CN104457998B - 红外测温数据处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据处理技术领域,特别涉及一种红外测温数据处理方法,包括如下步骤:(A)定义有效采集值、滤波数组、滤波权重以及滤波校准值;(B)采集多个温度数据,并对其做均值处理得到有效采集值;(C)若滤波数组为空,将有效采集值分别赋值给滤波数组的各个元素,否则,进入下一步;(D)根据用户设定的滤波权重对滤波数组进行权重滤波处理;(H)将滤波数组的第一个元素的值赋值给滤波校准值并将滤波校准值作为处理后的温度值输出。通过对温度数据的均值、滤波权重处理,减少环境干扰所带来的温度数据误差,保证最后得到的温度数据与实际温度间的误差小,使得温度测量的结果有明确的指导意义。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,特别涉及一种红外测温数据处理方法。
背景技术
温度、压力、电流、电压等都是人们所熟悉的基本物理量。在工业领域内对产品的质量、全工艺流程控制等影响很大,这些基本物理量中,对温度的测量和标定相比之下难度要大的多。这是因为温度系统本身的“绝热”和“热量传输”的影响是十分复杂的,这就造成了温度测量标定统体积大,所需要的稳定时间长,精度很难提高等。红外检测是一种在线监测(不停电)式高科技检测技术,它集光电成像技术、计算机技术、图像处理技术于一身,通过接收物体发出的红外线(红外辐射),将其热像显示在荧光屏上,从而准确判断物体表面的温度分布情况,具有准确、实时、快速等优点。任何物体由于其自身分子的运动,不停地向外辐射红外热能,从而在物体表面形成一定的温度场,俗称“热像”。红外诊断技术正是通过吸收这种红外辐射能量,测出设备表面的温度及温度场的分布,从而判断设备发热情况。在水泥窑尾烟室、分解炉等场合常使用红外测温技术进行温度的测量,但这些场合下,由于粉尘、火花等干扰,红外测温所测温度数据波动较大,直接获取到的数据常常误差较大不能使用,没有参考价值,如何从测量的温度数据中获取到实际有效的温度值是现在的一个难题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种红外测温数据处理方法,获得较为真实的温度数据。
为实现以上目的,本发明采用的技术方案为:一种红外测温数据处理方法,包括如下步骤:(A)定义有效采集值P1、滤波数组P2[x]、滤波权重P3以及滤波校准值P5;(B)采集多个温度数据,并对其做均值处理得到有效采集值P1;(C)若滤波数组P2[x]为空,将有效采集值P1分别赋值给滤波数组P2[x]的各个元素,否则,进入下一步;(D)根据用户设定的滤波权重P3对滤波数组P2[x]进行权重滤波处理;(H)将P2[0]的值赋值给滤波校准值P5并将滤波校准值P5作为处理后的温度值输出。
与现有技术相比,本发明存在以下技术效果:通过对温度数据的均值、滤波权重处理,减少环境干扰所带来的温度数据误差,保证最后得到的温度数据与实际温度间的误差小,使得温度测量的结果有明确的指导意义。
附图说明
图1是本发明的流程示意图。
具体实施方式
下面结合图1,对本发明做进一步详细叙述。
参阅图1,一种红外测温数据处理方法,包括如下步骤:(A)定义有效采集值P1、滤波数组P2[x]、滤波权重P3以及滤波校准值P5;(B)采集多个温度数据,并对其做均值处理得到有效采集值P1;(C)若滤波数组P2[x]为空,将有效采集值P1分别赋值给滤波数组P2[x]的各个元素,否则,进入下一步;(D)根据用户设定的滤波权重P3对滤波数组P2[x]进行权重滤波处理;(H)将P2[0]的值赋值给滤波校准值P5并将滤波校准值P5作为处理后的温度值输出。考虑到实际温度基本不会发生突变现象,使用滤波数组P2[x]对前几次的温度数据进行保存,并根据前几次的温度数据、本次有效采集值P1、设定的滤波权重P3进行权重滤波处理,得到本次滤波校准值P5,这个数值更接近实际的温度数据,减少环境带来的干扰。
作为被本发明的优选方案,所述的步骤A中还定义二维校准数组P4[y][z]、计数值k以及自校准频率m,k初始化为0,m为用户设定值;步骤C中,若校准数组P4[y][z]为空,将有效采集值P1分别赋值给校准数组P4[y][z]的各个元素;所述的步骤D和步骤G之间还包括如下步骤:(E)根据用户设定的滤波权重P3对校准数组P4[y][z]进行权重滤波处理;(F)计数值k加1,若k取m的模等于1,则根据滤波数组P2[x]和校准数组P4[y][z]的值对滤波数组P2[x]的值进行自校准处理。通过设置校准数组P4[y][z],每隔一段时间进行一次自校准,步骤D的处理能够实现滤除干扰的现象,但依然会存在误差,这些误差经过多次处理后,会越来越大,因此,通过这里的自校准处理,将误差降到很小。
优选地,所述的步骤B中,包括如下步骤:(B1)每隔100ms采集一次温度数据,连续10次采用共获取10个温度数据;(B2)去除10个温度数据中的2个最大值和2个最小值;(B3)对剩下的6个温度数据取平均值后赋值给有效采集值P1。通过步骤B1~B3,将波动较大的数据去除且对剩下的值取平均值,使获得的有效采集值P1进行简单的初步滤波处理。
作为本发明的优选方案,所述的步骤D中,对滤波数组P2[x]的权重滤波处理包括如下步骤:(D1)滤波数组P2[x]赋值运算,P2[x-1]=P2[x-2],…,P2[2]=P2[1],P2[1]=P2[0];(D2)根据滤波权重P3的值对有效采集值P1取权重并赋值给P2[0],P2[0]=P1*P3+P2[1]*(1-P3);(D3)对P2[0]、P2[1]、…、P2[x-1]取平均值后将该平均值赋值给P2[0]。在处理前,滤波数组P2[x]中存储的是前几次的滤波校准值P5,步骤D2和D3的处理,将本次有效采集值P1与之前的数据结合处理,减少波动,滤除干扰。
在本实施例中,所述滤波数组P2[x]的长度x等于3,把x=3带入步骤D1~D3中之后,步骤D1~D3具体为:(D1')滤波数组P2[3]赋值运算,P2[2]=P2[1],P2[1]=P2[0];(D2')根据滤波权重P3的值对有效采集值P1取权重并赋值给P2[0],P2[0]=P1*P3+P2[1]*(1-P3);(D3')对P2[0]、P2[1]、P2[2]取平均值后将该平均值赋值给P2[0]。
无需自校准的时候,校准数组P4[y][z]也要跟着测量的数据进行改变,这里同样对校准数组P4[y][z]进行权重滤波处理,以便于后续的自校准处理。这里优选地,所述的步骤E中对校准数组P4[y][z]进行权重滤波处理包括如下步骤:(E1)对校准数组P4[y][z]进行赋值运算,
……;
(E2)根据滤波权重P3的值对有效采集值P1取权重并赋值给P4[y-1][0]~P4[0][0],
P4[y-1][0]=P1*P3+P4[y-1][1]*(1-P3);
P4[y-2][0]=P1*P3+P4[y-2][1]*(1-P3);
……;
P4[1][0]=P1*P3+P4[1][1]*(1-P3);
P4[0][0]=P1*P3+P4[0][1]*(1-P3);
(E3)对P4[y-1][0]、P4[y-1][1]、…、P4[y-1][z-1]取平均值后将该平均值赋值给P4[y-1][0];对P4[y-2][0]、P4[y-2][1]、…、P4[y-2][z-1]取平均值后将该平均值赋值给P4[y-2][0];……;对P4[1][0]、P4[1][1]、…、P4[1][z-1]取平均值后将该平均值赋值给P4[1][0];对P4[0][0]、P4[0][1]、…、P4[0][z-1]取平均值后将该平均值赋值给P4[0][0]。
校准数组P4[y][z]的长度应当合适y、z若选择过大,则影响计算速度,选择过小,则处理结果的准确性有所影响,本实施例中,所述校准数组P4[y][z]的长度y等于20、z等于3,将y=20,z=3带入步骤E1~E3后,步骤E1~E3具体为:
(E1')对校准数组P4[20][3]进行赋值运算,
P4[19][2]=P4[19][1],P4[19][1]=P4[19][0];
P4[18][2]=P4[18][1],P4[18][1]=P4[18][0];
……;
P4[1][2]=P4[1][1],P4[1][1]=P4[1][0];
P4[0][2]=P4[0][1],P4[0][1]=P4[0][0];
(E2')根据滤波权重P3的值对有效采集值P1取权重并赋值给P4[19][0]~P4[0][0],
P4[19][0]=P1*P3+P4[19][1]*(1-P3);
P4[18][0]=P1*P3+P4[18][1]*(1-P3);
……;
P4[1][0]=P1*P3+P4[1][1]*(1-P3);
P4[0][0]=P1*P3+P4[0][1]*(1-P3);
(E3')对P4[19][0]、P4[19][1]、P4[19][2]取平均值后将该平均值赋值给P4[19][0];对P4[18][0]、P4[18][1]、P4[18][2]取平均值后将该平均值赋值给P4[18][0];……;对P4[1][0]、P4[1][1]、P4[1][2]取平均值后将该平均值赋值给P4[1][0];对P4[0][0]、P4[0][1]、P4[0][2]取平均值后将该平均值赋值给P4[0][0]。
优选地,所述的步骤F中对滤波数组P2[x]的值进行自校准处理包括如下步骤:(F1)若|P4[y-1][0]-P2[0]|≤1,执行步骤F2;若P4[y-1][0]-P2[0]>1,将P2[0]+0.5赋值给P2[0]后执行步骤F2;若P4[y-1][0]-P2[0]<-1,将P2[0]-0.5赋值给P2[0]后执行步骤F2;(F2)对校准数组P4[y][z]进行赋值运算,
……;
通过以上自校准处理,当误差较大时,可自行进行调整以实现减小误差。将y=20,z=3带入步骤F1、F2后,步骤F1、F2具体为:(F1')若|P4[19][0]-P2[0]|≤1,执行步骤F2;若P4[19][0]-P2[0]>1,将P2[0]+0.5赋值给P2[0]后执行步骤F2;若P4[19][0]-P2[0]<-1,将P2[0]-0.5赋值给P2[0]后执行步骤F2;(F2')对校准数组P4[20][3]进行赋值运算,
……;
进一步地,根据实际情况出发,本实施例中,每100ms采集一个温度数据,每采集10个就按照前述步骤进行处理,也就是说每隔1s就会输出一个滤波校准值P5。60s后输出的滤波校准值P5误差已经偏大,需要进行自校准,故所述的m等于60。需要进行自校准处理时连续输出滤波校准值P5的个数就等于这里的m。
Claims (8)
1.一种红外测温数据处理方法,包括如下步骤:
(A)定义有效采集值P1、滤波数组P2[x]、滤波权重P3以及滤波校准值P5;
(B)采集多个温度数据,并对其做均值处理得到有效采集值P1;
(C)若滤波数组P2[x]为空,将有效采集值P1分别赋值给滤波数组P2[x]的各个元素,否则,进入下一步;
(D)根据用户设定的滤波权重P3对滤波数组P2[x]进行权重滤波处理;
(G)将P2[0]的值赋值给滤波校准值P5并将滤波校准值P5作为处理后的温度值输出;
所述的步骤D中,对滤波数组P2[x]的权重滤波处理包括如下步骤:
(D1)滤波数组P2[x]赋值运算,P2[x-1]=P2[x-2],…,P2[2]=P2[1],P2[1]=P2[0];
(D2)根据滤波权重P3的值对有效采集值P1取权重并赋值给P2[0],P2[0]-P1*P3+P2[1]*(1-P3);
(D3)对P2[0]、P2[1]、…、P2[x-1]取平均值后将该平均值赋值给P2[0]。
2.如权利要求1所述的红外测温数据处理方法,其特征在于:所述的步骤A中还定义二维校准数组P4[y][z]、计数值k以及自校准频率m,k初始化为0,m为用户设定值;步骤C中,若校准数组P4[y][z]为空,将有效采集值P1分别赋值给校准数组P4[y][z]的各个元素;所述的步骤D和步骤G之间还包括如下步骤:
(E)根据用户设定的滤波权重P3对校准数组P4[y][z]进行权重滤波处理;
(F)计数值k加1,若k取m的模等于0,则根据滤波数组P2[x]和校准数组P4[y][z]的值对滤波数组P2[x]的值进行自校准处理;
所述的步骤E中对校准数组P4[y][z]进行权重滤波处理包括如下步骤:
(E1)对校准数组P4[y][z]进行赋值运算,
(E2)根据滤波权重P3的值对有效采集值P1取权重并赋值给P4[y-1][0]~P4[0][0],
P4[y-1][0]=P1*P3+P4[y-1][1]*(1-P3);
P4[y-2][0]=P1*P3+P4[y-2][1]*(1-P3);
……;
P4[1][0]=P1×P3+P4[1][1]*(1-P3);
P4[0][0]=P1×P3+P4[0][1]*(1-P3);
(E3)对P4[y-1][0]、P4[y-1][1]、…、P4[y-1][z-1]取平均值后将该平均值赋值给P4[y-1][0];
对P4[y-2][0]、P4[y-2][1]、…、P4[y-2][z-1]取平均值后将该平均值赋值给P4[y-2][0];
……;
对P4[1][0]、P4[1][1]、…、P4[1][z-1]取平均值后将该平均值赋值给P4[1][0];
对P4[0][0]、P4[0][1]、…、P4[0][z-1]取平均值后将该平均值赋值给P4[0][0]。
3.如权利要求1所述的红外测温数据处理方法,其特征在于:所述的步骤B中,包括如下步骤:
(B1)每隔100ms采集一次温度数据,连续10次采用共获取10个温度数据;
(B2)去除10个温度数据中的2个最大值和2个最小值;
(B3)对剩下的6个温度数据取平均值后赋值给有效采集值P1。
4.如权利要求2所述的红外测温数据处理方法,其特征在于:所述的步骤F中对滤波数组P2[x]的值进行自校准处理包括如下步骤:
(F1)若|P4[y-1][0]-P2[0]|≤1,执行步骤F2;
若P4[y-1][0]-P2[0]>1,将P2[0]+0.5赋值给P2[0]后执行步骤F2;
若P4[y-1][0]-P2[0]<-1,将P2[0]-0.5赋值给P2[0]后执行步骤F2;
(F2)对校准数组P4[y][z]进行赋值运算,
5.如权利要求1所述的红外测温数据处理方法,其特征在于:所述滤波数组P2[x]的长度x等于3,步骤D1~D3具体为:
(D1')滤波数组P2[3]赋值运算,P2[2]=P2[1],P2[1]=P2[0];
(D2')根据滤波权重P3的值对有效采集值P1取权重并赋值给P2[0],P2[0]=P1*P3+P2[1]*(1-P3);
(D3')对P2[0]、P2[1]、P2[2]取平均值后将该平均值赋值给P2[0]。
6.如权利要求2所述的红外测温数据处理方法,其特征在于:所述校准数组P4[y][z]的长度y等于20、z等于3,步骤E1~E3具体为:
(E1')对校准数组P4[20][3]进行赋值运算,
P4[19][2]=P4[19][1],P4[19][1]=P4[19][0];
P4[18][2]=P4[18][1],P4[18][1]=P4[18][0];
……;
P4[1][2]=P4[1][1],P4[1][1]=P4[1][0];
P4[0][2]-P4[0][1],P4[0][1]-P4[0][0];
(E2')根据滤波权重P3的值对有效采集值P1取权重并赋值给P4[19][0]~P4[0][0],
P4[19][0]=P1*P3+P4[19][1]*(1-P3);
P4[18][0]=P1*P3+P4[18][1]*(1-P3);
……;
P4[1][0]=P1×P3+P4[1][1]*(1-P3);
P4[0][0]=P1×P3+P4[0][1]*(1-P3);
(E3')对P4[19][0]、P4[19][1]、P4[19][2]取平均值后将该平均值赋值给P4[19][0];
对P4[18][0]、P4[18][1]、P4[18][2]取平均值后将该平均值赋值给P4[18][0];
……;
对P4[1][0]、P4[1][1]、P4[1][2]取平均值后将该平均值赋值给P4[1][0];
对P4[0][0]、P4[0][1]、P4[0][2]取平均值后将该平均值赋值给P4[0][0]。
7.如权利要求4所述的红外测温数据处理方法,其特征在于:所述校准数组P4[y][z]的长度y等于20、z等于3,步骤F1、F2具体为:
(F1')若|P4[19][0]-P2[0]≤1,执行步骤F2;
若P4[19][0]-P2[0]>1,将P2[0]+0.5赋值给P2[0]后执行步骤F2;
若P4[19][0]-P2[0]<-1,将P2[0]-0.5赋值给P2[0]后执行步骤F2;
(F2')对校准数组P4[20][3]进行赋值运算,
8.如权利要求2所述的红外测温数据处理方法,其特征在于:所述的m等于60。
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