專利名稱：基于數(shù)據(jù)融合的非接觸式高溫測量方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于工業(yè)溫度測量技術(shù)領(lǐng)域，涉及到使用集成溫度傳感器測量非接觸式高溫物體溫度的方法。
背景技術(shù)：
迄今為止，公開介紹的溫度測量方法分為接觸法和非接觸法。由于接觸式測溫是建立在熱交換原理的基礎(chǔ)之上，測量時必須使傳感器與被測對象接觸，這種點(diǎn)測量容易使溫度的真實(shí)值改變，而且測量溫度存在滯后現(xiàn)象，精度不高，特別是難以實(shí)現(xiàn)對高溫被測對象的實(shí)時在線檢測。傳統(tǒng)的非接觸測溫方法如光學(xué)高溫計(jì)，雖然使用方便，但精度稍差，不能連續(xù)測試。基于圖像的非接觸式測溫方法可成為連續(xù)溫度測量系統(tǒng)，易于對溫度場實(shí)現(xiàn)在線、實(shí)時監(jiān)測。已有的非接觸式測溫方法有輻射測溫法、原子光譜法和光學(xué)干涉測量法三類。(1)基于圖像處理技術(shù)的輻射測溫法技術(shù)成熟、簡單方便、抗干擾能力好，特別是由CCD構(gòu)成的比色測溫系統(tǒng)，通過攝取燃燒室內(nèi)部或高溫物體某個時刻的瞬時圖像，可以計(jì)算出整個溫度分布。(2)基于圖像處理技術(shù)的光譜診斷測溫法，它的時間分辨率、空間分辨率以及光譜分辨率均相當(dāng)高；可以用來測量燃燒場的分子密度、溫度及濃度分布等參量，對分析燃燒場的燃燒過程具有非常重要的指導(dǎo)意義；已廣泛應(yīng)用于敞開火焰、內(nèi)燃機(jī)、發(fā)動機(jī)等燃燒場的測量診斷中。但這種方法對測量的環(huán)境條件要求比較高，不適合用于工業(yè)的溫度測量。(3)基于圖像處理技術(shù)的光學(xué)干涉測溫法對被測量對象干擾小，常用于研究燃燒過程，以及探索有害排放物的生成機(jī)理。應(yīng)用全息干涉法還可方便地進(jìn)行三維溫度場的重建。
上述的非接觸式測溫方法具有不破壞被測物體的溫度分布、靈敏度高的優(yōu)點(diǎn)，但對客觀環(huán)境條件要求也比較高。如對物體的發(fā)射率、中間介質(zhì)等有較嚴(yán)格的要求。
數(shù)據(jù)融合是一門新興的信息綜合處理技術(shù)。利用多傳感器數(shù)據(jù)融合理論，可將某一待測物理量的多源信息進(jìn)行融合，與單一傳感器測量結(jié)果相比，可以有效抑制干擾，減小狀態(tài)估計(jì)的誤差，更準(zhǔn)確的估計(jì)出待測物理量的狀態(tài)。由此可見，多傳感器測量應(yīng)是未來檢測工程中的主流。
如果采用多個熱電阻或熱電偶進(jìn)行溫度測量，傳感器與物體之間的熱交換能量勢必隨著傳感器數(shù)目的增加而增大，物體的真實(shí)溫度將更大程度上被改變。若采用多個紅外溫度傳感器，由于其造價高，使得多個紅外傳感器對某一狀態(tài)測量的意義不大。
可見，應(yīng)用數(shù)據(jù)融合方法進(jìn)行溫度檢測，必須尋找與之相適應(yīng)的集成多傳感器。然而，至今大多數(shù)傳感器都是非集成的或集成度很低，不能進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種高溫物體的溫度測量的方法。即在發(fā)現(xiàn)高溫發(fā)光物體(800℃-1600℃)的圖像具有集成溫度傳感器的性質(zhì)的基礎(chǔ)上，基于數(shù)據(jù)融合的基本思想，以高溫發(fā)光物體的圖像作為集成多傳感器，提出一種圖像測溫法。該方法與圖像處理技術(shù)相結(jié)合，將圖像中每一個象素點(diǎn)看作一個傳感器，把各象素點(diǎn)的色調(diào)值進(jìn)行融合后，代入已標(biāo)定的色調(diào)—溫度函數(shù)式，從而獲得物體的溫度。
本發(fā)明的技術(shù)方案如下a)高溫發(fā)光物體溫度與其顏色特性之間的物理機(jī)理任何溫度大于絕對零度的物體，都會產(chǎn)生熱輻射，且其輻射光譜隨溫度升高逐漸向高頻段擴(kuò)展。常溫下物體一般會輻射出人眼視覺以外的紅外線，當(dāng)溫度升高到一定程度，輻射光譜就會有一部分落在波長為380nm～760nm范圍內(nèi)，即產(chǎn)生可見光。對于黑體，其光譜能量分布與溫度對應(yīng)關(guān)系由下述普朗克公式給出。
Mλb(λ,T)=2πhC2λ5·1hCekλT-1---(1)]]>式中，C為光速，h為普朗克常數(shù)，λ為波長，T為絕對溫度。由普朗克公式可見，黑體的光譜能量分布與物體溫度有著確定的對應(yīng)關(guān)系。實(shí)際上，具有絕對黑體性質(zhì)的物體是不存在的，實(shí)際物體的Mλ(λ，T)總比黑體的Mλb(λ，T)小。但與黑體一樣，其光譜能量分布與溫度的對應(yīng)關(guān)系仍然是確定的。而光的顏色僅由其在可見光段的光譜能量分布所決定。因而，熱輻射物體的溫度就與其發(fā)光顏色間建立了確定的對應(yīng)關(guān)系。同時，對同一物體，因其發(fā)光顏色隨溫度上升單調(diào)變化，不存在同色異譜現(xiàn)象。因此，根據(jù)物體發(fā)光顏色即可確定其溫度。
b)集成溫度傳感器的加權(quán)融合算法設(shè)n個溫度傳感器對物體溫度的觀測方程為Y＝Hx+e(2)式中x為一維狀態(tài)量；Y為n維測量向量，設(shè)Y＝[y1y2...yn]T；e為n維測量噪聲向量，包含傳感器的內(nèi)部噪聲和環(huán)境干擾噪聲，設(shè)e＝[e1e2...en]T；H為已知的n維常向量，設(shè)H＝[11...1]T。采用加權(quán)最小二乘法從測量向量Y中估計(jì)出狀態(tài)量x的估計(jì)量。加權(quán)最小二乘法估計(jì)的準(zhǔn)則是使加權(quán)誤差平方和Jw()＝(Y-H)TW(Y-H)取極小值。其中W是一個正定對角加權(quán)陣，設(shè)W＝diag(w1w2...wn)。對Jw()求偏導(dǎo)數(shù)，并令∂JW(x^)∂x^=-HT(W+WT)(Y-Hx^)=0]]>便得到加權(quán)最小二乘估計(jì)x^=(HTWH)-1HTWY=Σi=1nwiyiΣi=1nwi---(3)]]>對測量噪聲作如下假設(shè)(1)各傳感器的測量噪聲為相互獨(dú)立的白噪聲；(2)由于測量噪聲是傳感器內(nèi)部噪聲和環(huán)境干擾等多種相互獨(dú)立因素引起的，利用概率知識可以證明多個相互獨(dú)立的隨機(jī)變量相加之和接近正態(tài)分布。因而可以假設(shè)測量噪聲的分布規(guī)律也是正態(tài)的。所以有E[ei]＝0， 寫成矩陣形式為E[e]＝O (4)E[eeT]＝R＝diag(R1R2...Rn) (5)其中Ri為第i個傳感器的測量方差，R為測量方差陣。設(shè) 為估計(jì)誤差，則 可表示為x~=x-x^---(6)]]>由(3)和(6)可得估計(jì)方差為
E[(x-x^)2]=E[(x-Σi=1nwiyiΣi=1nwi)2]=E{{Σi=1n[wiΣi=1nWi(x-yi)]}2}]]>=E{Σi=1n[(wiΣi=1nWi)2(x-yi)2]+Σi=1nΣj≠ij=1n[wiwj[Σi=1nwi]2(x-yi)(x-yj)]}---(7)]]>由于ei，ej(i≠j)相互獨(dú)立，所以由(2)，(4)得E[(x-yi)(x-yj)]＝E(x-yi)E(x-yj)＝0(i≠j) (8)將(8)代入(7)，則(7)可化簡為E[(x-x^)2]=E{Σi=1n[(wiΣi=1nWi)2(x-yi)2]}=Σi=1n(wiΣi=1nWi)2Ri---(9)]]>對(9)求極小值，取wi的偏導(dǎo)數(shù)，并令其等于零得wi=1Ri---i=1,2,···,n]]>(10)將(10)代入(9)可得估計(jì)方差為E=[(x-x^)2]=1Σi=1n1Ri---(11)]]>
由(11)不難看出，采用加權(quán)融合的估計(jì)方差比任何一個傳感器的測量方差都小，當(dāng)以算術(shù)平均作為溫度的估計(jì)時，其估計(jì)方差為 可以證明加權(quán)融合方差1Σi=1n1Ri≤1n2Σi=1nRi,]]>證明過程如下證明由于方差Ri≥0時，上式等價于n2≤(Σi=1n1Ri)(Σi=1nRi)---(12)]]>當(dāng)n＝2時，Θ4≤1+(R1R2)2+(R2R1)2+1]]>∴22≤(1R1+1R2)(R1+R2)=(Σi=121Ri)(Σi=12Ri)]]>假設(shè)n2≤(Σi=1n1Ri)(Σi=1nRi)]]>成立，Θn2+2*n+1≤(Σi=1n1Ri+1Rn+1)(Σi=1nRi+Rn)]]>∴(n+1)2≤(Σi=1n+11Ri)(Σi=1n+1Ri)]]>成立由歸納法知，式(12)成立，說明加權(quán)融合的效果要優(yōu)于算術(shù)平均估計(jì)。
c)圖像作為集成溫度傳感器用圖像采集設(shè)備對高溫發(fā)光物體進(jìn)行拍攝，獲得物體的圖像。物體成像區(qū)域的每個象素點(diǎn)都記錄了物體發(fā)光的顏色信息，而顏色與溫度又存在著確定的對應(yīng)關(guān)系，則每個象素點(diǎn)都是一個溫度傳感器，一幅圖像就可以看作一個集成多傳感器。在標(biāo)定時，可先把所選中象素點(diǎn)的顏色值作一個融合處理，融合后顏色的方差勢必極大的減小。由于參加融合處理的象素點(diǎn)數(shù)目極多，為了簡便，可以把參加融合的象素點(diǎn)的顏色值進(jìn)行加權(quán)融合。設(shè)每個象素點(diǎn)所記錄顏色信息的方差為Ri(i＝1，2，Λ，n)，則經(jīng)過加權(quán)融合，顏色信息的估計(jì)方差為 由于能獲得對應(yīng)溫度下相當(dāng)準(zhǔn)確的圖像顏色值，進(jìn)而就能得到較為準(zhǔn)確的溫度與圖像顏色值之間的對應(yīng)函數(shù)關(guān)系。
本發(fā)明的效果益處如下圖像作為溫度傳感器，可以有效抑制干擾，減小狀態(tài)估計(jì)的誤差。本方法特別適用于對表面積較大的高溫發(fā)光物體進(jìn)行測量，如冶金工業(yè)中的出爐金屬板等，通過對圖像進(jìn)行處理，還可以得到物體的溫度場，利用圖像測溫法進(jìn)行溫度監(jiān)控，具有便捷、經(jīng)濟(jì)的優(yōu)點(diǎn)。


附圖1為SONY公司的MVC-CD200數(shù)碼相機(jī)(分辨率為1600×1200)在800℃時所拍的圖像。
附圖2為溫度t與色調(diào)值H之間的關(guān)系曲線。
具體實(shí)施例方式
以下結(jié)合技術(shù)方案和附圖進(jìn)行詳細(xì)敘述圖像測溫的步驟和實(shí)施例。
1).圖像的標(biāo)定a)固定高溫發(fā)光物體與圖像采集設(shè)備的相對位置，在不同的溫度點(diǎn)，拍攝高溫發(fā)光物體的圖像。
b)對圖像進(jìn)行區(qū)域分割，取能表示高溫發(fā)光物體顏色的象素點(diǎn)，選取原則是在物體的主要部位隨機(jī)選取，數(shù)目在1000到20000之間，提取這些象素的R、G、B三刺激值，對這些R、G、B值進(jìn)行加權(quán)融合處理。
c)采用HSI色度系統(tǒng)模型，其中H為色調(diào)，反映了輻射光譜的分布；S為飽和度；I為亮度。色調(diào)反映了光譜的能量分布，因而可以用來度量顏色值。將步驟b)中計(jì)算的R、G、B的加權(quán)融合值轉(zhuǎn)換為色調(diào)值H，其轉(zhuǎn)換公式為V1=12R-12G---(13)]]>V2=26R-16G-16B---(14)]]>H=arctan(V2V1)(arctan(V2V11)≥0)arctan(V2V1)+π(arctan(V2V11)<0)---(15)]]>d)在選定的溫度段，擬合出溫度(t)與色調(diào)值(H)之間的關(guān)系曲線t＝f(H)。
2).用圖像測溫對上述同一物質(zhì)的高溫發(fā)光物體進(jìn)行拍照，按照具體實(shí)施中的方式1)中的步驟b)、c)計(jì)算出H值后，代入步驟d)中t＝f(H)即得該物體的溫度。
實(shí)施例本例程的測量對象為國家二級計(jì)量單位、大連星火科技公司的溫度計(jì)量設(shè)備——高溫黑體爐，所用圖像采集設(shè)備為SONY公司的MVC-CD200數(shù)碼相機(jī)。
附圖1為數(shù)碼相機(jī)在800℃時所拍的圖像。
a)圖像的標(biāo)定在800～1050℃間每隔50℃設(shè)置一個標(biāo)定點(diǎn)。表1為所選中象素點(diǎn)經(jīng)融合處理后的色調(diào)值H與其所對應(yīng)的溫度t的數(shù)據(jù)表。
表1標(biāo)定點(diǎn)的溫度與色調(diào)值

將表1中t與H之間的對應(yīng)關(guān)系用最小二乘法擬合成4次多項(xiàng)式，為t＝a0+a1H+a2H2+a3H3+a4H4(16)式中a0＝5367.93114707147、a1＝-8265.18554572256、a2＝4633.89185329371、a3＝-420.31156262287、a4＝-227.53347309165，附圖2為t與H之間的關(guān)系曲線。
b)對黑體爐溫度的測量分別在825℃、875℃、925℃、975℃、1025℃時對黑體爐進(jìn)行拍照，在各幅圖像的主要部位隨機(jī)選取5000個象素點(diǎn)，計(jì)算出各幅圖像中所選定象素點(diǎn)的融合色調(diào)值H，并將這些H值分別代入(16)式，即可得出測量點(diǎn)黑體爐的溫度。表2給出了這一實(shí)驗(yàn)的測量數(shù)據(jù)及誤差。
表2實(shí)驗(yàn)測量數(shù)據(jù)及相對誤差

通過表2中的數(shù)據(jù)可以看出，溫度測量結(jié)果在所選溫度段的精度較高，在1％以內(nèi)。同時，基于數(shù)據(jù)融合的基本思想提出的這種圖像測溫法，有較強(qiáng)的抗干擾能力。
權(quán)利要求
1.一種基于數(shù)據(jù)融合的非接觸式高溫測量方法，其特征是用圖像采集設(shè)備對高溫發(fā)光物體進(jìn)行拍攝，獲得物體的圖像，物體成像區(qū)域的每個象素點(diǎn)都記錄了物體發(fā)光的顏色信息，而對于同一物體，其顏色與溫度又存在著確定的對應(yīng)關(guān)系，則每個象素點(diǎn)都是一個溫度傳感器，一幅圖像就可以看作一個集成多傳感器；在進(jìn)行標(biāo)定時，從物體主要部位上隨機(jī)選取數(shù)目介于1000-20000之間的象素點(diǎn)作為處理對象，對這些象素點(diǎn)的顏色值進(jìn)行加權(quán)融合，則經(jīng)過加權(quán)融合獲得顏色信息的估計(jì)方差，根據(jù)標(biāo)定的溫度及其對應(yīng)的圖像顏色值，建立溫度與圖像象素點(diǎn)經(jīng)融合處理后的色調(diào)值之間的對應(yīng)函數(shù)關(guān)系式，通過將物體拍照后的選定點(diǎn)融合色調(diào)值代入上述函數(shù)式，即可獲得該物體的溫度。
全文摘要
本發(fā)明屬于一種高溫物體的溫度測量的方法。其特征是用圖像采集設(shè)備對高溫發(fā)光物體進(jìn)行拍攝，獲得物體的圖像。物體成像區(qū)域的每個象素點(diǎn)都記錄了物體發(fā)光的顏色信息，而顏色與溫度又存在著確定的對應(yīng)關(guān)系。基于數(shù)據(jù)融合的基本思想，以高溫發(fā)光物體的圖像作為集成多傳感器，提出了一種新的非接觸式測溫方法。該方法與圖像處理技術(shù)相結(jié)合，將圖像中每一個象素點(diǎn)看作一個傳感器，把各象素點(diǎn)的色調(diào)值進(jìn)行融合后，代入已標(biāo)定的色調(diào)－溫度函數(shù)式，從而獲得物體的溫度。本發(fā)明的效果和益處是圖像作為溫度傳感器，可以有效抑制干擾，減小狀態(tài)估計(jì)的誤差。通過對圖像進(jìn)行處理，還可以得到物體的溫度場，利用本方法進(jìn)行溫度監(jiān)控，具有便捷、經(jīng)濟(jì)的優(yōu)點(diǎn)。
文檔編號G01J5/60GK1693859SQ20051004648
公開日2005年11月9日 申請日期2005年5月18日 優(yōu)先權(quán)日2005年5月18日
發(fā)明者張利, 張立勇, 仲崇權(quán), 李丹 申請人:大連理工大學(xué)