火焰圖像的張量平行因子分析識(shí)別法

郭旭凱,李海廣,龔志軍

(內(nèi)蒙古科技大學(xué) 能源與環(huán)境學(xué)院,內(nèi)蒙古 包頭 014000)

0 引言

近年來,一次能源結(jié)構(gòu)向多元化、低碳型轉(zhuǎn)型,天然氣在一次能源結(jié)構(gòu)中占比逐年升高。以天然氣為主要燃料的設(shè)備主要有工業(yè)用燃?xì)忮仩t、燃?xì)廨啓C(jī)、家用燃?xì)鉄崴?、燃?xì)庠畹?這些燃?xì)庠O(shè)備的應(yīng)用,保證了我們?nèi)粘５纳a(chǎn)生活。而在燃燒過程中,燃?xì)庠O(shè)備容易出現(xiàn)事故,因此對燃燒器火焰進(jìn)行有效識(shí)別有重要意義。

火焰圖像中包含著豐富的信息,因此圖像處理技術(shù)被廣泛應(yīng)用于火焰圖像識(shí)別中?；鹧鎴D像在不同區(qū)域呈現(xiàn)出不同的顏色特征,因此通常會(huì)先對火焰的部分特征明顯的區(qū)域進(jìn)行處理,再對火焰圖像進(jìn)行進(jìn)一步的識(shí)別。王騰等[1]針對連續(xù)幀的火焰圖像,對可疑區(qū)域進(jìn)行區(qū)域跟蹤,提高了火災(zāi)預(yù)警的準(zhǔn)確性。李莉等[2]提出了一種基于局部二值模式耦合雙閾值優(yōu)化的圖像邊緣檢測算法,對火焰溫度和燃燒穩(wěn)定性進(jìn)行了準(zhǔn)確預(yù)測。程方明等[3]利用邊緣檢測算子對管道內(nèi)的預(yù)混火焰進(jìn)行邊緣檢測,計(jì)算火焰邊緣長度,明確了預(yù)混火焰的傳播機(jī)制。Vilas 等[4]提出一種新算法對火焰圖像的尖銳邊緣進(jìn)行檢測,能夠?qū)Σ煌闆r下的火焰主要邊緣進(jìn)行識(shí)別。上述對火焰圖像部分區(qū)域進(jìn)行處理的方法多數(shù)是對亮度變化明顯的區(qū)域進(jìn)行捕捉,在亮度變化不明顯時(shí)對圖片區(qū)域的預(yù)處理則會(huì)造成圖片信息的丟失,影響圖片識(shí)別的精度。

近年來,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用在圖像識(shí)別中。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可避免人工提取特征的繁瑣,面對復(fù)雜圖片背景、復(fù)雜光照條件時(shí),也能保持良好的識(shí)別精度。陳培豪等[5]采用Adaboost算法對火焰圖像疑似區(qū)域進(jìn)行前景提取,再使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對火災(zāi)區(qū)域自動(dòng)識(shí)別。李梓瑞等[6]對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中火焰圖像的深層特征進(jìn)行融合,通過MRMR選擇特征與火焰動(dòng)態(tài)特征結(jié)合對火焰圖像進(jìn)行識(shí)別。馬天順等[7]對MILD中燃燒區(qū)域采用聚類算法,對多變量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,劃分復(fù)雜燃燒區(qū)域的類型。但上述研究在對火焰圖像進(jìn)行處理時(shí),只能針對單張火焰圖像進(jìn)行識(shí)別,針對連續(xù)火焰圖像序列的研究較少。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和攝像頭傳感器的廣泛應(yīng)用,圖像數(shù)據(jù)規(guī)模逐漸變大,呈現(xiàn)出高維特征。而張量分解面對大量數(shù)據(jù)來源時(shí),尤其是對連續(xù)火焰圖像進(jìn)行處理時(shí),能夠快速達(dá)到降維目的,更快地對圖像進(jìn)行特征提取,獲取更準(zhǔn)確的信息。近年來,張量分解在異質(zhì)性時(shí)空數(shù)據(jù)[8]、目標(biāo)檢測[9]、圖像去噪[10]、視頻壓縮[11]等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。因此,本文中首先對火焰圖像進(jìn)行張量構(gòu)建,再采用張量分解中的平行因子分析[12]方法,識(shí)別連續(xù)拍攝的火焰圖像,找出火焰圖片間的聯(lián)系。

1 實(shí)驗(yàn)裝置及方法

1.1 實(shí)驗(yàn)裝置和圖像采集系統(tǒng)

使用北京青鑠鑫業(yè)科技有限公司的C552火焰?zhèn)鞑シ€(wěn)定裝置進(jìn)行甲烷-空氣混合氣的燃燒,并使用高速攝像機(jī)采集火焰圖像。圖1為火焰圖像采集系統(tǒng)示意圖,主要包括氣體燃燒裝置和火焰圖像采集部分。

圖1 火焰圖像采集系統(tǒng)示意圖

也直覺回應(yīng)：從這位教師身上，感到我們真的需要死亡教育，需要教育蕓蕓眾生如何舉重若輕面對生老病死。試著邀請她進(jìn)入敘事探究活動(dòng)，一種真誠安全無恐懼的分享氛圍可能會(huì)幫她自我突圍，尤其是當(dāng)有人分享曾經(jīng)經(jīng)歷過的類似痛苦，曾經(jīng)讀過什么書讓內(nèi)心敞亮，重獲力量。

式中：Xijk是X(I×J×K)方陣的一個(gè)元素,表示火焰圖像序列中第k張,圖像大小為i×j,N為秩數(shù);ain、bjn和ckn是X的3個(gè)剖面矩陣A(I×N)、B(J×N)和C(K×N)的元素;eijk是誤差張量E∈RI×J×K的第(i,j,k)個(gè)元素[16]。

土木工程建筑結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)合理與否，關(guān)乎到建筑施工是否可以得到順利開展與建筑本身是否可以得到有效應(yīng)用。但是在具體施工過程中，由于設(shè)計(jì)方案中一些具體標(biāo)識(shí)不夠規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)，使施工的相關(guān)人員產(chǎn)生誤解，影響到設(shè)計(jì)方案的正確運(yùn)用，使建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)價(jià)值不能充分發(fā)揮其價(jià)值，這需要設(shè)計(jì)人員對后續(xù)設(shè)計(jì)工作的開展加強(qiáng)重視，與施工方保持良好的聯(lián)系，保證設(shè)計(jì)方案能夠得到有效的實(shí)施。

市水管委主任由市長親自擔(dān)任，常務(wù)副主任由分管水利的副市長擔(dān)任，成員由23個(gè)部門以及各縣（市、區(qū)）政府分管水利工作的領(lǐng)導(dǎo)組成。水管委下設(shè)水資源管理辦公室，實(shí)行與水利局合署辦公的改革模式。與其他地區(qū)成立水務(wù)局的水務(wù)改革方案相比，級別更高，更具權(quán)威，更能協(xié)調(diào)和監(jiān)督市水管委各個(gè)成員單位、職能部門和各縣（市、區(qū)）實(shí)行水務(wù)一體化管理。

圖2 燃燒裝置系統(tǒng)示意圖

1.2 實(shí)驗(yàn)方法和工況

為獲取不同燃燒工況下的火焰圖像,手動(dòng)調(diào)節(jié)氣體燃燒裝置中燃料和空氣控制閥來獲得不同實(shí)驗(yàn)工況。固定燃?xì)饬?燃?xì)饬康脑O(shè)置從燃燒裝置所能計(jì)數(shù)的最小刻度開始,即0.8 L/min;燃?xì)饬抗潭ê?在燃燒器上點(diǎn)燃火焰(此時(shí)空氣量為0),圖片采集系統(tǒng)在該時(shí)刻開始記錄;手動(dòng)調(diào)節(jié)空氣控制閥通入空氣并逐漸加大空氣量直至火焰吹熄,記錄燃燒裝置面板上吹熄時(shí)的空氣量,同時(shí)采集系統(tǒng)停止記錄并儲(chǔ)存,為了對照,高速攝像機(jī)使用不同曝光時(shí)間對火焰圖像拍攝;重新調(diào)整燃?xì)饬?重復(fù)上述過程,采集不同工況下的火焰圖像。

預(yù)混燃燒在燃燒前,燃料與氧氣已經(jīng)在燃燒器內(nèi)充分混合,它是相對于擴(kuò)散燃燒的另一種典型燃燒方式。而一次空氣系數(shù)是指在燃燒設(shè)備內(nèi)實(shí)際燃?xì)馊紵旌系目諝饬亢屠碚摽諝庵?通常用α1表示,其數(shù)值大小反映了預(yù)混氣體的混合狀況。依據(jù)一次空氣系數(shù)α1的值,預(yù)混氣體燃燒又分為2種情形：當(dāng)0<α1<1時(shí),即預(yù)混氣體中的空氣量小于燃?xì)馊紵璧娜靠諝饬?稱為部分預(yù)混燃燒或半預(yù)混燃燒;如果α1≥1時(shí),即預(yù)混氣體中的空氣量大于或等于燃?xì)馊紵璧娜靠諝饬繒r(shí),稱為全預(yù)混燃燒。而部分預(yù)混燃燒火焰通常包括內(nèi)焰和外焰兩部分,當(dāng)α1不同時(shí),火焰顏色和火焰高度會(huì)呈現(xiàn)出不同的變化：α1較小時(shí),火焰外焰高度較高,頂部為黃色,內(nèi)焰高度較低,處于火焰的下部且呈現(xiàn)深藍(lán)色;隨著空氣量增加,即α1逐漸變大時(shí),火焰高度有所變低,內(nèi)焰高度增減,內(nèi)焰顏色逐漸代替外焰;當(dāng)α1大于1時(shí),外焰完全消失,內(nèi)焰高度有所增加,如圖7所示。

阿瑟·特雷斯（1940）。美國攝影師。從20世紀(jì)60年代開始，他用照片描繪夢想和噩夢，將現(xiàn)實(shí)變成了個(gè)人質(zhì)疑的幻想，在整個(gè)作品中散布了一種怪誕感，揭示出現(xiàn)在外表和娛樂領(lǐng)域的不愉快和特殊的幕后的社會(huì)。托恩·霍克斯，荷蘭藝術(shù)家。表演者、攝影師和畫家，他創(chuàng)作出既有表演、攝影和繪畫的圖像，同時(shí)具有戲劇化的布景及趣味性的故事片段。他在照片中扮演著，創(chuàng)造出與失敗、困惑和令人驚嘆的場景。他被認(rèn)為是Staged Photography的先驅(qū)之一。

表1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

2 數(shù)據(jù)處理方法

2.1 張量的構(gòu)建

對于灰度圖像,可以將其直接存儲(chǔ)為矩陣形式而不丟失信息。但面對包含更多信息和識(shí)別特征的彩色圖像,若仍然使用矩陣存儲(chǔ),在對存儲(chǔ)信息進(jìn)行處理時(shí)不僅會(huì)占用大量存儲(chǔ)容量,還會(huì)破壞數(shù)據(jù)的原始結(jié)構(gòu)[11]。因此,將采集到的火焰圖像表示為多維數(shù)組,以高階張量的形式存儲(chǔ)火焰圖像,以各自獨(dú)立的方向保存各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和類型,保證數(shù)據(jù)保存的完整性。張量構(gòu)成如圖3所示,將不同維度的數(shù)組定義為不同維度的張量：將標(biāo)量定義為0維張量;矢量定義為一維張量;多個(gè)矢量拼接的矩陣定義為二維張量;多個(gè)矩陣的疊加定義為三維張量;三維及以上稱為高階張量。作為高階矩陣的推廣,張量在數(shù)學(xué)建模和計(jì)算中普遍存在。

圖3 張量構(gòu)成

對于一張RGB火焰圖像來說,它由3個(gè)通道組成,分別是R(紅色)、G(綠色)和B(藍(lán)色)通道,每個(gè)通道由一系列像素點(diǎn)組成一個(gè)二維張量,這些像素點(diǎn)的數(shù)值在0～265,每個(gè)數(shù)值代表不同的色彩信息,3個(gè)通道疊加即代表一張火焰圖像(圖4)。

圖4 單張火焰圖像分解

反應(yīng)所生成的HCl氣體被彈熱筒內(nèi)的吸收液全部吸收，通過測定吸收液中的Cl- 濃度來量化PVC中Cl的含量。由圖1可知，與理論值相比，氧彈燃燒法測定PVC中的Cl含量偏低，出現(xiàn)該結(jié)果可能由兩個(gè)原因造成：其一，PVC樣品在燃燒時(shí)可能燃燒不完全，部分不溶性 Cl在高溫下未全部轉(zhuǎn)化成HCl氣體[18]，CORTES-PENA等[19]也曾對此類問題進(jìn)行過論述；其二，PVC樣品燃燒所生成的HCl氣體沒有被彈熱筒內(nèi)的吸收液完全吸收，部分未被吸收的HCl氣體在彈熱筒放氣時(shí)釋放。

圖5 R通道三維張量構(gòu)建示意圖

2.2 平行因子分解

在張量分解中,CP分解是最典型的分解算法之一。圖6展示了三維張量的CP分解,計(jì)算如式(1)所示。

對于一張火焰圖像可以快速進(jìn)行分解,但無法獲得火焰圖像之間的聯(lián)系。通常在一個(gè)工況下會(huì)獲得一系列連續(xù)圖片,多達(dá)成千上萬張。在處理如此多的數(shù)據(jù)時(shí),既不能丟失圖片中的信息,又要維持高維空間數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征信息,將數(shù)據(jù)以張量形式存儲(chǔ)并進(jìn)行分析是很好的方法。將不同工況、不同曝光時(shí)間下的火焰圖像作為一組數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。為提高識(shí)別精度,提取每組數(shù)據(jù)下每張圖片的R、G、B三個(gè)通道數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ),即構(gòu)成3個(gè)三維張量X1∈RI1×J1×K1,X2∈GI2×J2×K2,X3∈BI3×J3×K3。其中,X代表一組工況,R、G、B為對應(yīng)的三通道的火焰圖像序列,I代表行數(shù),J代表列數(shù),K代表該組工況采集到的照片數(shù)。圖5表示對燃?xì)饬繛?.8 L/min時(shí)采集到的圖片進(jìn)行R通道的三維張量構(gòu)建。

(1)

圖6 三維張量的CP分解示意圖

CP分解由規(guī)范分解和平行因子分析組成,它們都是一種對高維張量進(jìn)行拆分的方法,其核心思想是用有限個(gè)秩1張量的和來近似表示該張量;平行因子分析法可以視為主成分分析法(PCA)由二維空間向三維空間的一種擴(kuò)展,解決了其存在的旋轉(zhuǎn)不定性問題[13]。平行因子分析法(PARAFAC)是基于交替最小二乘原理的迭代三維數(shù)陣分解算法[14]。以某組火焰圖像序列下的R通道為例,先將該圖像序列存儲(chǔ)為三維張量形式X,再采用平行因子分析法進(jìn)行分解。數(shù)學(xué)表達(dá)式為[15]：

(2)

自2010年始，天業(yè)集團(tuán)與石河子大學(xué)簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議，由天業(yè)集團(tuán)出資，在石河子大學(xué)開設(shè)“屯墾戍邊班”，按照國家統(tǒng)招計(jì)劃面向全國招生，為天業(yè)集團(tuán)培養(yǎng)定向本科生。預(yù)訂畢業(yè)生，在人才培養(yǎng)、教學(xué)等方面結(jié)合企業(yè)技術(shù)裝備水平有針對性地進(jìn)行培養(yǎng)，這些創(chuàng)新舉措取得了較好實(shí)效。

3 數(shù)據(jù)處理結(jié)果與分析

表1展示了本次實(shí)驗(yàn)所有數(shù)據(jù),包括燃?xì)饬恳约跋鄳?yīng)燃?xì)饬肯碌幕鹧嬗牲c(diǎn)燃到吹熄的空氣量范圍、不同曝光時(shí)間以及在相應(yīng)曝光時(shí)間下獲得的火焰圖片數(shù)量。將不同空燃比、不同曝光時(shí)間下采集到的圖像作為1組數(shù)據(jù),共得到21組數(shù)據(jù)。

圖7 火焰形狀隨α1變化情況

根據(jù)反應(yīng)方程式,能夠計(jì)算不同燃料量在一次空氣系數(shù)等于1時(shí)所需空氣量(氧氣在空氣中的含量約占21%),并根據(jù)最大空氣量計(jì)算所占比例W。表2為對應(yīng)的計(jì)算結(jié)果。

燃燒裝置采用220 V的固定電源供電,該設(shè)備可用于大多數(shù)傳統(tǒng)的氣體燃料,如甲烷(天然氣體)、丙烷、民用燃?xì)獾取Ｊ褂眉淄樽鳛闅怏w燃料,并將與所使用氣體兼容的橡膠氣體軟管連接到機(jī)組后部的氣體聯(lián)軸器上。圖2為燃燒裝置系統(tǒng)示意圖,在實(shí)驗(yàn)過程中,通過調(diào)節(jié)燃料和空氣控制閥獲得不同的空燃比下的甲烷燃燒工況,再通過高速攝像機(jī)拍攝不同工況下的火焰圖像,圖像大小為828×1 696像素。使用的高速攝像機(jī)型號為千眼狼2F04C,具有USB3.0高速傳輸接口和Camera Link 80bit接口。由Revealer CL3.0高速圖像采集軟件存儲(chǔ)拍攝的圖像,以便獲得具有代表性的火焰圖像。

CH4+2O2=CO2+2H2O

(3)

本文研究采用甲烷-空氣混合燃燒的方式,其化學(xué)反應(yīng)方程式為：

表2 不同燃料量下的理論空氣量和最大空氣量

圖8是曝光時(shí)間為1/3 000 s、不同燃?xì)饬肯禄鹧鎴D像R通道上的平行因子分析曲線。可以看出,在以行和列為研究對象時(shí),難以獲得每張圖片之間的相關(guān)聯(lián)系。而以每張圖片為整體研究時(shí),可以明顯看到波形的變化。為了更好地觀察,對分解的結(jié)果進(jìn)行中值濾波(圖9),標(biāo)記轉(zhuǎn)變點(diǎn),該點(diǎn)即為平行因子分析得到的轉(zhuǎn)變點(diǎn)。同時(shí)將結(jié)果記錄在表3中。

圖8 不同燃?xì)饬肯翿通道的平行因子分析曲線

圖9 中值濾波曲線

圖9中,對濾波后的轉(zhuǎn)變點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記,即X的值,根據(jù)濾波后得到的結(jié)果,與理論計(jì)算得到的結(jié)果進(jìn)行比較,得到表3的誤差分析結(jié)果。

表3 誤差分析結(jié)果

由于高速攝像機(jī)拍攝速度固定,因此每組采集到的圖像序列中有一部分無火焰圖像,通過人工標(biāo)定得到實(shí)際拍攝火焰圖像數(shù),再通過標(biāo)定得到的值計(jì)算。

根據(jù)表3的結(jié)果,曝光時(shí)間1/3 000 s時(shí),不同燃料量的R通道經(jīng)過平行因子分析法計(jì)算后的最大誤差λ為0.44%。進(jìn)一步對剩余情況進(jìn)行分析,并將21組數(shù)據(jù)下R、G、B三個(gè)通道所得誤差相加再平均,得到平均誤差φ。表4為匯總結(jié)果,可以看出最大誤差不超過0.5%。因此,該方法能夠精確識(shí)別甲烷-空氣混合氣燃燒在α1=1時(shí)的圖像變化點(diǎn)。

表4 各組工況下的平均誤差

4 結(jié)論

傳統(tǒng)的火焰圖像識(shí)別僅能進(jìn)行單張識(shí)別,對連續(xù)火焰圖像序列的研究較少。針對連續(xù)火焰圖像序列提出了一種張量分解的方法,將包含豐富信息的火焰圖像構(gòu)造到三維張量中,采用平行因子分析法對火焰圖像進(jìn)行識(shí)別。基于最小二乘原理,通過低秩近似對三維張量進(jìn)行降維并分解,獲取連續(xù)火焰圖像之間的區(qū)別與聯(lián)系,對整個(gè)火焰的燃燒過程進(jìn)行分析。本研究可為連續(xù)火焰圖像的識(shí)別提供參考。