[發明專利]一種紅外圖像測溫校準方法及系統有效
| 申請號: | 201610050953.8 | 申請日: | 2016-01-26 |
| 公開(公告)號: | CN105509899B | 公開(公告)日: | 2018-11-13 |
| 發明(設計)人: | 于虹;蔡成濤 | 申請(專利權)人: | 云南電網有限責任公司電力科學研究院 |
| 主分類號: | G01J5/00 | 分類號: | G01J5/00;G06N3/02 |
| 代理公司: | 北京弘權知識產權代理事務所(普通合伙) 11363 | 代理人: | 逯長明;許偉群 |
| 地址: | 650217 云南省昆*** | 國省代碼: | 云南;53 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 紅外 圖像 測溫 校準 方法 系統 | ||
本發明公開的一種紅外圖像測溫校準方法,用于紅外熱像儀測量的校準,包括:獲取樣本數據,樣本數據包括紅外熱像儀距離目標物的距離、距離對應的測量溫度和目標物的真實溫度;建立專家庫,建立專家庫用于存儲樣本數據;測量區域進行分段,根據紅外熱像儀距離目標物的距離、距離對應的測量溫度將紅外熱像儀測量的測量區域進行分段;建立神經網絡系統,根據樣本數據建立神經網絡系統,并依照神經網絡系統進行樣本訓練,神經網絡系統的個數等于測量區域的分段數量;溫度校準,獲得被測物與紅外熱像儀的實際距離和被測物測量溫度,獲得實際距離對應區域的神經網絡系統,被測物測量溫度根據相對應的神經網絡系統獲得校準溫度。以提高測溫的準確性。
技術領域
本發明涉及紅外熱像儀設備技術領域,更為具體地說,涉及一種紅外圖像測溫校準方法及系統。
背景技術
溫度是確定物質狀態的重要參數之一,它不僅反映了物體的冷熱程度,而且它的測量與控制在國防、軍事、科學實驗及工農業生產中具有十分重要的作用。測溫通常被分為接觸測溫和非接觸測溫,接觸測溫是測量設備或儀器直接接觸被測對象,非接觸測溫是利用來自物體的輻射能、輻射亮度、顏色等進行溫度測量,溫度敏感原件不與被測對象接觸。接觸測溫的測量結果準確,但被測對象的范圍有限制,如有些被測對象有強烈的腐蝕性,如有些被測對象處在高溫狀態,測量設備或儀器無法靠近被測對象,從而無法做到接觸測量,如此在一些時候只有通過非接觸測溫進行測溫。
紅外測溫是一種較為普遍的非接觸測溫方式,它是采用紅外熱像儀通過被測溫度的物理參數來求得被測溫度的,不存在熱接觸和熱平衡,拓展了測溫的適用范圍。但在紅外熱像儀可視范圍內,周圍環境溫度、濕度以及目標輻射率對被測物體真實溫度的影響,隨著被測物體距離紅外熱像儀的位置變化有著明顯的非線性關系,如此隨著位置的變化將會產生測量誤差,測量的不準確將會對使用者帶來不便以及經濟損失。
發明內容
本發明的目的是提供一種紅外圖像測溫校準方法,以提高紅外熱像儀測溫的準確性。
為了解決上述技術問題,本發明提供如下技術方案:
本發明提供的一種紅外圖像測溫校準方法,用于紅外熱像儀測量的校準,其特征在于,所述方法包括:獲取樣本數據,所述樣本數據包括所述紅外熱像儀距離目標物的距離、所述距離對應的測量溫度和目標物的真實溫度;
建立專家庫,所述建立專家庫用于存儲所述樣本數據;
測量區域進行分段,根據所述紅外熱像儀距離目標物的距離、所述距離對應的測量溫度將紅外熱像儀測量的測量區域進行分段;
建立神經網絡系統,根據所述樣本數據建立神經網絡系統,并依照所述神經網絡系統進行樣本訓練,所述神經網絡系統的個數等于所述測量區域的分段數量;
溫度校準,獲得被測物與紅外熱像儀的實際距離和被測物測量溫度,獲得所述實際距離對應區域的神經網絡系統,所述被測物測量溫度根據相對應的所述神經網絡系統獲得校準溫度;
其中:所述目標物為能夠調節溫度的黑體模型,所述被測物為實際測量中需要測量溫度的物體,所述校準溫度為所述被測物測量溫度的校準值。
優選的,上述紅外圖像測溫校準方法中,所述根據所述紅外熱像儀距離目標物的距離、所述距離對應的測量溫度將紅外熱像儀測量的測量區域進行分段,具體包括:
將測量區域劃分為接近域、適中域和偏遠域,所述接近域為0-L1,所述適中域為L1-L2,所述偏遠域為L2-L;
其中,L為所述紅外熱像儀的可測量的最大距離,L1和L2為紅外熱像儀的測量距離的任意兩個距離。
優選的,上述紅外圖像測溫校準方法中,所述神經網絡系統為分別為ANN_1、ANN_2和ANN_3,所述ANN_1、ANN_2和ANN_3拓撲結構為1-15-1的單輸入單輸出神經網絡。
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