度上避免煤矿火灾及由其引发的井下安全事故,达到保护井下工作人员生命财产安全的目地。论文在详细研究分析国内外有关煤矿火灾预警系统及图像识别技术的情况之后,出于预防煤炭采空区火灾及保护井下工作人员生命安全的需要,提出了一种新型的基于红外热成像技术的矿井火灾识别系统。该系统能够有效实施对煤炭采空区进行远程监控,对可能出现的异常情况做出及时的反应。在算法上,论文以混合高斯背景为基础,对红外热成像仪拍摄的煤矿采空区的图像进行数学建模,结合3倍标准差原则以判别是否产生烟雾,实现评定危险等级的功能：在硬件上,使用TI公司的TMS320DM6437数字处理器作为核心处理器,专门用来实现火灾识别算法的实现,结合混合高斯模型算法对由红外热成像仪提取的图像进行分析与处理,当发现监测图像出现异常则立即将图片上传到控制器以及上位机进行实时显示。控制器采用意法半导体公司的STM32F407ZET6系列芯片,用于实现红外图像的下位机实时显示,并与上位机进行通讯：在软件上,论文基于Visual Studio2012平台为基础,以C#语言为工具进行上位机监测终端的开发,并结合了以太网通信技术实现了数据长距离传输和远程监控,做到对煤矿采空区火灾识别的实时监测和有效管理等功能,简化了操作并极大地提高了系统的工作效率。最后,论文对系统的算法进行了Matlab7.1仿真,验证了算法的可行性,同时对系统的部分软、硬件进行的实验,并给出了软件对图片处理的结果,证明了系统的可靠性。在实验中,系统表现了检测速度快、精度高、可靠性强等诸多优点,上位机显示流畅,人机效果良好,为后续的煤矿火灾识别系统的发展研究提供了一定经验。
【关键词】：煤矿火灾 红外热成像仪 以太网技术 远程监控
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD752
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 1 绪论12-18
• 1.1 选题背景和意义12-14
• 1.1.1 选题背景12-13
• 1.1.2 研究意义13-14
• 1.2 国内外研究发展趋势14-16
• 1.2.1 研究现状14-15
• 1.2.2 国内外发展的总体趋势15-16
• 1.3 课题研究内容16-18
• 2 红外技术在煤矿火灾预警中的应用18-24
• 2.1 红外辐射理论18-19
• 2.2 红外成像的原理19-20
• 2.3 红外成像仪的发展20-21
• 2.4 红外技术与矿井防火21-22
• 2.5 本章小结22-24
• 3 煤炭自燃识别算法的设计24-44
• 3.1 煤矿火灾发生的原因24
• 3.2 煤炭着火烟雾特征分析24-26
• 3.3 现有烟火识别算法分析26-28
• 3.4 煤炭火灾识别算法的设计28-37
• 3.4.1 煤炭火灾识别算法流程28-29
• 3.4.2 图像预处理29-30
• 3.4.3 建立模型30-32
• 3.4.4 背景模型的更新32-37
• 3.5 疑似火焰图像的动态特征提取37-41
• 3.5.1 面积变化率37-38
• 3.5.2 可疑区域的判决和提取38-41
• 3.6 本章小结41-44
• 4 系统的硬件设计44-56
• 4.1 数据处理模块45-50
• 4.1.1 STM32单片机最小系统设计45-47
• 4.1.2 LCD与TF卡存储电路设计47-49
• 4.1.3 DSP模块设计49-50
• 4.2 数据采集模块50-52
• 4.2.1 红外信号采集模块50-51
• 4.2.2 USB转串口模块51-52
• 4.3 数据传输模块52-54
• 4.3.1 LAN8720A模块介绍52-53
• 4.3.2 网络接口设计53-54
• 4.4 电源设计54
• 4.5 本章小结54-56
• 5 系统的软件设计56-66
• 5.1 DSP算法的设计56-59
• 5.1.1 图片滤波处理57-58
• 5.1.2 烟火识别58-59
• 5.2 STM32单片机程序设计59-60
• 5.3 上位机设计60-62
• 5.4 实验与MATLAB仿真62-64
• 5.5 本章小结64-66
• 6 结论与展望66-68
• 6.1 总结66-67
• 6.2 展望67-68
• 参考文献68-72
• 致谢72-74
• 作者简介74

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本文编号：779150