对大型燃煤锅炉而言,炉膛内煤粉的燃烧过程是发生在大空间范围、不断脉动的、具有明显三维特征的物理和化学过程,并具有动态、高温、参数复杂和环境恶劣等特点。因此,针对大型锅炉内燃烧火焰变化的多样性,为能实时掌握炉内火焰燃烧状况,炉内三维温度场重建技术的研究成为解决问题的关键。基于图像处理技术的炉内燃烧火焰三维温度分布的求取是非接触的测量方法,具有传统接触式测温方法所不具备的很多优点。要实现炉内燃烧火焰三维温度场的重建,彩色CCD摄像机获取的炉膛内燃烧火焰辐射能图片对应的二维温度值的求取则成为关键问题。本文首先设计了基于图像处理的火焰温度测量系统,将该系统应用于北京顺义城北供热中心的1#90吨大型燃煤热水锅炉,搭建了炉膛内三维温度场在线监测系统,对该系统进行了标定。然后,研究了基于图像的火焰温度测量方法,阐述了基于SVM的火焰温度测量法的基本理论,为SVM测温网络以及GA_SVM测温网络的建立奠定了理论基础;建立了SVM测温网络模型,为进一步减小计算误差,采用遗传算法(GA)对SVM网络进行了参数优化,阐述了GA优化SVM网络的具体步骤,建立了GA_SVM测温网络模型;分别对SVM测温网络模型预测结果及GA_SVM测温网络模型预测结果进行了分析。最后,采用本文建立的SVM网络和GA_SVM网络对火焰辐射能图片的二维温度值进行了求取,结合正则化方法完成了炉内燃烧火焰三维温度场的重建。通过热电偶点测量值对仿真结果进行了实验验证,验证结果比较理想,同时也证明将SVM网络用于三维温度分布的求取是可行的。