基于图像的火焰锋面法向速度场测量研究

翟春婕，曹兆楼，郑怀兵

(1.南京森林警察学院森林消防系，南京，210023；2. 南京信息工程大学光电工程系，南京，210044)

基于图像的火焰锋面法向速度场测量研究

翟春婕1*，曹兆楼2，郑怀兵1

(1.南京森林警察学院森林消防系，南京，210023；2. 南京信息工程大学光电工程系，南京，210044)

摘要：火焰锋面是火焰的重要组成部分，反映了火焰的燃烧特性。针对传统方法测量火焰锋面速度场分辨率较低的问题，提出来了基于图像法测量火焰锋面法向速度场的方法。使用高速相机拍摄了多帧连续图像，提取火焰锋面，通过最小二乘法拟合锋面的切线，从而计算出每个点的法向速度，并进一步分析了火焰振荡的性质。实验表明该方法能够有效测量双瓦楞纸板产生的火焰在不同时刻的速度场，具有高分辨率、全场测量的特点，为其进一步推广提供了实验基础。

关键词：火焰锋面；法向速度场；图像；高分辨率

0引言

火焰锋面是火焰燃烧的重要参数，反映了火焰振荡及燃烧状态等信息。准确测量火焰锋面的位置及速度是研究火焰燃烧行为的有效手段，如计算火焰振荡频率，判断预混可燃气的火焰传播状态，从而提高燃烧效率[1]等。由于火焰锋面的位置直接反映了火焰传播的状态，而火焰传播是火灾扩散的主要因素之一，因此对火焰锋面的准确建模能够有效防治火灾，而这需要深入了解不同条件下锋面处的速度场分布，从而完成锋面位置的重构。Cheney等[2]假设火焰锋面的法向速度与风速的法向速度线性相关，但这需通过实验验证。因此火焰锋面速度场的准确测量在燃烧科学的许多领域均有需求。

目前火焰锋面速度场的测量手段较为有限，常用的有热电偶法、光电法及图像法三种。热电偶法[3-5]是通过测量火焰连续经过相邻热电偶需要的时间计算得到锋面速度，光电法是通过使用光电元件代替热电偶，从而测量过程不干扰火焰形成，但这两种方法测量分辨率均较低，无法获得高分辨速度场。相比之下，图像法能够获得较多的信息，如王等[6]通过拟合球形火焰图像，根据火核半径随时间的变化计算获得了球形火焰的传播速度，吴等[7]通过计算相邻时刻图像的相关系数及火焰高度与根部面积[8]随时间的变化获得了火焰振荡的模式与频率，文献[9,10]在火焰场景里引入标尺，根据不同时刻火焰锋面在标尺上的位置计算火蔓延速率等。但目前文献中尚未有基于图像法实现火焰锋面处高分辨速度场测量的报道，而高分辨速度场对准确的火焰传播建模以及火焰燃烧状态的深入分析必不可少。粒子图像测速[11]近年来发展迅速，通过烟气粒子对激光的散射能够同时测量火焰锋面结构及内部的速度场分布，结合激光诱导荧光技术可以进一步测量火焰温度，但其成本较高，装置复杂，对环境要求严格，一般难以在复杂环境中使用。本文在前人图像法的基础上进行改进，提取火焰锋面位置，计算锋面每一点处的法向速度，从而获得高分辨速度场分布，并通过双瓦楞纸板产生的火焰实验进行了验证。

1基本原理与方法

基于连续图像序列跟踪运动目标并计算其速度是机器视觉中的基本手段，常用的方法有光流法、特征法、帧差法等。以上方法一般都假设运动物体类似刚体，在不同时刻运动目标图像结构没有显著变化，而本文关注的火焰图像较为特殊，由于火焰并非传统意义上的运动目标，其锋面上的特征会随时间不断变化，此类传统方法难以应用于火焰锋面速度场测量，因此本文选择根据锋面位置在法向上的位移计算其法向速度场，分为三个步骤：(1)火焰区域识别；(2)火焰锋面提取；(3)火焰锋面速度场计算。

1.1火焰区域识别

火焰图像一般具有较为明显的视觉特征，如火焰亮度一般高于环境亮度，且按照一定的频率随时间发生闪烁，一般为红黄色，外形较为复杂，一般有多个尖角等。在研究复杂火焰场景时综合使用以上特征可以准确识别火焰。本文主要关注火焰锋面速度场计算，火焰场景较为简单，通过使用黑白相机，将火焰的亮度作为判据，当像素值大于一定阈值时，即认为该像素存在火焰。阈值有多种选取方法，本文使用大津法[12]设定阈值，并根据此阈值对图像进行二值化处理。因受到烟气的干扰，图像上可能会出现类似椒盐噪声[12]的烟气图案，为了避免影响，需对图像滤波，根据烟气的特性，本文选择中值滤波，表达式如式(1)：

(1)

式(1)中，I(x,y)为原始图像，I′(x,y)为处理后图像，median为中值函数，W为二维邻域，本文中设定为5×5区域，k, l代表了邻域内的元素位置。

由于实际火焰图片中噪声较小，图像滤波的视觉效果不明显，因此本文在图中主动加入了一定的噪声来验证中值滤波的效果。图1(a)为初始的火焰图像，图1(b)及图1(c)分别为添加噪声及经过滤波的火焰图像，对比可见中值滤波方法能够有效减小图像中的噪声。

图1　(a) 双瓦楞纸板产生的火焰图像，(b) 添加噪声后的火焰图像，(c) 经过滤波后的火焰图像Fig.1　(a) Flame image of double-wall corrugated paperboard, (b) photograph with noise, (c) photograph after median filter

1.2火焰锋面提取

火焰锋面在图像上体现为亮度或者色彩的突变，一般通过边缘检测的方法即可获得锋面的位置。常用的检测算子有Canny, Sobel等算子，这些算子各有其优缺点。由于本文已预先通过识别火焰区域将图像二值化，边缘检测易于实现，主要需要考虑计算的速度，其中Canny算子计算复杂，费时较多，而Sobel算子计算相对简单，因此本文选择Sobel算子，计算后图像表达式如式(2)：

(2)

式中

(3)

(4)

一般对式(2)获得的结果还需设定阈值，二值化图像以实现火焰锋面检测，但由于本文是对二值化图像进行运算，因此结果可直接用作火焰锋面。

1.3火焰锋面速度场计算

火焰在锋面的法向和切向均会移动，使用粒子图像测速时可以观察到锋面附近粒子在各个方向的移动，但火焰切向的移动并未体现在火焰图像上，通过图像法只能计算改变火焰锋面位置的法向方向的移动。虽然可以直观的借鉴粒子图像测速技术通过计算局部图像相关值最大处位置获得锋面在法向的位移，但这种方法计算量很大，难以实时计算。由于图像中火焰移动速度场只在火焰锋面位置处的法向才有意义，因此本文并未采用相关法或者特征法，而是直接计算锋面的法向位移，也即是曲线每一点切线的法向移动。虽然可以直接根据曲线的斜率获得切线的表达式，但由于图像中曲线为离散点组成，简单计算斜率的方式误差较大，因此本文使用线性拟合的方法，虽然增加了计算量，但能够减小量化噪声的影响。具体步骤如下：

(a).对于当前帧火焰锋面上的指定位置(x0,y0)，使用线性表达式，如式(3)，表征其切线。通过最小二乘法拟合其邻域内的锋面，邻域的范围根据锋面的曲率决定，曲率越大，邻域范围越小。本文中使用的邻域范围为15×15矩形区域，计算时对此范围内的每一点均判断其是否位于火焰锋面处，若为锋面，则将其位置信息作为线性拟合的坐标。

(3)

式中(x,y)为锋面点像素在图像中的列位置和行位置，a及b为待拟合参数。

(b).由于火焰移动，火焰锋面位置发生变化，使得式(3)拟合的直线同样会发生偏移，因此使用式(4)拟合偏移后的直线。

(4)

式中a,b为式(3)中获得的参数，只有c为待拟合参数，可直接通过求平均值的方式获得。式(4)表明使用与式(3)相同斜率的直线拟合移动后的火焰锋面。由于式(4)针对的是下一帧的火焰锋面，而此时并不知当前帧锋面处的某一点在下一时刻的准确位置，因此式(4)使用的拟合数据为下一帧的火焰锋面位于式(3)中邻域的点的位置，这意味着火焰锋面的移动不能超出此邻域。

(c).计算两帧图像中式(3)与式(4)之间的法向距离l，也即是速度的大小，如式(5)。

(5)

(d).计算速度场矢量U，如式(6)。

(6)

(e).对锋面上的每一点，重复步骤(a)～(d)，获得锋面上的速度场。

(f).受到数值误差以及图像探测器离散采样的影响，获得的速度场中可能含有较多的噪声，需要平滑以减小其影响。本文中采用中值滤波以及均值滤波相结合的方法。中值滤波的原理如式(7)所示，均值滤波的原理如式(8)所示。

(7)

(8)

2实验测量

为了保证火焰锋面的分辨率，相机镜头的放大倍数需较大，但这会导致火焰移动时，图像变化较大，无法使用上文中计算速度场的方法，因此一个合理的方案是使用高速相机，在保证分辨率的条件之下减小两帧之间的时间间隔，从而减小火焰图像的变化。本文选择工业相机(CGU2-130M，CGimagetech，中国)进行探测，相机使用黑白CMOS探测器，测量光谱为[400 nm, 1000 nm]，有效像素为1280×1024，每个像素大小为5.2 um×5.2 um，满画幅时帧速为每秒30帧，可使用ROI技术提高帧速，经过实测分辨率为640×480时速度为每秒72帧，320×240时速度为190帧，由于火焰振荡的主要频率一般为10 Hz左右，相机的速度可以满足要求。相机镜头为普通6 mm～12 mm工业镜头，可手动调节焦距及孔径。

本文对双瓦楞纸板产生的火焰进行了拍摄，实验示意图如图2所示，其中双瓦楞纸板的尺寸为40 cm×2 cm×0.5 cm，与水平方向成45°放置在空气中，边界处未做特殊处理，实验在密闭空间中开展，因为没有外界的气流干扰，火焰稳定燃烧，向上蔓延，没有明显的振荡。火焰距离相机约40 cm，拍摄时分辨率为640×480，为了突出火焰，将图像裁剪为320×240，结果如图1(a)所示。

图2　实验示意图Fig.2　Schematic of experimental system

图3　(a)火焰图像的二值化结果，(b)火焰锋面Fig.3　(a) Binarization image of fire photograph, (b) Detected fire front

由于相机的曝光时间较短，相比火焰区域背景环境的亮度很低，可以简单的识别火焰，本文进一步使用大津法计算阈值，获得图1(a)的二值化图像，并按照式(1)处理图像，减少噪声。由于主要关注火焰锋面，火焰在双瓦楞纸板上蔓延的部分已被人工去除，二值化结果如图3(a)所示，检测的火焰锋面如图3(b)所示，锋面没有出现边缘处不连续的情况，可见提出的算法有效检测了火焰锋面。

图4为连续两帧图像中提取的火焰锋面，由于相机帧速较高，火焰的变化很小，但锋面还是有明显的偏移，并且锋面在各个位置偏移的方向和大小并不相同，在火焰根部，锋面向右偏移，而在火焰上部，锋面向左偏移，意味着火焰形状在稳定向上蔓延的过程中并非保持恒定，而是有微小的变化。

图4　连续两帧图像的火焰锋面变化Fig.4　Evolution of fire front in two frames

为了测量火焰锋面实际的速度场，需对相机进行标定，将图像空间映射至实际的物理空间。相机标定有多种方法，本文中由于火焰区域的视场角相对较小，畸变等像差影响不大，本文没有选择复杂的标定模型，直接使用线性模型，计算较为简单，若视场角较大时则需要一个更加准确的标定模型。

图5为火焰在不同时刻实际空间中的速度场分布，其中箭头的长度代表速度的大小，箭头的方向代表速度的方向，0 ms时法向速度的最大值为31.1 mm/s。为了显示得更加清晰，图中速度场的长度整体进行了放缩。可见虽然纸板处于稳定燃烧的状态，但由于向上蔓延，火焰附近的空气温度随着时间变化，使得火焰附近形成了对流，从而影响了火焰的锋面形状。虽然不同时刻火焰锋面的位置变化不大，但速度场的大小和方向均变化明显，如0 ms时火焰根部向右移动，上部向左移动，而27.8 ms时则向反方向移动，意味着火焰发生了左右的振荡，振荡模式为扭摆。

3结论

本文针对传统测量火焰锋面速度场方法分辨率较低的问题，提出基于图像法测量火焰锋面法向速度场的方法，具有高分辨率、全场测量的特点。系统研究了数据处理的过程，包括火焰区域的检测，火焰锋面的识别及锋面速度场计算三个步骤。对双瓦楞纸板产生的火焰进行了测量，结果表明提出的方法能够有效实现预期目标，测量了不同时刻火焰锋面速度场，并进一步根据速度场变化情况分析了火焰的振荡。本文为该方法在测量预混火焰的锋面速度场从而提高燃烧效率、火焰锋面建模等领域的实际应用提供了实验基础。

图5中同样可看出火焰在上下方向振荡。本文进一步计算了不同时刻火焰锋面处x方向与y方向运动的平均速度，如图6所示，锋面的平均速度表现出明显的振荡特性，对两个方向的平均速度使用FFT计算其频率分量，主要分量均为16 Hz，表明两个方向的振荡频率相同。由于火焰向右上方蔓延较慢，相比振荡速度几乎可以忽略，因此蔓延速度并未在图中明显的表现出来。

图5　不同时刻火焰的速度场分布Fig.5　Velocity field on the fire front at different time

图6　不同时刻火焰锋面x方向与y方向的平均速度Fig.6　Average speeds of fire front in the x and y direction at different time

[1] 曹红加, 等. 声波对V形预混火焰锋面皱褶的影响[J]. 燃烧科学与技术, 2010, 16(1): 40-44.

[2] Cheney NP,et al. Prediction of fire spread in grasslands[J]. International Journal of Wildland Fire, 1998, 8(1): 1-13.

[3] 王喜世, 等. 木材表面火蔓延特性的动态测量研究[J]. 火灾科学, 2000, 9(1): 8-12.

[4] 齐丽婷, 余永刚. 薄片可燃物火蔓延速率的测量与计算[J]. 热科学与技术, 2004, 3(4): 365-368.

[5] 李彬彬, 等. 三热电偶测量火焰温度、速度和热流的试验研究[J]. 动力工程, 2003, 23(3): 2416-2419.

[6] 王倩, 等. 二甲醚空气混合气层流燃烧速度的测定[J]. 内燃机学报, 2007, 25(4): 372-378.

[7] 吴迎春, 等. 顶棚开口受限空间油池火火焰振荡模式研究[J]. 燃烧科学与技术, 2011, 17(5): 425-431.

[8] 黎昌海, 等. 封闭空间油池火火焰振荡特性研究[J]. 中国科学技术大学学报, 2010, 40(4): 380-386.

[9] 陈鹏, 孙金华. 木材在不同放置角度下火蔓延特性的实验研究[J]. 安全与环境学报, 2006, 6(3): 27-31.

[10] 李杰, 等. 高原环境下可碳化固体可燃物表面火蔓延特性研究[J]. 科学通报, 2009, 54(8): 1127-1132.

[11] Tamadonfar P, Gülder ÖL. Flame brush characteristics and burning velocities of premixed turbulent methane/air Bunsen flames[J]. Combustion and Flame, 2014, 161(12): 3154-3165.

[12] 庞伟伟，等. LED模组在线检测设计[J]. 电子设计工程，2011, 19(11): 148-151.

Measurement ofnormal velocity field at the fire front based on imaging analysis

ZHAI Chunjie1， CAO Zhaolou2， ZHENG Huaibing1

(1. Department of Forest Fire Protection，Nanjing Forestpolice College，Nanjing 210023，China；2. Department of Optical Engineering，Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing 210044，China)

Abstract:Fire front is an important component of flame for its characterization. In this study, normal velocity field at the fire front was measured based on imaging analysis to overcome the disadvantage of low resolution of conventional methods. Fire pictures were captured by a high-speed camera, based on which, the fire front movement was detected. The normal velocity field was calculated with the tangent of the fire front which was obtained by the least square method. Oscillation of the fire was then analyzed. Results show that the proposed method is able to conduct full-field measure the fire of double-wall corrugated paperboard with high resolution.

Keywords:Fire front; Normal velocity field; Imaging analysis; High resolution

收稿日期：2015-08-16；修改日期：2015-10-08

基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金项目(LGQN201503)。

作者简介：翟春婕(1988-)，女，汉族，助理讲师，研究方向为燃烧诊断及木材早期热解。 通讯作者：翟春婕，E-mail：zhaichunjie1988@163.com

文章编号：1004-5309(2016)-0028-06

DOI:10.3969/j.issn.1004-5309.2016.01.04

中图分类号：X932

文献标识码：A