一种无补偿装置的非制冷红外测温仪的测温方法与流程

本发明属于无测温补偿装置的非制冷红外测温方法，涉及一种无补偿装置的非制冷红外测温仪的测温方法。
背景技术：
：非制冷红外测温仪是一种高精度的非接触式测温仪器，它的工作原理是首先物体红外热辐射通过测温仪的光电转换将光信号变成电信号，接着经过低压差分采集工控机处理得到物体表面对应的温度值。因为红外测温仪的核心器件会随着的工作温度(即FPA的温度)、工作环境温度发生变化，而红外测温仪的红外光学系统也会随着工作环境温度的变化透射率发生变化，近而影响测温精度。目前非制冷红外测温仪均采用温度补偿装置，一般该装置由温度传感器、电机、补偿档片以及温度-灰度映射表组成。补偿档片模拟黑体源，即当工作环境和器件的工作温度等发生变化后，电机驱动档片采集当前温度和灰度，对比当前灰度和映射表中的灰度值，求出偏差值进行温度补偿。首先，该测温方法具有温度补偿装置，需要温度补偿的时间段内无法测温，实时性较差；其次，温度补偿装置的电机功率较高，当红外测温仪频繁温度补偿过程中会产生大量的热量，仪器测温精度受到影响；第三，测温方法里仅考虑到工作环境温度，没有考虑到器件的温度因素，因此测温精度不高。技术实现要素：要解决的技术问题为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种无补偿装置的非制冷红外测温仪的测温方法，保证仪器工作的实时性和精度要求。技术方案一种无补偿装置的非制冷红外测温仪的测温方法，其特征在于步骤如下：步骤1：将非制冷红外测温仪上电，设定高低温箱的环境温度TENV；步骤2：当探测器焦平面温度处于稳定状态时采集该时刻的探测器焦平面温度数据TFPA、黑体的辐射温度TBLACK、红外热像仪的平均灰度数据GT，得到一组四维数据(TENV，TBLACK，TFPA，GT)；步骤3：等梯度改变设定的环境温度TENV，使探测器焦平面温度等梯度改变ΔT度，等待焦平面温度稳定后重复步骤2，得到多个等梯度改变后的若干组四维数据(TENV，TBLACK，TFPA，GT)；所述改变是：当设定的环境温度TENV为高温时，改变为降低温度；当设定的环境温度TENV为低温时，改变为升高温度；步骤4：将若干组数据拟合得到观察曲面规律，采用二次线性拟合建立测温数学模型，得到待测物体温度Tbody＝f(TENV,TFPA,GT)曲面计算公式；步骤5：将四维数据的曲面拟合公式输入至红外热像仪，计算每个像素点的红外测温数据。红外热像仪的灰度采集方式为低压差分信号传输至工控机。所述红外热像仪的平均灰度数据GT位深为14bit。所述红外热像仪的黑体辐射温度TBLACK的范围为-10℃到120℃。所述探测器焦平面数据TFPA的温度范围为10℃到60℃。所述探测器焦平面温度变化量ΔT为0.5℃。有益效果本发明提出的一种无补偿装置的非制冷红外测温仪的测温方法，首先采样探测器焦平面的温度数据TFPA、环境温度数据TENV和探测器在不同辐射温度下的灰度值数据GT，其次通过大数据分析建立有效的数学模型，最后经过计算与修正得到被测物体的表面温度的数学公式，即TOBJ＝f(TFPA,TENV,GT)。本发明不仅解决了当前红外测温仪实际使用中需要测温补偿装置的实际问题，而且提高了测温的实时性和准确度。与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明解决了红外测温仪测温的实时性问题，即去除温度补偿装置，红外测温完全依赖于大数据分析的结果。本发明综合考虑到了影响对探测器测温影响比较大的工作环境温度、焦平面温度因素，利用数据分析，最终得到拟合公式Tbody＝f(TENV,TFPA,GT)，可以有效提高测温的准确性并且不受测温范围影响。附图说明图1为本发明的工作原理图图2为本发明的曲面拟合结果图具体实施方式现结合实施例、附图对本发明作进一步描述：参见图1的工作原理图：标号1为低温黑体源，标号2为红外测温仪，标号3为红外测温光学系统，标号4为具有透射红外光窗的高低温试验箱，标号5为低压差分信号采集工控机。1)按图1所示布置测试装置。设定高低温试验箱的温度值，保证红外测温仪上电工作稳定后探测器焦平面的值为10℃；2)将低温黑体源由-10℃，每次间隔5℃升温至120℃。记下每个黑体源温度值所对应的灰度数据；3)升高高低温试验箱的温度，保证探测器焦平面的温度升高1℃度，等待系统稳定后，重复步骤2)直至高低温箱的温度达到60℃。表1为截取的环境温度TENV(即试验箱内温度)、焦平面温度TFPA、黑体温度TBLACK以及红外测温仪的灰度数据GT的对应部分数据。表1环境温度、焦平面温度、黑体温度、灰度对应关系数据表(部分)TENV46.346.646.846.947.347.447.626.226.2TFPA49.149.249.449.749.950.150.227.727.9TBLACK202020202020203030GT4574454444844435440643364290935593384)利用大数据拟合得到二次线性方程为：f(x,y,z)＝p00+p10*x+p01*y+p20*x^2+p11*x*y+p02*y^2+p03*z；其中，f(x,y,z)为测得到物体温度；x为输入的当前焦平面温度；y为输入的当前灰度值；z为输入的当前的环境温度值系数p00＝-893.8，系数p10＝18.58，系数p01＝0.09712，系数p20＝-0.06771，系数p11＝-0.001059，系数p02＝-1.986e-06，系数p03＝-1.251e-07。其中图2为利用数据拟合得到的在20℃的环境温度下，曲面模型图。曲面拟合的相关系数R-square为0.9951，标准方差和SSE为6061。表2黑体温度与实测温度数据表(部分)黑体温度(℃)实测温度(℃)绝对温差(℃)1011.71.71516.51.52020.50.82525.60.63029.803534.30.74039.50.44544.10.95049.50.55554.20.86059.20.86564.40.67069.60.47575.008079.40.68584.60.49089.01.09593.81.210098.81.2当前第1页1 2 3