火焰探测（共3篇）
火焰探测 篇1
概述：
图像火灾探测器属于智能型火灾探测设备，它具有火焰探测功能，可将采集到的红外视频图像信号传送给信息处理主机，使火灾探测和图像监控得到有机的结合。实时采集并分析现场视频，迅速识别火焰并产生火情报警，支持现场监控及录像取证，可方便地接入各类消防安防报警主机及监控平台。
图像型火灾探测器具有非接触式探测特点，不受空间高度、高温、易爆、有毒等环境条件的限制，极大提高了火灾报警的准确率和响应速度，同时有效地避免了各种环境背景因素所产生的干扰。广泛应用于隧道、石油化工、大型仓库、场馆、堆场等场所。
产品特点：
●火灾探测与红外视频图像技术相结合●可视化程度高
●响应速度快●实时自诊断功能
●探测距离远、保护面积大●具有存储、回放图像功能
●宽温度运行范围●方便易用
技术指标：
●工作电压：DC18～DC26V●额定功率：≤6W
●环境温度：-10℃～55℃●环境湿度：≤95%RH (40+2℃)
●安装方式：壁装、吊挂●信号输出：视频信号75Ω
●最大探测距离：100m
●探测角度：64º×50º (25m) 、42º×50º(50m)、22º×17º(100m)
火焰探测 篇2
众所周知, 火在人类文明发展史中具有不可替代的重要作用, 而失去控制的火带给人类的却往往是巨大的生命财产损失。减小火灾损失的关键在于及早发现火情, 一方面火灾在初发阶段面积小、温度低、扩散慢, 易于扑灭, 另一方面可以为疏散人员、转移重要财产物质提供更多宝贵时间。因此, 火灾探测技术研发始终是科研院所、高校、企业及相关行业组织的研究热点, 同时也是各国政府主管部门的重点资助对象。
火灾探测主要涉及对燃烧现象的物理特征进行检测识别 (如图1所示) 。根据我国火灾探测报警系统系列产品强制性国家标准, 可将火灾探测技术归纳为气敏型、感温型、感烟型、感光型、感声型五大类。
除去上述五种传统的火灾探测器, 基于视觉的火灾非接触监控技术是火灾探测的一个重要发展方向, 视觉型火灾探测技术的突出特征为不局限于传统五大类探测手段, 通过将燃烧现象伴生的温度场分布、火焰形态、烟雾形态等火况信息转换为数字图像传递给计算机, 进而对火情进行快速准确的分析判断, 这是对传统技术的突破, 将成为新一代火灾探测系统的关键技术, 具有巨大的市场前景。我国相关企事业单位应尽早进行专利布局, 提升我国在火灾探测领域的技术实力, 减少火灾带来的生命财产损失, 同时避免专利纠纷。
基于视觉的火灾探测技术专利分析
基于视觉的火灾探测技术专利概括
随着计算机技术以及信息技术的快速发展, 近年来视觉探测技术得到飞速发展, 这类探测技术具有响应速度快、检测范围广、环境污染小等特点, 这激发了人们将视觉探测技术应用到火灾识别领域的研究兴趣。因此, 如图1所示, 基于视觉的火灾探测器, 除去2006短暂、小幅的下降外, 其申请量以及所占比例一直处于稳步增长, 2006年短暂的下降可能是受到金融危机的影响。基于视觉型的火灾检测系统适用于大范围的监控, 可以克服多个传感器之间的协同工作的问题, 降低了火灾探测系统的复杂性, 而且随着图像识别技术的发展, 基于视觉的大范围火灾识别变得越发简单、快捷, 其检测准确度也不断提高, 这正解决了传统火灾探测器的发展瓶颈。
基于视觉的火焰火灾探测技术发展脉络
在此, 笔者对具有良好前景的基于图像识别的火灾探测技术中的一种——基于视觉的火焰火灾探测技术进行分析, 介绍其技术发展脉络以期帮助相关的国内企业和研究机构了解专利信息, 把握技术动向, 做好专利布局。
目前阶段, 对于火灾火焰图像的识别主要是针对火焰图像所具备的红外辐射特性、可见光辐射特性、色谱特性和蔓延增长趋势等多方面的特征信息来进行的。
当基于火焰图像的红外辐射特性、可见光辐射特征进行火灾图像识别时, 周围环境中的光源, 例如路灯、车灯、太阳光等, 甚至墙壁、地板对光的反射都将构成干扰光源, 上述干扰光源中的红外光、可见光、紫外光辐射将干扰火焰识别, 导致误报警。因此, 在基于图像的火焰识别中, 如何排除环境中的干扰光源是基于火焰的火灾图像识别的重要问题。纵观基于视觉的火焰火灾图像识别技术发展过程, 可概括出排除干扰光源的技术手段主要包括:设置光学滤波器、多波段识别、设置亮度值阈值、多特征融合判断, 现对上述四种技术手段的发展脉络进行梳理述。
设置光学滤波器
早在1989年, 美国的SYSRON DONNER提出了根据火焰的中心频率滤除干扰光, 其在火焰探测器前加设一光学带宽滤波器, 该滤波器能够滤除火焰中心频率之外的光辐射 (US4866420A) , 从而防止误报警。1997年, 日本的能美防灾株式会社对红外火焰探测器前的滤波器的材料和结构进行了改进, 使用Se、Zn Se、聚乙烯、聚丙烯、Ba F2、Ca F2的复合材料制作厚度为0.3mm的红外滤波器, 以提供一个带宽合适的滤波器尽可能多的过滤干扰光 (JP特开平11-144162A) 。但是, 滤波器的反射光也会对火焰成像, 在专利US4866420A以及JP特开平11-144162A中, 滤波器均与光轴垂直设置, 这样滤波器反射光对火焰成的虚像在探测器的透镜系统成的实像附近, 构成干扰光源。因此, 能美防灾株式会社继续对滤波器的位置进行改进, 将滤波器与光轴倾斜放置, 使得滤波器对火焰成的虚像远离透镜系统成的实像, 从而避免干扰 (JP特开2002-245568A) 。另外, 根据光源频率设置滤波器主要用于滤除频率已知的人造光源, 由于太阳光光谱丰富, 室外、白天的火焰图像火灾识别中, 太阳光也是主要的干扰光源。对此, 2003年英国的DAVIDSON提出了一种排除太阳光干扰的方法, 该方法适用于识别碳氧化合物类物质的燃烧, 碳氧化合物类物质燃烧辐射的红外光波长集中在761nm附近;而大气中的氧气、水蒸气会吸收太阳辐射中761nm附近的大部分红外光, 因此太阳辐射在761nm附近有暗线, 这样, 只需在火灾探测器前放置一中心波长为761nm的窄带滤波器即可滤除构成干扰的太阳光, 从而准确识别碳氧化合物的燃烧 (GB0325223A) 。
可见, 设置滤波器是一种简单、便捷的排除干扰源的方法, 但是其适用性窄, 需根据燃烧物的辐射光谱、闪烁频率以及环境中主要干扰源的特点选择合适的滤波器。
多波长识别
美国国家航空和宇宙航行局早在1996年就提出一种双波长火灾探测技术以降低火灾误报率, 研究人员根据不同照度下干扰源的频率研究的火灾探测器包括两个CCD摄像机, 其中一个CCD摄像机前放置800nm的滤波器以在类似多云、阴天的低照度情况下进行火灾图像识别, 另外一个CCD摄像机前放置1000nm的滤波器以在晴天等类似的高照度情况在进行火灾探测 (US5726632A) 。随后, 随着摄像机自身的不断完善, 人们又改进了多波段的火灾图像识别。2008年, Billy Hou发明了一种多波段视频图像火灾探测系统, 该系统使用了彩色/黑白双模式相机和彩色/近红外双模式相机, 其在不同的光照条件下更灵活选择不同波长的摄像机, 以避免可见光的影响, 而且该系统还能够探测酒精燃烧产生的透明火焰 (US2009/0315722A1) 。
除根据不同的光照条件选择合适波长的摄像机外, 2000年英国的D-TEC公司还将红外波长、可见光波长的火焰图像探测结果进行综合比较, 以给出更准确的火灾识别结果 (GB2360355A) 。在国内, 山东省科学院自动化研究所于2008年提出了一种双波段图像识别火灾探测报警系统, 该系统使用彩色CCD视频元件和近红外CCD视频元件分别对视频图像进行两个通道的判断, 当两个通道确定的异常区域为同一区域时, 即识别为火灾, 从而降低了误报率 (CN101195886A) 。除可见光外, 紫外光也是火焰的主要辐射光。公安部沈阳消防研究所于2009年提出了一种紫外红外复合火焰判断方法, 其使用紫外、红外通道进行复合判断, 提高了侦测准确度 (CN101383075A) 。也有研究者将火焰辐射的红外、紫外、可见三个光谱波段进行综合比较, 以降低误报率 (CN202929792U、KR10-2011-0091988) 。
设置亮度阈值
然而, 不管是选择波长合适的滤波器、视频元件, 还是综合火焰的多波段辐射光进行复合判断以降低误报率, 其前提均是如何排除干扰源从多帧视频图像中识别出火焰区域, 这涉及基于图像的火焰识别的关键技术。
由于火焰具有不同于背景环境的亮度特征, 因而亮度值常常被用来作为火焰视频探测技术的一个简单、便捷的判据, 早期的基于视觉的火焰识别多通过亮度值进行火焰图像的判断。1993年, 中国科学技术大学通过设置合适的火焰判断灰度值阈值, 使得火灾检测系统仅对光学探测采集的紫外、红外光敏感, 一旦扫描辨别出画面上某部位灰度值达到或超过火焰识别阈值, 则表明在探头的监控场所内有火焰出现, 并记录该部位影像的面积, 接着, 计算面积增长率, 以确定是否为火灾火焰 (CN1089741A) 。与此类似的是, 日本OKI ELECTRIC IND公司还设置了像素数阈值, 并判断超过亮度阈值的像素个数是否超过了像素数阈值, 据此判断是否发生火灾 (JP特开2000-101987A) 。1994年, 日本的HOCHIKI公司将火焰的亮度特征与闪烁频率特征综合进行判断, 对扫描的图像的亮度进行判断, 当亮度超出预设阈值时, 检测图像的闪烁频率, 若其闪烁频率也超出阈值, 则确定采集的图像中存在火焰 (JP特开平8-44973A) 。该公司又于1998年在摄像元件前设置一个线性的偏振片, 旋转该偏振片, 如果采集的图像的亮度随着偏振片的旋转而变化, 则为火焰图像, 如果旋转偏振片时图像的亮度不变, 则图像为墙壁、地面等反射体反射的火焰图像, 从而排除反射的干扰光源 (JP特开2000-67342A) 。日本富士通株式会社也于1999年根据前后两帧图像明亮度的改变是否超出阈值来判断视频摄像机采集的图像中是否存在火焰 (JP特开2001-67566A) 。上述基于明亮度的火焰视觉识别属于固定阈值 (类似专利还有CN1044524A、CN1979576A、CN1576839A、US2002/0021221A1、JP特开2000-101987A、JP特开2001-67566A) , 这种方式选取的亮度阈值提取出的区域稳定, 提取过程简单, 但对环境的适应能力不够。2006年, 能美防灾株式会社又将亮度阈值与差分法相结合识别火焰区域 (JP特开2007-272532A) 。2009年, 北京智安邦科技有限公司于2009年提出了一种确定亮度阈值的自适应生成的方法, 根据不同的环境确定相应的最佳亮度阈值, 然后基于最佳亮度阈值对是否是火焰做出判断, 因此能够适应复杂的环境, 降低误报率 (CN101764922A) 。
多特征融合
基于亮度阈值的火焰识别方法简单、便捷, 计算量小, 但是因其考虑的火焰特征较为单一, 准确度欠佳。火焰信号特征还包括颜色变化、辐射面积增长、边缘变化、闪烁、形体变化、分层变化、整体移动以及燃烧音, 其均为基于视觉的火灾探测算法的依据, 那么, 如何选择合适的火灾探测算法的依据、如何根据所选择的依据选择合适的算法进行火灾识别近年来成为人们研究的热点。
早在1995年, 中国科学技术大学就展开了初步的多特征融合的火焰视觉识别的研究, 其利用彩色影像三基色对早期火焰的不同反应, 利用红基色影像自动差分技术实现火焰与图像的自动分离, 该方法无需添加滤波设备, 并通过火灾的增长速率判断火灾的发展、存在与否 (CN1112702A) 。2001年, 能美防灾株式会社根据面积、形状、移动、闪烁频率综合判断疑似区域是否为火焰 (JP特开2002-245567A) 。同年, 能美防灾株式会社还提出了根据面积、形状、移动、运动矢量的火焰综合识别方法 (JP特开2002-279545A) 。2008年, 韩国KENT公司也根据RGB三基色对疑似火焰区域进行分离, 并结合边缘变化进行了进一步的识别 (KR10-2008-010939A) 。2009年, 中国科技大学又提出了一种多特征融合的快速视频火焰探测方法, 对火焰的颜色特征、运动特征及火焰区域的闪烁特征进行建模, 根据运动、颜色、闪烁的识别顺序排除了火焰探测干扰源 (CN101493980A) 。2012年, 韩国SUNIN UNITECH INC公司使用小波变化进行了火焰图像识别, 大大提高了识别准确度 (KR10-2012-0050073A) 。可见, 随着计算机计算能力的提升, 人们可通过更多的火焰信号特征进行火焰的精确识别, 但是, 基于效率与成本的考虑, 还是应该根据燃烧物的特点选取最为合适的火焰信号特征。
结束语
火焰探测 篇3
关键词：红外热释电,紫外光电,火灾探测
引言
火灾是一种失去人为控制的燃烧过程, 它能够造成人员伤亡和财产损失等危害。火灾通常以燃烧的形式表现, 燃烧产生的物理参量有热 (温度) 、烟 (烟雾粒子) 、光 (火焰) 、气 (气体) 、声 (燃烧音) 。火灾探测的本质就是将火灾中出现的物理现象, 利用传感元件进行感受, 并将其转化为易处理的物理信号, 并告知预警设备或人类。按照探测火灾物理量的不同, 火灾探测器可以分为:感温火灾探测器、感烟火灾探测器、气体火灾探测器、感光火灾探测器、声音探测器五大类型[1]。针对这些火灾参量的探测结合具体的探测实现技术, 现有火灾探测器种类又可具体分为如图1所示。其中感光型火灾探测器即火焰探测器具有响应速度快、探测距离远、保护面积大等优点, 已被用于航天工业、化学工业、公路隧道、弹药仓库、油漆工厂、石化企业、制药企业、电厂、物流仓库等易燃易爆工业和民用场所。
1 火焰探测器的种类和原理
1.1 火焰探测器的种类
根据目前消防标准规定和探测器的原理差别, 通常火焰探测器分为两大类:第一类是以探测火焰辐射光谱中红紫外光为目标的感光型火焰探测器, 第二类是基于模式识别技术, 以识别火焰发生时表现出来的颜色、亮度、闪烁、边缘变化等视觉特征为目标的图像型火焰探测器。根据火焰燃烧所产生的光谱特性, 目前使用的感光型火焰探测器又可分为三种:一种是对火焰中波长较短的紫外光辐射敏感的紫外探测器;另一种是对火焰中波长较长的红外光辐射敏感的红外探测器;第三种是同时探测火焰中紫外线和红外线的红紫外复合型探测器。
1.2 火焰光谱特征
图2是火焰和地表太阳光的光谱简图。不同的物质燃烧, 其发射的红紫外光谱有所差别, 但从图中可以明显看出三个火焰辐射曲线凸起部分, 其中一个是紫外段0.28um以下部分, 另两个分别是红外段4.4um和2.6um附近, 在这三个波段, 地表上的日光辐射曲线恰好处于波谷位置。其中4.4um附近出现的火焰辐射波峰部分, 是燃烧产物CO2受热而发出的共鸣辐射发光光谱, 它比其他光谱具有绝对大的辐射强度, 此特征为火焰所特有, 通常对火焰的红外探测就是利用本波段。因大气层的强烈吸收, 太阳光的辐射在0.28um以下短波长辐射在地球表面上极少能观测到, 该波段被称为“日光盲区”紫外波段[2]。紫外光敏管的响应波长范围一般为180nm至260nm之间, 而对其它频谱范围的光线不敏感, 利用它可以对火焰中的紫外线进行检测。大多紫外火焰探测器正是利用这一“日盲区”波段进行工作从而获得了较高的探测灵敏度。
1.3 红外热释电效应
当电介质受到红外辐射后, 其内部温度升高, 自发极化强度随之降低, 这时它表面的电荷也随之释放, 当温度达到居里点时, 电荷全部释放, 这种现象称为电介质的热释电效应。红外热释电传感器就是基于这种原理制成的[3]。热释电红外传感器结构如图3所示, 这里电介质是一个灵敏元电容, 在外部电压和红外光照射下, 通过电容充放电在传感器源极产生一个几十微伏的电压信号输出, 然后经过放大滤波处理后加以利用。通常CO2共鸣式点型火焰探测器除了用光学滤光片有选择地感受火灾特有的红外辐射光线, 并且感受到的光强度达到一定阈值外, 还选择火焰的燃烧起伏频率作为判据, 所以提高了探测的可靠性。
1.4 紫外光电效应
当紫外线透过紫外光电管外壳入射到阴极金属表面时, 如果光频率大于极限频率值 (即入射光的波长小于临界波长) 时, 就可产生光电效应而在瞬间逸出光电子, 在光频率不变的情况下, 入射光强度越大, 单位时间内阴极发射的光电子数目越多。光电子在电场的作用下向阳极运动, 途中与管内气体原子碰撞而发生电离现象。电离过程形成新的电子与光电子一起被阳极吸收, 正离子却向反方向运动被阴极接收。在图4所示电路中形成数倍于真空光电管的光电流。一般紫外管用纯金属作为阴极材料, 通过在紫外管内充入特殊的气体, 经过繁流倍增放电达到高输出的目的。
综上, 火焰的辐射波长在0.1-10μm或更宽的范围, 为了避免其他信号的干扰, 常利用上述波段光谱特征, 以热释电红外传感器和紫外光敏管作为核心器件, 辅以必要的信号处理元件制成了单波段红外、单波段紫外、红紫外复合火焰探测器。此类火焰系统避开了最强大的自然光源——太阳光造成的复杂背景, 使得在系统中信息处理的负担大为减轻, 所以可靠性较高, 加之它是光子检测手段, 因而信噪比高, 具有反应时间快的特点。
1.5 图像型火焰探测器
图像火灾探测就是利用图像处理的方法, 探测火灾中发生的各种可见的物理现象, 以及这些物理现象的图像表现在多大程度上代表了火灾的典型特征而区别于火灾以外的其他物理现象。在图像型火焰探测技术领域, 常用的方法主要是通过分析火焰的颜色、纹理、亮度时变、闪烁频率、边缘变化等参数作为火灾探测的判据, 确定火灾发生。在实现算法上有图像分割算法、趋势算法、概率神经网络算法等等[4,5]。目前国内外各大公司和科研机构基于图像识别的火灾探测器产品数量众多, 但某些产品的探测抗干扰性水平有待提高。
2 性能特点和应用场所
三波段红外探测器、红紫外复合式探测器和图像探测器是目前市场上主流火焰探测器, 它们的原理决定了各自都有优缺点, 因此在消防安装设计中必须根据监测保护区域的特点选择一种或多种探测器, 表1给出了目前市场上存在的不同火焰探测器的特点及适用场所。
3火灾探测技术的发展方向
3.1 极早期火灾探测
普通火灾的发生可分为四个阶段:预燃阶段、可见烟雾阶段、火焰燃烧阶段和猛烈燃烧阶段[6]。传统的探测器一般都是在火灾发展的后三个阶段实现报警, 而此时火势可能已造成危害。针对这一情况, 研究人员着手火灾极早期的探测研究, 譬如CO火灾探测器。火灾时, CO含量变化早于烟雾和火焰出现, 且扩散性比烟雾强, 国内外开始出现采用主动吸气式红外光谱吸收原理测量CO的浓度的火灾探测器。
3.2 多传感器复合探测
只针对火灾的某一特性 (如温度、烟雾、火焰、气体等) 进行探测和报警, 容易出现漏报、误报等情况。采用多传感器检测两种、三种甚至多种火灾参量的复合探测方式, 可以大大提高火灾探测预警的可靠性[7]。如今市场上出现的譬如点型温度烟雾复合式探测器、视频多波段红外火焰探测器等新产品即是这方面技术的应用成果。提高在太阳光、雨滴、大雾、热源、烟尘、各类人造光源等干扰条件下火灾探测的可靠性始终是研究人员工作的努力方向。
3.3 系统化、网络化、一体化和小型化
与其他领域新技术与火灾探测技术的融合, 特别是嵌入式技术、总线技术、无线技术、物联网技术的快速发展和应用, 使得火灾探测报警朝着系统化、网络化、一体化、小型化的方向发展。系统化、网络化是指现在的火灾预警系统采用二总线、CAN总线、Modbus总线、GPRS网络、Zigbee网络等物理介质和网络协议, 以火灾探测器为智能前端, 构建综合消防报警处理管理系统。一体化、小型化是指前端火灾探测器应用嵌入式技术、电子信息技术, 探测单元和处理单元一体化, 外形小型化, 接口网络化, 使安装维护更加美观便捷。物联网技术的发展应用使得火灾探测预警技术跃上一个更新更高的台阶。随着纳米技术的发展, 现在已有研究人员开始使用这种新型材料来开发火灾探测传感器[8]。
3.4 人工智能、模糊神经网络技术在火灾探测中的应用
具备自我体检功能, 对灰尘、电路漂移具有补偿功能, 可以发出需要检修、维护信号;具有自学习智能单元, 能够根据探测器使用环境的变化, 自动调整灵敏度, 自动切换昼/夜等工作模式。利用模糊控制理论和神经网络算法形成对火灾对象的描述, 利用多传感器信息融合技术模拟检测火灾现象的发生过程, 充分发挥模糊逻辑明确的推理规则和接近人的感官判断的优点与神经网络的自适应、自组织和鲁棒性等特点[9], 在提高探测灵敏度的同时提高火灾预警的准确性。
3.5 特殊区域的火灾探测
如空间航天器、舰船动力舱、风电机组机舱、机动车发动机舱等, 这些特定区域一般空间封闭且狭小、设备密集, 周边温度、湿度、电磁环境恶劣, 存在电气过热短路、机械摩擦、易燃油、易燃品等火灾隐患, 这些特定区域的火灾探测方法和装置的研究在我们国家目前大都处空白或起步阶段, 个别公司或科研院所推出的产品面临着行业规范和国家标准缺乏的现状, 产品一致性和实用性存在疑问。
3.6人工嗅觉探测火灾
人工嗅觉探测火灾系统, 就是利用气敏传感器构成的陈列和适当的模式识别系统, 模拟人的鼻子, 用来识别火灾气味[10]。嗅觉模拟在火灾探测中的应用目前在世界范围内尚处在研究阶段, 应用成熟的技术成果较少, 当前有代表性的有美国利用嗅觉模拟系统在空间站内识别多种有毒化学物质, “闻”出站内电气设备产生的过热气味。
4结束语
火灾探测技术在保护自然资源和人民生命财产安全中起着非常重要的作用, 近年来在我们国家得到了快速发展。本文在前人研究调研的基础上, 结合这些年在火焰探测领域的实际设计经验体会, 给出了火焰探测器的种类、原理和特点, 并探讨了火灾探测技术今后的发展方向, 以供实际工作者参考使用。限于笔者水平, 文中不当处敬请批评指正。
参考文献
[1]程晓舫, 等.火灾探测的原理和方法[J].中国安全科学学报, 1999, (1) :24-29.1-5.
[2]刘晓科, 等.一种日盲区紫外信号探测系统前端[J].探测与控制学报, 2007, (12) :41-44.
[3]张斌斌.点型火焰探测器的原理及应用[J].品牌与标准化, 2011, (10) :41-42.
[4]THUILLARD M.A new flame detector using the latest research on flames and fuzzy-wavelet algorithms[J].Fire Safety Journal, 2002, (37) , 371-380.
[5]程鑫, 王大川, 尹东良.图像型火灾火焰探测原理[J].火灾科学, 2005, (10) :239-244.
[6]杜建华, 张认成.火灾探测器的研究现状与发展趋势[J].消防技术与产品信息, 2004 (7) :10-14.
[7]李力.中国火灾探测技术的现状及其发展趋势[J].火灾科学, 2001, (4) :116-118.
[8]龚雪, 等.气体火灾探测器的研究与发展[J].消防科学与技术, 2005, (11) :735-737.
[9]何建华, 等.模糊神经网络在火灾探测中的应用[J].自动化仪表, 2011, (10) :48-51.