基于改进的U-Net算法的空气管道中粉煤和二氧化硅杂质检测研究

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Study on the detection of pulverized coal and silica impurities in air pipeline based on improved U-Net

煤粒与硅杂质在输送管道中的实时图像检测方法，提出基于改进U-Net的解决方案，采用ResNet50编码器、BiFPN/SENet特征融合模块及CBAM解码器优化，结合轻量化卷积实现高精度（MIoU 81.93%）与实时（FPS 50.67）检测。

　　
本文针对火力发电厂输煤管道中煤粉颗粒及二氧化硅杂质检测难题，提出基于改进U-Net的智能识别方法。研究团队通过整合深度学习与工业检测需求，构建出兼顾精度与效率的轻量化检测模型，为燃煤电厂实现精准燃烧调控和设备维护提供技术支撑。

一、研究背景与问题分析
在火力发电厂输煤系统中，煤粉颗粒尺寸与二氧化硅含量直接影响燃烧效率（热效率降低3-5%）和设备寿命（磨损速率提升20-30%）。传统检测方法存在明显缺陷：1）人工取样频率低（每小时仅2-3次），无法实时反映工况变化；2）实验室分析需2-3小时，无法满足在线监测需求；3）现有激光粒度仪（检测精度±5μm）和显微镜（分辨率1μm）对动态流态中的颗粒识别存在盲区。这些缺陷导致燃煤效率波动超过8%，每年造成数百万经济损失。

二、模型架构创新与优化
1. 网络结构改进
- 编码器采用ResNet50替代传统U-Net，通过残差学习机制解决梯度消失问题，特征提取能力提升40%
- 中间层集成BiFPN（双向特征金字塔网络）与SENet（通道注意力机制），实现跨尺度特征融合（如将5μm颗粒与背景噪声区分度提高15dB）
- 解码器引入CBAM（卷积块注意力模块）和转置卷积，使边缘检测精度达98.7%

2. 轻量化设计
- 采用深度可分离卷积（DSConv）替代标准卷积，模型参数量从82M缩减至61.63M
- 引入膨胀卷积（DConv）扩展感受野，在28mm管道直径场景下检测范围提升至90%置信区间
- 通过Haar小波下采样（HWD）替代传统池化层，空间分辨率损失控制在8%以内

3. 特征优化策略
- 在ResNet50各层后嵌入SENet模块，关键区域识别准确率提升至89.36%
- BiFPN采用双向特征传递，实现跨层特征融合（如将原始图像的1024×768尺寸压缩至256×256后仍保持87%特征保留率）
- CBAM模块通过通道注意力权重分配，使暗环境检测的对比度敏感度（CSF）指标达5.2lux-1

三、实验验证与性能指标
1. 检测精度
- 多尺度测试（颗粒尺寸2-10mm）平均交并比（MIoU）达81.93%
- 精细分割误差率<4%，较传统方法提升2.8倍
- 对复杂背景（如煤灰沉积）的鲁棒性测试显示误检率<0.5%

2. 计算效率
- GFLOPS值110.41，满足实时处理需求（50.67FPS）
- 模型推理时间0.83s/帧（采用NVIDIA T4 GPU）
- 参数量61.63M，较YOLOv8轻量化42%

3. 实际应用验证
- 在1.5米长管道模拟环境中，连续运行72小时无故障
- 对比传统方法（激光+人工），燃煤效率提升3.2个百分点
- 设备磨损率降低18.6%，预计可延长输煤管道寿命2.3年

四、技术突破与创新点
1. 多模态特征融合
- 整合空间域（HWD）和时间域（BiFPN）特征
- 实现光谱信息（灰度值8-12bit）与纹理特征（LBP算子）的联合分析

2. 注意力机制优化
- CBAM模块在暗环境下的特征增强效果提升37%
- 双向特征金字塔（BiFPN）使小目标检测率提高至92.4%

3. 工业适配性改进
- 开发专用数据增强集（含10万张工业场景图像）
- 建立动态光照补偿模块（动态范围扩展至120dB）
- 设计抗干扰算法（可滤除85%以上背景噪声）

五、应用场景与经济效益
1. 实时监测系统
- 部署在输煤管道关键节点（每500米设监测点）
- 可识别7类典型杂质（含二氧化硅、金属碎屑等）
- 系统误报率<0.3%，漏报率<1.5%

2. 经济效益分析
- 单台600MW机组年节约燃煤成本约380万元
- 设备维护周期从6个月延长至18个月
- 检测效率提升30倍（从每小时2次到每分钟30次）

3. 环保价值
- 二氧化硅检测精度达0.5%，助力PM2.5排放控制
- 节省人工检测成本70%以上
- 减少无效燃烧导致的CO排放量约15%

六、未来研究方向
1. 多传感器融合：整合红外热成像（温度分辨率±0.5℃）与可见光图像
2. 动态建模：开发基于LSTM的流量预测模块（R2>0.92）
3. 边缘计算：优化模型至NVIDIA Jetson Nano可运行（功耗<10W）

本研究为工业检测领域提供了重要参考，其技术方案已申请发明专利（专利号：ZL2025XXXXXX.X），相关算法框架在GitHub开源（仓库地址：https://github.com/DuGuanfeng/IndustrialSegmentation），可支持2000+节点规模的热电厂部署。实验数据表明，该系统可使燃煤电厂年发电量提升1.2%，同时降低设备维修成本约45%。