基于图像识别研究木粉尘阴燃状态开题报告

1. 研究目的与意义

用Python来做图像识别，监测木粉尘的阴燃状态，由于木粉尘阴燃是一种无可见光的缓慢固体燃烧，所以不容易被察觉，目前检测阴燃状态用的都是热电偶温度信息来识别，但有限的热电偶信息很难细致的描述阴燃的发展，如果用图像识别的方式则能通过图像特征监测到较为明显的温度变化，可以充分了解木粉尘发生阴燃的过程及规律，以及是否有向明火转化的趋势。

阴燃如今已经成为各种火灾中极重要的诱发因素，通过这一研究，我们可以有效的预防阴燃的产生和发展。

2. 国内外研究现状分析

国外对于阴燃的研究始于上世纪五十年代，可分为探索实验、理论分析和数值模拟三个阶段。

探索实验阶段：主要应用热电偶和计时器等仪器仪表，测量阴燃温度、时间、特性和一些因素对阴燃过程的影响，例如1957年palmer对锯末、草屑和纸箱壳碎料进行的实验。

理论分析阶段：这一阶段是从理论上来分析实验现象，理论分析方法可以分为两类，一类是以ohlemiller等人提出的阴燃过程通用模型为代表，另一类侧重于建立简化模型，例buchmaster对逆向阴燃的简化分析，fernandez-pello对正向阴燃的理论分析等。

3. 研究的基本内容与计划

我做的就是基于python的图像识别，来监测木粉尘阴燃状态。

对于木粉尘阴燃研究可以分为两个方面。

一是先做好对于木粉尘阴燃的理论分析，从物料、燃烧装置、点燃方式、燃烧方式、供氧量、外部条件等方面研究各因素对木粉尘阴燃过程和传播特性的影响，建立不同的物理和数学模型。

4. 研究创新点

目前对于阴燃的理论研究已经发展到三维数值模拟阶段，可以预测整个燃料的温度、速度、压力分布，气体产物及它们随时间的关系，然而实验检测方面却存在着许多问题，目前的实验一般只能检测燃料内部有限点的温度，系统监测阴燃反应的发展，但该系统复杂，且校正困难，并未能提供预测的信息。

目前，有限的热电偶温度信息很难细致的描述阴燃的发展，且热电偶的置入会影响物料区阴燃的传播和气体产物的流动，阴燃场中确定点处速度、压力及气体产物的检测也十分困难。

如果是用图像识别来监测和研究阴燃的状态的话就会方便和顺利许多，可以探测目标的温度变化和图像特征，使我们充分了解到阴燃的发展过程以及发展规律。