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    16位高精度在線(xiàn)式紅外熱像儀的技術(shù)方案與實(shí)現(xiàn)

    2017-03-26 10:52:55丁德紅
    紅外技術(shù) 2017年9期
    關(guān)鍵詞:熱像儀測(cè)溫探測(cè)器

    丁德紅

    ?

    16位高精度在線(xiàn)式紅外熱像儀的技術(shù)方案與實(shí)現(xiàn)

    丁德紅1,2,3

    (1. 湖南大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410082;2. 洞庭湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)建設(shè)與發(fā)展協(xié)同創(chuàng)新中心,湖南文理學(xué)院,湖南 常德 415000;3. 賀州學(xué)院,廣西 賀州 542899)

    為了紅外熱像儀易于產(chǎn)品化、國(guó)產(chǎn)化,提出了一套非接觸在線(xiàn)測(cè)溫的整體技術(shù)方案。該技術(shù)方案主要利用Flir的TauII機(jī)芯和達(dá)芬奇ARM+DSP雙核視頻處理器DM6446兩大主要器件,經(jīng)二次開(kāi)發(fā)后的視頻驅(qū)動(dòng)程序使DSP的CCD視頻接口能直接驅(qū)動(dòng)Flir機(jī)芯的CMOS接口,改進(jìn)后的RTSP協(xié)議進(jìn)行紅外熱圖的網(wǎng)絡(luò)傳輸。與國(guó)內(nèi)外同類(lèi)方案相比,省卻了FPGA進(jìn)行電平信號(hào)轉(zhuǎn)換的環(huán)節(jié),也無(wú)需視頻解碼芯片,從而使方案精簡(jiǎn)和低成本。經(jīng)比較抓拍測(cè)試模式下的raw格式文件,與Flir原裝整機(jī)所拍效果完全相同,標(biāo)定后的擬合方程近似線(xiàn)性完全滿(mǎn)足測(cè)溫要求,可以推廣量產(chǎn),加速擺脫紅外熱像儀對(duì)進(jìn)口的依賴(lài)。

    紅外熱成像;在線(xiàn)非接觸測(cè)溫;16bit精度

    0 引言

    紅外熱成像行業(yè),最開(kāi)始應(yīng)用于軍事領(lǐng)域的紅外制導(dǎo),紅外夜視[1],1945時(shí)沖繩島上的美國(guó)登陸攻擊,開(kāi)始使用紅外夜視儀。1948年美國(guó)的“響尾蛇”導(dǎo)彈使用了紅外制導(dǎo)技術(shù)。20世紀(jì)70年代以來(lái),逐漸轉(zhuǎn)向民用,如:微細(xì)加工區(qū)的紅外輻射測(cè)溫技術(shù)[2],在70年代末國(guó)內(nèi)外都比較活躍;90年代初,文獻(xiàn)中出現(xiàn)了大量紅外光譜應(yīng)用的報(bào)道[3],1999年石科院與蘭州練油廠合作,研發(fā)并投入運(yùn)營(yíng)了在線(xiàn)近紅外分析系統(tǒng),開(kāi)創(chuàng)了紅外在線(xiàn)應(yīng)用先河,2006年報(bào)道了利用紅外熱像儀實(shí)現(xiàn)了化學(xué)腐蝕區(qū)熱場(chǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。徐小龍利用熱成像研究了感染番茄花葉病的番茄葉片表面溫度的變化與葉片病變程序的關(guān)系[4],周健民等用紅外熱成像進(jìn)行蘋(píng)果表面缺陷檢測(cè)[5],黃樹(shù)青等用紅外熱成像研究工程創(chuàng)面植被恢復(fù)的溫室效應(yīng)[6],文獻(xiàn)[7]則講述了用紅外熱像儀用于群落冠層溫度測(cè)定的普適方法和步驟。隨著非制冷紅外技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展為小型化移動(dòng)化提供了可能,國(guó)內(nèi)規(guī)?;邪l(fā)與生產(chǎn)主要集中在最近10年,2016年9月8日國(guó)際紅外成像高端論壇上主要紅外企業(yè)(廣州颯特、武漢高德、浙江大立、北方廣微、上海巨哥等)均已展示了自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的探測(cè)器產(chǎn)品,中國(guó)企業(yè)已基本突破國(guó)外壟斷,并由軍事進(jìn)入家庭安防、消費(fèi)類(lèi)電子、汽車(chē)等新興市場(chǎng),紅外熱像行業(yè)由此走向大眾。

    目前工農(nóng)業(yè)測(cè)溫系統(tǒng)仍然以傳感器加單片機(jī)的接觸式點(diǎn)溫型為主[8-10],在溫度超過(guò)1000℃時(shí)溫漂大;工程實(shí)施與使用時(shí),需逐點(diǎn)安裝費(fèi)時(shí)費(fèi)力效率低下,存在測(cè)溫盲點(diǎn)、可靠性差等不足。非接觸在線(xiàn)式熱成像測(cè)溫可快速提供溫度測(cè)量,且特別適合惡劣環(huán)境或接觸測(cè)溫較困難的情況下進(jìn)行,因此升級(jí)成面掃描型的在線(xiàn)式非接觸紅外熱成像十分必要,往往又受制于成本制約。縱觀紅外熱成像測(cè)溫的文獻(xiàn),多側(cè)重于圖像增強(qiáng)方面的效果處理,從文獻(xiàn)[7-10]所使用的設(shè)備型號(hào)來(lái)看均為進(jìn)口設(shè)備,罕有國(guó)產(chǎn)品牌,因?yàn)槠髽I(yè)商業(yè)保密的需要公開(kāi)的文獻(xiàn)中找不出能產(chǎn)品化的紅外熱像儀完整方案。本文設(shè)計(jì)出一套可行可操作的在線(xiàn)非接觸紅外熱像儀整體技術(shù)方案,成本低,易于產(chǎn)品化,助力紅外成像大眾化。

    1 紅外測(cè)溫領(lǐng)域的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

    1.1 點(diǎn)溫多于面溫,軍用多于民用,工業(yè)多于農(nóng)業(yè)

    如糧庫(kù)測(cè)溫,是在糧倉(cāng)中按一定的分布密度,放置溫度傳感器,不可避免地存在溫度盲點(diǎn)或漏點(diǎn);溫泉、水井等液體測(cè)量溫度時(shí)多是用溫度計(jì),按一定時(shí)間間隔采樣,存在實(shí)時(shí)性差的問(wèn)題;紅外成像由軍轉(zhuǎn)民,故軍用多于民用;在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用,收益往往小于投資,除自然保護(hù)區(qū)外,鮮有規(guī)?;瘧?yīng)用。

    1.2 公開(kāi)的產(chǎn)品化方案匱乏

    紅外熱像儀早期是從國(guó)外引進(jìn),在起步階段模仿多于創(chuàng)新,如模仿國(guó)外的產(chǎn)品架構(gòu)時(shí)把FPGA部分也照搬過(guò)來(lái)了,要么FPGA+ARM[11-13],要么FPGA+DSP[14],也有MCU+CPLD[15];FPGA/CPLD在此類(lèi)方案中多用于電平轉(zhuǎn)換和信號(hào)格式轉(zhuǎn)換及部分圖像處理,導(dǎo)致電路復(fù)雜開(kāi)發(fā)難度大,工程師研發(fā)的連續(xù)性也很難保障;更有甚者,在沒(méi)有ARM/DSP技術(shù)積累的情況下,用諸如PC104的工控板來(lái)進(jìn)行數(shù)字信號(hào)處理,功耗大導(dǎo)致在封裝空間內(nèi)發(fā)熱量也大,影響設(shè)備的穩(wěn)定性和壽命。比較了市面上十余款圖像處理開(kāi)發(fā)板后,發(fā)現(xiàn)均是采用模擬接口,而紅外測(cè)溫宜用數(shù)字接口。

    1.3 高端探測(cè)器依賴(lài)進(jìn)口,產(chǎn)品價(jià)格高

    國(guó)產(chǎn)探測(cè)器雖已突破壟斷,但成熟度、批量化尚需時(shí)日,高端探測(cè)器市場(chǎng)份額主要還是被ULIS、Fluke和Flir等國(guó)外廠商占據(jù),價(jià)格比點(diǎn)溫設(shè)備高很多,工業(yè)級(jí)手持式起步價(jià)7~8萬(wàn)元,在線(xiàn)式起步價(jià)11~12萬(wàn)。價(jià)格高的另外原因是,大部分紅外企業(yè)為避免同質(zhì)競(jìng)爭(zhēng),都進(jìn)行了差異化或定制化二次開(kāi)發(fā),增加了成本,導(dǎo)致其產(chǎn)品的價(jià)格優(yōu)勢(shì)并不明顯。

    2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)的總體架構(gòu)

    2.1 紅外熱像儀組成

    如圖1,物體的紅外輻射經(jīng)過(guò)由鏡頭(Lens)組成的光學(xué)系統(tǒng)聚集到探測(cè)器(Sensor)上,探測(cè)器把入射的熱輻射轉(zhuǎn)換成電平信號(hào),電平信號(hào)經(jīng)視頻處理單元(ARM+DSP雙核)進(jìn)行數(shù)字圖像處理后,轉(zhuǎn)換成在顯示設(shè)備上可見(jiàn)的紅外熱圖,有了熱圖便能計(jì)算出目標(biāo)物體的溫度。

    圖1 紅外熱像儀組成

    2.2 紅外熱像儀總體設(shè)計(jì)

    紅外熱像儀的設(shè)計(jì),是基于DSP實(shí)現(xiàn)紅外輻射能量從前端光學(xué)系統(tǒng)到PC上位機(jī)的實(shí)時(shí)顯示,主要由前端光學(xué)系統(tǒng)、Davinci DM6446雙核(ARM+DSP)處理器[16-20]及PC上位機(jī)構(gòu)成,如圖2所示。前端光學(xué)系統(tǒng)由鏡頭和探測(cè)器組成,探測(cè)采用FLIR公司的Tau,能夠提供640×480像素的紅外圖像信號(hào)源。數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)Davinci處理后,以H.264壓縮視頻流和RAW無(wú)壓縮兩種格式同時(shí)通過(guò)以太網(wǎng)傳輸至PC上位機(jī)。處理器通過(guò)RS232串口對(duì)探測(cè)器進(jìn)行設(shè)置,也能控制轉(zhuǎn)動(dòng)云臺(tái)和鏡頭調(diào)焦覆蓋360°視場(chǎng)。在PC端H.264碼流經(jīng)過(guò)解碼后可以預(yù)覽,RAW格式則用于紅外測(cè)溫計(jì)算。

    圖2 基于Davinci的紅外熱像儀系統(tǒng)總體架構(gòu)

    3 系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    3.1 探測(cè)器數(shù)字信號(hào)接口分析

    Tau機(jī)芯提供3數(shù)字信號(hào)接口[15]:LVDS(串行14bit)、BT-656(并行8bit)、CMOS(并行14bit),其中LVDS是為兼容上一代Photon系列而保留,如果使用LVDS就必須用FPGA進(jìn)行電平轉(zhuǎn)換和串并轉(zhuǎn)換,并組幀成BT656視頻格式,目前紅外熱像產(chǎn)品都是這種方案,其弊端是引入FGPA增加了開(kāi)發(fā)難度、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期和成本,同時(shí)也增加了故障率;市面上安防監(jiān)控方案和達(dá)芬奇開(kāi)發(fā)板,視頻源均是使用模擬信號(hào),經(jīng)視頻編碼芯片轉(zhuǎn)換成BT656格式再接入DSP,這類(lèi)監(jiān)控方案最多只能用于紅外監(jiān)控[21],不宜用于紅外熱成像測(cè)溫。

    3.2 Davinci視頻前端接口分析及信號(hào)駁接

    Davinci視頻處理系統(tǒng)(Videio Process Sub System-VPSS),分視頻前端(Videio Process Front Endpoint-VPFE)與視頻后端(Videio Process Back Endpoint-VPBE),VPFE負(fù)責(zé)攝像頭、視頻解碼器等外圍圖像傳感器接口,及圖像預(yù)處理等,VPBE負(fù)責(zé)視頻顯示、OSD字幕等;VPFE中的CCDC(Charge Coupled Device Control-CCDC)負(fù)責(zé)接受RAW格式(無(wú)壓縮)圖像數(shù)據(jù),和來(lái)自CMOS或CCD的視頻數(shù)據(jù),表1列出了CCDC接口的引腳多路復(fù)用模式。經(jīng)觀察與分析,當(dāng)CCDC處于第2列(PRGB模式)時(shí),且TAU設(shè)置為CMOS 14bit格式輸出時(shí),視頻數(shù)據(jù)便可由Tau(3.3V TTL)經(jīng)SN74AVC8T245PWR進(jìn)行電平轉(zhuǎn)換后便可正確地接入Davinci(TTL 1.8V),無(wú)須用諸如TVP5158、ADV7180視頻解碼類(lèi)的芯片,也無(wú)須用FPGA進(jìn)行串并轉(zhuǎn)換和復(fù)雜的視頻數(shù)據(jù)組幀。

    3.3 存儲(chǔ)模塊及系統(tǒng)引導(dǎo)過(guò)程

    Danvinci優(yōu)秀的數(shù)字視頻處理功能,需要一種大容量的高速內(nèi)存,系統(tǒng)采用2片共64M×16b的DDR2 SDRAM來(lái)運(yùn)行程序和緩存頻數(shù)據(jù),每個(gè)像素點(diǎn)占2個(gè)字節(jié),因?yàn)榫仁?4bit,故高字節(jié)的高兩位置0;一片128M×8b的NandFLASH存儲(chǔ)系統(tǒng)文件和應(yīng)用程序,紅外圖像的壓縮等處理均是在DDR2內(nèi)部完成的。當(dāng)BTSEL[1:0]=11時(shí),可以從UART燒寫(xiě)ubl文件,再設(shè)置BTSEL[1:0]=00后,系統(tǒng)從Nand讀取ubl并運(yùn)行,而后可以通過(guò)以太網(wǎng)燒寫(xiě)uboot、內(nèi)核及文件系統(tǒng),完成所有文件的燒寫(xiě)后,系統(tǒng)可以直接從NandFlash讀取文件,加載運(yùn)行并啟動(dòng)。此啟動(dòng)流程,和以前的嵌入式系統(tǒng)相比,Nor Flash和仿真器(或燒寫(xiě)器)不是必備的,可以理所當(dāng)然的去掉它,故本方案顯得精簡(jiǎn)。

    表1 視頻前端圖像接口模式的信號(hào)定義

    1)FLASH:本系統(tǒng)采用128M×8b的K9F1G08,DM6446通過(guò)EM_CS[n],EM_OE,EM_WE分別控制NandFLASH的片選信號(hào)、讀使能和寫(xiě)使能,其與DM6446的連接如圖3所示。

    2)DDR2:由于在整個(gè)圖像處理過(guò)程中需要緩存大量的圖像數(shù)據(jù),而DM6446芯片內(nèi)部只集成了256KB的SRAM,顯然不能滿(mǎn)足需求,TMS320DM6446外掛2片DDR2 SDRAM來(lái)擴(kuò)展存儲(chǔ)空間,保證了系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行時(shí),圖像的緩存功能。DDR2采用64M×16b容量的H5PS1G63EFR,拼接成32bit位寬后接入數(shù)據(jù)總線(xiàn),連接圖如圖4所示。

    圖3 擴(kuò)展存儲(chǔ)器與NandFlash之間的接口

    Fig.3 The interface between extended memory and NandFlash

    圖4 DDR2存儲(chǔ)器的32bit連接方式

    3.4 網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊

    TMS320DM6446的網(wǎng)絡(luò)通信接口由MDIO(Management Data Input/Output)模塊+EMAC模塊+EMAC(Ethernet Media Access Controller)控制模塊共3部分組成。

    本系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)采用MICREL公司的KSZ8041NL作為10/100Base?TX以太網(wǎng)收發(fā)器,與DM6446連接如圖5所示,當(dāng)然也可以換成DM9000或CS8900,驅(qū)動(dòng)總體框架不變,只需修改相應(yīng)的配置字。

    3.5 軟件模塊規(guī)劃

    本系統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境:虛擬機(jī)操作系統(tǒng)為Ubuntu10.04,達(dá)芬奇操作系統(tǒng)為MontaVista Linux 1.20,開(kāi)發(fā)包為Dvsdk_2_00_00_22。軟件部分主要?jiǎng)澐至?個(gè)服務(wù):圖像采集、視頻算法、網(wǎng)絡(luò)傳輸(RTP組包及RTSP控制)、通信控制消息。圖像采集原是針對(duì)模擬復(fù)合視頻輸入,其驅(qū)動(dòng)程序需重新開(kāi)發(fā),以適應(yīng)現(xiàn)在的CCD接口且格式為raw data;視頻算法,主要是做中值濾波去椒鹽噪聲和非均勻性校正,然后壓縮成H.264視頻;RTP線(xiàn)程,將前面已編碼后的H.264視頻流,也就是一個(gè)個(gè)的NALU單元,按照RFC3984標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定的格式把NALU單元封裝成RTP包發(fā)送給客戶(hù)端;RTSP是流媒體控制協(xié)議,用于實(shí)時(shí)控制數(shù)據(jù)的傳輸,如播放、暫停、快進(jìn)、快退等操作,RTSP只傳輸控制信息,但并不傳輸流媒體數(shù)據(jù),RTSP服務(wù)啟動(dòng)后,就會(huì)一直監(jiān)聽(tīng)554端口,等待客戶(hù)端連接,在連接建立成功后就開(kāi)始傳送RTP包。此外緩存機(jī)制也很重要,是上述4個(gè)服務(wù)運(yùn)行的保障,系統(tǒng)用了2個(gè)幀緩沖,一個(gè)用來(lái)向視頻驅(qū)動(dòng)獲取原始圖像數(shù)據(jù),另一個(gè)向服務(wù)器發(fā)組幀后視頻流,2種緩沖幀是分開(kāi)的都采用了3乒乓機(jī)制,便于做視頻處理算法。

    圖5 以太網(wǎng)接口典型的配置圖

    3.6 視頻算法處理

    H.264和RTP/RTSP有現(xiàn)成的固件可以移植,視頻處理需借助OpenCV(Open Source Computer Vision Library)的嵌入式版本——emCV(Embedded Computer Vision Library),原始的紅外熱圖不能直接使用,需經(jīng)過(guò)預(yù)處理,典型的要去椒鹽噪聲和非均勻校正。中值濾波(庫(kù)函數(shù)media_filter)對(duì)椒鹽噪聲最為有效,直接調(diào)用效率不高,根據(jù)函數(shù)原來(lái)的算法思想,利用C64X+DSP指令及寄存器優(yōu)化后速度能提高1~2個(gè)數(shù)量級(jí)。

    兩點(diǎn)校正法是針對(duì)非均勻校正最為成熟的算法之一,OpenCV和EMCV中沒(méi)有兩點(diǎn)校正算法庫(kù)函數(shù),需自行編寫(xiě)。應(yīng)用兩點(diǎn)法校正有2個(gè)前提,一是探測(cè)器的響應(yīng)在溫度測(cè)量范圍內(nèi)呈線(xiàn)性,二是探測(cè)器的響應(yīng)具有時(shí)間穩(wěn)定性并且受隨機(jī)噪聲的影響較小,滿(mǎn)足此前提的探測(cè)器在均勻輻射背景下的響應(yīng)表示為:

    X()=UV(1)

    式中:為輻射通量;U為坐標(biāo)(,)像元的增益;V坐標(biāo)(,)像元的偏移量。對(duì)于每一單元,UV的值是固定且不隨時(shí)間變化,由于探測(cè)器各陣列單元響應(yīng)的不一致,導(dǎo)致在同一輻射通量下各X()存在差異,根據(jù)兩點(diǎn)法的使用前提假定校正模型為:

    YaX()+(2)

    將系數(shù)、b代入公式(2)即可進(jìn)行校正,在DM6446中,宜將ab存放文件中,系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí),讀進(jìn)矩陣中,再調(diào)用emCV的矩陣運(yùn)算,能顯著提高運(yùn)算速度。

    4 紅外熱圖顯示的設(shè)計(jì)

    H.264碼流用一般的流媒體播放工具如VLC或Realplay就能觀看,如果分配公網(wǎng)IP地址后(默認(rèn)端口號(hào)554),就可以從能連internet網(wǎng)的任意PC上實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程訪(fǎng)問(wèn)。紅外熱圖Raw格式解析是基于Windows 環(huán)境下VC++ 6.0的MFC設(shè)計(jì)的,主要負(fù)責(zé)接收并解析Danvinci發(fā)送來(lái)的16bit(低14bit有效)紅外圖像數(shù)據(jù)包,目前普通顯示器解析精度只有24bit/3=8bit,因此對(duì)于14bit的灰度圖像不能直接顯示,線(xiàn)性映射法[22]能將原圖像的灰度相對(duì)均勻地映射到顯示圖像,其變換函數(shù)如下:

    式中:0是檢測(cè)圖像的原始灰度;n是變換后的顯示灰度;b是顯示基線(xiàn);是映射因子。在實(shí)際操作中,b和通過(guò)設(shè)置固定值或者手動(dòng)調(diào)節(jié)獲得,根據(jù)本系統(tǒng)的特點(diǎn)=256/,=214。

    在顯示器上顯示時(shí)灰度需轉(zhuǎn)成RGB顏色模式,在RGB模型中,如果R=G=B時(shí),則彩色表示一種灰度顏色[23],灰度圖像顯示就是反向利用這個(gè)原理,主要代碼為:

    a. 遍歷圖像矩陣求出灰度最大值minbrightness與最小值maxbrightness.

    b. for (i=minbrightness;i<=maxbrightness;i++)

    { //均衡化

    wwnew[i]=(int)((i-minbrightness)*256/

    (maxbrightness-minbrightness)); }

    c.for(j=0;j

    { for(i=0;i

    { WB=j*withBytes; //一行的字節(jié)數(shù)320*3

    IB=i*mbpp; //3,每個(gè)點(diǎn)三個(gè)字節(jié)

    r_sum=(int)(pBuf[j*IMAGE_WIDTH+i]);

    if (r_sum<=minbrightness)

    { yuantu.SetPixelRGB(i,j,0,0,0); }

    else if (r_sum>=maxbrightness)

    { yuantu.SetPixelRGB(i,j,255,255,255); }

    else

    { new_gray=wwnew[r_sum];

    //取對(duì)應(yīng)8bit空間值

    pYuantuData[WB+IB] =new_gray;

    //B分量

    pYuantuData[WB+IB+1]=new_gray;

    //G分量

    pYuantuData[WB+IB+2]=new_gray;

    //R分量 } } }

    同時(shí)集成了圖像拍照(raw或jpg),用Opencv插件實(shí)現(xiàn)avi錄像的功能。

    由于人眼對(duì)灰度級(jí)分辨率不是很敏感,黑白圖像或圖像的轉(zhuǎn)換顏色可以增強(qiáng)人對(duì)不同的回波強(qiáng)度的靈敏度[24],從主觀上增加了顯示信號(hào)的動(dòng)態(tài)范圍,增強(qiáng)圖像邊界的可識(shí)別程度,為便于肉眼觀察紅外熱圖效果,提供了12種偽彩模式供選擇。

    5 系統(tǒng)測(cè)試及評(píng)價(jià)

    圖像質(zhì)量普適的客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是圖形圖像領(lǐng)域長(zhǎng)期以來(lái),至今尚未完全解決的難題。紅外熱圖質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)也如此,已知的清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)[25]均缺乏對(duì)圖像的絕對(duì)清晰進(jìn)行評(píng)價(jià)的能力,即無(wú)法完全獨(dú)立于圖像內(nèi)容之外評(píng)價(jià)其在清晰度標(biāo)準(zhǔn)下的絕對(duì)質(zhì)量,本論文的重點(diǎn)是保真地還原探測(cè)器所輸出的熱圖數(shù)據(jù)。鑒于此,設(shè)計(jì)如下對(duì)比測(cè)試方案:

    1)保持光學(xué)前端部分完全一樣,即同一鏡頭同一探器器,在測(cè)試模式下(播放Flir商標(biāo),以保證輸出完全一致的內(nèi)容),先用Flir原裝適配器拍攝得Test1.raw,再用本文設(shè)計(jì)的Danvinci處理器拍攝得Test2.raw,用winmerge2.14工具比較Test1.raw和Test2.raw,文件完全一致,證明本文的方案可以完全替代Flir原裝裝置(SIPO accessory module)。

    2)定試驗(yàn):用標(biāo)準(zhǔn)黑體,把3次灰度均值與對(duì)應(yīng)溫度值列出如表2所示。

    表2 標(biāo)定時(shí)溫度與對(duì)應(yīng)的灰度表

    用紅外標(biāo)定工具Prism5.0進(jìn)行分析,得擬合曲線(xiàn)如圖6及其擬合方程:

    =-104.7+0.04506-4.527e-62+

    2.809e-103-6.908e-154(6)

    由圖6觀察,灰度對(duì)溫度的響應(yīng)在小范圍內(nèi)近似線(xiàn)性,響應(yīng)曲線(xiàn)良好,根據(jù)標(biāo)定后的方程(6)就可以對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行測(cè)溫了。

    標(biāo)定完成后,圖7為電解鋁槽的紅外熱圖效果,右側(cè)為產(chǎn)品化后的設(shè)備實(shí)物,視場(chǎng)范圍內(nèi)最高溫度為101℃,為設(shè)備診斷提供參考數(shù)據(jù)。

    由本方案試產(chǎn)出的樣機(jī)主要參數(shù)為:

    探測(cè)器類(lèi)型:非制冷焦平面(FPA)

    工作波段:8~14mm

    成像分辨率:640(H)×480(V)

    焦距:35mm(F1.25)

    測(cè)溫范圍(無(wú)衰減片):-20℃~+600℃

    NETD:50mK(F1,30℃)

    視場(chǎng)角(H×V):18°×14°

    幀率:25pfs

    圖6 亮度與灰度

    Fig.6 Brightness and Grayscale

    6 結(jié)論

    以工程應(yīng)用為目的是本文的初衷,中途否定了5種不可行的設(shè)計(jì)方案,前后經(jīng)歷近3年乃成,經(jīng)得起實(shí)踐檢驗(yàn)。雖然目前探測(cè)器的精度最多只14bit,本方案卻具有16bit精度的處理能力,能在將來(lái)與16bit的探測(cè)器很好地匹配。與常規(guī)方案相比,ARM+DSP雙核處理器保證了高性?xún)r(jià)比,去掉了煩瑣的FPGA電平轉(zhuǎn)換與串并轉(zhuǎn)換,無(wú)需視頻編碼芯片生成數(shù)字視頻信號(hào),避免了A/D衰減從而提高了信號(hào)質(zhì)量,也無(wú)需仿真器或燒寫(xiě)器進(jìn)行輔助開(kāi)發(fā),兩相比較使方案整體顯得簡(jiǎn)潔、低成本、體積更小;將圖像處理算法在設(shè)備中實(shí)現(xiàn),既體現(xiàn)了功能內(nèi)聚也很好的保護(hù)了知識(shí)產(chǎn)權(quán);產(chǎn)品化后可直接用于工業(yè)測(cè)溫,當(dāng)然也可用于農(nóng)業(yè),如糧庫(kù)測(cè)溫、森林防火監(jiān)控及其它科研實(shí)驗(yàn)。方案下一步待改進(jìn)的環(huán)節(jié)是實(shí)現(xiàn)無(wú)線(xiàn)透?jìng)鲝氐撞挥貌季€(xiàn),開(kāi)發(fā)適合紅外圖像的稀疏壓縮算法后再傳輸以節(jié)省帶寬,移植到具有H.264硬編碼的DM6467T,以及用智能手機(jī)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)監(jiān)測(cè)。

    圖7 電解槽測(cè)溫效果

    Fig.7 Effect of temperature measurement in electrolyzer

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    Online Temperature Measurement Technology Solutions and Implementationof 16bit Infrared Thermal Imager

    DING Dehong1,2,3

    (1.,,410082,; 2.415000,; 3.542899,)

    An integral technological solution that realizes non-contact online temperature measurement is proposed based on the principle of infrared thermal imaging to facilitate easy productization and localization of infrared thermal imager. This solution utilizes FLIR's Tau II module and the Davinci DM6446 ARM+DSP processor as the two main components. The DSP CCD video interface driven by a customized video driver program can directly drive the CMOS interface of the FLIR module. An improved RTP/RTSP protocol can transfer the data of an infrared thermal image through a network. Compared with other similar solutions, the conversion of signal level and image preprocessing in the FPGA circuit are skipped and a video encoder chip is unnecessary. Owing to these advantages, the solutions are simple and low-cost and consequently, easy for production. Using the snapping same logo test, upon comparing raw-format files obtained from the FLIR module, the picture qualities are observed to be similar. After calibration, the temperature curve approximates to a linear fitting equation, which satisfies the requirement of temperature measurement. Therefore, this solution can promote mass production and enable the elimination of the dependence of infrared thermal imager on imports.

    infrared thermal imaging,on-line non-contact temperature measurement,16bit accuracy

    S24

    A

    1001-8891(2017)09-0841-07

    2016-08-19;

    2016-12-23.

    丁德紅(1975-),男,湖南常德市人,高級(jí)工程師,在站博士后,主要研究方向?yàn)椋呵度胧较到y(tǒng)設(shè)計(jì)、圖形圖像處理,機(jī)器視覺(jué),系統(tǒng)集成與信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理。E-mail:dingdehongteacher@qq.com。

    湖南省科學(xué)計(jì)劃(2016GK2019);湖南省教育廳一般項(xiàng)目(16C1089);湖南文理學(xué)院博士科研啟動(dòng)基金。

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