Visible spectral characteristics of cross-sectional emissions from a partially premixed methane/air and propane/air flames have been investigated. An optical train with a two-axis scanning mirror system was used to record line-of-sight emission spectra from 354nm to 618nm, and inversion technique was adapted to obtain cross-sectional emission spectra. By analyzing the reconstructed emission spectra, cross-sectional intensities of CH and $C_2$ radicals were separated from the background emissions. The blue flame edge and yellow flame edge were also obtained by image processing technique for edge detection with color photograph of flame. These edges were compared with radial distributions of CH, $C_2$ radicals and background emissions. The CH radicals were observed at blue flame edge. The background emissions were generated by soot precursor at upstream of flame and by soot at downstream of flame. The $C_2$ radicals in propane/air flame were observed more than those in methane/air flame.
본 논문은 전동기에 발생하는 화재에 대한 연구로서, 일반가전제품에 사용되고 있는 단상유도전동기에 과부하 및 외부화염을 가하여 그 변형 및 파손상태를 비교 분석하였다. 실험은 전동기의 구속을 통한 과부하 시험과 외부에서 화염을 가하는 실험으로 진행하였으며, 외부화염 시험의 경우 전압을 인가한 경우와 인가하지 않은 경우로 구분하였다. 실험결과 구속을 통한 과부하 시험의 경우 권선부분에서 층간 단락흔을 관찰할 수 있었고, 권선부분의 조직에서는 과부하에 의해 변형된 전선의 특징인 나무줄기 형상의 수지상 조직이 나타났다. 전압을 인가한 상태에서 외부화염을 가한 경우 고정자 권선부분의 코일이 원형을 유지하고 있는 것을 확인할 수 있었고, 권선주변의 색이 붉게 변색된 것을 볼 수 있었다. 전압을 인가하지 않고 외부화염을 가한 경우 고정자 권선부분의 코일이 원형에서 많이 변형된 것을 관찰할 수 있었고, 권선 주변의 색은 전압을 인가한 경우와 마찬가지로 붉게 변색된 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 감시 카메라를 통해 입력된 영상 정보로 연기와 화염을 실시간 검출하는 알고리즘을 제안한다. 산불은 막대한 인명, 재산피해를 불러오기 때문에 조기 감지에 따른 초기 진화가 매우 중요하다. 제안하는 산불 감시 알고리즘은 화염 감지와 연기 감지로 나뉘는데, 화염 감지는 단일 프레임에서 YCbCr 컬러 모델에서의 조건 검사를 통하여 화염을 검출한다. 연기 감지를 위해서는 먼저 현재 영상과 인접한 프레임들의 평균 영상사이의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고, 이 범위를 벗어나면서 회색조를 갖는 픽셀만을 연기영역으로 검출한다. 제안하는 화염 감지 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하고, 연기 검출 알고리즘은 단위 시간동안의 변화량을 고려하여 회색조의 픽셀만을 연기로 감지하기 때문에 효과적인 조기 산불 탐지가 가능하다. 실험 결과는 제안하는 산불 감시 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 우수한 성능을 나타냄을 보여준다.
This paper proposes a flame verification algorithm using motion and spatial persistency. Most previous vision-based methods using color information and temporal variations of pixels produce frequent false alarms due to the use of many heuristic features. To solve these problems, we used a Bayesian Networks. In addition, since the shape of flame changes upwards irregularly due to the airflow caused by wind or burning material, we distinct real flame from moving objects by checking the motion orientation and temporal persistency of flame regions to remove the misclassification. As a result, the use of two verification steps and a Bayesian inference improved the detection performance and reduced the missing rate.
Recent trend changes a criterion for evaluation of burner that environmental problem is raised as global issue. For efficient driving problem, the higher thermal efficiency and the lower oxygen in exhaust gas, burner is evaluated the better. For environmental problem, burner must satisfy $NO_{X}$ limit and CO limit. Consequently, 'good burner' means on whose thermal efficiency is high under the constraint of $NO_{X}$ and CO consistency. To make existing burner satisfy recent criterion, it is highly recommended to develop feedback control scheme whose output is the consistency of $NO_{X}$ and CO. This paper describes development of real time flame diagnosis technique that evaluate and diagnose combustion state such as consistency of components in exhaust gas, stability of flame in quantitative sense. This study focuses on wave length of luminescence from chemical reaction measurement of the luminescence via optical measuring apparatus and derive correlation with consistency of components in exhaust gas by image processing technique.
본 논문에서는 주변 조명과 환경의 변화에 대하여 강건한 화염 검출 방법을 제안한다. RGB 색좌표계에서 화염과 조명의 색 특성을 분석하여 주변색과 화염을 분리할 수 있고 조명에 강건한 임계값을 설정한다. 그리고 화염은 발생 후 동적인 변화를 가지므로 평균 히스토그램 차는 조명과 환경 변화에 강건한 화염 검출을 가능하게 한다. 본 논문에서는 화염 영역 내부의 픽셀 수의 변화를 계산하여 화염을 인지하도록 한다. 실험 결과 제안한 방법은 실시간 처리가 가능하고 조명과 환경 변화에 불구하고 화염 검출 성능이 우수함을 보인다.
Recent trend changes a criterion for evaluation of humors that environmental problems are raised as a global issue. Burners with higher thermal efficiency and lower oxygen in the exhaust gas, evaluated better. To comply with environmental regulations, burners must satisfy the NO/sub x/ and CO regulation. Consequently, 'good burner'means one whose thermal efficiency is high under the constraint of NO/sub x/ and CO consistency. To make existing burner satisfy recent criterion, it is highly recommended to develop a feedback control scheme whose output is the consistency of NO/sub x/ and CO. This paper describes the development of a real time flame diagnosis technique that evaluate and diagnose the combustion states, such as consistency of components in exhaust gas, stability of flame in the quantitative sense. In this paper, it was proposed on the flame diagnosis technique of burner using Neuro-Fuzzy algorithm. This study focuses on the relation of the color of the flame and the state of combustion. Neuro-Fuzzy loaming algorithm is used in obtaining the fuzzy membership function and rules. Using the constructed inference algorithm, the amount of NO/sub x/ and CO of the combustion gas was successfully inferred.
본 연구에서는 액체 내에서 초음파에 의해 빛이 발생하는 현상인 Sono-Luminescence (이하 SL)에 대해 연구하였다. 알칼리 금속과 알칼리 토금속 화합물을 녹인 용액에서의 SL을 관찰 하였으며, 금속 이온 농도, 금속이온의 종류를 바꾸어 가며 SL에 미치는 영향을 조사하였다. 이 때 각각의 SL에서 나오는 빛을 사진으로 찍어 RGB 성분 분석을 통해 금속 이온을 녹인 용액의 SL이 증류수에서 SL과 금속 불꽃 반응 색 또는 선스펙트럼에서 강한 세기로 방출되는 색의 합성으로 표현될 수 있는지 연구하였다. 알칼리 금속의 경우 두 색의 합성으로 잘 표현되었으나 알칼리 토금속의 경우는 그렇지 않았다. 그 이유로 SL 방출시 온도가 그리 높지 않아서 알칼리 토금속의 선스펙트럼에서 에너지가 큰 단파장의 빛이 SL에서 잘 방출되지 않기 때문인 것으로 추론하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권10호
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pp.3475-3489
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2014
Here we present a simple flame detection method for an infrared (IR) thermal camera based real-time fire surveillance digital signal processor (DSP) system. Infrared thermal cameras are especially advantageous for unattended fire surveillance. All-weather monitoring is possible, regardless of illumination and climate conditions, and the data quantity to be processed is one-third that of color videos. Conventional IR camera-based fire detection methods used mainly pixel-based temporal correlation functions. In the temporal correlation function-based methods, temporal changes in pixel intensity generated by the irregular motion and spreading of the flame pixels are measured using correlation functions. The correlation values of non-flame regions are uniform, but the flame regions have irregular temporal correlation values. To satisfy the requirement of early detection, all fire detection techniques should be practically applied within a very short period of time. The conventional pixel-based correlation function is computationally intensive. In this paper, we propose an IR camera-based simple flame detection algorithm optimized with a compact embedded DSP system to achieve early detection. To reduce the computational load, block-based calculations are used to select the candidate flame region and measure the temporal motion of flames. These functions are used together to obtain the early flame detection algorithm. The proposed simple algorithm was tested to verify the required function and performance in real-time using IR test videos and a real-time DSP system. The findings indicated that the system detected the flames within 5 to 20 seconds, and had a correct flame detection ratio of 100% with an acceptable false detection ratio in video sequence level.
Recently, Fire watching and dangerous substances monitoring system has been being developed to enhance various fire related security. It is generally assumed that fire flame extraction plays a very important role on this monitoring system. In this study, we propose the fire flame extraction method of Non-Residential Facilities based on core object extraction in image. A core object is defined as a comparatively large object at center of the image. First of all, an input image and its decreased resolution image are segmented. Segmented regions are classified as the outer or the inner region. The outer region is adjacent to boundaries of the image and the rest is not. Then core object regions and core background regions are selected from the inner region and the outer region, respectively. Core object regions are the representative regions for the object and are selected by using the information about the region size and location. Each inner region is classified into foreground or background region by comparing its values of a color histogram intersection of the inner region against the core object region and the core background region. Finally, the extracted core object region is determined as fire flame object in the image. Through experiments, we find that to provide a basic measures can respond effectively and quickly to fire in non-residential facilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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