电站锅炉燃烧的基本要求在于建立和保持稳定的燃烧火焰，安全可靠的燃烧诊断技术成为电厂安全性的重要条件和基本要求。利用CCD摄像机和图像处理技术对燃烧火焰进行参数测量和燃烧诊断，是一项随计算机技术、光学技术和数学方法的进展而发展起来的新兴技术。本文以可视化温度场测量与污染物排放分析为主要研究内容，具体内容如下：(1)利用火焰监测系统对现场运行锅炉的火焰温度场进行了测量。火焰监测系统由光学传递系统、CCD摄像器件、图像采集卡等部件组成。在各种不同工况下，结合火焰温度场的测量，对锅炉污染物排放特性进行了研究。通过实验研究，主要考察各种运行参数及其煤种的变化对污染物排放的影响规律。(2)利用Fluent软件对西柏坡3号炉两种不同运行工况进行了燃烧与污染物排放数值模拟，将计算结果与CCD等试验测量结果进行了对比。两者之间的数据具有较强的相关性，这为燃烧诊断系统将来与燃烧控制系统的结合初步建立了基础。(3)利用支持向量机的方法对污染物排放量进行了预测，并同神经网络的计算结果进行了对比。准确、快速地预报锅炉在不同工况下的排放特性，可为电站锅炉通过燃烧调整降低污染物排放和提高锅炉效率提供有效手段。利用灰色理论关联度分析对污染物排放的各影响因素进行了分析。参照关联分析的结果可以对运行进行调节，从而为降低污染物排放的措施提供参考。(4)利用基于模糊免疫网络算法，对火焰数字图像的分类应用进行了研究。根据火焰监测设备在现场获得的火焰图像，运用数字图像处理技术提取其特征量，然后对其进行分类研究，根据火焰图像类别是否属于连续的同一类别来判断燃烧状态发生变化。通过试验证明了该方法在数字图像火焰监测应用中的有效性。