用于分析灰度與溫度相關性的紅外探測設備

鞏稼民，王貝貝，郭 濤，柳華勃，劉坤鵬，徐嘉馳，張正軍

?

用于分析灰度與溫度相關性的紅外探測設備

鞏稼民1，王貝貝2，郭 濤1，柳華勃3，劉坤鵬1，徐嘉馳1，張正軍1

（1. 西安郵電大學 電子工程學院，陜西 西安 710121；2. 西安郵電大學 通信與信息工程學院，陜西 西安 710121；3. 西安郵電大學 理學院，陜西 西安 710121）

為了解決在某些領域溫度不易被測量的問題，一些國內外的研究者決定從圖像處理領域出發，研究圖像與溫度的關系。針對這一問題設計出了一種全新的用于分析圖像灰度與溫度相關性的實驗設備，該設備首先通過控制器對溫度進行控制，再利用紅外相機記錄在不同溫度（40℃～100℃）下的紅外靶標成像圖，然后對靶標成像圖進行處理，從中提取灰度值，最后通過比較分析出溫度在60℃～80℃范圍內紅外靶標成像圖的灰度值和溫度值近似呈高度線性關系，得到相關系數為0.931。結果表明：該設備可以精確地分析出紅外靶標圖像灰度與溫度之間存在的線性相關關系，并且在空氣透過率的測量、造紙廠草料自燃研究和電力檢查等方面有很好的應用。

紅外探測設備；圖像灰度；溫度檢測；紅外靶標；圖像處理

0 引言

眾所周知，溫度是由于物體內部的分子運動產生的，它可以表征物體的冷熱程度。對于一切有溫度并且溫度高于絕對零度的物體都會向外輻射能量，這些能量包括以各種波長存在的電磁波，其中有一種紅外光波具有很強的溫度效應，適用于輻射測溫[1-2]。其在溫度探測、醫療、軍事等方面有廣泛的用途。近幾十年來，英國、法國和美國等國家相繼用紅外熱成像[3]的方法作為臨床診斷疾病的手段。特別是近幾年，這種方法在其他領域也得到了廣泛應用。

此前，人們以動物為對象研究了圖像灰度與溫度的相關性，取得了較好的成果，并且也在部分領域提出了新的、較好的操作方法，但是這些方法都有一定的局限性，例如精度不高、操作復雜等。前期調研知，在空氣透過率的測量和造紙廠草料自燃[4]等研究領域中，溫度的測量仍然存在困難，比如周圍環境影響溫度測量等，所以避免類似這些問題，并且測量精度要達到高要求就成了現階段的研究目的。而在電力設備檢查中，一些元器件可能由于工作時間過長而引發過熱、鏈接松動等問題，不太嚴重的話是對設備造成損壞，嚴重的話可能會導致起火等事故的發生，對于這些狀況，一般情況下會采用熱電偶測量[5]，但是熱電偶測量在實際中存在一些局限性，也就是說必須之前已經判斷出那個部位、那個元件的溫度較高，采用熱電偶測量才有代表意義。綜上所述，探究出一個更好的溫度測量方法是很有必要的，比如可以通過研究紅外靶標圖像灰度[6-7]和靶標溫度[8]之間的關系，如果它們之間存在某種函數關系，那么就可以根據兩者之間的函數關系已知灰度，從而求出溫度。本文就在此基礎上，設計了一種新型的用于分析紅外圖像灰度與溫度相關性的紅外探測設備。

1 紅外探測設備結構原理

1.1 紅外探測設備組成結構

紅外探測設備主要由紅外探測器和紅外靶標兩大部分組成，可以根據現實需要，通過對控制端的調整來滿足實際需求。紅外探測器采用的是比利時XENICS公司生產的型號為Gobi-384的紅外相機，如圖1所示，該儀器由紅外鏡頭、調焦環、旋轉調整光圈、光圈鎖定螺母、焦距鎖定螺母等組成，其中相機輸出接口為PAL/CameraLink/網口，相元尺寸為25mm。紅外靶標為作者自行設計的靶標，如圖2所示，并且已經為其申請了專利[9]（專利號：ZL 201420683565.X）。

紅外探測設備結構框圖如圖3所示。紅外探測器采用電源供電，包括用于固定紅外探測器的紅外探測器支架、紅外探測器機身、紅外鏡頭，用于提供帶有目標形狀圖像的靶標圓孔，用于成像和調換目標孔形狀的靶標擋板，用于提供熱源的加熱板，用于設置在外部的靶標外框架，用于測定溫度的傳感器。紅外探測器機身安裝在紅外探測器支架上，紅外鏡頭安裝在紅外探測器機身上，靶標擋板及加熱板設置在靶標外框架內，加熱板為均勻散熱板，且溫度可以控制，溫度傳感器的探頭緊貼加熱板的中心位置，靶標擋板設有靶標圓孔，靶標擋板為玻璃材質。紅外鏡頭與靶標擋板的距離為2m，通過對紅外鏡頭和靶標擋板之間距離的有效調節從而能提供一個優質的成像質量，有助于后期的圖像分析。相鄰靶標圓孔圓心之間的距離為0.1m，相鄰靶標圓孔之間的距離為0.05m，根據靶標擋板的尺寸調整合適的靶標圓孔位置和大小給相機提供一個良好的拍攝本體，有助于提高成像質量。所述加熱板與靶標擋板之間距離為0.2m，能讓熱量更好地均勻的排布在靶標擋板上。

圖1 紅外相機及其工作接口示意圖

圖2 紅外靶標結構示意圖

圖3 紅外探測設備結構示意圖

1.2 紅外探測設備工作原理

該設備首先通過控制器給加熱板升溫，在升溫的過程中紅外相機每間隔一固定溫度記錄并存貯一張靶標的紅外成像圖，如圖4所示為紅外靶標的效果圖。然后對靶標成像圖進行處理，利用Matlab軟件對其在不同溫度下的圖像灰度值進行提取，最終可以確定出紅外靶標成像圖灰度值和溫度值的相關性。

圖4 紅外靶標效果圖

2 基于紅外靶標的圖像平均灰度值與溫度的關系

2.1 試驗方法

通過實驗，可以得出紅外靶標圖像平均灰度與溫度的關系，以作者自行設計的紅外探測設備為研究對象，根據圖3所示實驗系統，此系統中紅外探測器可用紅外相機，規定紅外相機到靶板（即目標板）的距離為2m，靶板到加熱板的距離為20cm，靶板上的圓孔中心距離為10cm，兩個圓孔的距離為5cm。之后通過控制器給加熱板升溫，讓溫度從40℃緩慢加熱到100℃，在升溫的過程中利用紅外相機每間隔1℃記錄并存貯一張靶標的紅外成像圖。最后使用Matlab軟件對紅外相機拍到的圖像（768×576像素）進行灰度值的提取，紅外相機拍到的紅外圖像是256灰度級的灰度圖像，在這里我們只取靶板上的圓孔部位的像素的灰度值，并對其灰度值進行分析，因為我們的靶板為玻璃材質，會對紅外線有一個遮擋作用，所以只有圓孔部位的圖像才是靶標溫度的真實體現。并且我們的溫度傳感器的探頭緊貼加熱板中心位置，所以靶標擋板中心部位的靶標圓孔成像與溫度有著精確的對應關系。所以通過對圖像中心圓孔的灰度值的分析，就能得到精確的灰度與溫度的關系。

2.2 試驗結果與分析

眾所周知，像素是組成圖像的最基本單元[10-11]，也就是說每個灰度圖片都是由不同灰度值的像素點組成，因此為了分析靶標圖像灰度值與溫度的關系，我們可以在靶標中心圓孔圖像內取65×65個像素點，然后對這些像素的灰度值取平均值來得到靶標中心圓孔圖像的平均灰度值，從而確定圖像灰度與溫度的對應關系。

首先我們需要確定基于紅外靶標的圖像灰度和溫度兩者之間是否存在某種相關性，如果存在，那么又是以什么樣的關系呈現的。通過實驗，我們利用Matlab軟件繪制出了靶標圖像平均灰度值（級）與溫度（℃）的關系曲線，如圖5所示為溫度在40℃～60℃之間靶標圖像灰度值與溫度值的關系曲線，圖6所示為溫度在60℃～80℃之間圖像灰度值與溫度值的關系曲線，圖7所示為溫度在80℃～100℃之間灰度值與溫度值的關系曲線。顯然由圖5可知在40℃～60℃之間靶標圖像灰度值與溫度值呈非線性關系，而在60℃～100℃之間我們又給出了在不同溫度區間下靶標灰度值與溫度的關系曲線斜率，如表1所示。由表1可知，不同溫度區間下，靶標中心單圓孔的平均灰度值與溫度的關系曲線斜率很接近，而且都大于0，但是在60℃～70℃和70℃～80℃的斜率差為0.0253，而在80℃～90℃和90℃～100℃的斜率差為0.0280，顯然0.0253小于0.0280，因此由以上分析可知溫度為60℃～80℃時，紅外靶標的圖像灰度和溫度近似呈高度線性相關關系。

由以上分析可知靶標圖像灰度值與溫度有密切的正相關程度，因此我們可以用相關系數來研究60℃～80℃之間圖像灰度值與溫度的這種相關性。相關系數表達式為：

式中：表示數據組數，表示靶標溫度，表示靶標圓孔的平均灰度值。把實驗測得離散數據靶標溫度（60℃～80℃）和圖像灰度值（級）帶入上式，得相關系數為：＝0.931，因為0.8＜||＜1，所以此時靶標圖像灰度值與溫度為高度線性相關。

如圖8所示為靶標圖像灰度值與溫度的測量曲線和回歸曲線圖，接下來我們分析靶標圖像灰度值與溫度相關關系的數學表達式，即回歸方程式。因為靶標圖像灰度值與溫度具有高度相關性，故可在溫度60℃～80℃之間的范圍采用一元線性回歸分析方法來擬合回歸方程式。

構造一元線性回歸方程模型為：

￠＝＋(2)

式中：￠表示因變量的估計理論值；為自變量的實際值；，為待定參數。這里把靶標溫度表示為自變量，圖像灰度為因變量￠。截距表示在沒有靶標溫度的影響時，其他各種因素對圖像灰度值的平均影響；回歸系數表明靶標溫度每改變1℃，圖像灰度值平均改變個單位（級）。求，兩個參數的計算公式為：

圖5 40℃～60℃測量曲線圖

圖6 60℃～80℃測量曲線圖

圖7 80℃～100℃測量曲線圖

表1 不同溫度區間下靶標圖像的平均灰度值與溫度的關系曲線斜率

帶入測量數據，計算可得b＝66.550，a＝1.514。回歸方程為：y￠＝1.514x＋66.550。判定系數q2＝SSR/SST，其中SST表示總變差平方和，SSR表示回歸平方和，計算可得q2＝0.945，說明靶標圖像灰度值的變異性中有94.5%是由靶標溫度引起的。圖8畫出了回歸直線和測量曲線，對比可知回歸直線能較好地反應測量曲線的變化。

通過以上分析可知回歸直線能較好的反應測量曲線的變化，但是準確度到底如何，就還需要我們進一步分析一元線性回歸分析方法的估計標準誤差。估計標準誤差是說明實際值與其估計值之間相對偏離程度的指標。其值越小，說明線性回歸方程的代表性越強，用回歸方程估計或預測的結果就越準確。計算公式為：

計算得S＝1.2388，表示灰度實際值與其估計值相差1.238個灰度級，這個誤差相對于靶標圖像平均灰度值從160～187來說是很小的，由此可見用靶標溫度預測的灰度值對實際測得的灰度值具有很強的代表性。綜上所述紅外靶標圖像灰度與溫度具有高度的線性相關性。

3 應用

3.1 空氣透過率的測量

為避免人們被周圍可能發生的高熱能輻射灼傷，比如陽光、火災、家用制熱電器等，由于這些會對身體造成損害，所以就需要了解這些物質熱輻射的范圍和空氣透過率[12]，由于空氣透過率對紅外輻射的測量起到了關鍵性作用。也就是說當目標的紅外輻射在大氣中傳輸時會受到大氣中某些成分作用而產生衰減。所以對空氣透過率方法的研究是目標輻射測量必需的一個環節。

通常人們進行紅外輻射特性測量時，對空氣透過率均采用經驗公式進行修正。但是由于環境的不確定性，會造成修正后的結果與實際情況之間存在比較大的誤差。此時對大氣透過率進行實測方法的研究是很有必要的。通過掌握大氣衰減情況，利用實際測量值取代計算值進行修正，不僅減小了由于環境影響而造成的大氣衰減修正誤差，還提高目標紅外輻射的測量精度。根據以上所述，將圖3設備做一下調整，將靶板更換為單圓孔板，外加濾光板。利用我們的紅外探測器，在不同距離1、2，分別測得輻射強度[13]為1、2，由于傳播距離與波長有關，所以假設紅外輻射波長在1～2，則利用測出數據可計算出紅外輻射在1～2波段時空氣中的衰減系數為：

當傳輸距離為，紅外輻射在1～2波長范圍時，空氣透過率為：

＝exp(－×) (6)

3.2 圖像灰度與溫度相關性的紅外探測設備在造紙廠草料自燃研究中的應用

目前，我國許多造紙廠的原料堆場管理存在安全隱患。據統計，以草料為原料的造紙廠，重大、特大火災90%以上均發生在原料堆場，而且由于原料捆綁并且堆積緊密，所以一旦發生火災則很難撲救，輕則造成嚴重的經濟損失，重則會有人員傷亡。所以說現如今防火已成為造紙行業、消防部門和社會各界普遍關注的問題。火災主要是由于草料的自燃性、突發性和多變性導致的[14]。草料原料炭化或自燃的原因，主要是由于濕草中的微生物發生了氧化作用，一般情況下，炭化較輕的草料降級后可再次使用，炭化嚴重的通常就用不了了，而炭化最嚴重的部位也就是自燃火災發生的起點，其關鍵點還是溫度。因而，要防止草料自燃，對草料溫度的控制至關重要。溫度允許值見表2。

為便于實時監控堆垛溫度，以前我們可以在堆垛中布置線形感溫探測器[15]，組建測溫傳感網絡，但是采用此技術擴展性能差，布線繁瑣，線路容易老化且易遭到腐蝕，在火災現場中極易被破壞。現在我們可以利用紅外探測器通過對堆垛紅外圖像的分析來確定它溫度場的分布。即用紅外相機對堆垛進行實時拍照，然后對所得紅外圖像的灰度進行分析，再利用灰度和溫度的相關性計算出對應的溫度值，這樣可以大大提高實時測溫系統的可靠性，并降低了成本。該設備可以通過對堆垛圖像灰度的分析精確的反映堆垛的溫度，當監測到堆垛溫度達到最高預警溫度時，我們可以及時采取有效手段對堆垛進行散熱降溫處理，這樣就能很好地避免火災的發生。

3.3 圖像灰度與溫度相關性的紅外探測設備在電氣安全溫度測試中的應用

溫度測試，是實驗室電氣設備安全領域中的一個重要項目，在電力設備檢查中，一些元器件可能由于工作時間過長而引發過熱、鏈接松動等問題，不太嚴重的話是對設備造成損壞，嚴重的話可能會導致起火等事故的發生，對于這些狀況一般采用熱電偶測量。熱電偶測量的優點是可以整機測量產品，例如設備內表面的溫度，可用熱點偶直接粘貼到內表面進行測量。但是在實際使用時，由于電氣設備內部非常復雜，并且由許多元器件組成。設備在通電正常工作時，內部許多元器件會發熱，利用熱電偶測量是無法準確判斷出那個元件溫度最高，最高溫度達到了多少，會不會影響設備正常工作，這時候熱電偶方法就會出現局限性。

針對這個問題，如果首先利用文中所述的紅外探測設備檢測整個通電設備，通過對監視器上顯示的紅外圖像進行灰度處理[16]，判斷出整個溫度場中最高溫度出現的位置，再利用熱電偶測量粘貼到對這一部位進行連續測量，就可以準確定位出溫度最高的元件的位置和發熱部位。

綜上可知，這兩種測溫手段的結合使用，可避免熱電偶定“點”的盲目性，有助于提高測試的準確度。

4 結束語

本文介紹的紅外探測設備精確地分析出了紅外靶標圖像灰度與溫度之間存在的高度線性關系。利用這種線性關系在空氣透過率的測量、造紙廠草料自燃和電氣安全溫度測試等研究中都有很好的應用，這種方法還可以準確地接收研究地區的溫度變化情況。該紅外探測設備與目前的一些溫度測量設備相比更精確、更簡潔。達到了預期的設計目標，然而它還存在一些有待改進和深入研究的問題，如拓寬溫度范圍等，因此對我們而言繼續進行相關問題的深入研究具有重要的現實意義。

表2 溫度允許值和處理措施

[1] 杭慶彪, 陳樂, 劉瑞祥. 紅外輻射相對溫度測量法的新研究[J]. 紅外技術, 2009, 31(6): 315-318.

HANG Qing-biao, CHEN Le, LIU Rui-xiang. New research on the method of thermal measurement with temperature reference [J]., 2009, 31(6): 315-318.

[2] 孔琛, 孫堅. 線性灰度變換算法在紅外測溫系統中應用[J]. 紅外技術, 2008, 30(8): 465-467.

KONG Chen, SUN Jian. Application of the linear gray level transformation method in infrared temperature measurement system[J]., 2008, 30(8): 465-467.

[3] 戴永江. 激光與紅外探測原理[M]. 北京: 國防工業出版社, 2012.

DAI Yong-jiang.[M]. Beijing: National Defense Industry Press, 2012.

[4] 黃雅妮, 鐘建軍. 造紙企業蘆葦堆場火災事故誘因及預防措施[J]. 武警學院報, 2014, 30(10): 59-61.

HUANG Ya-ni, ZHONG Jian-jun. An analysis on induced factors and prevention measures of fire accidents in reed yard for a paper mill[J]., 2014, 30(10): 59-61.

[5] 李菊歡. 紅外熱成像儀在電氣安全溫度測試中的應用[J]. 技術創新, 2012, 3: 45-47.

LI Ju-huan. Application of infrared thermal imaging device in the electrical safety measurement system[J]., 2012, 3: 45-47.

[6] 陽樹洪. 灰度圖像閾值分割的自適應和快速算法研究[D]. 重慶: 重慶大學, 2012.

YANG Shuhong. Study on the adaptive and fast algrithm of gray scale image thresholding[D]. Chongqing : Chongqing University, 2012.

[7] 魯恒健. 野外紅外靶標溫度控制技術的研究[D]. 西安: 西安工業大學, 2014.

LU Heng-jian. The research of field infrared target temperature control technology[D]. Xi'an: Xi'an Technological University, 2014.

[8] RAINIERI S, PAGLIARINI G. Data processing technique applied to the calibration of a high performance FPA infrared camera[J]., 2002, 43(6): 345-351.

[9] 孫宇航, 郭濤, 劉坤鵬, 等. 一種用于目標檢測和跟蹤的紅外靶標: 中國, ZL 20142068356 5. X[P]. 2015-04-29.

SUN Yu-hang, Guo Tao, Liu Kun-peng, et al. A infrared target of target detection and tracking: Zhongguo, ZL 20142068356 5. X[P]. 2015-04-29.

[10] 祿曉飛, 盛捷, 趙慧. 紅外輻射測量系統外場標定方法及飛行目標亮度反演方法[J]. 紅外技術, 2015, 37(2): 154-159.

LU Xiao-fei, SHENG Jie, ZHAO Hui. Outdoor calibration system of infrared device and method of computing luminance of aircraft[J]., 2015, 37(2): 154-159.

[11] ZHANG Z Y. A flexible new technique for camera calibration[J]., 2000, 22(11): 1330-1334.

[12] 韓雪峰, 翁文國, 范維澄. 人體熱反應模型及其在消防安全中的應用[J]. 消防科學與技術, 2011, 30(3): 238-240.

HAN Xue-fei, WONG Weng-uo, FAN Wei-cheng. Human thermal models and their application in fire safety research[J]., 2011, 30(3): 238-240.

[13] 鄒營營, 邱麗榮, 王雅, 等. 便攜式紅外目標模擬器的研制[J]. 光學技術, 2015, 41(2): 152-154.

ZOU Ying-ying, QIU Li-rong, WANG Ya, et al. Development of portable infrared target simulation[J]., 2015, 41(2): 152-154.

[14] 王倩. 消防安全的視頻監控系統的設計與實現[D]. 成都: 電子科技大學, 2013.

WANG Qian. Design and implementation of video surveillance system of fire safety[D]. Chendu: University of Electronic Science and Technology of China, 2013.

[15] 高廣珠, 洪宇, 何智勇, 等. 圖像處理技術在消防滅火模擬訓練中的應用[J]. 國防科技大學學報, 2003, 25(3): 50-53.

GAO Guang-zhu, HONG Yu, HE Zhi-yong, et al. The application of the image processing technology in the fire fighting simulative training[J]., 2003, 25(3): 50-53.

[16] 石東平, 吳超, 李孜軍, 等. 紅外熱像技術在安全領域的研究進展[J]. 紅外技術, 2015, 37(6): 528-532.

SHI Dong-ping, WU Chao, LI Zi-jun, et al. Research and progress of infrared imaging technology in the safety field [J]., 2015, 37(6): 528-532.

Infrared Detection Equipment for the Correlativity Analysis of Image Gray Scale and Temperature

GONG Jiamin1，WANG Beibei2，GUO Tao1，LIU Huabo3，LIU Kunpeng1，XU Jiachi1，ZHANG Zhengjun1

(1.,￠710121,; 2.,,710121,; 3.,,710121,)

To solve the problem of temperature measurement, some domestic and foreign researchers have decided to start fromthe field of image processing, and to study on the relationship between image and temperature. A new experimental equipment is designed for measuring the correlation between gray scale and temperature. First, the device is heated by the heating plate pass of the controller, in the process of heating, infrared camera is used to record imaging of infrared target at different temperatures（40℃～100℃）. Then the target image is processed, and the gray value of the image is extracted. Finally, by comparing the temperature from 60℃ to 80℃, the gray value and the temperature value of the infrared target is approximate linear highlyrelationship, the correlation coefficient is 0.931. The results show that the linear correlation between gray scale and temperature of infrared target image can be analyzed accurately, This linear correlation have very good application in the air through the rate measurement, papermaking factory fodder study on spontaneous combustion, power inspection and so on.

infrared detection equipment，the image gray scale，temperature detection，IR Drone，image processing

TN215

A

1001-8891(2016)02-0168-06

2015-09-06；

2015-10-12.

鞏稼民（1962-），男（漢），河南省西平市人，教授，博士，主要研究工作是光通信技術、非線性光學。E-mail：gjm@xupt.edu.cn。

西安郵電大學研究生創新基金資助項目（CXL2014-18）。