一種爆炸火焰特征的分析方法、裝置及設備
1.本發明涉及火焰分析技術領域，具體涉及一種爆炸火焰特征的分析方法、裝置及設備。
背景技術：
2.隨著現代工業化進程的加快以及智能制造和新材料應用的興起，粉塵技術日益成熟，生產、加工和使用粉塵的行業逐漸增多，且粉體作為原料、中間產物以及工業產品伴生物，越來越多地參與到各行業規模化、機械化的生產中，隨之而發生的粉塵爆炸事故概率不斷加大。如2014年8月2日位于江蘇省蘇州市昆山市昆山經濟技術開發區的昆山中榮金屬制品有限公司拋光二車間發生特別重大鋁粉塵爆炸事故，共造成146人死亡、163人受傷直接經濟損失3.51億元。同樣的，可燃氣體爆炸事故也頻繁發生；例如，2021年10月21日，東北地區發生瓦斯爆炸事故，造成5人死亡，52人受傷。
3.如何在現場有效預防爆炸事故的發生是當前急需解決的難題，但由于大型實驗不僅耗費巨大的人力物力成本，且可能會造成人員傷亡。因此利用實驗室的實驗裝置研究粉塵爆炸火焰的動態傳播演化規律具有重要的意義。
4.目前，實驗室爆炸實驗系統研究爆炸火焰的動態變化大多還是根據火焰圖像定性分析，并沒有一套定量分析系統，導致對于火焰描述過于主觀化，不夠精確。因此設計一種精確、方便的方法來研究粉塵爆炸火焰的動態傳播演化規律，就成為本發明要解決的問題。
技術實現要素：
5.有鑒于此，本發明的目的在于提供一種爆炸火焰特征的分析方法、裝置及設備，以解決現有技術中，無法對爆炸產生的火焰進行定量分析，對火焰的傳播演化規律不夠精準的問題。
6.根據本發明實施例的第一方面，提供一種爆炸火焰特征的分析方法，包括：
7.獲取爆炸火焰的圖像信息，確定圖像尺寸與實際尺寸的對應關系；
8.對爆炸火焰的圖像信息進行灰度化處理；
9.對灰度化處理后的圖像信息進行二值化處理，提取爆炸火焰的圖像信息中的目標火焰圖像信息以及提取目標火焰圖像的邊界；
10.遍歷二值化目標火焰圖像信息中的每一個像素點得到目標火焰前端鋒面在圖像中的位置；
11.通過確定的圖像尺寸與實際尺寸的對應關系計算出目標火焰前端鋒面的實際位置；
12.通過多幀圖像之間火焰前端的位置與不同幀圖像之間的時間間隔計算火焰前端傳播速度的變化趨勢、火焰傳播加速度的變化趨勢以及平均速度；
13.通過計算火焰像素和總像素的比值可以得到火焰占整個圖像的比例，利用圖像尺寸與實際尺寸之間的關系計算出火焰面積，通過計算每一幀圖像的火焰面積，得到火焰面
積的變化趨勢；
14.提取圖像中灰度值最大的像素的灰度值，將該灰度值作為該圖像中火焰的亮度，根據多個圖像幀的最大灰度值，得到火焰亮度的變化趨勢。
15.優選地，
16.所述獲取爆炸火焰的圖像信息包括：
17.將實驗對象按照預設的實驗流程操作，并設置實驗所需的實驗條件，所述試驗條件包括濃度、點火延遲時間、噴塵壓力以及點火能量；
18.在點火的同時，通過設置在實驗裝置視窗正前方的高速攝像機按照一定的頻率進行拍攝，獲取爆炸火焰的圖像信息。
19.優選地，
20.所述確定圖像尺寸與實際尺寸的對應關系包括：
21.根據實驗裝置視窗的尺寸以及圖像的分辨率，計算爆炸火焰的圖像信息中每一個像素點所代表的實際高度。
22.優選地，
23.所述對爆炸火焰的圖像信息進行灰度化處理包括：
24.利用gamma校正算法對彩的爆炸火焰的圖像信息進行處理得到灰度值，對不同通道里的灰度值進行加權，將加權后得到的灰度值轉換后存到對應的二維數組里面。
25.優選地，
26.所述對灰度化處理后的圖像信息進行二值化處理，提取爆炸火焰的圖像信息中的目標火焰圖像信息包括：
27.根據二維數組里的灰度值生成灰度直方圖，并進行歸一化處理，得到比例直方圖；
28.根據比例直方圖計算爆炸火焰的圖像信息的平均灰度；
29.將灰度值從0迭代到x，通過平均灰度計算目標火焰和背景的類間方差；
30.將最大類間方差對應的灰度值設置為閾值，基于閾值對圖像進行二值化處理。
31.優選地，
32.所述提取目標火焰圖像的邊界包括：
33.通過高斯濾波來平滑二值化處理后的圖像，去除噪聲；
34.獲取圖像的強度梯度；
35.通過非最大抑制法來消除圖像的邊誤檢；
36.通過雙閾值方法確定可能的邊界；
37.通過滯后法來跟蹤可能的邊界，再對邊界進行提取；
38.所述對邊界進行提取包括：
39.遍歷二值化圖像的每一個像素點，將灰度值為x的像素點設置為參考點，搜索參考點四周鄰域方向上的像素，確定參考點周圍是否存在至少一個像素為0的點，若存在，則參考點為邊界點，否則為非邊界點。
40.根據本發明實施例的第二方面，提供一種爆炸火焰特征的分析裝置，包括：
41.圖像獲取模塊：用于獲取爆炸火焰的圖像信息，確定圖像尺寸與實際尺寸的對應關系；
42.灰度化處理模塊：用于對爆炸火焰的圖像信息進行灰度化處理；
43.二值化處理模塊：用于對灰度化處理后的圖像信息進行二值化處理，提取爆炸火焰的圖像信息中的目標火焰圖像信息以及提取目標火焰圖像的邊界；
44.前端鋒面確定模塊：用于遍歷二值化目標火焰圖像信息中的每一個像素點得到目標火焰前端鋒面在圖像中的位置；
45.實際位置獲取模塊：用于通過確定的圖像尺寸與實際尺寸的對應關系計算出火焰前端的實際位置；
46.速度分析模塊：用于通過多幀圖像之間火焰前端的位置與不同幀圖像之間的時間間隔計算火焰前端傳播速度的變化趨勢、火焰傳播加速度的變化趨勢以及平均速度；
47.面積分析模塊：用于通過計算火焰像素和總像素的比值可以得到火焰占整個圖像的比例，利用圖像尺寸與實際尺寸之間的關系計算出火焰面積，通過計算每一幀圖像的火焰面積，得到火焰面積的變化趨勢；
48.亮度分析模塊：用于提取圖像中灰度值最大的像素的灰度值，將該灰度值作為該圖像中火焰的亮度，根據多個圖像幀的最大灰度值，得到火焰亮度的變化趨勢。
49.根據本發明實施例的第三方面，提供一種爆炸火焰特征的分析設備，包括：
50.存儲器，所述存儲器中存儲有程序指令；
51.控制器，用于執行存儲器中存儲的程序指令，執行如上述所述的方法。
52.本發明的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：
53.本技術通過獲取爆炸火焰的圖像信息，對圖像信息進行灰度化處理以及二值化處理，獲取目標火焰信息并提取火焰的邊界，然后遍歷二值化目標火焰圖像信息中的每一個像素點得到目標火焰前端鋒面在圖像中的位置，根據圖像尺寸與實際尺寸的對應關系得到前端鋒面的實際位置，根據實際前端鋒面在各幀圖像中的位置變化和各幀圖像之間的時間間隔，計算火焰前端傳播速度的變化趨勢、火焰傳播加速度的變化趨勢以及平均速度；通過火焰像素和總像素的比值可以得到火焰占整個圖像的比例，利用圖像尺寸與實際尺寸之間的關系計算出火焰面積，通過計算每一幀圖像的火焰面積，得到火焰面積的變化趨勢；根據每幀圖像中最大灰度值的變化，得到火焰亮度的變化規律，通過對火焰速度、面積以及亮度的定量分析，真實反映了粉塵爆炸火焰的動態傳播演化規律，非常適合在對爆炸火焰傳播規律的研究中推廣、使用。應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本發明。
附圖說明
54.此處的附圖被并入說明書中并構成本說明書的一部分，示出了符合本發明的實施例，并與說明書一起用于解釋本發明的原理。
55.圖1是根據一示例性實施例示出的一種爆炸火焰特征的分析方法的流程示意圖；
56.圖2是根據另一示例性實施例示出的一種爆炸火焰特征的分析方法的總流程圖；
57.圖3是根據另一示例性實施例示出的圖像二值化處理流程圖；
58.圖4是根據另一示例性實施例示出的一種爆炸火焰特征的分析裝置的系統示意圖；
59.附圖中：1-圖像獲取模塊，2-灰度化處理模塊，3-二值化處理模塊，4-前端鋒面確定模塊，5-實際位置獲取模塊，6-速度分析模塊，7-面積分析模塊，8-亮度分析模塊。
具體實施方式
60.這里將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式并不代表與本發明相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權利要求書中所詳述的、本發明的一些方面相一致的裝置和方法的例子。
61.實施例一
62.圖1是根據一示例性實施例示出的一種爆炸火焰特征的分析方法的流程示意圖，如圖1所示，包括：
63.s1，獲取爆炸火焰的圖像信息，確定圖像尺寸與實際尺寸的對應關系；
64.s2，對爆炸火焰的圖像信息進行灰度化處理；
65.s3，對灰度化處理后的圖像信息進行二值化處理，提取爆炸火焰的圖像信息中的目標火焰圖像信息以及提取目標火焰圖像的邊界；
66.s4，遍歷二值化目標火焰圖像信息中的每一個像素點得到目標火焰前端鋒面在圖像中的位置；
67.s5，通過確定的圖像尺寸與實際尺寸的對應關系計算出目標火焰前端鋒面的實際位置；
68.s6，通過多幀圖像之間火焰前端的位置與不同幀圖像之間的時間間隔計算火焰前端傳播速度的變化趨勢、火焰傳播加速度的變化趨勢以及平均速度；
69.s7，通過計算火焰像素和總像素的比值可以得到火焰占整個圖像的比例，利用圖像尺寸與實際尺寸之間的關系計算出火焰面積，通過計算每一幀圖像的火焰面積，得到火焰面積的變化趨勢；
70.s8，提取圖像中灰度值最大的像素的灰度值，將該灰度值作為該圖像中火焰的亮度，根據多個圖像幀的最大灰度值，得到火焰亮度的變化趨勢。
71.可以理解的是，如附圖2所示，本技術通過獲取爆炸火焰的圖像信息，對圖像信息進行灰度化處理以及二值化處理，獲取目標火焰信息并提取火焰的邊界，然后遍歷二值化目標火焰圖像信息中的每一個像素點得到目標火焰前端鋒面在圖像中的位置，根據圖像尺寸與實際尺寸的對應關系得到前端鋒面的實際位置，根據實際前端鋒面在各幀圖像中的位置變化和各幀圖像之間的時間間隔，計算火焰前端傳播速度的變化趨勢、火焰傳播加速度的變化趨勢以及平均速度；通過火焰像素和總像素的比值可以得到火焰占整個圖像的比例，利用圖像尺寸與實際尺寸之間的關系計算出火焰面積，通過計算每一幀圖像的火焰面積，得到火焰面積的變化趨勢；根據每幀圖像中最大灰度值的變化，得到火焰亮度的變化規律，通過對火焰速度、面積以及亮度的定量分析，真實反映了粉塵爆炸火焰的動態傳播演化規律，非常適合在對爆炸火焰傳播規律的研究中推廣、使用。
72.值得強調的是，為了在爆炸火焰原始圖像中提取出火焰的區域并確定火焰前鋒的位置，首先要對火焰原始圖像進行簡單的處理，將圖像中視窗之外的無用的黑邊去除，以減少計算量。
73.值得強調的是：
74.(1)火焰前端傳播速度的變化趨勢、火焰傳播加速度的變化趨勢以及平均速度：
75.速度分析由于在二值化圖像中，白像素的像素值為255，黑像素的像素值為0，
因此可以通過遍歷二值化圖像中的每一個像素得到火焰前端鋒面在圖像中的位置，即火焰邊界在火焰傳播方向上距離點火位置最遠的點所在的位置坐標。當圖像中火焰前端鋒面的位置所在的像素點確定時，便可以利用圖像尺寸與實際尺寸之間的關系計算出火焰前端的實際位置，兩幀之間火焰前端的位置差與時間間隔的比值即為火焰前端在這一時間間隔內的平均速度，當時間間隔無限趨近于0時，這個平均速度相當于該時刻的瞬時速度。兩幀之間的平均速度與時間間隔的比值則為火焰前端在這一時間間隔內的平均加速度，同理，時間間隔無限趨近于0時，這個平均加速度相當于該時刻的瞬時加速度；對火焰邊界進行處理，得到每一幀圖像中火焰前鋒所在位置，并以時間為橫軸，火焰傳播距離為縱軸做圖，得到火焰前鋒變化的趨勢圖，以此分析火焰傳播距離；利用后一幀火焰前鋒距離減去前一幀火焰前鋒距離得到該時間間隔內火焰移動距離，因此，兩幀之間的火焰平均速度計算公式為：
[0076][0077]
其中，δl—兩幀時間間隔內火焰移動距離，δt—時間間隔，li—第i秒火焰傳播距離，f—采樣頻率；
[0078]
利用公式計算出每一幀的火焰平均速度，并以時間為橫坐標，速度為縱坐標做圖得到火焰傳播速度變化趨勢圖，以此分析火焰傳播速度的變化趨勢；
[0079]
利用后一幀火焰傳播速度減去前一幀火焰傳播得到該時間間隔內火焰傳播速度差值，因此，兩幀之間的火焰平均加速度計算公式為：
[0080][0081]
其中，δv—兩幀時間間隔內火焰傳播速度，vi—第i秒火焰傳播速度；
[0082]
利用公式計算出每一幀的火焰平均加速度，并以時間為橫坐標，加速度為縱坐標做圖得到火焰傳播加速度變化趨勢圖，以此分析火焰傳播加速度的變化趨勢。
[0083]
另外，用最后一幀的火焰前鋒距離減去第一幀的火焰前鋒傳播距離，得到火焰傳播總距離，傳播總距離與花費時間的比值即該時間間隔內火焰傳播的平均速度。
[0084]
(2)火焰面積的變化趨勢
[0085]
在得到的二值化圖像中，白像素代表火焰，黑像素代表背景，因此可以通過計算圖像中白像素的數量來計算火焰面積。具體方法為：遍歷圖像中的每一個像素，并計算所有白像素的數量，就可以得到火焰占據的像素的數量，通過計算白像素和總像素的比值可以得到火焰占整個圖像的比例，得到火焰像素占圖像像素的比例后就可以利用圖像尺寸與實際尺寸之間的關系計算出火焰面積。具體計算公式為：
[0086][0087]
其中，areaw—白像素總數，area
sum
—圖像總像素數；
[0088]
利用公式計算出每一幀的火焰面積，并以時間為橫坐標，面積為縱坐標做圖得到火焰面積變化趨勢圖，以此分析火焰面積的變化趨勢；
[0089]
(3)火焰亮度的變化趨勢
[0090]
灰度圖像是每個像素只有一個采樣顏的圖像。這類圖像通常顯示為從最暗黑到最亮的白的灰度。灰度是使用黑調表示物體，即用黑為基準，不同的飽和度的黑來顯示圖像，范圍一般從0到255，白為255，黑為0。因此可以用灰度來表示圖像的亮度，且灰度值越大，代表該像素越亮；
[0091]
提取灰度圖像中每一個像素的灰度值，并以圖像的寬為x軸，高為y軸，灰度值為z軸繪制火焰灰度變化趨勢圖，以此分析每一幀火焰亮度變化趨勢；
[0092]
提取每一幀圖像中灰度值最大的像素的灰度值，并以時間為橫軸，灰度值為縱軸繪制火焰隨時間的亮度變化趨勢圖，以此分析火焰亮度隨時間的變化規律。
[0093]
優選地，
[0094]
所述獲取爆炸火焰的圖像信息包括：
[0095]
將實驗對象按照預設的實驗流程操作，并設置實驗所需的實驗條件，所述試驗條件包括濃度、點火延遲時間、噴塵壓力以及點火能量；
[0096]
在點火的同時，通過設置在實驗裝置視窗正前方的高速攝像機按照一定的頻率進行拍攝，獲取爆炸火焰的圖像信息；
[0097]
可以理解的是，爆炸試驗在實驗室中進行，所使用的裝置包括但不限于哈特曼管、20l球形容器以及其他自制裝置。為了方便說明，本實施例以哈特曼管為例進行說明，哈特曼管內徑69mm,高296.5mm,壁厚9.5mm,容積為1.2l。管的上方為開放空間，管的底部有一個蘑菇狀噴頭,用于擴散粉塵。點火電極位于距離管的底部100mm處,實驗采用高壓互感器直接放電的方式。哈特曼裝置主要由點火系統、噴塵系統、控制系統、數據采集系統組成。在哈特曼管的正前方安裝高速攝像裝置，用于進行高速攝像，為了保證采樣之后的數字信號完整地保留原始信號中的信息，采樣的頻率需至少為信號中最高頻率的兩倍，即
[0098]fn
＞2f
max
[0099]
式中，fn為采樣頻率，f
max
為信號頻率；
[0100]
則
[0101][0102]
其中，tn為采樣間隔時間；
[0103]
本發明選擇的采樣頻率為2000hz，即高速攝像的拍攝速度為2000fps，也可根據需要選擇滿足采樣定理的其他拍攝速度。圖片尺寸設定為64
×
256像素。
[0104]
優選地，
[0105]
所述確定圖像尺寸與實際尺寸的對應關系包括：
[0106]
根據實驗裝置視窗的尺寸以及圖像的分辨率，計算爆炸火焰的圖像信息中每一個像素點所代表的實際高度；
[0107]
可以理解的是，必須建立圖像尺寸和實際尺寸的對應關系才能正確分析火焰特征。因為在高速攝影拍攝爆炸火焰傳播過程中，高速攝影機每次都需要調整距離和對焦，因
此每次拍攝出的圖像和實際尺寸都有不同，而后期的火焰傳播分析過程都以拍攝的圖像為基礎，故需要針對每次拍攝環境建立圖像和實際尺寸的對應關系，保證通過圖像和對應關系可以反映出實際的尺寸變化，真實描述火焰特征。如實驗時的哈特曼管內徑為69mm，高度為296.5mm，裁剪后的圖像分辨率為60
×
206，圖片的分辨率結合哈特曼管的尺寸，就可以推算出在爆炸火焰圖像中每一個像素點所代表的實際高度為：
[0108][0109]
根據此對應關系就可隨時計算出圖像中距離反映出的實際距離。
[0110]
優選地，
[0111]
所述對爆炸火焰的圖像信息進行灰度化處理包括：
[0112]
利用gamma校正算法對彩的爆炸火焰的圖像信息進行處理得到灰度值，對不同通道里的灰度值進行加權，將加權后得到的灰度值轉換后存到對應的二維數組里面；
[0113]
可以理解的是，灰度使用黑調表示物體,即用黑為基準，不同的飽和度的黑來顯示圖像。每個灰度對象都具有從0％(白)到100％(黑)的亮度值。使用灰度將裁剪后的彩圖像轉換為高質量黑白圖像，轉換對象的灰級別(陰影)表示原始對象的亮度。任何顏都由紅、綠、藍三基組成，假如原來某點的顏為rgb(r，g，b)，利用gamma校正算法對彩圖像進行處理，公式如下，具體操作為：對不同通道里的灰度值進行加權，加權后得到的灰度值就是我們轉換后的灰度圖的灰度值，轉換后存到對應的二維數組里面，這個數組就是轉換后的灰度圖像抽象意義上的二維數組，顯示出來就是一副灰度圖像，其表示如下所示：
[0114][0115]
最后，遍歷讀取圖像灰度值，并存入一個新數組中。
[0116]
優選地，
[0117]
所述對灰度化處理后的圖像信息進行二值化處理，提取爆炸火焰的圖像信息中的目標火焰圖像信息包括：
[0118]
根據二維數組里的灰度值生成灰度直方圖，并進行歸一化處理，得到比例直方圖；
[0119]
根據比例直方圖計算爆炸火焰的圖像信息的平均灰度；
[0120]
將灰度值從0迭代到x，通過平均灰度計算目標火焰和背景的類間方差；
[0121]
將最大類間方差對應的灰度值設置為閾值，基于閾值對圖像進行二值化處理；
[0122]
可以理解的是，如附圖3所示，一幅圖像包括目標物體、背景還有噪聲，為了從圖像中直接提取出火焰(即目標物體)，采用閾值法對圖像進行二值化處理，具體為：
[0123]
利用圖像中火焰和背景的差異，將圖像設置為兩個不同的級別，并選取一個合適的閾值以確定像素為火焰還是背景，將大于閾值的像素灰度設置為灰度極大值，將小于閾值的像素灰度設為灰度極小值，從而獲得二值化圖像。利用大津法(otsu)確定閾值，大津法是由日本學者大津于1979年提出，其又被稱為最大類間方差法，otsu算法的核心就是類間方差，主要是利用圖像的閾值劃分為兩個區域，并計算這兩個區域間的方差，類間方差越大代表兩部分灰度值的差異最大，即兩部分差異最大，而最大方差類間對應的閾值就是所要
求取的閾值，通過這個閾值將目標物體和背景區分開。公式推導如下：
[0124][0125]
背景灰度占圖像總灰度的比例可由以下公式表示：
[0126][0127]
其中：k—假定閾值th，ωi—灰度值為i占圖像總灰度的比例；
[0128]
平均灰度為：
[0129][0130]
目標物體灰度占圖像總會度的比例為：
[0131][0132]
其中：l表示圖像的像素級，通常都是255；
[0133]
平均灰度為：
[0134][0135]
且有：
[0136]
ω1+ω2＝1
[0137]
則圖像總體的平均灰度為：
[0138]
μ0＝μ1ω1+μ2ω2[0139]
則根據類間方差的概念可以求出該閾值處的類間方差：
[0140]
σ2＝ω1(μ
1-μ0)2+ω2(μ
2-μ0)2[0141]
進行化簡可以得到：
[0142][0143]
利用大津法對圖像進行二值化處理的具體操作步驟如下：
[0144]
(1)生成灰度直方圖，并進行歸一化處理，得到比例直方圖：
[0145]
(2)根據比例直方圖計算整幅圖像的平均灰度μ0；
[0146]
(3)灰度值從0迭代到255，計算目標物體和背景的類間方差；
[0147]
(4)將最大類間方差對應的灰度值設置為閾值，并對圖像進行二值化處理。
[0148]
優選地，
[0149]
所述提取目標火焰圖像的邊界包括：
[0150]
通過高斯濾波來平滑二值化處理后的圖像，去除噪聲；
[0151]
獲取圖像的強度梯度；
[0152]
通過非最大抑制法來消除圖像的邊誤檢；
[0153]
通過雙閾值方法確定可能的邊界；
[0154]
通過滯后法來跟蹤可能的邊界，再對邊界進行提取；
[0155]
所述對邊界進行提取包括：
[0156]
遍歷二值化圖像的每一個像素點，將灰度值為x的像素點設置為參考點，搜索參考點四周鄰域方向上的像素，確定參考點周圍是否存在至少一個像素為0的點，若存在，則參考點為邊界點，否則為非邊界點；
[0157]
可以理解的是，本實施例通過canny邊緣檢測算法對火焰邊界進行檢測，包括以下步驟：
[0158]
(1)應用高斯濾波來平滑圖像，目的是去除噪聲；
[0159]
(2)尋圖像的強度梯度；
[0160]
(3)應用非最大抑制技術來消除邊誤檢；
[0161]
(4)應用雙閾值的方法來決定可能的(潛在的)邊界；
[0162]
(5)利用滯后技術來跟蹤邊界。
[0163]
檢測出邊界后，需對邊界進行提取，具體方法如下：
[0164]
遍歷二值圖像的每一個像素，以255值像素為參考點，搜索參考點四周鄰域方向上的像素，確定參考點周圍是否存在至少一個像素為0的點(背景點)，若存在，則參考點為邊界點，否則為非邊界點。
[0165]
實施例二
[0166]
圖4是根據一示例性實施例示出的一種爆炸火焰特征的分析裝置的系統示意圖，如圖4所示，包括：
[0167]
圖像獲取模塊1：用于獲取爆炸火焰的圖像信息，確定圖像尺寸與實際尺寸的對應關系；
[0168]
灰度化處理模塊2：用于對爆炸火焰的圖像信息進行灰度化處理；
[0169]
二值化處理模塊3：用于對灰度化處理后的圖像信息進行二值化處理，提取爆炸火焰的圖像信息中的目標火焰圖像信息以及提取目標火焰圖像的邊界；
[0170]
前端鋒面確定模塊4：用于遍歷二值化目標火焰圖像信息中的每一個像素點得到目標火焰前端鋒面在圖像中的位置；
[0171]
實際位置獲取模塊5：用于通過確定的圖像尺寸與實際尺寸的對應關系計算出火焰前端的實際位置；
[0172]
速度分析模塊6：用于通過多幀圖像之間火焰前端的位置與不同幀圖像之間的時間間隔計算火焰前端傳播速度的變化趨勢、火焰傳播加速度的變化趨勢以及平均速度；
[0173]
面積分析模塊7：用于通過計算火焰像素和總像素的比值可以得到火焰占整個圖像的比例，利用圖像尺寸與實際尺寸之間的關系計算出火焰面積，通過計算每一幀圖像的火焰面積，得到火焰面積的變化趨勢；
[0174]
亮度分析模塊8：用于提取圖像中灰度值最大的像素的灰度值，將該灰度值作為該圖像中火焰的亮度，根據多個圖像幀的最大灰度值，得到火焰亮度的變化趨勢；
[0175]
可以理解的是，本技術還提供了一種爆炸火焰特征的分析裝置，通過圖像獲取模塊1獲取爆炸火焰的圖像信息，通過灰度化處理模塊2對圖像信息進行灰度化處理，通過二值化處理模塊3對灰度化處理后的圖像信息進行二值化處理，提取爆炸火焰的圖像信息中的目標火焰圖像信息以及提取目標火焰圖像的邊界，通過前端鋒面確定模塊4遍歷二值化目標火焰圖像信息中的每一個像素點得到目標火焰前端鋒面在圖像中的位置，通過實際位置獲取模塊5根據圖像尺寸與實際尺寸的對應關系得到前端鋒面的實際位置，通過速度分析模塊6根據實際前端鋒面在各幀圖像中的位置變化和各幀圖像之間的時間間隔，計算火焰前端傳播速度的變化趨勢、火焰傳播加速度的變化趨勢以及平均速度；通過面積分析模塊7通過火焰像素和總像素的比值可以得到火焰占整個圖像的比例，利用圖像尺寸與實際尺寸之間的關系計算出火焰面積，通過計算每一幀圖像的火焰面積，得到火焰面積的變化趨勢；通過亮度分析模塊8根據每幀圖像中最大灰度值的變化，得到火焰亮度的變化規律，通過對火焰速度、面積以及亮度的定量分析，真實反映了粉塵爆炸火焰的動態傳播演化規律，非常適合在對爆炸火焰傳播規律的研究中推廣、使用。
[0176]
實施例三
[0177]
本技術還提供一種爆炸火焰特征的分析設備，包括：
[0178]
存儲器，所述存儲器中存儲有程序指令；
[0179]
控制器，用于執行存儲器中存儲的程序指令，執行如上述所述的方法。
[0180]
可以理解的是，上述提到的存儲器可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等。
[0181]
可以理解的是，上述各實施例中相同或相似部分可以相互參考，在一些實施例中未詳細說明的內容可以參見其他實施例中相同或相似的內容。
[0182]
需要說明的是，在本發明的描述中，術語“第一”、“第二”等僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性。此外，在本發明的描述中，除非另有說明，“多個”的含義是指至少兩個。
[0183]
流程圖中或在此以其他方式描述的任何過程或方法描述可以被理解為，表示包括一個或更多個用于實現特定邏輯功能或過程的步驟的可執行指令的代碼的模塊、片段或部分，并且本發明的優選實施方式的范圍包括另外的實現，其中可以不按所示出或討論的順序，包括根據所涉及的功能按基本同時的方式或按相反的順序，來執行功能，這應被本發明的實施例所屬技術領域的技術人員所理解。
[0184]
應當理解，本發明的各部分可以用硬件、軟件、固件或它們的組合來實現。在上述實施方式中，多個步驟或方法可以用存儲在存儲器中且由合適的指令執行系統執行的軟件或固件來實現。例如，如果用硬件來實現，和在另一實施方式中一樣，可用本領域公知的下列技術中的任一項或他們的組合來實現：具有用于對數據信號實現邏輯功能的邏輯門電路的離散邏輯電路，具有合適的組合邏輯門電路的專用集成電路，可編程門陣列(pga)，現場可編程門陣列(fpga)等。
[0185]
本技術領域的普通技術人員可以理解實現上述實施例方法攜帶的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關的硬件完成，所述的程序可以存儲于一種計算機可讀存儲介質中，該程序在執行時，包括方法實施例的步驟之一或其組合。
[0186]
此外，在本發明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理模塊中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實現，也可以采用軟件功能模塊的形式實現。所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實現并作為獨立的產品銷售或使用時，也可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中。
[0187]
上述提到的存儲介質可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等。
[0188]
在本說明書的描述中，參考術語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結合該實施例或示例描述的具體特征、結構、材料或者特點包含于本發明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術語的示意性表述不一定指的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結構、材料或者特點可以在任何的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結合。
[0189]
盡管上面已經示出和描述了本發明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發明的限制，本領域的普通技術人員在本發明的范圍內可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。
技術特征：
1.一種爆炸火焰特征的分析方法，其特征在于，包括：獲取爆炸火焰的圖像信息，確定圖像尺寸與實際尺寸的對應關系；對爆炸火焰的圖像信息進行灰度化處理；對灰度化處理后的圖像信息進行二值化處理，提取爆炸火焰的圖像信息中的目標火焰圖像信息以及提取目標火焰圖像的邊界；遍歷二值化目標火焰圖像信息中的每一個像素點得到目標火焰前端鋒面在圖像中的位置；通過確定的圖像尺寸與實際尺寸的對應關系計算出目標火焰前端鋒面的實際位置；通過多幀圖像之間火焰前端的位置與不同幀圖像之間的時間間隔計算火焰前端傳播速度的變化趨勢、火焰傳播加速度的變化趨勢以及平均速度；通過計算火焰像素和總像素的比值可以得到火焰占整個圖像的比例，利用圖像尺寸與實際尺寸之間的關系計算出火焰面積，通過計算每一幀圖像的火焰面積，得到火焰面積的變化趨勢；提取圖像中灰度值最大的像素的灰度值，將該灰度值作為該圖像中火焰的亮度，根據多個圖像幀的最大灰度值，得到火焰亮度的變化趨勢。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取爆炸火焰的圖像信息包括：將實驗對象按照預設的實驗流程操作，并設置實驗所需的實驗條件，所述試驗條件包括濃度、點火延遲時間、噴塵壓力以及點火能量；在點火的同時，通過設置在實驗裝置視窗正前方的高速攝像機按照一定的頻率進行拍攝，獲取爆炸火焰的圖像信息。3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定圖像尺寸與實際尺寸的對應關系包括：根據實驗裝置視窗的尺寸以及圖像的分辨率，計算爆炸火焰的圖像信息中每一個像素點所代表的實際高度。4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對爆炸火焰的圖像信息進行灰度化處理包括：利用gamma校正算法對彩的爆炸火焰的圖像信息進行處理得到灰度值，對不同通道里的灰度值進行加權，將加權后得到的灰度值轉換后存到對應的二維數組里面。5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述對灰度化處理后的圖像信息進行二值化處理，提取爆炸火焰的圖像信息中的目標火焰圖像信息包括：根據二維數組里的灰度值生成灰度直方圖，并進行歸一化處理，得到比例直方圖；根據比例直方圖計算爆炸火焰的圖像信息的平均灰度；將灰度值從0迭代到x，通過平均灰度計算目標火焰和背景的類間方差；將最大類間方差對應的灰度值設置為閾值，基于閾值對圖像進行二值化處理。6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述提取目標火焰圖像的邊界包括：通過高斯濾波來平滑二值化處理后的圖像，去除噪聲；
獲取圖像的強度梯度；通過非最大抑制法來消除圖像的邊誤檢；通過雙閾值方法確定可能的邊界；通過滯后法來跟蹤可能的邊界，再對邊界進行提取；所述對邊界進行提取包括：遍歷二值化圖像的每一個像素點，將灰度值為x的像素點設置為參考點，搜索參考點四周鄰域方向上的像素，確定參考點周圍是否存在至少一個像素為0的點，若存在，則參考點為邊界點，否則為非邊界點。7.一種爆炸火焰特征的分析裝置，其特征在于，所述裝置包括：圖像獲取模塊：用于獲取爆炸火焰的圖像信息，確定圖像尺寸與實際尺寸的對應關系；灰度化處理模塊：用于對爆炸火焰的圖像信息進行灰度化處理；二值化處理模塊：用于對灰度化處理后的圖像信息進行二值化處理，提取爆炸火焰的圖像信息中的目標火焰圖像信息以及提取目標火焰圖像的邊界；前端鋒面確定模塊：用于遍歷二值化目標火焰圖像信息中的每一個像素點得到目標火焰前端鋒面在圖像中的位置；實際位置獲取模塊：用于通過確定的圖像尺寸與實際尺寸的對應關系計算出目標火焰前端鋒面的實際位置；速度分析模塊：用于通過多幀圖像之間火焰前端的位置與不同幀圖像之間的時間間隔計算火焰前端傳播速度的變化趨勢、火焰傳播加速度的變化趨勢以及平均速度；面積分析模塊：用于通過計算火焰像素和總像素的比值可以得到火焰占整個圖像的比例，利用圖像尺寸與實際尺寸之間的關系計算出火焰面積，通過計算每一幀圖像的火焰面積，得到火焰面積的變化趨勢；亮度分析模塊：用于提取圖像中灰度值最大的像素的灰度值，將該灰度值作為該圖像中火焰的亮度，根據多個圖像幀的最大灰度值，得到火焰亮度的變化趨勢。8.一種爆炸火焰特征的分析設備，其特征在于，包括：存儲器，所述存儲器中存儲有程序指令；控制器，用于執行存儲器中存儲的程序指令，執行如權利要求1-6任一項所述的方法。
技術總結
本發明涉及一種爆炸火焰特征的分析方法、裝置及設備，包括：通過獲取爆炸火焰的圖像信息，對圖像信息進行灰度化處理以及二值化處理，提取火焰的邊界，然后遍歷二值化目標火焰圖像信息中的每一個像素點得到目標火焰前端鋒面在圖像中的位置，根據實際前端鋒面在各幀圖像中的位置變化和各幀圖像之間的時間間隔，計算火焰前端傳播速度的變化趨勢、火焰傳播加速度的變化趨勢以及平均速度；通過計算每一幀圖像的火焰面積，得到火焰面積的變化趨勢；根據每幀圖像中最大灰度值的變化，得到火焰亮度的變化規律，通過對火焰速度、面積以及亮度的定量分析，真實反映了爆炸火焰的動態傳播演化規律，非常適合在對爆炸火焰傳播規律的研究中推廣、使用。使用。使用。
