[发明专利]一种基于光反射率和人工智能的合金材料的表面温度测量方法

说明书

本发明涉及测量技术领域，更具体地涉及一种基于光反射率和人工智能的常温合金材料表面温度测量方法，具体步骤如下：(1)建立可见光图像库；(2)对可见光图像进行特征提取；(3)对可见光图像建立温度预测模型以及进行评估。本发明依据合金材料具有较强光反射率，容易受到环境光照强度影响的特性，为每种(台)设备建立不同光照背景、不同温度下的图像库，经过单尺度Retinex方法克服环境光照强度对可见光图像灰度直方图的影响，然后利用人工智能方法，建立不受环境光照强度影响的温度预测模型，用于测试该设备的温度。

技术领域

本发明涉及测量技术领域，更具体地涉及一种基于光反射率和人工智能的常温合金材料表面温度测量方法。

背景技术

根据被测物体是否与感温元件直接接触，将测温方法分为接触式测温法和非接触式测温法。热电偶是接触式测温工具，不能用于高温环境下中的温度测量，而且动态响应较差。非接触式测温法中使用较多的有红外热像技术、热反射测温技术、可见光热辐射测温技术。红外辐射具有很强的温度效应，广泛用于测量温度。但是红外热像技术利用的是红外图像，空间分辨率有限，红外热像仪价格较昂贵。热反射测温技术利用材料对可见光的反射率随温度变化而变化的原理进行温度测量，需要对热反射率系数进行校准，没有使用到本发明中的机器学习技术。可见光热辐射测温技术利用的是物体的自发射光与温度之间的关系，由于常温物体的热辐射在可见光波段非常弱，因此可见光热辐射测温一般只用于高温物体。利用物体表面反射光成像和机器学习技术实现具有高反射率但同时又容易受到环境光照强度影响的光滑表面的(例如合金材料)常温物体温度测量未见报道。

周怀春的基于辐射图象处理的炉膛燃烧三维温度分布检测原理及分析利用的是待测物体的自发射光成像和比色法公式求温度，不是物体表面的反射光成像，也没有利用到机器学习技术；卫成业的人工神经网络在火焰图像比色测温法中的应用利用人工神经网络得到用于温度预测的黑箱模型，不是物体表面的反射光成像；翟玉卫的用热反射测温技术测量GaNHEMT的瞬态温度利用热反射测温技术，由于采用的是正入射方案，没有涉及到机器学习技术；陈浩的热电偶测温系统原理及应用利用热电偶测温，是一种接触式测温工具，没有利用到热反射测温技术，也没有涉及机器学习技术；潘建乔的红外热成像仪镜像反射测温法的应用利用镜面物体对红外线辐射能量的反射能力，没有利用物体表面反射光成像和机器学习技术；孙晓刚的基于神经网络的多光谱测温数据处理方法利用神经网络技术和光谱测温技术，没有利用物体表面反射光成像。

中国专利CN110243759A可见光热反射测温装置利用热反射图像进行测温，没有涉及到机器学习技术。中国专利CN107976263A光热反射测温方法及系统利用探测器采集到的反射光信号，没有涉及到物体表面反射光成像和机器学习技术。中国专利CN205679319U基于反射率变化的金属材料表面动态温度点测量系统利用激光束照射物体表面，虽然应用于日光环境下，但没有采用机器学习技术。中国专利CN109283439A一种基于三基色色度信息和机器学习的放电状态识别方法利用的是空气中的自发射光成像，没有涉及物体表面反射光成像，也不是测量物体温度。中国专利CN 110160661 A公开了基于可见光照片的物体表面温度的测量方法及装置，虽然采用了机器学习方法，但是针对的是一般物体表面，在机器学习方法应用之前没有采用专门的克服环境光照强度影响的图象处理方法，而本申请针对的是具有非常强的光反射，但同时又非常容易受环境光照强度影响的、具有光滑表面的合金材料，在采用机器学习方法之前，需要图象处理方法作预处理。

发明内容

本发明为克服涉及物体表面反射光成像以及检测合金材料表面温度不准确的问题，提供一种基于光反射率和人工智能的常温合金材料表面温度测量方法。

在本技术方案中，提供了一种基于光反射率和人工智能的常温合金材料表面温度测量方法，具体步骤如下：

(1)建立不同温度、不同光照强度的可见光图像库；

(2)对可见光图像进行特征提取；