引用本文：赵成刚, 施初阳, 荣建忠. 基于火焰图像识别的材料单体燃烧性能测定[J]. 消防科学与技术, 2024, 43(11): 1512-1516.
Zhao Chenggang, Shi Chuyang, Rong Jianzhong. Single burning item test based on flame image recognition[J]. Fire Science and Technology, 2024, 43(11): 1512-1516.
（1. 应急管理部四川消防研究所，四川 成都 610036；2. 杭州华测检测技术有限公司，浙江 杭州 310018）
本研究提出了一种基于火焰图像识别技术的材料单体燃烧性能评定新方法。针对现有燃烧测试方法的局限性，如过程参量测定不足和测试规模影响，利用图像识别技术测量单体燃烧试验中火焰的变化规律，建立了建材燃烧发热功率与火焰发光像素面积之间的映射关系。
试验房间布置
试验中，使用基于树莓派和IMX477R摄像头模块的智能摄像系统，通过OpenCV和Python算法对火焰图像进行处理，实现了火焰像素数量的量化。通过FDS模拟不同燃烧功率的火焰，并与试验数据对比，验证了所提方法的可行性。
结果显示，在相同观察角度下，火焰燃烧功率与白色像素数量之间存在接近线性的关系。此外，基于视觉分析的燃烧性能等级判定，以60 kW燃烧能量作为安全阈值，能够快速区分难燃和可燃材料。
对按照现有燃烧性能评价方法划分为难燃B1级和可燃B2级材料按上述实验过程进行基于视觉识别的实验测试，记录达到60 kW火焰像素数量的时间，对应其燃烧性能分级，得到基于视觉识别的燃烧性能分级，见表3。
结果表明，基于火焰图像的测量方法是一种从燃烧现场图像中提取外观特征并实时准确预测材料燃烧性能的有效方法。此外，对比传统量热方法，它提供了一种基于燃烧视频来判定燃烧性能的低成本替代方法。通过扩展测试不同材料类型，测量的精度将进一步提高。这项工作为测量建材燃烧性能提供了一种简单方便的方法，能提升不同实验室的燃烧测试结果一致性，并显示出未来智能检测应用的巨大潜力。
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