图像火检市场介绍(20110715)

火焰探测器和图像型火灾探测器对比分析目录1.技术原理 (1)2.图形型探测器的算法分析 (3)3.功能对比 (3)1.1.点型火焰探测器: (3)3.2.图像型火焰探测器: (4)4.性能对比 (4)5.综合分析 (5)6.图像型火灾探测器与点式红外火焰探测器对比表 (6)1 .技术原理如下图所示，相比于点型火焰探测器的点式探测原理，图像型火灾探测器采用的是成像原理。

点型探测原理中，目标和干扰源的能量是叠加到单元器件上；而在成像原理中，目标和干扰源的能量是分别体现在不同的单元器件上，因此图像型探测器从原理上来说就可以很容易将目标和干扰源进行区分，而点型火焰探测器不具备这种可能。

干扰源理二二。

二二目标光学镜头成像器件目标光学镜头单元器件成像原理此外，图像型火焰探测器可以从更多的维度对火灾进行探测，而点型火焰探测器只能在较少的维度进行探测，如下表所示。

如表所示，可以得出以下结论：⑴成像型探测器可在7个维度对火灾进行区分，而点型探测器最多只能在三个维度进行区分，这也就是图像型火灾探测器更屏蔽各种干扰的最大原因；⑵成像型探测器最大的好处就是具备空间分辨率，这也就是它能区分真火和干扰源最大的原因，也是一些污损和遮挡因素对它不起作用的原因；⑶成像型探测器的探测元件是焦平面的，有30-40万个像元，而点型探测器只是几个像元, 因此，灵敏度很差；⑷成像型探测器在其他维度上（如极性）进行更多判断，或多种维度协同判断；⑸成像型探测器采用了双通道光学处理方式，极大压制了环境光对火灾探测的影响；⑹成像探测器采用了多种火焰特征和先进的模式识别算法，可正确区分火源和干扰源，如下图所示。

2 .图形型探测器的算法分析综上所述，图像型火灾探测器由于采用了成像探测处理方式，用于表征火灾的维度高于点型的探测器（这里指的并非点型感烟火灾探测器），有更高的屏蔽外界干扰的能力和探测微小火源的能力，特别适合于空间开放的工业场合的使用，同时图像型火灾探测器可以提供视频监视的功能，具备远程确认火情和火灾现场情况应急处理的能力。

图像型⽕灾探测器详细介绍
图像型⽕灾探测器⽣产⼚家【念安消防】向四川上海重庆⼭东安徽浙江江苏北京河南河北湖南云南⽢肃⼴西陕西湖北福建⼴东贵州⼭西辽宁吉林⿊龙江新疆青海海南江西西藏宁夏内蒙古天津等地区的朋友们介绍⼀下图像型⽕灾探测器。

图像型⽕灾探测器属于图像⽕灾探测系统的前端探测部分，是图像⽕灾探测系统的核⼼，相对于整个系统的眼睛，可以有效的监测保护区的情况，避免⽕情险情的发⽣。

图像型⽕灾探测器
图像型⽕灾探测器的原理是什么呢？
图像型⽕灾探测器⼜称图像型⽕焰探测器，是在传统的⽕灾探测器的基础上通过加⼊智能相机控制技术与智能图像处理技术并将其结合研发出来的适⽤于室内⾼⼤空间、室外、隧道等场所的可视化⽕灾探测器。

图像型⽕灾探测器可以通过可视化的监测有效的排除⼲扰源，达到准确⽽有效的⽕灾报警。

图像型⽕灾探测器
图像型⽕灾探测器有什么优点呢？
1、可视化的视觉探测可以有效的区分真实⽕焰和各种⼲扰源（如太阳辐射、灯光等）可以达到准确有效的⽕灾报警。

2、探测距离远探测范围⼴，探测距离达到100⽶，探测范围可达到6000平⽅⽶。

3、探测灵敏响应快，探测灵敏度达到国标的1.5倍，响应时间普遍⼤于15秒。

4、环境适应性强，其低温加热功能使图像型⽕灾探测器可以适应多种环境。

5、安装⽅便简单，⽽且可视化的检测管理便于⽇常操作。

欢迎⼭东安徽四川浙江江苏辽宁吉林⿊龙江北京上海重庆天津云南贵州⼴东⼴西湖南湖北河南河北⼭西陕西宁夏新疆西藏青海⽢肃内蒙古江西福建等地区的朋友来电详细关于图像型⽕灾探测器的相关问题。

火焰探测器市场分析报告1.引言1.1 概述概述火灾是一种常见的灾害事件，不仅给人们的生命和财产安全带来威胁，也给社会和经济发展带来了严重的影响。

火灾频发的现状使得火灾预防与控制成为社会各界关注的焦点。

作为火灾预防的重要组成部分，火焰探测器在防范火灾、保障人们的生命与财产安全方面发挥着至关重要的作用。

本报告将对火焰探测器市场进行详细分析，辨析市场现状、发展趋势和竞争格局，旨在为相关行业提供可靠的市场情报和参考，促进行业的可持续发展。

文章结构部分内容如下所示：1.2 文章结构本文将分为三个部分进行分析。

首先，将介绍火灾及其危害，包括火灾对人们生命和财产造成的严重影响。

其次，将对火焰探测器进行概述，包括其工作原理和应用领域。

最后，将对火焰探测器市场现状进行分析，包括市场规模、发展趋势和竞争格局。

通过这些方面的分析，我们可以更好地了解火焰探测器市场的发展趋势和未来发展方向。

1.3 目的目的：本报告旨在对火焰探测器市场进行全面的分析和研究，以便更好地了解火灾及其危害，火焰探测器的概述以及市场现状。

通过对市场发展趋势和竞争格局的分析，提出相关建议并展望未来市场的发展方向，为投资者和相关行业提供决策参考。

同时，希望通过本报告的撰写能够加深对火灾安全防护的认识，提高人们对火灾预防和应对的意识，促进火灾安全设备市场的健康发展。

1.4 总结综上所述，本报告对火焰探测器市场进行了全面的分析和研究。

通过对火灾及其危害的概述，我们了解到火灾对人们生命和财产安全造成的严重影响，进而引出了火焰探测器的重要性。

在对火焰探测器的概述中，我们介绍了其原理和分类，以及应用领域和优势。

随后通过市场现状的分析，我们了解了火焰探测器市场的规模、增长趋势以及主要的市场参与者。

在结论部分，我们对火焰探测器市场未来的发展趋势进行了分析和展望，同时对竞争格局进行了综合分析。

最后，我们提出了一些建议，希望能够为火焰探测器市场的进一步发展提供参考。

通过本报告的撰写，我们深入了解了火焰探测器市场的现状和未来趋势，对行业发展有了更清晰的认识。

电火花检测仪市场分析报告1.引言1.1 概述概述:电火花检测仪是一种专业的测试仪器，通常用于检测汽车和其他机械设备中的火花塞和点火系统。

随着汽车和机械设备行业的快速发展，电火花检测仪市场也日益增长。

本报告将对电火花检测仪市场进行全面分析，包括市场概况、发展趋势和竞争情况，以便为相关行业提供参考和决策依据。

1.2 文章结构文章结构部分内容如下：本报告分为三个部分，分别是引言、正文和结论。

引言部分主要包括概述、文章结构、目的和总结。

在概述中，将介绍电火花检测仪市场的背景和重要性；文章结构将介绍整篇报告的框架和组织结构；目的部分将说明本报告的撰写目的和意义；总结部分将对整篇报告进行概括和预览。

正文部分将包括电火花检测仪市场概况、发展趋势和竞争情况三个小节。

在概况部分，将对电火花检测仪市场的整体情况进行介绍和分析；发展趋势部分将分析市场的未来发展方向和趋势；竞争情况部分将对市场内各竞争者的情况进行分析和比较。

结论部分将总结报告的主要发现，并对市场前景进行展望，最终对整篇报告进行总结和评价。

"1.3 目的": {"本报告旨在对电火花检测仪市场进行全面深入的分析，以了解当前市场的概况、发展趋势和竞争情况。

通过对市场的调查研究，我们旨在为相关行业提供有价值的市场信息，帮助企业了解市场需求和竞争情况，制定合理的市场战略和决策。

同时，本报告也旨在为投资者提供可靠的市场参考，帮助他们做出明智的投资决策。

通过本报告的撰写，我们希望能够为电火花检测仪市场的发展提供有益的促进作用，推动行业的健康发展和全面进步。

"}1.4 总结通过对电火花检测仪市场的分析和研究，我们得出了以下结论：首先，电火花检测仪市场具有广阔的发展前景，随着科技的不断进步和工业生产的不断发展，对电火花检测仪的需求将会持续增加。

其次，市场竞争激烈，各个厂家在技术研发、产品质量和售后服务方面竞争激烈，市场上存在着一些知名品牌，但也有一些新进厂家不断涌现。

干货锅炉图像火焰检测系统技术介绍随着我国电力工业的迅速发展，锅炉设备的结构日趋复杂，影响锅炉安全运行的因素日益增多，为了能及时可靠地检测炉内燃烧工况，防止发生安全事故，电站锅炉必须配置炉膛安全监视系统，而炉膛安全监视系统投运成功与否，很大程度取决于所用的火焰检测技术的可靠和完善。

传统火检技术的弊端传统火焰检测是以美国FORNEY、BALLEY和CE等公司为代表的红外线或可见光型火焰检测技术，是基于对燃烧器喷口火焰亮度信号和脉动频率的检测来实现火焰有无判断。

传统火检技术为了避免邻角和背景干扰，必须将火检视角设计成小视角（3°～5°），火检视角必须对准火焰光强度和脉动频率最丰富的初始着火区，由于着火区的位置经常发生漂移，致使火检探头很难对准着火区，容易造成火检发出错误信息。

针对传统火检的状况，日本三菱最早进行了图像火焰识别检测技术的研究，我国一些高校和科研单位都曾进行过图像火焰识别检测技术的研究，但均未见工业应用。

自1997年烟台龙源电力技术股份有限公司开始图像火检技术的研究，历经三代产品和100多个工程实际应用，图像火检技术日趋完善，可对锅炉点火启动、升降负荷、平稳运行、熄火停炉全过程进行全面的监控和燃烧判断，以丰富的可视高清晰图像、准确的火焰ON/OFF 检测和燃烧指导功能带来了一场锅炉燃烧控制方面的革新。

图像火检系统的关键技术电站锅炉图像火焰检测系统采用广角长焦距工作镜头和彩色CCD 摄像机直接拍摄燃烧器火焰，大大提高了燃烧器火焰监控的直观性、灵敏性、准确性和鉴别能力。

探头采集来的火焰视频图像经视频分配器将火焰视频信号分别送至监视管理系统、图像录放系统和检测分析系统，系统可实现锅炉燃烧优化调整和及时的稳燃助燃，提高了锅炉运行和管理水平。

系统的核心是对煤粉燃烧火焰图像的分析，突破常规火检的检测机理，通过每个燃烧器喷口和全炉膛的火焰图像来实时监测锅炉的燃烧状况。

图像探头采集的是由几万个像素点组成的火焰视频图像，因此获得的信息量比传统火检提高了104-105倍。

图像火检系统介绍一、图像火焰检测系统简介目前我国电站锅炉采用的火焰检测器是以CE为代表的可见光光敏元件和以FORNEY为代表的红外光敏元件的检测器，两种均是利用火焰着火区辐射能量的交流分量，火焰的脉动幅值和脉动频率来检测火焰着火与熄火。

这类火检探头的视角比较小（一般是3°—15°），以便使探头对准火焰着火区，这样探头只能检测到火焰的脉动频率和脉动幅值，然而在锅炉运行过程中，由于锅炉负荷及配风的变化，尤其是我国电站燃煤锅炉煤种变化较大，引起着火区的位置经常发生漂移，致使火检探头很难对准着火区，容易造成火检发出错误信息。

针对目前国内锅炉火检状况，我公司推出了新一代火焰检测装置——图像火焰检测装置，它是一种利用火焰图像来全程监视火焰燃烧状况，而且判断火焰是否存在，不受煤种和负荷变化影响的火焰检测装置。

我们采用广角长焦距工作镜头（视角约90°）和彩色CCD摄像机直接拍摄燃烧器火焰图像，燃烧火焰图像包含着大量的信息，利用传像技术、计算机数字图像处理技术、模式识别技术对火焰图像进行处理，实现对燃烧器出口火焰图像的采样、数据处理和特征识别，准确发出单个燃烧器火焰的ON/OFF信号，并提供给操作人员丰富的可视化图像信息，将各燃烧器火焰图像直观的显示在CRT上，锅炉运行人员根据燃烧器的火焰图像调整一、二次风配比，提高煤粉的燃烬度和锅炉燃烧效率，减少烟气污染，最终使之能够指导燃烧，保证锅炉运行在最佳工况，实现稳定、经济、洁净燃烧的目的。

二、LY2000-Ⅱ型图像火焰检测系统功能及特点1、能够实时、准确、可靠地输出每个燃烧器火焰ON/OFF的开关量信号。

采用广角长焦距工作镜头和彩色CCD摄像机直接拍摄燃烧器火焰，大大提高了火焰检测的直观性、灵敏性、准确性和鉴别能力。

火焰图像传感器视角可达90度，能够摄取单火咀燃烧火焰图像，该图像包含火焰的所有特征区，确保后续检测的准确性，提高系统适应能力。

图像处理技术在火灾监控中的应用与优化火灾是一种常见的自然灾害，它不仅会造成巨大的人员伤亡和财产损失，还给社会和经济带来严重的影响。

因此，火灾的及时检测和监控对于预防火灾的发生、保障公共安全至关重要。

近年来，随着图像处理技术的发展和进步，人们开始将其应用于火灾监控领域，并取得了一定的成功。

本文将重点介绍图像处理技术在火灾监控中的应用及其优化方面。

首先，图像处理技术在火灾监控中的主要应用包括火焰检测和烟雾检测。

火焰检测是通过图像处理算法对监控画面中的火焰进行检测和识别。

常见的火焰检测方法包括颜色模型法、纹理特征法和形状特征法等。

颜色模型法基于火焰的颜色与周围背景的颜色差异进行火焰检测，可以通过监控画面中的颜色变化来判断是否发生火灾。

纹理特征法则是通过提取火焰的纹理特征进行检测，例如火焰的形态、亮度以及运动轨迹等。

而形状特征法是根据火焰在图像中的几何形状进行检测和识别。

烟雾检测则是通过图像处理算法对监控画面中的烟雾进行检测和识别，常见的方法包括基于颜色和纹理特征的检测方法。

这些火焰检测和烟雾检测技术可以实时地监测火灾的发生，并及时发出警报，以便及时采取相应的应急措施。

其次，在火灾监控中，图像处理技术还可以用于火灾图像的增强和恢复。

由于火灾环境恶劣，烟雾和火焰等因素会导致监控图像的质量下降，影响对火灾的检测和分析。

因此，图像处理技术可以通过增强和恢复图像的细节和对比度，使得监控图像更加清晰和易于分析。

常用的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波和锐化等。

直方图均衡化可以通过调整图像灰度分布，提高图像的对比度和亮度。

滤波则可以通过去除图像中的噪声，使图像更加清晰和准确。

锐化则可以通过增强边缘和细节，使图像更加锐利和明亮。

这些图像增强和恢复技术能够提高火灾图像的准确性和可视化效果，有助于及时发现和处理火灾。

另外，为了进一步优化火灾监控系统，还可以利用机器学习和深度学习等方法来提高火灾检测的准确率和速度。

机器学习是通过训练模型对图像进行分类和识别，以实现自动化的火灾检测。

火焰检测原理及应用火焰检测是一种常见的图像处理技术，它通过分析和识别图像中与火焰相关的特征，实现对火灾的快速检测与预警。

火焰检测的原理主要包括颜色模型、纹理特征和形态学方法等。

首先，火焰的颜色通常为橙红色或亮黄色，与背景环境形成明显对比，这一特征可以作为火焰检测的主要依据。

在颜色模型中，常用的有RGB（红绿蓝）、HSV （色相饱和度亮度）和YUV（亮度和色度）等模型。

通过对图像的颜色信息进行分析和比较，可以判断图像中是否存在火焰。

例如，在RGB模型中，可以根据火焰的红色分量显著高于其他颜色分量的特点，筛选出潜在的火焰区域。

其次，火焰在图像中表现出一定的纹理特征，如火焰舌的不规则形状和火焰颗粒的分布等。

纹理特征是利用图像中局部区域的灰度值进行分析，例如灰度共生矩阵（GLCM）能够描述灰度值在空间上的分布关系，获得图像的纹理信息。

通过对火焰和非火焰区域的纹理特征进行建模和对比，可以进一步提高火焰检测的准确性。

另外，形态学方法也常用于火焰检测。

形态学是一种基于形状和结构的图像处理方法，通过对图像进行腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作，可以提取和改变图像的形状信息。

在火焰检测中，可以利用形态学方法对图像进行二值化处理，通过形态学运算将火焰区域与背景区域进行有效分离，从而实现对火焰的准确检测。

火焰检测的应用非常广泛。

首先，火焰检测在火灾监测与报警系统中起到重要作用，有效提高了火灾的检测率和报警响应速度。

其次，在工业生产过程中，火焰检测可以监控高温设备、油田、化工厂等潜在的火灾危险区域，提前预警并采取措施，保障人员安全和设备正常运行。

此外，火焰检测还广泛应用于无人机、智能安防和航天航空等领域，为人们的生活和工作带来了很大的便利和安全。

总结起来，火焰检测利用图像处理技术，通过颜色模型、纹理特征和形态学方法等原理，可以实现对火焰的快速检测与预警。

其应用领域广泛，不仅可以在火灾监测与报警系统中起到重要作用，还可以用于工业生产、无人机和智能安防等领域，提高人们的生活质量和安全保障。

双波段图像型火灾及OSID红紫外双鉴式成像感烟探测器大型开放空间–如机场，火车站，体育场及购物中心，这些场所的特殊环境，对可靠火灾探测技术提出了严峻的挑战。

这些挑战包括火灾探测的可靠性，配置的灵活性,以及如何预防干扰性报警，如何有效降低安装和维护的成本,提高效益。

随着我国经济建设的飞速发展，一些在国民经济和社会生活中起着重要作用的大型空间建筑（如大型厂房、仓库、体育馆、博物馆、大型展览馆、会议厅、大型商场、影剧院、候机厅等大空间场所）越来越多，此类建筑相对其他建筑具有的普遍特点是跨度大、内部举架高，根据《火灾自动报警系统设计规范》（GB50116－2013）要求，对于被保护空间高度介于12－20m之间时，由于火灾发生时产生的烟雾很难到达房间顶部，因而一般不适宜安装点型感烟火灾探测器进行火灾监测和报警，而图像型火灾探测由于其本身工作原理和特点决定，在火灾发生时，产生的烟雾和早期火焰，就很容易被其探测到，从而达到保护此类建筑的作用，同时对于那些被保护空间长度超过100m 以上和空气气流流过快，环境比较恶劣的大型空间建筑，特别适用于此类建筑火灾探测与预防。

1.1 工作原理双波段图像火灾探测器采用高分辨率CCD传感器作为前端探测器属于非接触式探测方式。

在显著增大探测距离和探测灵敏度的同时，有效地消除环境干扰，并具有良好的密封性和防腐蚀特性。

在火灾探测方面由防火并行处理器发出预警信息，信息处理主机进行火灾确认，从而提高火灾探测报警的可靠比和响应速度。

该系统由前端探测部分，控制中心部分和消防联动部分三个部分组成。

1.1 前端探测部分前端探测部分可采用双波段图像火灾探测器和线性光束图像感烟探测器，两种图像型火灾探测器，由它们进行火灾探测，并将采集的现场信息送给系统的控制中心，双波段图像火灾探测器，采用双波段图像火灾探测技术，在探测试验上属于感火焰型火灾探测器，具有同时获取现场的火灾信息和图像信息的功能特点，将火灾探测和图像监控有机的结合在一起，并具有防尘、防潮、防腐蚀、防爆等特殊场所等功能，可广泛应用于易产生明火及阴燃火的各类场所，如家具城、展览厅、体育馆、大型仓库、生产车间、物资库、油库等，也可用于环境恶劣的工业场所。

数字式图像火焰检测系统
尹健麟;王宏业
【期刊名称】《传感器世界》
【年(卷),期】2008(14)9
【摘要】图像型火焰检测技术是基于火焰电视、综合多媒体计算机和数字图像处理技术发展起来的一项新兴技术,它继承了火焰电视直观形象的优点,又充分发挥计算机强大的处理计算能力,使火焰检测功能得到了质的提高.本文首先简单介绍了各类传统火焰检测器的工作原理、性能比较、火焰检测器选型原则,以及在实际应用中存在的问题,重点介绍了数字式图像火焰检测系统的基本构成、工作原理和燃烧器火焰熄火、着火判据的分析.全炉膛火焰图像的数据分析方法也作了介绍.
【总页数】4页(P10-13)
【作者】尹健麟;王宏业
【作者单位】大庆石化公司电厂仪表车间;大庆石化公司久隆房地产公司计划经营部
【正文语种】中文
【中图分类】TP277
【相关文献】
1.燃烧火焰温度图像检测系统开发 [J], 唐华兵;娄春;刘建浩;杨晓;黎康星
2.基于嵌入式图像识别的煤粉锅炉火焰检测系统设计 [J], 刘刚
3.FORNEY数字式火焰检测系统的分析 [J], 岳鹏九;冀焕青
4.基于图像处理的嵌入式火焰检测系统 [J], 宋孟华;曹金龙;鲍成伟
5.锅炉炉膛火焰数字式检测系统 [J], 田绪文;姜义道;薛雷;徐志强
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