【摘 要】
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冷凝器管道内的污垢检测数据是维护冷凝器高效运行的重要数据之一，直接关系到机组的运行过程中的经济性和安全性，因此必须对管道内污垢形成的关键参数进行有效、实时测量。本文
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冷凝器管道内的污垢检测数据是维护冷凝器高效运行的重要数据之一，直接关系到机组的运行过程中的经济性和安全性，因此必须对管道内污垢形成的关键参数进行有效、实时测量。本文提出了一种基于机器视觉的污垢沉积速率、沉积阶段参数的实时检测的新方法，并针对管道内复杂的成像环境提出了一系列图像预处理方法用以提高检测精度。 论文首先对污垢的形成过程以及污垢的传统的检测方法及其不足进行了阐述，并分析了污垢颗粒其在沉积过程和剥蚀过程的表现，以及应用立体机器视觉对污垢沉积速率测量的可行性。 对污垢沉积速率进行测量首先需要获得管道内部的实时图像。压力管道内部和常见的开放式环境不同，采集到的图像受流体作用会产生位移、畸变、退化的现象。针对这一问题，提出了一种基于自评分的维纳滤波图像退化还原方法和基于基本矩阵的图像校正方法。该方法能够自动地还原图像、提高准确性。仿真、实验结果表面该方法能够自动地获得清晰、受管道内流体作用影响小的图像数据。 在预处理后的图像数据基础上，通过对图像进行差分处理以及立体视觉方法提取计算出污垢颗粒的图像、位置、正投影面积等数据。在这些数据的基础上对帧间污垢颗粒的参数的相关性匹配，从而得到帧间的污垢颗粒的对应关系数据。利用这些数据计算出当前的实时沉积速率参数。实验结果表明其匹配率较高、数据与热阻法测量结果具有良好相似性。 提出了一种基于贝叶斯在线变点识别方法的污垢沉积阶段参数检测方法，解决了如何利用获得的离散污垢沉积实时速率数据实现对管道内污垢沉积的阶段进行有效区分的问题。该方法根据不断更新的数据序列对其概率分布进行修正的同时分析新数据属于该概率分布的概率来实现对沉积状态的区分。仿真、实验结果表明该方法能够很好的检测出数据序列的状态切换点，为清洗操作提供有效的数据支撑。
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