一种基于视觉识别的冷库蒸发器结霜智能检测方法

1.本发明涉及蒸发器结霜检测技术领域，具体涉及一种基于视觉识别的冷库蒸发器结霜智能检测系统及其方法。


背景技术：

2.当制冷系统的蒸发温度低于空气露点温度且低于0℃时，蒸发器上会不可避免地出现结霜现象。在系统结霜初期，形成的霜层间接增加了蒸发器的换热面积，起到强化换热的效果，于系统而言是有利的。当霜层的厚度不断增加，会使得翅片间距减少，堵塞气流通道，传热热阻增大，蒸发器的换热性能下降。如若不能及时对系统的蒸发器进行除霜操作，随着霜层不断增厚，不仅会降低制冷系统的效率，而且还会增加整体的能耗。因此，为保证制冷设备的稳定运行以及减低能耗，需要对蒸发器进行除霜。
3.目前，根据判断结霜程度，大致可分为两种控制法进行除霜：一是间接测量控制法，二是直接测量控制法。间接测量控制法包括温度-时间控制法、时间-压力控制法、温差-时间控制法和基于机组性能控制法，这几种方法都有控制装置简单，操作方便的特点，但是由于霜形成的复杂性，以及机组实际运行状况不同，这些控制方法难免会出现“误除霜”的现象，且适用条件较为苛刻。直接测量控制法就是不考虑霜层形成的外部因素，通过设备直接测量系统结霜的厚度。该方法最直接有效，是理想状态下最有效的控制方法，但是，由于目前霜层厚度的测量大多通过显微镜成像技术、激光衍射技术、千分尺技术、光电耦合技术等等，此类方法容易受到客观环境的影响，且经济成本较高。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于视觉识别的冷库蒸发器结霜智能检测方法，利用人工智能视觉识别技术，智能检测冷库蒸发器的结霜状况，从而实现精准控制除霜。
5.为实现上述目的，本发明的一种基于视觉识别的冷库蒸发器结霜智能检测方法，包括如下步骤：
6.步骤s1、通过安装在蒸发器上的数据传感器实时监测蒸发器的环境温度t、环境相对湿度rh、蒸发器的表面温度t
surface
以及空气通过蒸发器前后的压力差δp；
7.步骤s2、通过采集到的蒸发器的表面温度t
surface
与露点温度tf进行对比；当t
surface
≤tf+1℃时，蒸发器翅片侧开始逐渐结霜，则启动图像采集装置对多个分布在蒸发器翅片侧的图像采集区域进行霜层的监测；
8.步骤s3、采用视觉识别霜层厚度模块对图像采集装置上传的霜层照片进行处理，通过对无量纲间隙进行分析，当时，系统提出预警，并继续监测；当时，开始进行融霜处理；
9.步骤s4、融霜期间，图像采集装置实时监控霜层状态，当且
时，融霜结束，恢复正常制冷模式。
10.进一步地，所述露点温度通过环境温度t和相对湿度rh计算得出，公式为：
[0011][0012][0013]
其中，环境温度t和露点温度tf单位为摄氏度，环境相对湿度rh为百分比，ln为自然对数，常数a和b分别是：a＝17.27，b＝237.7℃。
[0014]
进一步地，所述图像采集区域设为四个，所述图像采集区域分布在蒸发器翅片侧，四个图像采集区域与蒸发器翅片侧上侧、下侧、左侧和右侧位置关系用公式表示为：
[0015][0016][0017]
其中l和h分别为蒸发器翅片侧的长和宽，l1、l2、l3、l4、l5、h1、h2、h3、h4为四个图像采集区域相对于蒸发器上侧，下侧，左侧，右侧的距离。
[0018]
进一步地，为了更好的描述霜层的状态，获得霜层的无量纲间隙的方法为，如图3所示，通过视觉识别霜层厚度模块对霜层边界进行识别，确定好边界之后，依据像素及放大倍数确定各翅片间上下边界的间距δ，然后，便可获得翅片间霜层无量纲间隙δ：
[0019][0020]
其中l为相邻两翅片的间距，将四个图像采集区域所有翅片间霜层无量纲间隙取平均数作为判断融霜参数即:
[0021][0022]
其中n为总翅片间距数，n为第i区翅片间距数，k为区域数。
[0023]
进一步地，所述视觉识别霜层厚度模块通过灰度图像二值化处理对霜层边界进行识别；灰度化处理之后，得到了霜层图像每块区域的阙值；定义第i块区域的最大灰度为g
i,max
，最小灰度为g
i,min
，则该区域的中值为g
i,mid
。
[0024]
进一步地，为缩小确定阙值的区域，以中值为界就得到了第i块区域的两段灰度区间，分别为
[0025]ii,1
＝(g
i,min
，g
i,mid
)
[0026]ii,2
＝(g
i,mid
，g
i,max
)
[0027]
由于各个区域的灰度区间并不统一，所以综合所有区域的灰度区间，并对区域i
i,1
求取期望值，以其作为二值化的阙值，即
[0028][0029]
其中pj为灰度值gj出现的概率；由此，得到一张各个区域的二值化图。对各个区域二值化图判断矩阵中全为0的位置和全为255的位置，取两者中间的位置为霜层边界位置，即：
[0030]
l
边
＝mid(l0,l
255
)
[0031]
本发明的有益效果是：
[0032]
(1)、本发明在单个蒸发器表面不同位置设置四个图像采集点，同时采集四个区域的图像及数据，这样得到的数据更全面和可靠；
[0033]
(2)、本发明通过对图像霜层边界进行灰度二值化分析，使霜层边界确认更加精确，精准判断霜层的无量纲间隙，无量纲间隙是相邻霜层的间隙与相邻翅片间距的比值，相比较与传统的直接测量霜层厚度，无量纲间隙将霜层厚度与翅片间距联系起来，进而对除霜设备进行精准化控制和调教；
[0034]
(3)、本发明通过对霜层的无量纲间隙和蒸发器前后的压差变化率进行双重判定，使除霜的精准度进一步提高；
[0035]
(4)、本发明通过人工智能视觉识别对蒸发器的除霜设备进行精准的控制，避免了除霜的误判，降低了能耗，提升了制冷系统的效率。
附图说明
[0036]
图1是本发明的基于视觉识别的冷库蒸发器结霜智能检测方法的流程图；
[0037]
图2是本检测方法所基于的结霜智能检测系统的结构图；
[0038]
图3是蒸发器相邻翅片间结霜情况示意图；
[0039]
图中，1-蒸发器翅片侧，2-图像采集区域，3-图像采集装置，4-循环导轨装置，5-翅片，6-上下翅片霜层边界。
具体实施方式
[0040]
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。
[0041]
本发明的一种基于视觉识别的冷库蒸发器结霜智能检测方法，基于冷库蒸发器结霜智能检测系统，如图1所示。本检测系统包括数据传感器、循环导轨装置4、图像采集装置3和视觉识别霜层厚度模块，其中，数据传感器包括温湿度传感器和压力传感器，安装在蒸发器的翅片侧。图像采集装置3包括一个摄像机组及一个电动装置，循环导轨装置4通过支架固定在蒸发器翅片侧1的上下左右四个面。图像采集装置3可在循环导轨装置4上循环运动，依次采集多个图像采集区域2的数据并上传数据。在蒸发器翅片侧1上设置四个图像采集区域2。蒸发器的翅片5形状主要有平片，波纹片，条缝片，或两者结合的波纹条缝片，本发明以其中的平片为例进行说明。
[0042]
视觉识别霜层厚度模块通过c++编程实现，通过对图像采集装置3采集到的图片进行分析，精准判断霜层厚度，从而控制除霜装置的启动和关闭，从而实现除霜的智能精准控制。
[0043]
如图2所示，是本发明的基于视觉识别的冷库蒸发器结霜智能检测方法的流程图，
所述方法包括如下步骤：
[0044]
步骤s1、通过安装在蒸发器的翅片侧1上的数据传感器实时监测蒸发器的环境温度t、环境相对湿度rh、蒸发器的表面温度t
surface
以及空气通过蒸发器前后的压力差δp；
[0045]
步骤s2、通过采集到的蒸发器的表面温度t
surface
与露点温度tf进行对比，当t
surface
≤tf+1℃时，启动图像采集装置对多个分布在蒸发器翅片侧的图像采集区域2进行霜层的监测。露点温度是指空气在水汽含量和气压都不改变的条件下，冷却到饱和时的温度，形象地说，就是空气中的水蒸气变为露珠时候的温度叫露点温度。即当温度达到露点温度时，蒸发器表面开始凝结水珠，结霜的条件将达成
[0046]
本实施例中设置四个图像采集区域2，四个区域的位置如图2所示，其中l和h分别为蒸发器翅片侧的长和宽，l1、l2、l3、l4、l5、h1、h2、h3、h4为四个图像采集区域相对于蒸发器上侧，下侧，左侧，右侧的距离，其中：
[0047][0048][0049]
露点温度tf通过环境温度t和相对湿度rh计算得出，公式为：
[0050][0051][0052]
其中，环境温度t和露点温度tf单位为摄氏度，环境相对湿度rh为百分比，ln为自然对数，常数a和b分别是：a＝17.27，b＝237.7℃。
[0053]
步骤s3、采用视觉识别霜层厚度模块对图像采集装置上传的霜层照片进行处理，通过对无量纲间隙进行分析，当时，系统提出预警，并继续监测；当时，开始进行融霜处理。即通过判定相邻翅片5之间的无量纲间隙是否小于等于0.8，若无量纲间隙大于0.8，那么继续采集四个区域的图像，继续进行检测，否则系统提出预警，并判断无量纲间隙是否小于等于0.4，当无量纲间隙大于0.4时，则继续检测，当无量纲间隙小于等于0.4时，则启动除霜装置，开始除霜。
[0054]
视觉识别霜层百度模块工作原理为：首先，视觉识别霜层厚度模块将采集到的图像进行灰度化处理，灰度图像上每个像素的颜色值又称为灰度,指黑白图像中点的颜色深度,范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，所谓灰度值是指色彩的浓淡程度。图像的灰度化处理可以作为图像处理的预处理步骤，为之后的图像分割、图像识别和图像分析等上层操作做准备。
[0055]
然后，将采集到的图片进行灰度化处理之后，再通过程序对灰度化处理后的图片进行二值化处理，根本原理是利用设定的阈值判断图像像素为0还是255，所以在图像二值化中阈值的设置很重要。在本发明中，由于霜层的边界并不是规则的一条直线，而是不规则的曲线，那么则需要将霜层图像进行分割分析，依次得出每块区域的阙值。那么，第i块区域
的最大灰度为gi,max，最小灰度为gi,min，则该区域的中值为gi,mid。本方法通过对霜层图片进行二值化处理，从而实现对霜层边界的判断，进而实现对霜层间的无量纲间隙的判断。在本方法二值化处理中阙值的判定是关键，所谓的阙值，是二值化处理中划分两种灰度的界限，把图像中所有像素值小于等于该阈值的像素点设置为一个像素值，同时把图像中所有像素值大于该阈值的像素点设置为另一个像素值。
[0056]
通过对霜层图片进行二值化处理，从而实现对霜层边界的判断，进而实现对霜层间的无量纲间隙的判断。为缩小确定阙值的区域，以中值为界就得到了第i块区域的两段灰度区间，分别为：
[0057]ii,1
＝(g
i,min
，g
i,mid
)
[0058]ii,2
＝(g
i,mid
，g
i,max
)
[0059]
由于各个区域的灰度区间并不统一，所以综合所有区域的灰度区间，并对区域ii,1求取期望值，以其作为二值化的阙值，即：
[0060][0061]
其中pj为灰度值gj出现的概率。
[0062]
由此，得到了一张图片各个区域的二值化图。对各个区域二值化图判断矩阵中全为0的位置和全为255的位置，取两者中间的位置为边界位置即：
[0063]
l
边
＝mid(l0,l
255
)
[0064]
为了更好的描述霜层的状态，本发明引入无量纲间隙，一般描述霜层的间隙只能体现间隙的量级，不能体现霜层与相邻翅片的关系，无法准确判断结霜的程度，而引入无量纲间隙则弥补了这一缺点。所谓的无量纲间隙是相邻霜层的间隙与相邻翅片间距的比值，从而将霜层厚度与翅片间距联系起来。确定好边界之后，依据像素及放大倍数确定各翅片间霜层上下边界的间距6，即图3中的δ，然后，便可获得翅片间霜层无量纲间隙δ：
[0065][0066]
将各区域所有翅片间霜层无量纲间隙取平均数作为判断融霜参数即:
[0067][0068]
其中，n为总翅片间距数，n为第i区翅片间距数，k为区域数。
[0069]
步骤s4、融霜期间，图像采集装置实时监控霜层状态，当且时，融霜结束，恢复正常制冷模式。
[0070]
本发明可以通过图像采集装置自动实时采集翅片侧的温湿度及气压参数，可以实时检测环境温度、湿度等一系列数据，再通过系统自主判定是否开启除霜，自动化程度高。设置四个观测区域，可以全方位观察蒸发器的结霜状态。引入了蒸发器相邻翅片的无量纲间隙，作为检测霜层厚度的标准。本发明不仅对蒸发器霜层的检测，而且还霜层提出了预警
和除霜。在二值化处理的过程中，本发明则是对同一翅片上的霜层图像上的每一块区域的灰度值域进行期望求值作为二值化处理阙值。在判定除霜是否结束时，本发明设置了两个判定条件，一是相邻翅片间的无量纲间隙，二是蒸发器前后的压差变化率，通过这两个判定条件，精准控制除霜的效果。
[0071]
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于此，在所属技术领域的技术人员所具备的知识范围内，在不脱离本发明宗旨的前提下可以作出的各种变化，都处于本发明权利要求的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于视觉识别的冷库蒸发器结霜智能检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤s1、通过安装在蒸发器上的数据传感器实时监测蒸发器的环境温度t、环境相对湿度rh、蒸发器的表面温度t
surface
以及空气通过蒸发器前后的压力差δp；步骤s2、通过采集到的蒸发器的表面温度t
surface
与露点温度t
f
进行对比，当t
surface
≤t
f
+1℃时，启动图像采集装置对多个分布在蒸发器翅片侧的图像采集区域进行霜层监测；步骤s3、采用视觉识别霜层厚度模块对图像采集装置上传的霜层照片进行处理，通过对无量纲间隙进行分析，当时，系统提出预警，并继续监测；当时，开始进行融霜处理；步骤s4、融霜期间，图像采集装置实时监控霜层状态，当且时，融霜结束，恢复正常制冷模式。2.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别的冷库蒸发器结霜智能检测方法，其特征在于，所述露点温度通过环境温度t和相对湿度rh计算得出，公式为：在于，所述露点温度通过环境温度t和相对湿度rh计算得出，公式为：其中，环境温度t和露点温度t
f
单位为摄氏度，环境相对湿度rh为百分比，ln为自然对数，常数a和b分别是：a＝17.27，b＝237.7℃。3.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别的冷库蒸发器结霜智能检测方法，其特征在于，所述图像采集区域设为四个，所述图像采集区域分布在蒸发器翅片侧，其与蒸发器翅片上侧、下侧、左侧和右侧位置关系为：片上侧、下侧、左侧和右侧位置关系为：其中l和h分别为蒸发器翅片侧的长和宽，l1、l2、l3、l4、l5、h1、h2、h3、h4为四个图像采集区域相对于蒸发器上侧，下侧，左侧，右侧的距离。4.根据权利要求3所述的一种基于视觉识别的冷库蒸发器结霜智能检测方法，其特征在于，获得霜层的无量纲间隙的方法为；通过视觉识别霜层厚度模块对霜层边界进行识别，确定好边界之后，依据像素及放大倍数确定各翅片间上下边界的间距δ，然后，便可获得翅片间霜层无量纲间隙δ：其中l为相邻两翅片的间距，将四个图像采集区域所有翅片间霜层无量纲间隙取平均数作为判断融霜参数即：
其中n为总翅片间距数，n为第i区翅片间距数，k为区域数。5.根据权利要求4所述的一种基于视觉识别的冷库蒸发器结霜智能检测方法，其特征在于，所述视觉识别霜层厚度模块通过灰度图像二值化处理对霜层边界进行识别；灰度化处理之后，得到了霜层图像每块区域的阙值；定义第i块区域的最大灰度为g
i,max
，最小灰度为g
i,min
，则该区域的中值为g
i,mid
。6.根据权利要求5所述的一种基于视觉识别的冷库蒸发器结霜智能检测方法，其特征在于，为提高精确度，以第i区域所有像素灰度值的中值为界就得到了第i块区域的两段灰度区间，分别为i
i,1
＝(g
i,min
，g
i,mid
)i
i,2
＝(g
i,mid
，g
i,max
)对区域i
i,1
求取期望值，以其作为二值化的阙值，即其中p
j
为灰度值g
j
出现的概率；由此，得到一张各个区域的二值化图。对各个区域二值化图判断矩阵中全为0的位置和全为255的位置，取两者中间的位置为霜层边界位置，即：l
边
＝mid(l0,l
255
)。

技术总结
本发明公开了一种基于视觉识别的冷库蒸发器结霜智能检测方法，包括：首先通过安装在蒸发器上的数据传感器实时监测蒸发器的环境温度、环境相对湿度、蒸发器的表面温度以及空气通过蒸发器前后的压力差；然后通过采集到的蒸发器的表面温度与露点温度进行对比，当满足一条件时，启动图像采集装置对多个分布在蒸发器翅片侧的图像采集区域进行霜层的监测；接着采用视觉识别霜层厚度模块对图像采集装置上传的霜层照片进行处理，最后在融霜期间，图像采集装置实时监控霜层状态，当满足一定条件时，融霜结束，恢复正常制冷模式。本发明可智能检测冷库蒸发器的结霜状况，实现精准控制除霜。霜。霜。


技术研发人员：梁林 杨雨 霍宇涛 郭成龙 马成成 徐茂淯
受保护的技术使用者：中国矿业大学
技术研发日：2023.03.16
技术公布日：2023/7/21