一种基于标定拟合的红外热成像设备温度检测方法

技术领域

本发明涉及一种基于标定拟合的红外热成像设备温度检测方法。

背景技术

随着技术的发展，红外热成像技术被广泛应用于电力、消防以及医疗等各个领域。非典、新冠疫情爆发期间，具有非接触和多目标同时测温等特点的热成像测温方式迅速成为筛选体温异常的一项重要措施，为实现体温的高效监测、抑制传染病的蔓延做出了重要贡献。

现有的红外测温方法大多是在常温下或同一环境温度下进行标定，但红外测温设备在实际使用过程中，使用环境并不固定。受被测目标所处环境包括环境温度、测量距离以及大气衰减等诸多因素的影响，实际温度和测量得到的数据往往存在比较大的误差。

因此，现有的技术尚不完善，需要对其进行改进和优化。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述不足，而提供一种设计合理的基于标定拟合的红外热成像设备温度检测方法，操作简单、实用性强、测量精度高，使得红外测温设备可以根据不同环境温度进行自适应的计算目标实际温度值。

本发明解决上述问题所采用的技术方案是：一种基于标定拟合的红外热成像设备温度检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1、将红外热成像设备放置在不同环境温度下，并测量不同温度的黑体辐射，获取灰度和黑体温度数据，建立温度-灰度映射关系表；

步骤2、构建辐射温度模型，根据温度-灰度映射关系表，运用拟合方式获得辐射温度模型参数，并输出辐射温度温度模型；

步骤3、获取被测目标的灰度值，根据辐射温度温度模型计算被测目标的辐射温度；

步骤4、计算目标真实温度；

步骤5、设置不同测试场景并利用热成像设备获取目标的温度偏移值，通过温度偏移值对目标真实温度值进行补偿，获得目标最终测量温度。

本发明所述的步骤1的具体步骤为：

步骤1.1、使红外热成像设备正常显示图像；

步骤1.2、将红外热成像设备放置在某一环境温度下，镜头靠近某一温度的黑体，使该黑体图像充满整个画面，待环境温度稳定好，连续采集N帧黑体图像灰度数据，计算黑体图像中对应每个像素点灰度的均值，记录当前的环境温度、黑体温度以及每个点的灰度均值；

步骤1.3、改变黑体温度，获取同一环境温度下不同黑体温度下的灰度值数据；

步骤1.4、改变环境温度，重复步骤1.2和步骤1.3，获得温度-灰度映射关系表。

本发明所述的步骤2中，拟合方式采用的拟合方程式为二次多项式曲面拟合公式:

f(x,y)＝a

其中x和y分别为环境温度值和当前温度下的目标灰度值，a

本发明所述的步骤3的具体步骤为：

步骤3.1、获取被测目标的灰度值；

步骤3.2、获得当前红外热成像设备所在的环境温度；

步骤3.3、将灰度值和环境温度代入到辐射温度温度模型中，获得该目标灰度值对应的辐射温度。

本发明所述的步骤4的具体步骤为：

步骤4.1、根据被测目标，确定辐射率；

步骤4.2、确定被测目标和红外热成像设备的距离；

步骤4.3、获得当前红外热成像设备所在的环境温湿度；

步骤4.4、根据物体表面真实温度计算公式，计算出目标的真实温度。

本发明所述的步骤5的具体步骤为：

步骤5.1、将红外热成像设备放置在高温场景，变换不同温度目标，获取温度偏移值；

步骤5.2、变换场景温度，重复步骤5.1；

步骤5.3、根据温度偏移值，获得补偿函数；

步骤5.4、最后根据补偿函数，计算出目标最终测量温度。

本发明所述的红外热成像设备为非制冷型。

本发明所述的物体表面真实温度计算公式为：

T

其中T

本发明所述的补偿函数为：

T'＝f(T,T

其中T'为目标最终测量温度，T为目标的真实温度值，T

本发明与现有技术相比，具有以下优点和效果：

(1)标定数据量完善，使测量结果更准确；

(2)通过拟合曲面方程，确定最优的测温计算模型；

(3)测温设备可适用于不同测量环境，自适应环境温度的变化；

(4)本发明的测量精度高，可准确反映目标真实表面温度，具有鲁棒性好、可靠性高等优点。

附图说明

图1本发明实施例的流程图。

图2本发明实施例应用到的一种红外热成像设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。

本发明实施例包括如下步骤：

步骤1、将红外热成像设备放置在不同环境温度下，并测量不同温度的黑体辐射，获取灰度和黑体温度数据，建立温度-灰度映射关系表。具体步骤为：

步骤1.1、使红外热成像设备正常显示图像；

步骤1.2、将红外热成像设备放置在某一环境温度下，镜头靠近某一温度的黑体，使该黑体图像充满整个画面，待环境温度稳定好，连续采集N帧黑体图像灰度数据，计算黑体图像中对应每个像素点灰度的均值，记录当前的环境温度、黑体温度以及每个点的灰度均值；

步骤1.3、改变黑体温度，获取同一环境温度下不同黑体温度下的灰度值数据；

步骤1.4、改变环境温度，重复步骤1.2和步骤1.3，获得温度和灰度的映射关系表。

步骤2、构建辐射温度模型，根据温度-灰度映射关系表，运用多项式曲面拟合获得辐射温度模型参数，并输出辐射温度温度模型。具体步骤为：

步骤2.1、创建辐射温度温度模型，由环境温度以及当前目标灰度值获取温度，故拟合方程式为二次多项式曲面拟合公式:

f(x,y)＝a

其中x和y分别为环境温度值和当前温度下的目标灰度值，a

步骤2.2、根据温度-灰度映射关系表，运用多项式曲面拟合获得辐射温度模型参数；

步骤2.3、输出辐射温度温度模型。

步骤3、获取被测目标的灰度值，根据辐射温度温度模型计算被测目标的辐射温度。具体步骤为：

步骤3.1、获取被测目标的灰度值；

步骤3.2、通过温湿度传感器获得当前设备所在的环境温度；

步骤3.3、将灰度值和环境温度代入到辐射温度温度模型中，获得该目标灰度值对应的辐射温度。

步骤4、结合被测目标的辐射率、测温距离、环境温度等因素计算目标真实温度。通过辐射温度温度模型计算得到的温度并不是目标的真实温度，而是辐射温度，所以还需要结合当前被测目标的辐射率，与测温设备的距离以及所处的环境温度等因素计算出目标真实温度。具体的步骤为：

步骤4.1、根据被测目标，确定辐射率；

步骤4.2、确定被测目标和红外热成像设备的距离，比如本发明应用的红外热成像设备中设置有双目可见光组件1和温湿度传感器2，可通过双目测距获取被测目标的距离，详细算法在此不做讨论；

步骤4.3、通过温湿度传感器2可获得当前设备所在的环境温湿度；

步骤4.4、物体表面真实温度计算公式为：

T

其中T

根据物体表面真实温度计算公式，可计算出目标的真实温度。

步骤5、设置不同测试场景并利用热成像设备获取目标的温度偏移值，通过温度偏移值对目标真实温度值进行补偿，获得目标最终测量温度。具体步骤为：

步骤5.1、将红外热成像设备放置在高温场景，变换不同温度目标，获取温度偏移值；

步骤5.2、变换场景温度，重复步骤5.1；

步骤5.3、根据温度偏移值，获得补偿函数：

T'＝f(T,T

其中T'为目标最终测量温度，T为目标的真实温度值，T

步骤5.4、最后根据补偿函数，计算出目标最终测量温度。

此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例，其零、部件的形状、所取名称等可以不同，本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。