基于网络的磨削温度红外监控系统研究

将网络监测技术与红外测温技术相结合设计了磨削温度红外监控系统．该系统采用SAT-G90红外热像仪对磨削温度数据进行实时采集,当磨削温度超过预设值时立即报警,同时通过磨削温度红外监控软件发送指令来调整磨削相关参数,以降低磨削温度,避免磨削烧伤;该系统还具有对采集到的磨削红外图像上的任一指定区域的磨削温度进行自动数据分析,并显示该区域最高、最低和平均磨削温度等功能．经企业实际应用,该系统的精度高、实时性强,有效地避免了磨削烧伤．     

红外热成像无损检测系统建立与试验分析

介绍了红外热成像无损检测的原理,分析了主动式红外检测技术中激励光源光谱特性对试验效果的影响,利用CEDIPJADE红外热像仪与IR928红外热像仪采集红外图像序列,并以此为基础建立了红外热图像无损检测系统,开发了红外图像序列处理软件系统.试验结果表明,建立的红外无损检测系统及图像序列处理软件系统能达到国外同类技术水平.     

光机电

IR913A非制冷焦平面红外热像仪武汉高德集团生产的IR913A型红外热像仪,小巧轻便、性价比高,采用了世界最先进的非制冷焦平面320×240探测器技术,温度分辨率达0.06℃,大容量CF卡可存贮1000幅图像,锂电池供电时间超过2小时,测温范围可扩展到1500℃。该红外热像仪具有实时电子放大,全屏任意4点测温、等温分析,同时多幅回放浏览,全屏实时图像测温、最高温度自动追踪,完善而先进的温度分析软件(复杂的图像分析、处理、变换、自动生成报告)、现场语音记录及设定温度语音报警等功能,广泛用于电力、消防、石化、冶金等行业中设备与线路巡检、远…     

距离对红外热像仪测温精度的影响及校正方法研究

分析了距离对红外热像仪测温精度的影响,建立实验系统并对测量的实验结果进行了分析.实验结果表明目标与红外热像仪之间的距离对测温精度有一定的关系,最后通过matlab对实验数据进行拟合,从而为实现校正提供了依据.     

第四代高性能非制冷焦平面经济型红外热像仪

香港彼岸科仪有限公司生产的ThennaCAM^Tm P20属于第四代高性能非制冷焦平面、坚固、紧凑的经济型红外热像仪。该红外热像仪能生成全屏数据的红外热图，便于用户通过非接触方式精确地测量目标温度。     

红外热像仪性能参数检测系统校正方法研究

红外热像仪各项性能的检测离不开红外成像系统性能测试设备,测试系统的校正对于性能参数的检测和修正至关重要。针对红外热像仪性能参数检测系统的参数检测需求,进行了系统校正方法的研究。设计完成了校正系统,利用物理温差与辐射温差的关系,测量得到一系列的温度分布曲线。采用最小二乘方法对测试数据进行线性拟合,完成了测试系统校正系数的标定。实验结果表明,该方法解决了检测系统校正的技术问题。满足标定测试要求。对于红外热像仪性能参数检测系统的应用具有重要的实用价值和意义。     

目标距离和视场角变化对红外热像仪测温精度影响的理论分析

红外热像仪进行测温时,目标距离和视场角变化,会大大降低测温精度.根据几何光学和红外目标辐射理论,推导出温度测量误差与目标距离和视场角之间的关系式,并结合研制的一套红外热像仅系统参数,计算了温度测量误差.提出了提高测温精度的方法,采用此方法,对相同条件下的物体测温,测量误差仅为-0.22℃,在很大程度上减小了目标距离和视场角变化对红外热像仪测温精度的影响.     

面向室内环境控制的人员信息检测系统的设计与实现

为了自动获取室内环境中人员信息(数量、性别、体表温度信息),实现对室内环境设备进行有效调节及控制,提升室内人员的舒适度,提出一套基于红外热图像及可见光图像融合的面向室内环境控制的人员信息检测系统.系统通过同步采集室内场景中的可见光图像及红外热图像,并利用相机的视场角进行图像配准.针对传统基于面部的人员检测方法易受到侧脸、背身等头部多姿态的影响,而导致检测精度下降的问题,采用基于更快速区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network, Faster R-CNN)的头部检测算法在可见光图像中精准检测人员的头部位置,并进行人数统计;依据头部区域采用基于深度学习的性别检测算法,判断人员性别;将可见光图像中捕获的人员头部区域映射在红外热图像对应位置,利用红外热图像的温度标尺以及颜色映射关系,自动计算得到室内人员的体表温度,提高系统的独立性和可操作性.实验结果表明,本系统可以自动准确地检测实际场景中的室内人员,并获取人员个数、性别以及体表温度,实现对上述信息的有效统计和可视化显示,为控制室内环境提供良好的技术基础和数据支撑.     

基于SOM神经网络的变电站设备红外热像诊断研究

提出了基于自组织神经网络(SOM)判别变电站设备热故障类型的红外图像诊断方法.采用了最大类间差法(OTSU)对电力设备红外热像进行了分割处理,从中提取出包括设备红外热像的温度特征值、Zernike不变矩等12个参数,以此作为设备状态识别的信息输入量,将设备的状态分类信息作为输出向量.通过训练56组红外热像数据,确定了SOM神经网络识别模型中的参数值.试验结果表明:该方法可用于变电站设备状态诊断,相对于传统的神经网络方法的诊断结果,该方法对设备运行状态评估的准确率高达85.7%,如将诊断模型产生的可疑状态列入故障状态,则故障的诊断率可达到95%以上.     

HY-1088A型夜视红外热像仪

武汉华中数控股份有限公司生产的HY-1088A夜视红外热像仪，通过探测微小的温度差别，形成红外热图像，不仅可在完全无光线的环境下观测，还可在黑夜、大雾或者浓烟中探测到对方目标，包括已伪装的目标及高速运动的目标。