锅炉燃烧的稳定性直接影响到工厂的安全性和经济性运行。为了避免锅炉爆炸事件的发生,炉内燃料必须充分燃烧。如果燃烧不稳定,炉内温度场不均匀,容易出现可怕的后果,同时锅炉的热效率极大地降低。因此,炉内的温度场对判断炉膛的燃烧状态,调整锅炉的运行参数非常重要。为了提高燃烧过程的判断、预测及故障诊断能力,本课题重点研究了炉膛火焰的图像处理技术,使运行人员得到更加清晰的图像。　　本文针对波长的选取对温度计算结果产生的较大影响,提出了一种不依赖于CCD光谱特性及其三基色代表性波长的改进比色测温方法。改进方法不仅避免了由于选取波长带来的测温误差,而且得到的计算值更加接近真实值。较传统的比色测温方法,改进的比色算法较传统方法的测温误差减少了1.16%,提高了比色测温法的准确性和实用性。　　基于数字图像处理的火焰监测系统虽然能很好克服传统火焰监测器的一些缺点,但在一些工况下,由于人眼、成像设备以及炉膛自身的影响,使采集到的图像火焰模糊不清,不仅降低了直观性,并且影响到图像测温的准确性。本文在分析现有的彩色图像增强算法的基础上,利用颜色恒常性原理和Retinex理论对图像进行处理,提高图像直观性同时,进一步提高了测温准确性。　　在分析现有燃烧诊断技术的基础上,本文根据灰度等级与燃烧效率存在的有机联系,以及不同基色所对应的灰度级的不同分布,提出判断燃气火焰燃烧充分与否的灰度直方图判断准则。其中输入变量为表征火焰燃烧情况的图像特征,规定灰度值在(130-150)之间为充分燃烧,(150-255)之间为不充分燃烧,以各状态占百分比多者为最终的图像处理结果。实验结果表明,此判别方法可以准确的判断实际的燃烧状态,为锅炉调整燃料量及空气量使其在不同负荷下达到经济燃烧,保证高的热效率和最低的环境污染提供依据。