國(guó)內(nèi)紅外熱像測(cè)溫技術(shù)的研究現(xiàn)狀及在測(cè)溫節(jié)能方面的應(yīng)用

林強(qiáng) 杜松健 孫東 劉聰（勝利油田分公司技術(shù)檢測(cè)中心）

紅外線是一種具有與無(wú)線電波和可見光相同本質(zhì)的電磁波，紅外線的發(fā)現(xiàn)是人類對(duì)自然認(rèn)識(shí)的一次飛躍。利用某種特殊的電子裝置將物體表面的溫度分布轉(zhuǎn)換成人眼可見的圖像，并以不同顏色顯示物體表面溫度分布的技術(shù)稱之為紅外熱成像技術(shù)，這種電子裝置稱為紅外熱像儀。自十九世紀(jì)初期F.W.Husserl 發(fā)明紅外線后，人類便開始探索紅外技術(shù)的征程，從上世紀(jì)六十年代至今，國(guó)外的紅外熱像技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了三代的發(fā)展，而國(guó)內(nèi)對(duì)紅外熱像技術(shù)的研發(fā)起步較晚，由于技術(shù)落后，與國(guó)外形成了加大的差距。但隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展及科研實(shí)力的不斷增強(qiáng)，經(jīng)過(guò)國(guó)內(nèi)科研人員的不斷努力使得國(guó)內(nèi)紅外熱像技術(shù)得到了很大程度的發(fā)展。近年來(lái)，在國(guó)家的大力支持下，紅外熱像技術(shù)日漸成熟，不斷縮小著與發(fā)達(dá)國(guó)家之間的差距，實(shí)現(xiàn)了紅外熱像技術(shù)在軍用和民用領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。文中著重分析總結(jié)了近年來(lái)國(guó)內(nèi)紅外熱像技術(shù)的研究現(xiàn)狀在測(cè)溫和節(jié)能方面的應(yīng)用現(xiàn)狀，為日后紅外熱像技術(shù)的發(fā)展和在企業(yè)中的應(yīng)用提供一些借鑒。

1 紅外熱像的原理

紅外熱像儀利用紅外探測(cè)器、紅外光學(xué)系統(tǒng)和光機(jī)掃描系統(tǒng)（目前先進(jìn)的凝視型焦平面技術(shù)就省去了光機(jī)掃描系統(tǒng)）接收被測(cè)目標(biāo)的紅外輻射能量分布圖形，并將其反射到探測(cè)器的光敏元件上，利用光機(jī)掃描機(jī)構(gòu)對(duì)紅外熱像進(jìn)行掃描，并聚焦在單元或分光探測(cè)器上，當(dāng)掃描系統(tǒng)工作時(shí)，從景物到達(dá)探測(cè)器的光束隨之移動(dòng)，從而出現(xiàn)電視一樣的光柵，掃描系統(tǒng)以電視光柵形式使探測(cè)器掃描景物時(shí)，探測(cè)器將逐點(diǎn)接收的景物輻射轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的電信號(hào)序列，經(jīng)圖像電路處理、轉(zhuǎn)換成黑白標(biāo)準(zhǔn)視頻信號(hào)，通過(guò)監(jiān)測(cè)器顯示紅外熱像圖，熱像儀工作原理見圖1。

圖1 熱像儀工作原理

這種熱像圖與物體表面的熱分布場(chǎng)相對(duì)應(yīng)，而由于被測(cè)物體紅外輻射的熱像分布圖信號(hào)非常弱，比可見光圖像明顯缺少層次感和立體感，因此，在實(shí)際工作過(guò)程中為更有效地判斷被測(cè)物體的紅外熱分布場(chǎng)，常采用一些輔助措施來(lái)增加其實(shí)用功能，如圖像亮度、實(shí)際校正、偽色彩描繪等高線和直方進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算等。

2 國(guó)內(nèi)紅外熱像的研究現(xiàn)狀

紅外圖像顯示的是溫度信息，相比于其它數(shù)字圖像，具有對(duì)比度低、模糊等缺點(diǎn)，這些因素是后期紅外圖像處理中需要解決的重大問(wèn)題。目前對(duì)紅外圖像的后期處理主要包括紅外圖像增強(qiáng)和紅外圖像分割兩個(gè)部分，處理后有利于進(jìn)行目標(biāo)分辨、特征提取和細(xì)節(jié)像素提取。

仲偉國(guó)[1]在非制冷紅外熱像原理的基礎(chǔ)上以及結(jié)合紅外圖像處理的算法等理論，研究了包括非均勻校正和圖像增強(qiáng)等算法在內(nèi)的非制冷紅外熱圖像增強(qiáng)技術(shù)，并實(shí)現(xiàn)了增強(qiáng)后的紅外熱圖像噪聲較低、對(duì)比度較高；于天河[2]等提出了基于多重形的紅外圖像增強(qiáng)算法，解決了邊緣模糊和圖像對(duì)比度低等問(wèn)題，增強(qiáng)人們視覺(jué)敏感的紅外圖像區(qū)域，增強(qiáng)了細(xì)節(jié)像素信息，使紅外圖像對(duì)人眼的視覺(jué)效果更好；彭洲[3]等提出了一種基于Contourlet變換和模糊理論的紅外圖像增強(qiáng)新算法，分別對(duì)低通子帶和帶通子帶進(jìn)行線性變換和降噪處理，然后再引入模糊增強(qiáng)算法，從而有效地抑制了圖像的噪聲，并且提高了對(duì)比度；賈宏光[4]將廣義運(yùn)算（GL-Φ）和雙邊濾波（BF）相結(jié)合應(yīng)用到紅外圖像增強(qiáng)中，實(shí)現(xiàn)了紅外圖像光暈現(xiàn)象的有效抑制和紅外圖像細(xì)節(jié)信息的放大；云海姣[5]等將直方圖均衡和模糊集理論相結(jié)合以提高紅外圖像增強(qiáng)處理效果，有效的解決了邊緣模糊和對(duì)比度低等問(wèn)題，提高了人眼的視覺(jué)效果，圖像的亮度、清晰度等都有所提高；柳翠寅[6]等提出了NSCT變換與空間約束模糊核聚類相結(jié)合的紅外圖像分割算法，對(duì)紅外圖像采用非子采樣的輪廓波換域（NSCT）以實(shí)現(xiàn)去噪，再用空間約束的模糊核聚類算來(lái)分割圖像并進(jìn)行修正，以顯著提高圖像分割的精度；周東國(guó)[7]等提出了自適應(yīng)分層閾值的SPCNN 圖像分割算法，使得在人體紅外圖像的分割過(guò)程中錯(cuò)誤率較??；曲仕茹[8]等將PCNN和遺傳算法相結(jié)合，提出了基于遺傳算法參數(shù)優(yōu)化的PCNN 紅外圖像分割算法，并對(duì)圖像交叉、區(qū)域?qū)Ρ榷鹊葏?shù)進(jìn)行分析，以證明出該算法優(yōu)于OTSU等傳統(tǒng)分割算法；史小丹[9]等提出了基于模糊閾值和水平集的紅外圖像分割算法，首先計(jì)算閾值并進(jìn)行模糊閾值與分割，然后利用在改進(jìn)的水平集進(jìn)行分割，以得到分割精度和準(zhǔn)確性較高的紅外圖像。賈雯曉[10]等提出一種基于SIFT 與改進(jìn)的RANSAC圖像配準(zhǔn)算法以提高圖像配準(zhǔn)精確率，首先采用NSCT 對(duì)參考與要配準(zhǔn)的圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換，并分解成高、低頻子帶，然后用矢量夾角算法和SSIM 提取高頻子帶圖像邊緣的特征點(diǎn)，用SIFT 算法提取低頻子帶的特征點(diǎn)，最后使用改進(jìn)的RANSAC算法提高匹配的準(zhǔn)確度，并選擇精確的匹配點(diǎn)以實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)。

3 紅外熱像技術(shù)在測(cè)溫方面的應(yīng)用

王俊影[11]等使用基于邊緣特征的圖像配準(zhǔn)方法，將相同場(chǎng)景的兩個(gè)圖像（可見光圖像和紅外熱圖像）轉(zhuǎn)換為相同分辨率的圖像，并調(diào)用輪廓搜索和遮罩方法，使用邊緣檢測(cè)、角點(diǎn)檢測(cè)和其他函數(shù)來(lái)查找關(guān)鍵點(diǎn)，完成兩個(gè)已處理圖像的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)配準(zhǔn)，并刪除不匹配的點(diǎn)。在源圖像對(duì)中顯示匹配的結(jié)果，并且進(jìn)行透視變換，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)配準(zhǔn)可見圖像和紅外圖像，從而建成自動(dòng)匹配測(cè)溫系統(tǒng)并對(duì)流動(dòng)人群進(jìn)行體溫篩查。

余耀[12]等利用紅外熱像儀測(cè)量小麥葉片的溫度，去葉片上30 個(gè)點(diǎn)的溫度求平均值，并以此作為其的溫度特征，來(lái)研究低空氣濕度對(duì)葉片氣孔的影響；李真[19]研究農(nóng)作物病毒的早期檢測(cè)中用紅外熱像儀對(duì)水稻患有稻瘟病的葉片進(jìn)行溫度數(shù)據(jù)的采集，并進(jìn)行溫度分析從而得到葉片溫度特征分布圖。

劉飛等[13]利用紅外圖像作為監(jiān)控圖像以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離監(jiān)測(cè)車廂內(nèi)的狀況，并減少了光源輻射的干擾，通過(guò)對(duì)紅外圖像的溫度判定及基于高斯分布和采用離散余弦來(lái)建立火警概率模型，以達(dá)到高效的火災(zāi)預(yù)警。

于占忠[14]為解決高爐熱風(fēng)爐危險(xiǎn)區(qū)域無(wú)法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)而需派遣巡檢人員以排除隱患確保安全的人力問(wèn)題及安全問(wèn)題，故基于紅外熱像技術(shù)不同溫度不同紅外強(qiáng)度的理論設(shè)計(jì)了一套紅外熱像監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)考察而設(shè)置的數(shù)個(gè)測(cè)溫點(diǎn)將監(jiān)測(cè)到的紅外熱像圖及數(shù)據(jù)傳輸給計(jì)算機(jī)，并用軟件進(jìn)行分析處理，從而實(shí)現(xiàn)了熱風(fēng)爐及熱風(fēng)管等危險(xiǎn)區(qū)域的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，確保了人員及生產(chǎn)安全。

曾凱[15]為解決高壓配電設(shè)備的實(shí)時(shí)溫度監(jiān)測(cè)難的問(wèn)題，基于紅外熱像技術(shù)設(shè)計(jì)了一套紅外在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，以紅外熱像儀為核心，運(yùn)用LabVIEW 編寫了控制系統(tǒng)和交互界面，利用掃描云臺(tái)實(shí)現(xiàn)測(cè)溫儀對(duì)高壓配電設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)，該系統(tǒng)操作簡(jiǎn)單，運(yùn)行可靠，測(cè)量溫度精度高，很好的實(shí)現(xiàn)了包括數(shù)據(jù)采集、顯示、儲(chǔ)存、處理在內(nèi)的在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

4 紅外熱像技術(shù)在節(jié)能方面的應(yīng)用

紅外熱像技術(shù)在節(jié)能方面的作用主要應(yīng)用于石化行業(yè)，輸油管線、原油儲(chǔ)罐、注汽開發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域?qū)δ芎膿p失的檢測(cè)具有大量的需求。在石化企業(yè)生產(chǎn)的過(guò)程中，有大量管道和熱力設(shè)備需要保溫處理，而保溫效果的好壞將直接關(guān)系到企業(yè)的產(chǎn)能建設(shè)和生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)成本。隨著設(shè)備使用年限的增長(zhǎng)，設(shè)備外保溫層將出現(xiàn)嚴(yán)重的熱老化現(xiàn)象，導(dǎo)熱系數(shù)將增高，保溫效果降低，但憑肉眼是難以發(fā)現(xiàn)的。但通過(guò)紅外熱像進(jìn)行檢測(cè)，工作人員將準(zhǔn)確掌握完整的視場(chǎng)范圍內(nèi)的溫度分布，保溫管線熱像圖如圖2，紅外熱像會(huì)將溫度不同的區(qū)域以不同顏色進(jìn)行區(qū)分，并顯示溫度數(shù)值，保溫層的保溫效果一目了然，方便快速進(jìn)行更換處理。

圖2 保溫管線熱像圖

一家石化企業(yè)基于紅外熱像設(shè)計(jì)了一種在線熱損失測(cè)量技術(shù)，不僅彌補(bǔ)了傳統(tǒng)測(cè)溫方式取點(diǎn)多、工作量大、測(cè)試誤差大、耗時(shí)耗力等不足，還能準(zhǔn)確的及時(shí)得到熱損失數(shù)據(jù)，該技術(shù)采用紅外熱像掃描導(dǎo)出像素微元的溫度分布，計(jì)算微元面積的散熱損失再通過(guò)面積積分的方法能夠?qū)崿F(xiàn)待測(cè)物體表面散熱損失的準(zhǔn)確測(cè)量，工作人員根據(jù)實(shí)際情況提出整改措施從而實(shí)現(xiàn)節(jié)能的目的。

另一家石化公司運(yùn)用上述基于紅外熱像的在線熱損失測(cè)量技術(shù)對(duì)廠區(qū)內(nèi)5.19 km 的中壓蒸汽管線和12.85 km長(zhǎng)的低壓蒸汽管線共22條管線進(jìn)行了保溫結(jié)構(gòu)的能耗檢測(cè)，依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)GB/T 8174—2008《設(shè)備及管道絕熱效果的測(cè)試與評(píng)價(jià)》 和GB/T 17357—2008《設(shè)備及管道絕熱層表面熱損失現(xiàn)場(chǎng)測(cè)定熱流計(jì)法和表面溫度法》對(duì)蒸汽管線整體散熱損失進(jìn)行評(píng)價(jià)見表1。

表1 蒸汽管線散熱損失評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

利用紅外熱像在線熱損失測(cè)量技術(shù)計(jì)算各管線的整體散熱損失量，與按標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定計(jì)算的允許最大散熱損失量進(jìn)行比較，結(jié)果顯示有16 條管線保溫效果良好，6 條蒸汽管線存在散熱損失超標(biāo)的現(xiàn)象，各管線整體散熱損失評(píng)價(jià)結(jié)果見表2，其中P15-15、P15-121、P15-124 的年散熱損失量嚴(yán)重超標(biāo)。

表2 管線整體散熱損失評(píng)價(jià)結(jié)果

表3 整改前后散熱量對(duì)比及節(jié)能量數(shù)據(jù)

同時(shí)利用紅外熱像技術(shù)可以及時(shí)查找到不合格蒸汽管線保溫薄弱的點(diǎn)和段（圖3），可以發(fā)現(xiàn)保溫層脫落、破損或管段裸露等情況。

圖3 蒸汽管線保溫薄弱的點(diǎn)和段

6 條不合格管線均有幾十米的管段需要整改，尤其是P15-15和P15-121，由于整體管線較長(zhǎng)且使用年限較長(zhǎng)，需要整改的管段長(zhǎng)達(dá)130 m和370 m，整改前后散熱量對(duì)比及節(jié)能量數(shù)據(jù)見表3，工作人員根據(jù)紅外熱像圖、散熱損失計(jì)算及現(xiàn)場(chǎng)情況提出防腐、更換保溫材料、彎頭處加密固定、防風(fēng)防塌陷等相對(duì)應(yīng)的整改措施，經(jīng)整改后，這6條蒸汽管線一年節(jié)約179.62 kW 的能量，換算成標(biāo)準(zhǔn)煤，年可節(jié)約192.59 t標(biāo)準(zhǔn)煤。

5 總結(jié)與展望

紅外熱像技術(shù)作為先進(jìn)的測(cè)溫方式及機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，被廣泛應(yīng)用在石油化工行業(yè)，除了設(shè)備結(jié)焦及設(shè)備保溫檢測(cè)等，紅外熱像也被應(yīng)用于用電設(shè)備運(yùn)行溫度控制、儲(chǔ)液罐內(nèi)液面高度等，不僅增強(qiáng)了石化廠區(qū)設(shè)備的自動(dòng)化控制，減小了生產(chǎn)時(shí)的安全隱患，同時(shí)也為企業(yè)生產(chǎn)節(jié)能提供了一定的技術(shù)手段，為設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行和企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益增加了一道重要保障。

目前針對(duì)紅外熱像技術(shù)進(jìn)行研究和開發(fā)的單位具有相當(dāng)?shù)目蒲袑?shí)力和研發(fā)基礎(chǔ)，雖然技術(shù)水平略落后于發(fā)達(dá)國(guó)家，但是相信在國(guó)家的大力支持下，科研學(xué)會(huì)積極組織和引導(dǎo)，依托技術(shù)交流平臺(tái)，國(guó)內(nèi)的紅外熱像技術(shù)會(huì)得到更快更好的發(fā)展。