一种选取最优回归模型的红外测温方法技术

本发明专利技术公开了一种选取最优回归模型的红外测温方法，包括以下具体步骤：采集热像仪图像与焦平面温度数据；根据焦平面温度TP建立待拟合多项式F（TP）函数组；根据目标温度T和焦平面温度TP建立多项式F（T，TP）函数组；分别处理F（TP）函数组和F（T，TP）函数组，得到各函数的参数集合和R值；设定阈值thr_R1和阈值thr_R2；通过将F（TP）函数组和F（T，TP）函数组的R值与设定阈值相比较，判断得到最优函数模型及最有函数参数；将得到最优函数模型及最有函数参数下载到热像仪中，获取热像仪当前焦平面温度TP与当前目标温度图像值Y，求得目标温度T，完成由图像值到温度值的映射。本发明专利技术算法自动选取最优模型计算，减少算法配置参数。减少算法配置参数。减少算法配置参数。

【技术实现步骤摘要】
一种选取最优回归模型的红外测温方法


[0001]本专利技术涉及红外测温
，尤其涉及一种选取最优回归模型的红外测温方法。

技术介绍

[0002]自然界中一切温度高于绝对零度的物体，每时每刻都辐射出红外线。红外测温就是利用场景中物体本身的热辐射，对目标进行红外成像，并进行温度显示。随着工农业、国防事业、医学的发展，对温度测量要求越来越高。如在开机的情况下对机械设备、电力设备、生产设备等进行温度测量，在不造成产品的污染或损坏的情况下，对生产过程中或仓库里的产品温度进行测量等需求日益增多的情况下，红外测温作为非接触、无损测量的测温技术受到了广泛的关注。
[0003]当红外热像仪对物体成像时，物体表面向外辐射红外线，经过光学系统后将代表物体表面温度的辐射能量汇聚到探测器上，探测器输出电信号的幅度与输入辐射能量的大小成正比，经信号处理及计算，在显示器上显示出对应于物体表面温度分布的热像图。
[0004]由于红外温度测量的测温精度与物体发射率、环境辐射、红外探测器靶面温度、红外热像仪响应非均匀性及灰度漂移、定标及数据处理算法等多种因素有关。可见要获得高精度，高准确度的物体表面温度比较困难，同时误差项也比较多，影响了红外测温在诸多
的应用。因此如何有效消减各种因素的影响，提高红外成像测温的精度是解决该领域应用的重中之重。
[0005]目前对于物体发射率、红外热像仪响应非均匀性及灰度漂移的研究已经日渐成熟，而在定标及数据处理算法上以及环境辐射、红外探测器靶面温度对红外测温数据的影响等方面所采用的方法大致为以下方面。
[0006]红外热像仪采集到的二维图像代表着目标表面的热辐射分布，也代表着目标的温度信息。但是由于目标温度与探测器接收的辐射能量不是简单的线性关系，而是非线性，另外还会受到环境温度、目标的表面发射率、探测器靶面温度等的影响，因此并不能直接从红外成像系统输出的热图像得到目标的定量的温度值，而只是定性的表示。为了根据目标的热图像得到目标的绝对温度，需要通过定标来建立图像灰度与目标温度的对应关系。定标一般是以标准辐射源(常为高精度、高发射率的黑体)为基准源，用热成像系统采集在不同温度下的辐射图像，然后根据辐射图像的灰度和黑体真实温度值拟合出图像灰度与温度的关系曲线，实际测温应用时，可以根据定标的关系曲线和采集到的目标的灰度值计算出目标的绝对温度，实现测温。
[0007]如今常见的定标主要有两种：近距离扩展源法和远距离小源法。近距离扩展源法要求定标源的面积必须充满红外成像系统的整个视场。在远距离小源法中，把定标黑体源置于离开热像仪足够远的距离上，使它处于热像仪的视场范围之内并能够清晰成像，但不能充满视场。为了减少大气对红外线的吸收，以及红外热像仪响应非均匀性因素的影响一般采用近距离扩展源法。
[0008]而在数据处理上常用的处理方法主要有两种：拟合曲线法和查找表法。拟合曲线法，采用最小二乘法对采集到的样本数据进行处理，得到一条温度与灰度对应关系的拟合曲线，拟合曲线法具有定标样本点少、定标工作量小的优点，但因拟合曲线时会存在误差，因此会影响到测温精度的提高。查找表法是把定标的样本点建立一个数据库，也就是查找表，实际测温时根据得到的目标图像灰度值查表即可得到目标的温度。查找表法必须建立足够多的样本点才可以取得很高的精度，所以建立样本数据库的难度较大，耗时较长，特别是测温范围比较宽时，定标周期将会很长。
[0009]现有红外测温多数是固定的多项式模型函数，基本只能满足一种型号的探测器；而出现以下情况时，需要不停的调整函数模型以达到精度更高的目的，
[0010]1.同一型号探测器由于技术工艺的限制，不同的生产批次会出现不一致性，个别情况下温度特性差异较大，需要调整函数模型。
[0011]2.市面上不同厂家，不同型号探测器材料有区别，比如非晶硅和氧化钒，它们的温度特性不一样，也需要调整函数模型。
[0012]3.需要更改热像仪测温范围时，探测器参数需要重新调整，也会影响探测器函数模型。

技术实现思路

[0013]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种选取最优回归模型的红外测温方法。
[0014]本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：
[0015]一种选取最优回归模型的红外测温方法，包括以下具体步骤：
[0016]S1：采集热像仪图像与焦平面温度数据；
[0017]S2：根据焦平面温度TP建立待拟合多项式F(TP)函数组，用于描述热像仪固定温度图像值随焦平面温度变化的规律；
[0018]S3：根据目标温度T和焦平面温度TP建立多项式F(T，TP)函数组，用于描述热像仪响应率随目标温度和焦平面温度变化的规律；
[0019]S4：分别处理F(TP)函数组和F(T，TP)函数组，得到各函数的参数集合和相关系数R值，R值解释各个变量的线性相关程度，取值范围为[0，+1]，越接近+1，表示相关程度越高；在本文中表示函数模型与数据模型的重合程度；
[0020]S5：设定阈值thr_R1和阈值thr_R2；
[0021]S6：通过将F(TP)函数组和F(T，TP)函数组的R值与设定阈值相比较，判断得到最优函数模型及最有函数参数；
[0022]S7：将得到最优函数模型及最有函数参数下载到热像仪中，获取热像仪当前焦平面温度TP与当前目标温度图像值Y，求得目标温度T，完成由图像值到温度值的映射。
[0023]所述多项式F(TP)函数组表示为：
[0024][0025]其中n为正整数，作为调参时的参数输入；a为模型参数，tp为当前目标温度采集时对应焦平面温度值；i为输入函数阶数。
[0026]所述多项式F(T，TP)函数组表示为：
[0027][0028]其中，i、j为正整数，作为调参时的参数输入；p是模型参数；n为当前模型的最高阶数；t为目标温度值；tp为当前目标温度采集时对应焦平面温度值。
[0029]所述步骤S4具体为：通过最小二乘的计算，得到F(TP)、F(T，TP)函数组的参数集合A、P；通过下述算法，得到F(TP)、F(T，TP)函数组的的R值：
[0030][0031][0032][0033]其中，SSR为样本与模型的残差平方和；SST为模型函数平方和；R_square为样本与模型的相关系数(本文简称R值)；yb为固定的温度图像值样本；m为样本个数；f(tp)和f(t，tp)为从F(TP)和F(T，TP)函数组中的函数值。
[0034]根据函数组中n大小，决定了此时R值集合的大小，将R值集合中每一个元素与阈值thr_R1和thr_R2比较，和阈值最接近的R值对应的函数即为当前模型的最佳函数。
[0035]所述步骤S6具体为：判断F(TP)的R值，最接近thr_R1的即为最优F(TP)函数，参数集合A为最优函数参数p_yb；
[0036]判断F(T，TP)的R值，最接近thr_R2的即为最优F(T，TP)函数，参数集合P为最优函数参本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种选取最优回归模型的红外测温方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1：采集热像仪图像与焦平面温度数据；S2：根据焦平面温度TP建立待拟合多项式F(TP)函数组，用于描述热像仪固定温度图像值随焦平面温度变化的规律；S3：根据目标温度T和焦平面温度TP建立多项式F(T，TP)函数组，用于描述热像仪响应率随目标温度和焦平面温度变化的规律；S4：分别处理F(TP)函数组和F(T，TP)函数组，得到各函数的参数集合和相关系数R值；S5：设定阈值thr_R1和阈值thr_R2；S6：通过将F(TP)函数组和F(T，TP)函数组的R值与设定阈值相比较，判断得到最优函数模型及最有函数参数；S7：将得到最优函数模型及最有函数参数下载到热像仪中，获取热像仪当前焦平面温度TP与当前目标温度图像值Y，求得目标温度T，完成由图像值到温度值的映射。2.根据权利要求1所述的一种选取最优回归模型的红外测温方法，其特征在于，所述多项式F(TP)函数组表示为：其中n为正整数，作为调参时的参数输入；a为模型参数，tp为当前目标温度采集时对应焦平面温度值；i为输入函数阶数。3.根据权利要求1所述的一种选取最优回归模型的红外测温方法，其特征在于，所述多项式F(T，TP)函数组表示为：其中，i、j为正整数，作为调参时的参数输入；p是模型参数；n为当前模型的最高阶数；t为目标温度值；tp为当前目标温度采集时对应焦平面温度值。4.根据权利要求1所述的一种选取最优回归模型的红外测温方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：通过最小二乘的计算，得到F(TP)、F(T，TP)函数组的参数集合A、P；通过下述算法，得到F(TP、F(T，T...

【专利技术属性】
技术研发人员：周姝颖，姜立涛，黄安明，赵勋，朱裕莎，曾衡东，
申请(专利权)人：成都市晶林科技有限公司，
类型：发明
国别省市：