示温漆颜色温度特性分析与温度识别系统

比较系统地分析了示温漆的颜色温度特性,提出了几种温度识别方法,通过试验分析了不同方法的差别,以及不同颜色空间对温度识别准确性的影响。并简要介绍了示温漆温度识别系统。     

示温漆彩色图像分割与温度识别系统

通过对示温漆颜色温度特性的分析,提出一种基于标记区域生长的彩色图像分割方法,并给出温度识别的方案。试验结果显示该方法对示温漆图像分割及温度识别具有较好的效果。     

示温漆温度自动判读与数据处理系统

本文介绍了基于微型计算机和高分辨率面阵CCD的示温漆温度判读与数据处理系统。该系统在研究示温漆颜色温度特性的基础上,依据色度学理论、综合运用图像处理与数据库技术实现了示温漆温度判读与数据处理的自动化。实测数据表明,该系统显著提高了示温漆温度判读的准确性。     

示温漆温度自动判读与数据处理系统

本文介绍了基于微型计算机和高分辩率面阵ＣＣＤ的示温漆采集与数据处理系统。该系统在研究示温漆颜色温度特性的基础上,依据色度学理论、综合运用图像处理与数据库技术实现了示温漆温度判读与数据处理的自动化。实测数据表明,该系统显著提高了显温漆温度判读的准确性。     

示温漆在发动机测试中的应用与研究

示温漆是一种精确、快速、可靠而且非常经济的一种金属温度测量技术.适用于旋转件和静止件,在恶劣环境中工作的部件,如燃烧室,涡轮叶片,导向叶片等.与其他技术相比,采用示温漆进行温度测量有非常显著的优点.世界上许多现代发动机的制造商都在采用示温漆进行常规和更深入的应用,来得到实际硬件温度的至关重要的数据.     

示温漆图像阴影去除算法的研究与实现

为了消除阴影对温度识别的精度及对等温线划分的准确度造成影响,提出了一种快速去除阴影的算法.把3种颜色特征不变性在示温漆图像上进行阴影检测的效果进行对比,选取应用效果最好的颜色特征不变性进行阴影检测,用数学形态学及阈值的处理方法准确地定位出阴影边界;然后在RGB颜色空间内,利用邻近的非阴影区域按照映射策略对各个独立的阴影区域进行阴影补偿,达到阴影去除的目的.实验结果表明,该方法不仅能快速的检测出阴影,而且在去除阴影的同时最大程度地保持了图像的原始信息.     

温度继电器温度特性自动检测方法研究及应用

为了实现温度继电器温度特性的自动检测,论文从应用角度出发,论述了一种基于空气测定法的简单实用、精度高的自动检测系统.该系统设计了电阻加热炉来模拟检测温场,并通过较长时间的预热和用鼓风机实现检测温场的空气流动,显著提高了温度均匀性,采用模糊算法按照设定的控温曲线对温场温度进行控制.在该系统中,还提出了电阻加热炉炉丝按功率分组策略,大大改善了电炉性能;并采取整体最小二乘法误差校准,有效地提高了系统检测精度.     

改进的中位切割法在示温漆图像分割中的应用

提出了一种利用小波变换和改进的中位切割法分割示温漆图像的方法。该方法首先在中位切割法的基础上,给出了一种改进的中位切割算法,然后将色彩量化后的图像分解为三个颜色分量,并分别对其进行基于小波变换的边缘检测,最后将三个分量边缘合成来实现分割。     

温度继电器温度特性检测系统的研制

为了实现温度继电器温度特性的检测,本文从应用角度出发,论述了一种基于空气测定法的简单实用、高精度的自动检测系统.本系统设计了电阻加热炉来模拟实现检测温场,并通过较长时间的预热和在试验腔的检测段放置孔板显著提高了温度均匀性,采用模糊算法按照设定的控温曲线对温场温度进行控制.在该系统中,还提出了电阻加热炉炉丝按功率分组策略,大大改善了电炉性能;并采取整体最小二乘法误差校准,有效提高了系统检测精度.     

InSb-In磁阻式角度传感器温度特性研究

研究发现,在磁阻元件构成的角度传感器中,由于生产工艺造成的磁阻元件的不对称性与InSb-In磁阻元件本身的温度特性的综合导致了传感器输出的温漂.本文从该传感器结构与工作原理出发,分析了输出温漂的成因,并针对实际生产的情况,提出了一种简便的补偿方案,给出了相应的计算方法.     

基于彩色图像分割的高温辐射体识别方法

准确识别待测目标是利用CCD图像传感器进行高温测量的关键.本文在对高温辐射体彩色图像的噪声特点进行分析的基础上,提出一种基于彩色图像分割的高温辐射体识别方法,通过对红、绿基色图像分别进行分割来减小甚至消除高温辐射体图像的各种噪声,然后综合红、绿基色图像分割结果实现高温辐射体的准确识别,并运用数学形态学方法对分割结果进行后处理以消除游离点和孔洞,使图像边缘平滑;实验表明,该方法可以有效地实现高温辐射体的正确识别,具有较强的实用性.     

RBF神经网络单基色温度测量及比较

基用数码相机拍摄高温物体图像,将获取的图像进行R、G、B三基色分离,输入RBF神经网络,分别拟合R-T、G-T、B-T之间的非线性关系.实验结果表明,应用RBF神经网络的单基色进行测温有良好的测量精度,其中单基色G通道精度最高且测量范围最大,为最优测量分量.     

三基色光源连续色温调控方法的研究

为提高室内照明光源舒适度,提出一种能够根据人们的生理或心理需求发出对应色温的光照明系统的实现方法。通过红、绿、蓝三基色和黑体轨迹上色温的色坐标,根据混合光原理计算出匹配目标色温所需的三基色亮度,采用PWM或PAM灰度调制方式获取所需的灰度数据,然后通过典型色温值进行可行性验证并对产生误差的原因进行分析。实验结果表明,该方法不仅实现了不同亮度下目标色温的匹配,而且色温和亮度大范围连续可调。     

基于BP神经网络的彩色温度软测量

基于高温物体的温度不同,与之相对应通过数码相机摄取的高温物体的颜色也不同,提出一种神经网络的图像颜色测温方法.选取RGB模型的R、G和B作为模式特征向量,用BP网络拟合高温物体的颜色和温度之间的非线性关系.实验结果表明,该方法精度高,运行速度快,切实可行.     

用于基层防疫的人脸识别温控系统

针对2020年疫情以来基层防疫工作者检测温度时的安全问题以及温度数据无法实时存储的问题,本文设计一种基于树莓派的人脸识别温控系统,在线人脸识别并且检测人体体温。该系统利用Pyqt5设计用户界面,将人脸识别与红外测温技术结合,建立本地数据库,实时存储温度数据并且存储至云平台。实验结果表明,该系统可以满足人脸识别以及温度检测需求,并且能够存储温度数据。     

基于属性计算网络的动态手势识别的研究

基于视觉的动态手势识别既是当今人机交互系统研究的热点也是难点。该文提出了基于属性计算网络的识别方法对动态手势进行识别,与现有的识别方法相比,具有明显的特点和优点。首先利用肤色分离手部对象,然后跟踪手部对象,并对手部对象轮廓和运动轨迹抽取特征并建立对应的特征向量,最后将手部对象轮廓特征和运动轨迹特征进行加权组合,得出识别结果。本方法的特点和优点是识别分析速度较快,能够很好的满足人机交互系统实时性的需要,并且能够适应动态手势表达在速度和幅度上的差异性。     

面向电力设备红外图像的温度值识别算法

为了快速准确地识别出红外图像中温度值实现缺陷检测，提出了面向电力设备红外图像的温度值识别算法。针对温度值区域背景复杂的问题，根据红外图像直方图自适应确定阈值进行预处理；结合轮廓与相对位置信息，准确定位温度值区域，并实现字符分割；建立温度值图像数据集，采用卷积神经网络进行训练和测试；基于MATLAB的App Designer模块，设计温度值识别与记录系统。结果证明，该算法对温度值识别准确率达到98.6%，高于传统的字符识别算法，能够实现快速识别与准确记录温度值，有效降低了电力巡检人员的劳动强度。     

基于傅里叶变换的红外人脸图像温度归一化

为了减少环境温度对红外人脸图像的影响,本文提出了一种基于傅里叶变换的红外人脸图像温度归一化方法。首先,对不同环境温度下的红外人脸图像变换到傅里叶域,得到幅度谱和相位谱。其次,基于统计分析理论,幅频系数和相频系数的方差用于表示不同特征受环境温度影响的程度。为了达到归一化的目的,对方差较大的幅频系数和相频系数用训练样本的均值进行替换。最后,为了验证温度归一化的有效性,将归一化的红外人脸图像用于传统的基于PCA的红外人脸识别系统。实验结果表明,本文提出的归一化方法可以提取稳定的红外人脸特征,提高了环境温度变化下红外人脸识别的识别率。     

三基色原理在火工品温度场测试中的应用

随着微纳米结构含能药剂在火工品中的广泛应用,微尺度火工品逐渐朝着微型化方向发展。这对小尺寸条件下温度的测试提出了新的挑战。燃烧温度作为微尺度火工品输出性能的重要参数之一,对火工品输出能力评价具有重要意义。为了测量微尺度火工品燃烧温度场,根据三基色原理和普朗克定律建立三基色测温公式,搭建了一套由光学镜头、彩色相机、软件系统和计算机组成的测温系统。利用黑体炉对系统进行标定,建立温度与三基色值的关系,并对测量误差进行了分析与讨论。通过与红外热像仪测量结果对比,三基色测温法的准确性较高,两者测得的最高温度相差不超过1%,为微尺度火工品燃烧温度场的测量提供了思路。     

图像拼接篡改的自动色温距离分类检验方法

拼接篡改是一类常见的图像伪造手段,现有取证方法难以实现图像中拼接篡改区域的自动检测与精确定位,导致拼接篡改伪造图像的取证长期依赖人工经验.基于图像中原始区域与拼接篡改区域所反映的光源色温的差异性,提出一种自动色温距离阈值分类的图像拼接篡改检测与定位方法.首先,变换待检验图像至YCbCr色彩空间,并按照Grid-based方式结构化分解为大小的子图像块;然后,利用自动白平衡（Automatic white balance,AWB）中的白点检测原理对每一个子图像块进行色温估计,计算子图像块与参考区域之间的色温距离;最后,采用最大类间方差法自适应地求取色温距离分类的最佳阈值,对子图像块进行分类标注,实现了图像拼接篡改区域的自动检测与精确定位.实验表明,该方法能够实现图像拼接篡改区域的自动检测与定位,具有较高的量化检测精度.