CN111207838A - 一种基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置 - Google Patents
一种基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111207838A CN111207838A CN202010165631.4A CN202010165631A CN111207838A CN 111207838 A CN111207838 A CN 111207838A CN 202010165631 A CN202010165631 A CN 202010165631A CN 111207838 A CN111207838 A CN 111207838A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- molten iron
- infrared
- image
- spectrum
- special
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 342
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 171
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 117
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 112
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 claims abstract description 87
- 239000000428 dust Substances 0.000 claims abstract description 73
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 65
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 58
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 31
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 29
- 239000005387 chalcogenide glass Substances 0.000 claims description 27
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 claims description 26
- 238000001816 cooling Methods 0.000 claims description 20
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 18
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 13
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 10
- 238000004861 thermometry Methods 0.000 claims description 5
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims description 4
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims 1
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 8
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 11
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 5
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 239000000779 smoke Substances 0.000 description 4
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 150000004770 chalcogenides Chemical class 0.000 description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 230000035772 mutation Effects 0.000 description 3
- 238000010079 rubber tapping Methods 0.000 description 3
- 239000002893 slag Substances 0.000 description 3
- 238000003723 Smelting Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000000701 chemical imaging Methods 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 230000017525 heat dissipation Effects 0.000 description 2
- 238000003331 infrared imaging Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 description 2
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 description 2
- 238000001931 thermography Methods 0.000 description 2
- 235000017166 Bambusa arundinacea Nutrition 0.000 description 1
- 235000017491 Bambusa tulda Nutrition 0.000 description 1
- 241001330002 Bambuseae Species 0.000 description 1
- 235000015334 Phyllostachys viridis Nutrition 0.000 description 1
- 229910000805 Pig iron Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 201000009310 astigmatism Diseases 0.000 description 1
- 239000011425 bamboo Substances 0.000 description 1
- 238000007664 blowing Methods 0.000 description 1
- 238000005266 casting Methods 0.000 description 1
- 239000000571 coke Substances 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 238000010924 continuous production Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000007769 metal material Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000009991 scouring Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
- G01J5/0037—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry for sensing the heat emitted by liquids
- G01J5/004—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry for sensing the heat emitted by liquids by molten metals
Abstract
本发明公开了一种基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置，包括光学镜头以及与光学镜头连接的图像处理模块，其中光学镜头包括特谱光学镜头和普通光学镜头，特谱光学镜头用于从第一角度采集高炉铁水光信号的特谱，普通光学镜头用于从第二角度采集高炉铁水光信号的普通近红外波段，图像处理模块，用于根据特谱和普通近红外波段获得铁水测温值，解决了现有高炉铁水温度测量精度低的技术问题，通过提取高炉铁水光信号中受粉尘影响小的窄红外光谱波段，克服了铁水测温过程中的粉尘干扰，不仅能提高铁水测温精度，而且避免了由于受粉尘干扰导致无法实时连续测温的现象，从而能实现对铁水的连续稳定测温。
Description
技术领域
本发明主要涉及铁水测温技术领域，特指一种基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置。
背景技术
高炉炼铁是把铁矿石还原成生铁的连续生产过程。铁矿石、焦炭和熔剂等固体原料按规定配料比由炉顶装料装置分批送入高炉，形成交替分层结构。矿石料在下降过程中逐步被还原、熔化成铁和渣，聚集在炉缸中，定期从铁口、渣口放出，在这个过程中，炉内的温度是反应正常出铁的重要参数。但由于炉内高温高压、高粉尘、密闭的恶劣环境，炉内温度很难直接连续测得。因此，现场技术人员只能通过检测出铁口铁水温度来间接判断炉内温度。以便于调节高炉炉况及保障铁水在后续工艺生产过程中具有合适的冶炼条件。目前，对于铁水温度的直接检测主要有热电偶直接测温和红外测温：1)热电偶测温虽然可以直接的检测铁水的温度，但是热电偶直接测温需要现场操作人员拿着热电偶在出铁场直接测温，操作人员劳动强度大并存在一系列安全隐患。若测温数据采集不及时，难以实现实时的在线测量，同时测温数据直接受到操作人员的操作经验、操作手法等主观因素的影响。2)红外测温装置虽然可以实时监测铁水温度，节省人力，但由于受潮湿、炮泥质量、自然风等各种因素影响，出铁口视线常常被灰尘、烟雾和蒸汽的严重阻挡，甚至完全阻挡。这种恶劣环境对于现有的红外测温装置产生极大不可消除的干扰，使得其无法精确得到实时的温度数据。
因此，虽然现有诸多成熟的测温装置，但受高炉炉前出铁口复杂多变的恶劣环境的影响，现有的测温方法难以实现连续实时的检测铁口铁水温度，不能准确有效的反应炉内温度，使得测量的铁水温度难以表征高炉的运行状况。
专利公布号CN101545808A发明专利是一种铁水流体的裂纹温度红外辐射测量系统。其测温方式是通过一种非接触式的比色红外辐射测温计。主要工作原理为通过测量被测物红外辐射中相邻波段的能量大小来确定被测物的温度,因此它受物体表面发射率影响小,并在一定程度上拥有良好的抗灰尘、烟雾、水汽等能力,比单色测温仪具有明显的优越性。但当空间布满烟雾的情况下，严重影响两个对比红外光的传播时，其测量的数据将被处理成低温无效数据。事实上在铁水刚出铁口的位置处常常受严重的烟尘影响着。因此，此装置会因长时间检测无效数据温度数据出现数据丢失，从而达不到实时连续的测量温度数据的效果，甚至长时间无法得到准确的温度数据。所以，该装置无法测量铁水刚流出铁口时的温度，其往往安装测量在下游铁水从铁沟进溜槽前时的温度。这个位置相对铁水刚流出铁口的粉尘环境更好，更易测得有效数据。然后通过流动“散热”温度差ΔT估算铁水实际温度，但这样测得的数据并非铁水的真实温度。
专利公布号CN203320040U实用新型专利是一种新型高炉冶炼铁水的温度检测装置。其通过预制耐高温、耐冲刷材料的空管，使得可以将安装有反吹冷却装置的激光测温仪插入流动的铁水之中，直接测量铁水的内部温度。但这种直接将装置插入铁水的测量方式依然受到使用寿命的影响，仅仅满足一段时间内的准确测量。一、若该装置仅仅用于代替热电偶工作，那么仍然无法解决传统测温所带来的诸多问题，如技术人员的劳力问题，以及无法实时检测铁水温度数据等等。二、若将该装置安装在出铁口那种极其恶劣的高温环境中，对于如何将数据传输到后端处理设备也是极难解决的一个问题，需要架设长距离的耐高温传输线路或者做诸多传输装置的冷却处理等等一系列问题。最为重要的是，如果测温设备一旦在出铁口处损坏，数据出现异常，在高炉顺产铁水的情况下，无法做到及时检修和更换测量装置，从而影响正常生产。
发明内容
本发明提供的基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置，解决了现有高炉铁水温度测量精度低的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明提出的基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置包括：光学镜头以及与光学镜头连接的图像处理模块，其中：
光学镜头包括特谱光学镜头和普通光学镜头，特谱光学镜头用于从第一角度采集高炉铁水光信号的特谱，普通光学镜头用于从第二角度采集高炉铁水光信号的普通近红外波段，其中特谱为受粉尘干扰小的窄红外光谱波段，普通近红外波段为无粉尘干扰时的红外光谱波段，第一角度和第二角度不同；
图像处理模块，用于根据特谱和普通近红外波段获得铁水测温值。
进一步地，特谱光学镜头包括红外带通滤波片、与红外带通滤波片依次连接的硫系玻璃、波段可调滤波片以及特谱探测器，其中：
红外带通滤波片，用于从第一角度采集从高炉铁水光信号中分离出的红外光，获得分离红外光；
硫系玻璃，用于对分离红外光进行光焦度；
波段可调滤波片，用于通过调节波段获取光焦度后的分离红外光的特谱；
特谱探测器，用于采集特谱，并根据特谱获得特谱图像，以及将特谱图像发送给图像处理模块。
进一步地，图像处理模块包括铁水流股区域提取单元、与铁水流股区域提取单元依次连接的局部非均值滤波单元、测温图像获取单元以及卡尔曼滤波融合单元，其中：
铁水流股区域提取单元，用于通过Canny边缘检测算法提取特谱图像的第一铁水流股区域，以及提取普通近红外图像的第二铁水流股区域，其中普通近红外图像为普通光学镜头中的普通近红外光探测器根据普通近红外波段获得的图像；
滤波单元，用于对第一铁水流股区域进行滤波，获得第一滤波图像，以及对第二铁水流股区域进行滤波，获得第二滤波图像；
测温图像获取单元，用于根据第一滤波图像获得特谱测温图像，以及根据第二滤波图像获得普通近红外测温图像；
卡尔曼滤波融合单元，用于对特谱测温图像和普通近红外测温图像进行卡尔曼滤波融合，获得融合温度分布图像，并根据融合温度分布图像获得铁水测温值。
进一步地，卡尔曼滤波融合单元包括先验估计协方差计算子单元、与先验估计协方差计算子单元依次连接的置信度计算子单元、融合温度分布图像获取子单元以及融合温度方差更新子单元，其中：
先验估计协方差计算子单元，用于根据普通近红外测温图像的方差以及上一时刻的融合温度方差，计算先验估计协方差；
置信度计算子单元，用于根据先验估计协方差和特谱测温图像的方差，计算特谱测温图像中测温值的置信度；
融合温度分布图像获取子单元，用于根据特谱测温图像、普通近红外测温图像以及置信度获取融合温度分布图像；
融合估计方差更新子单元，用于根据融合温度分布图像更新融合温度方差。
进一步地，融合温度分布图像获取子单元获取融合温度分布图像的计算公式具体为：
其中，
表示融合温度分布图像，
表示特谱测温图像，yk表示普通近红外测温图像，Kk表示特谱测温图像中测温值的置信度，且
其中
表示先验估计协方差，R表示特谱测温图像的方差。
进一步地，滤波单元包括梯度分类子单元和非局部均值滤波子单元，其中：
梯度分类子单元，用于根据第一铁水流股区域的梯度向量和第一预设阈值将第一铁水流股区域的像素分成第一大梯度像素和第一小梯度像素，以及根据第二铁水流股区域的梯度向量和第二预设阈值将第二铁水流股区域的像素分成第二大梯度像素和第二小梯度像素；
非局部均值滤波子单元，用于对第一大梯度像素进行非局部均值滤波，从而获得第一滤波图像，以及对第二大梯度像素进行非局部均值滤波，从而获得第二滤波图像。
进一步地，硫系玻璃包括第一硫系玻璃和与第一硫系玻璃连接的第二硫系玻璃，其中：
第一硫系玻璃，由两片凸透镜组成，用于对分离红外光进行光焦度；
第二硫系玻璃，由一片凹透镜组成，用于将光焦度后的分离红外光扩散为平行光透射到波段可调滤波片。
进一步地，铁水测温装置还包括设置于特谱光学镜头外部的第一保护筒以及设置于普通光学镜头外部的第二保护筒，其中：
第一保护筒包括设置于特谱光学镜头外围的内保护套、设置于内保护套外围的双螺旋水冷管道，以及设置于双螺旋水冷管道外围的外保护套，其中：
内保护套，用于对特谱光学镜头进行散热；
双螺旋水冷管道，用于通过循环冷水流吸收内保护套散发的热量，从而实现对特谱光学镜头进行降温；
外保护套，用于对特谱光学镜头进行隔热。
进一步地，铁水测温装置还包括用于保护铁水测温装置的保护箱以及给铁水测温装置供电的电源组件，且铁水测温装置安装在高炉出铁口处挡板上。
与现有技术相比，本发明的优点在于：本发明提出的基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置包括光学镜头以及与光学镜头连接的图像处理模块，其中光学镜头包括特谱光学镜头和普通光学镜头，特谱光学镜头用于从第一角度采集高炉铁水光信号的特谱，普通光学镜头用于从第二角度采集高炉铁水光信号的普通近红外波段，图像处理模块，用于根据特谱和普通近红外波段获得铁水测温值，解决了现有高炉铁水温度测量精度低的技术问题，通过提取高炉铁水光信号中受粉尘影响小的窄红外光谱波段，克服了铁水测温过程中的粉尘干扰，不仅能提高铁水测温精度，而且避免了由于受粉尘干扰导致无法实时连续测温的现象，从而能实现对铁水的连续稳定测温。
本发明装置的目的在于通过设计光学镜头，得到铁水红外波段，再对该红外波段进行分离，获取一种波段范围极窄的特殊的红外光谱波段，对出铁口的铁水温度进行连续实时的测量。
本发明装置的目的在于利用一种波段范围极窄的特殊红外光谱波段的成像特性，对出铁口处铁水温度进行连续实时的检测。其特性是该极窄红外波段受粉尘干扰较一般红外波段而言极小，本发明中简称特谱。通过该特谱可有效的克服铁口复杂环境中高粉尘对于现今红外测温技术难以检测到有效数据的影响。
本发明装置在于利用双目镜头方式同时采集两路不同红外波段的光信号，一路特殊窄光谱信号(受粉尘影响小)，一路普通近红外光信号(无粉尘干扰时测温精度高)，并通过光谱成像技术得到温度图像。并通过两路图像数据的分析对比融合，得到不同粉尘干扰程度下更加精确的温度检测结果。
本发明装置目的在于通过可微调特谱滤光片对特谱波段进行微调，以应对除粉尘外的环境因素造成特谱波段的细微偏移，通过该滤光片找到波段最合适的谱段范围。
本发明装置的目的在于通过双螺旋结构的水冷装置，为装置的提供可在高温环境中正常稳定运行的工作条件。
本发明装置的目的在于通过图像处理模块，创新性的运用边缘提取铁水流股，为解决不同粉尘浓度对测温精度的影响，对特谱图像(受粉尘影响小)及普通近红外光图像(无粉尘干扰时测温精度高)进行突变点更新，以及多传感器检测的卡尔曼滤波融合的方式获取铁水流的面温度，反应出铁水流股各个点的整体温度分布。
本发明的关键点：
1、本发明的关键点在于在设计光学镜头过程中，对现场光信号进行特殊处理，获得到一种受高温环境中浮动粉尘影响较小的一种极窄的特殊红外波段。通过该特殊波段可有效的克服铁口复杂环境中高粉尘对于现今红外测温技术难以检测到有效数据的影响。
2、本发明关键点在于利用双目镜头方式同时采集两路不同红外波段的光信号，一路特殊窄光谱信号(受粉尘影响小)，一路普通近红外光信号(无粉尘干扰时测温精度高)，并通过光谱成像技术得到温度图像。并通过两路图像数据的分析对比融合，得到不同粉尘干扰程度下更加精确的温度检测结果。
3、本发明关键点在于通过可微调特谱滤光片对特谱波段进行微调，以应对除粉尘外的其它环境因素等造成特谱波段的细微偏移，通过该滤光片找到波段最合适的谱段范围。
4、本发明关键点在于通过双螺旋结构的水冷装置，为装置的提供可在高温环境中正常稳定运行的工作条件。
5、本发明关键点在于通过图像处理模块，创新性的运用边缘提取铁水流股，为解决不同粉尘浓度对测温精度的影响，对特谱图像(受粉尘影响小)及普通近红外光图像(无粉尘干扰时测温精度高)进行突变点局部非均值滤波的更新。
6、本发明关键点在于建立温度-灰度值非线性映射模型，得到特谱镜头以及普通镜头的测温图像，将方差固定的特谱镜头当作测量系统，方差随粉尘浓度变化的普通镜头当作估计系统，通过卡尔曼滤波的方式进行融合，从而得到现场出铁口铁水的精确温度。
附图说明
图1为本发明实施例二的基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置结构框图；
图2为本发明实施例二的特谱光学镜头的结构示意图；
图3为本发明实施例二的第一保护筒的结构示意图；
图4为本发明实施例三的特谱测温-现场示意图。
附图标记：
10、特谱光学镜头；20、普通光学镜头；30、第一保护筒；40、第二保护筒；50、图像处理模块；60、通讯总线电缆；70、电源组件；80、保护箱；101、红外带通滤波片；102、硫系玻璃；103、波段可调滤波片；104、特谱探测器；301、内保护套；302、双螺旋水冷管道；303、外保护套；304、进水口；305、出水口；901、出铁口；902、铁水；903、铁水沟槽；904、挡板；905、铁水测温装置；906、通信数据总线；907、后端设备。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下文将结合说明书附图和较佳的实施例对本发明作更全面、细致地描述，但本发明的保护范围并不限于以下具体的实施例。
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
实施例一
本发明实施例一提供的基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置905，包括光学镜头以及与光学镜头连接的图像处理模块50，其中：
光学镜头包括特谱光学镜头10和普通光学镜头20，特谱光学镜头10用于从第一角度采集高炉铁水902光信号的特谱，普通光学镜头20用于从第二角度采集高炉铁水902光信号的普通近红外波段，其中特谱为受粉尘干扰小的窄红外光谱波段，普通近红外波段为无粉尘干扰时的红外光谱波段，第一角度和第二角度不同；
图像处理模块50，用于根据特谱和普通近红外波段获得铁水测温值。
本发明提供的基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置905，包括光学镜头以及与光学镜头连接的图像处理模块50，其中光学镜头包括特谱光学镜头10和普通光学镜头20，特谱光学镜头10用于从第一角度采集高炉铁水902光信号的特谱，普通光学镜头20用于从第二角度采集高炉铁水902光信号的普通近红外波段，图像处理模块50，用于根据特谱和普通近红外波段获得铁水测温值，解决了现有高炉铁水温度测量精度低的技术问题，通过提取高炉铁水902光信号中受粉尘影响小的窄红外光谱波段，克服了铁水测温过程中的粉尘干扰，不仅能提高铁水测温精度，而且避免了由于受粉尘干扰导致无法实时连续测温的现象，从而能实现对铁水902的连续稳定测温。
一方面，本发明首次提出了窄红外光谱波段的概念，窄红外光谱具体是指红外光谱波段中一段极窄的波段，这段波段经过大量实验证明受粉尘干扰小，特别是对于高炉铁口的高粉尘环境；另一方面，本发明利用双目镜头方式同时采集两路不同红外波段的光信号，一路特殊窄光谱信号(受粉尘影响小)，一路普通近红外光信号(无粉尘干扰时测温精度高)，并通过光谱成像技术得到温度图像。以及通过两路图像数据的分析对比融合，得到不同粉尘干扰程度下更加精确的温度检测结果。
具体地，本实施例中铁水测温装置905依据检测目标的发射率、现场环境选择合适的检测波段及波长。红外热成像是通过检测某一段光谱范围内辐射能计算温度。在高温区,测量金属材料的最佳波长是近红外,可选用0.18-1.0μm波长，其他温区可选用1.6μm、2.2μm和3.9μm波长。再由于波长越短，频率越高，光波的穿透力越强，尽管铁水温度辐射强，但面对现场环境以及测量装置与铁水902距离限制，还是需要选择光波穿透越强的红外波，即光波越短越好。但红光波长越短，绕过微小物体的能力弱，这种能力也叫衍射，这种能力在面对出铁口901布满微小粉尘的环境对测温装置同样重要。另外，在红外光传播过程中，受不同介质的影响，其透射率也大不相同。因此，需要选择合适的波长波段减少本所测铁口环境对测量精度的影响，本装置猜测在近红外光谱波段中存在一段“极窄”的红外光谱波段，即一个“极值点”，使得该“极窄”波段绕过微小粉尘与穿透粉尘能力综合效果达到最佳，该“极值点”范围“极窄”。通过在现场的大量的数据实验，找到了该“极窄”波段受现场粉尘的影响极小，并将其用于该特谱测温装置，从而解决了现有非接触式测温装置难以解决出铁口901恶劣粉尘环境的影响问题。
实施例二
参照图1，本发明实施例二提供的基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置905，包括特谱光学镜头10、普通光学镜头20、第一保护筒30、第二保护筒40、图像处理模块50、通讯总线电缆60、电源组件70以及保护箱80，其中特谱光学镜头10用于从第一角度采集高炉铁水902光信号的特谱，普通光学镜头20用于从第二角度采集高炉铁水902光信号的普通近红外波段，其中特谱为受粉尘干扰小的窄红外光谱波段，普通近红外波段为无粉尘干扰时的红外光谱波段，第一角度和第二角度不同；图像处理模块50，用于根据特谱和普通近红外波段获得铁水测温值。
具体地，本实施例的铁水测温装置905设有两路光学镜头，一路特谱探测镜头(受粉尘影响小)及普通近红外光探测镜头(无粉尘干扰时测温精度高)，并同时进行光信号采集。通过两个光学镜头所采集的光学信号进行对比去噪，对两幅图像采用梯度信息的快速权值的融合去噪，以及特殊卡尔曼滤波融合。尽管，“特谱”在面对空间中无规则运动的粉尘的测温环境中具有很好的实用效果，但还是没有办法完全抵消掉粉尘对成像的干扰，还是存在一定误差，但在无粉尘干扰的环境下，红外成像测温技术已经能实现较高精度的检测结果。因此，设计两路镜头采集光信号融合以面对不同粉尘浓度所带来的误差。因为空间中运动粉尘的影响，会出现微弱的突变效果，直接将图像与温度模型匹配得到对应的温度数据会导致精度的下降。因此，在算法上面，采用图像梯度信息的快速权值融合去噪，消除图像中变化剧烈的点(主要是针对易受干扰的特殊近红外光波段)，并运用卡尔曼滤波置信度可更新的特性，来应对不同粉尘干扰时更新对特谱图像和普通近红外波段图像的置信度。这样，无论粉尘浓度高还是低，都能保证本发明装置拥有较高的测温精度，解决传统红外成像测温仪不适应铁口高粉尘干扰的缺点。
参照图2，本实施例的特谱光学镜头10包括红外带通滤波片101、与红外带通滤波片101依次连接的硫系玻璃102、波段可调滤波片103以及特谱探测器104，其中：
红外带通滤波片101，用于从第一角度采集从高炉铁水902光信号中分离出的红外光，获得分离红外光；
硫系玻璃102，用于对分离红外光进行光焦度；
波段可调滤波片103，用于通过调节波段获取光焦度后的分离红外光的特谱；
特谱探测器104，用于采集特谱，并根据特谱获得特谱图像，以及将特谱图像发送给图像处理模块50。
可选地，硫系玻璃102包括第一硫系玻璃102和与第一硫系玻璃102连接的第二硫系玻璃102，其中：
第一硫系玻璃102，由两片凸透镜组成，用于对分离红外光进行光焦度；
第二硫系玻璃102，由一片凹透镜组成，用于将光焦度后的分离红外光扩散为平行光透射到波段可调滤波片103。
具体地，本实施例中特谱光学镜头10采集特谱的流程为：红外带通滤波片101将除红外光以外的其它干扰光反射或吸收，其表面进行了防尘处理，防止在高粉尘环境中镜头附着太多灰尘而干扰正常测量。透射进来的红外光再通过3片硫系透镜承担主要光焦度，由于现实事物图像需要完全显示在相机中，那么相机为了显示比自身大的实物图，就需要前两片透镜聚光，将入射进来的散光通过前2片凸透镜进行两次聚光校正，使其准确透射到期望的焦点，并通过最后1片凹透镜将经过期望焦点的近红外光扩散为平行光透射到，可调红外滤波片，所选透镜材料为硫系玻璃102，其折射率随温度变化的系数小，使用硫系玻璃102可有效减少红外热成像探测系统的热离焦量，从而降低消热差的难度，并且还有成本低的优点。通过硫系透镜的红外光再经过特制波段可调的红外滤波片(或普通近红外波段滤波片)，该特制滤波片可滤除出上述实验所获得“极窄”红外波段，并可在“极窄”波段小范围内调节，以应付相机在现场长期运行或其它环境干扰带来的“极值点”细微变化的情况，再将该特殊红外波段成像到特谱检测器(或普通近红外波段探测器)的靶面上，由于该特谱波段“极窄”，因此特谱探测器104需要满足弱光信号的采集，最后同时由ISP进行硬件图像的高速处理，减小探测器散粒噪声和热噪声等常见噪声影响，并放大输出高质量图像给图像处理模块50进行融合。
本实施例的普通光学镜头20与特谱光学镜头10的结构基本相同，区别仅在于红外波段滤波片为普通近红外波段滤波片，而非波段可调滤波片103。
可选地，图像处理模块50包括铁水流股区域提取单元、与铁水流股区域提取单元依次连接的局部非均值滤波单元、测温图像获取单元以及卡尔曼滤波融合单元，其中：
铁水流股区域提取单元，用于通过Canny边缘检测算法提取特谱图像的第一铁水流股区域，以及提取普通近红外图像的第二铁水流股区域，其中普通近红外图像为普通光学镜头20中的普通近红外光探测器根据普通近红外波段获得的图像；
滤波单元，用于对第一铁水流股区域进行滤波，获得第一滤波图像，以及对第二铁水流股区域进行滤波，获得第二滤波图像；
测温图像获取单元，用于根据第一滤波图像获得特谱测温图像，以及根据第二滤波图像获得普通近红外测温图像；
卡尔曼滤波融合单元，用于对特谱测温图像和普通近红外测温图像进行卡尔曼滤波融合，获得融合温度分布图像，并根据融合温度分布图像获得铁水测温值。
具体地，本实施例在获得特谱图像和普通近红外图像后，首先通过Canny边缘检测算法提取特谱图像的第一铁水流股区域，以及提取普通近红外图像的第二铁水流股区域，其中普通近红外图像为普通光学镜头20中的普通近红外光探测器根据普通近红外波段获得的图像，然后通过滤波单元对第一铁水流股区域进行滤波，获得第一滤波图像，以及对第二铁水流股区域进行滤波，获得第二滤波图像。
可选地，本实施例的滤波单元包括梯度分类子单元和非局部均值滤波子单元，其中：
梯度分类子单元，用于根据第一铁水流股区域的梯度向量和第一预设阈值将第一铁水流股区域的像素分成第一大梯度像素和第一小梯度像素，以及根据第二铁水流股区域的梯度向量和第二预设阈值将第二铁水流股区域的像素分成第二大梯度像素和第二小梯度像素；
非局部均值滤波子单元，用于对第一大梯度像素进行非局部均值滤波，从而获得第一滤波图像，以及对第二大梯度像素进行非局部均值滤波，从而获得第二滤波图像。
具体地，本实施例在滤波时先计算出图像的梯度信息，并将两幅图像的所有像素分为大梯度与小梯度。
对于函数f(x,y)，在其坐标(x,y)上的梯度通过如下二维向量定义：
其中，▽f为梯度向量，
和
分别为x和y方向像素变化的偏导。
梯度变化向量的模▽F＝mag(▽f)为：
本实施例根据梯度变化向量模▽F的大小对像素点进行分类，▽F＜r时为小梯度像素点，其余为大梯度点。其中r为自定义的分类值。对于上一步中两幅均为大梯度的像素点进行非局部均值滤波算法，该算法在去噪效果上有着良好表现，但完成不同像素点之间的相似度计算以及搜索会消耗非常大的计算机时间。因此，仅通过计算图像中为大梯度的像素点，可以大量减少计算时间，以满足该设备的性能要求，并改善图像。
进一步地，本实施例对非均值滤波后的两路不同红外图像进行非线性回归，计算出响应的温度值。即通过BP神经网络建立温度与图像非线性映射模型，得到两幅实时温度图像，一是特谱测温图像，二是普通近红外测温图像。
最后，通过卡尔曼滤波融合单元对特谱测温图像和普通近红外测温图像进行卡尔曼滤波融合。本实施例的卡尔曼滤波融合单元包括先验估计协方差计算子单元、与先验估计协方差计算子单元依次连接的置信度计算子单元、融合温度分布图像获取子单元以及融合温度方差更新子单元，其中：
先验估计协方差计算子单元，用于根据普通近红外测温图像的方差以及上一时刻的融合温度方差，计算先验估计协方差；
置信度计算子单元，用于根据先验估计协方差和特谱测温图像的方差，计算特谱测温图像中测温值的置信度；
融合温度分布图像获取子单元，用于根据特谱测温图像、普通近红外测温图像以及置信度获取融合温度分布图像；
融合估计方差更新子单元，用于根据融合温度分布图像更新融合温度方差。
具体地，根据卡尔曼滤波算法可知，本实施例需要一个测量值和一个估计值。由于特谱对于高粉尘干扰的影响较小，因此，特谱镜头得到的测量温度数据误差在粉尘浓度多变的环境下较稳定，进而可以将其当作卡尔曼滤波中的测量值。而普通镜头受粉尘浓度影响较大，波动较大，但在粉尘干扰较小或无粉尘干扰的情况下精度较高，因此可以看作卡尔曼滤波中的估计值。最后，当粉尘浓度发生变化时，通过自动更新估计值的置信度，来融合图谱温度分布图像以及普通谱段温度分布图像。具体温度分布图像的融合公式如下：
1)计算普通镜头作为融合前估计状态的总方差
其中
表示先验估计协方差(即本次普通镜头作为融合前估计状态的总方差)，Pk-1表示上次融合后的温度方差(即上次融合后的更新方差)，Q表示普通镜头无粉尘干扰情况下方差(常数)。
2)计算特谱镜头测温值置信度
其中Kk表示特谱镜头测温值置信度，R表示特谱镜头测温方差(在有无粉尘环境下都为同一常数)。
3)计算融合后的温度分布图像
其中
表示融合后的温度分布图像，
表示特谱镜头测温图像，yk表示普通镜头测温图像。
4)计算本次融合估计方差的更新，为下次更新Kk做准备。
其中Pk表示本次融合估计方差的更新，I表示单位矩阵。
联合上述四个步骤，本实施例可根据特谱测温图像与普通近红外测温图像得到两者融合后的温度分布图像
并可随粉尘浓度变化自动更新特谱镜头测温的置信度，使得整个测温装置无论是高粉尘还是低粉尘干扰都具有较高的测温精度。
参照图3，本实施例的铁水测温装置905还包括设置于特谱光学镜头10外部的第一保护筒30以及设置于普通光学镜头20外部的第二保护筒40，其中：
第一保护筒30包括设置于特谱光学镜头10外围的内保护套301、设置于内保护套301外围的双螺旋水冷管道302，以及设置于双螺旋水冷管道302外围的外保护套303，其中：
内保护套301，用于对特谱光学镜头10进行散热；
双螺旋水冷管道302，用于通过循环冷水流吸收内保护套301散发的热量，从而实现对特谱光学镜头10进行降温；
外保护套303，用于对特谱光学镜头10进行隔热。
需要说明的是，本实施例中的第二保护筒40与第一保护筒30的结构基本相同。
图3中，保护筒嵌入水冷装置，双螺旋水冷管道302的两端分别为水冷装置进水口304和水冷装置出水口305，控制冷水以特定流速通过双螺旋水冷管道302，从而对整个装置均匀降温，使得装置在高温环境中正常运行。本实施例的外保护套303具有良好的隔热作用，将光学镜头与外界高温环境有效隔离，进一步提升镜头在高温环境中稳定工作的性能。而内保护套301具有良好的散热效果，由于光学镜头内部吸收过滤的红外光最终都是以热能的形式表现在镜头内部。因此，该散热效果需要将光学镜头内部吸收或反射的红外辐射所形成温度传导到冷却管，被冷水吸收带离内部镜头，整个保护筒结构简单有效。
可选地，铁水测温装置905还包括用于保护铁水测温装置905的保护箱80以及给铁水测温装置905供电的电源组件70，且铁水测温装置905安装在高炉出铁口901处挡板904上。
实施例三
下面结合附图对本发明具体实施方案作进一步详细说明。本装置发明用于国内某钢厂2650m3高炉炼铁出铁口901铁水测温，如图4所示特谱测温-现场示意图。图4中，高温铁水902从高炉炉壁流出形成铁水流注，流进铁水沟槽903，向外辐射红外光，将装置安装于出铁口901处挡板904适合位置，使得镜头视角能够准确对焦到铁水流出铁口901位置后，开始进行温度测量的具体实施方案步骤如下：
1、向水冷保护装置通入冷水，在进水口304、双螺旋导管以及出水口305之间形成适合于光学镜头在检测现场中能正常工作的温度环境；
2、对装置供电，电源组件70中各个稳压模块、驱动模块以及通信模块等开始工作。
3、前端保护筒内两个光学镜头同时对出铁口901处的光信号进行实时采集，同时得到两路光学信号。
4、光线开始进入镜头，通过第一层红外带通滤波片101将除红外光的其它干扰光线反射或吸收，得到可靠的红外信号。
5、透过滤波片的红外光进入镜头内部，通过硫系透镜对红外光线进行变焦处理，使得红外光能够完全并准确的在特谱检测器上成像。
6、通过变焦处理后的红外光最后通过特殊红外滤波片得到装置所需要的红外波段中一种极窄特谱波段，并在特谱检测器上成像。
7、特谱检测器得到的特谱成像数据后，给ISP进行简单硬件去噪及信号放大，再通过通信数据总线906传递给图像处理模块50或后端设备907进行图像融合。
8、图像融合中，利用边缘提取等方式分离出铁水流股，并用局部非均值滤波除去异常数据，以Matlab的神经网络工具箱将其与对应的温度数据送入BP神经网络，设置10个隐层神经元，建立温度-灰度值非线性映射模型，得到特谱镜头以及普通镜头的测温图像，将方差固定的特谱镜头当作测量系统，方差随粉尘浓度变化的普通镜头当作估计系统，通过卡尔曼滤波的方式进行融合，从而得到现场出铁口901铁水的精确温度。
以上实施方式仅用于说明本发明，而非对本发明的限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行各种组合、修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (9)
1.一种基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置，其特征在于，所述铁水测温装置包括光学镜头以及与所述光学镜头连接的图像处理模块(50)，其中：
所述光学镜头包括特谱光学镜头(10)和普通光学镜头(20)，所述特谱光学镜头(10)用于从第一角度采集高炉铁水光信号的特谱，所述普通光学镜头(20)用于从第二角度采集所述高炉铁水光信号的普通近红外波段，其中所述特谱为受粉尘干扰小的窄红外光谱波段，所述普通近红外波段为无粉尘干扰时的红外光谱波段，所述第一角度和所述第二角度不同；
所述图像处理模块(50)，用于根据所述特谱和所述普通近红外波段获得铁水测温值。
2.根据权利要求1所述的基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置，其特征在于，所述特谱光学镜头(10)包括红外带通滤波片(101)、与所述红外带通滤波片(101)依次连接的硫系玻璃(102)、波段可调滤波片(103)以及特谱探测器(104)，其中：
所述红外带通滤波片(101)，用于从第一角度采集从高炉铁水光信号中分离出的红外光，获得分离红外光；
所述硫系玻璃(102)，用于对所述分离红外光进行光焦度；
所述波段可调滤波片(103)，用于通过调节波段获取光焦度后的分离红外光的特谱；
所述特谱探测器(104)，用于采集所述特谱，并根据所述特谱获得特谱图像，以及将所述特谱图像发送给所述图像处理模块(50)。
3.根据权利要求2所述的基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置，其特征在于，所述图像处理模块(50)包括铁水流股区域提取单元、与所述铁水流股区域提取单元依次连接的局部非均值滤波单元、测温图像获取单元以及卡尔曼滤波融合单元，其中：
所述铁水流股区域提取单元，用于通过Canny边缘检测算法提取所述特谱图像的第一铁水流股区域，以及提取普通近红外图像的第二铁水流股区域，其中所述普通近红外图像为所述普通光学镜头(20)中的普通近红外光探测器根据所述普通近红外波段获得的图像；
所述滤波单元，用于对所述第一铁水流股区域进行滤波，获得第一滤波图像，以及对所述第二铁水流股区域进行滤波，获得第二滤波图像；
所述测温图像获取单元，用于根据所述第一滤波图像获得特谱测温图像，以及根据所述第二滤波图像获得普通近红外测温图像；
所述卡尔曼滤波融合单元，用于对所述特谱测温图像和所述普通近红外测温图像进行卡尔曼滤波融合，获得融合温度分布图像，并根据所述融合温度分布图像获得铁水测温值。
4.根据权利要求3所述的基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置，其特征在于，所述卡尔曼滤波融合单元包括先验估计协方差计算子单元、与所述先验估计协方差计算子单元依次连接的置信度计算子单元、融合温度分布图像获取子单元以及融合温度方差更新子单元，其中：
所述先验估计协方差计算子单元，用于根据所述普通近红外测温图像的方差以及上一时刻的融合温度方差，计算先验估计协方差；
所述置信度计算子单元，用于根据所述先验估计协方差和所述特谱测温图像的方差，计算所述特谱测温图像中测温值的置信度；
所述融合温度分布图像获取子单元，用于根据所述特谱测温图像、所述普通近红外测温图像以及所述置信度获取融合温度分布图像；
所述融合估计方差更新子单元，用于根据所述融合温度分布图像更新融合温度方差。
5.根据权利要求4所述的基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置，其特征在于，所述融合温度分布图像获取子单元获取融合温度分布图像的计算公式具体为：
其中，
表示融合温度分布图像，
表示特谱测温图像，yk表示普通近红外测温图像，Kk表示特谱测温图像中测温值的置信度，且
其中
表示先验估计协方差，R表示特谱测温图像的方差。
6.根据权利要求5所述的基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置，其特征在于，所述滤波单元包括梯度分类子单元和非局部均值滤波子单元，其中：
所述梯度分类子单元，用于根据所述第一铁水流股区域的梯度向量和第一预设阈值将所述第一铁水流股区域的像素分成第一大梯度像素和第一小梯度像素，以及根据所述第二铁水流股区域的梯度向量和第二预设阈值将所述第二铁水流股区域的像素分成第二大梯度像素和第二小梯度像素；
所述非局部均值滤波子单元，用于对所述第一大梯度像素进行非局部均值滤波，从而获得第一滤波图像，以及对所述第二大梯度像素进行非局部均值滤波，从而获得第二滤波图像。
7.根据权利要求6所述的基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置，其特征在于，所述硫系玻璃(102)包括第一硫系玻璃(102)和与所述第一硫系玻璃(102)连接的第二硫系玻璃(102)，其中：
所述第一硫系玻璃(102)，由两片凸透镜组成，用于对所述分离红外光进行光焦度；
所述第二硫系玻璃(102)，由一片凹透镜组成，用于将光焦度后的分离红外光扩散为平行光透射到所述波段可调滤波片(103)。
8.根据权利要求1-7任一所述的基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置，其特征在于，所述铁水测温装置还包括设置于所述特谱光学镜头(10)外部的第一保护筒(30)以及设置于所述普通光学镜头(20)外部的第二保护筒(40)，其中：
所述第一保护筒(30)包括设置于所述特谱光学镜头(10)外围的内保护套(301)、设置于所述内保护套(301)外围的双螺旋水冷管道(302)，以及设置于所述双螺旋水冷管道(302)外围的外保护套(303)，其中：
所述内保护套(301)，用于对所述特谱光学镜头(10)进行散热；
所述双螺旋水冷管道(302)，用于通过循环冷水流吸收所述内保护套(301)散发的热量，从而实现对所述特谱光学镜头(10)进行降温；
所述外保护套(303)，用于对所述特谱光学镜头(10)进行隔热。
9.根据权利要求8所述的基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置，其特征在于，
所述铁水测温装置还包括用于保护所述铁水测温装置的保护箱(80)以及给所述铁水测温装置供电的电源组件(70)，且所述铁水测温装置安装在高炉出铁口(901)处挡板(904)上。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010165631.4A CN111207838B (zh) | 2020-03-11 | 2020-03-11 | 一种基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010165631.4A CN111207838B (zh) | 2020-03-11 | 2020-03-11 | 一种基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111207838A true CN111207838A (zh) | 2020-05-29 |
| CN111207838B CN111207838B (zh) | 2021-02-19 |
Family
ID=70784328
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010165631.4A Active CN111207838B (zh) | 2020-03-11 | 2020-03-11 | 一种基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111207838B (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111609940A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-09-01 | 中国石油大学(华东) | 一种红外测温方法 |
| CN112665734A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-04-16 | 杭州新瀚光电科技有限公司 | 一种基于参考标定的测温方法及装置 |
| CN112985611A (zh) * | 2021-02-07 | 2021-06-18 | 中南大学 | 一种THz被动辐射测温装置 |
Citations (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN2240144Y (zh) * | 1995-10-10 | 1996-11-13 | 深圳天源迪科计算机有限公司 | 红外三色测温仪 |
| US20020030163A1 (en) * | 2000-08-09 | 2002-03-14 | Zhang Evan Y.W. | Image intensifier and LWIR fusion/combination system |
| CN101592475A (zh) * | 2009-06-08 | 2009-12-02 | 中国计量学院 | 全分布式光纤瑞利与拉曼散射光子应变、温度传感器 |
| CN201464053U (zh) * | 2009-05-12 | 2010-05-12 | 清华大学 | 一种基于双ccd的四通道温度场测量装置 |
| CN102605137A (zh) * | 2012-04-13 | 2012-07-25 | 湖南镭目科技有限公司 | 一种转炉钢水温度检测装置 |
| CN103456011A (zh) * | 2013-09-02 | 2013-12-18 | 杭州电子科技大学 | 一种利用互补信息的改进型高光谱rx异常检测方法 |
| CN104568836A (zh) * | 2015-01-26 | 2015-04-29 | 南京国电环保科技有限公司 | 基于多种光谱技术融合的低浓度、多组分气体检测方法 |
| US20150213754A1 (en) * | 2014-01-27 | 2015-07-30 | Emagin Corporation | High efficiency beam combiner coating |
| CN105466573A (zh) * | 2015-12-05 | 2016-04-06 | 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所 | 一种中长波双波段红外热像仪 |
| CN105509890A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-04-20 | 南京建磊电力技术有限公司 | 在线式炉膛烟气温度红外测量装置 |
| CN106297142A (zh) * | 2016-08-17 | 2017-01-04 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种无人机山火勘探控制方法及系统 |
| CN107992891A (zh) * | 2017-12-01 | 2018-05-04 | 西安电子科技大学 | 基于光谱矢量分析多光谱遥感图像变化检测方法 |
| CN108280449A (zh) * | 2018-02-06 | 2018-07-13 | 国网山西省电力公司电力科学研究院 | 基于多光谱传感器组的电力设备影像采集方法 |
| CN108279071A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-07-13 | 南京理工大学 | 基于比色测温法的全视场熔池温度场检测系统 |
| CN109031646A (zh) * | 2018-07-24 | 2018-12-18 | 中南大学 | 一种真视红外工业内窥镜及其取像方法 |
| US20190107443A1 (en) * | 2016-04-13 | 2019-04-11 | Shenzhen Everbest Machinery Industry Co., Ltd. | Infrared temperature measurement method and device |
| CN208860482U (zh) * | 2018-11-21 | 2019-05-14 | 吉林建筑大学城建学院 | 一种aod炉在线红外温度监控系统 |
| CN109827664A (zh) * | 2017-11-23 | 2019-05-31 | 北京振兴计量测试研究所 | 温度传感装置 |
-
2020
- 2020-03-11 CN CN202010165631.4A patent/CN111207838B/zh active Active
Patent Citations (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN2240144Y (zh) * | 1995-10-10 | 1996-11-13 | 深圳天源迪科计算机有限公司 | 红外三色测温仪 |
| US20020030163A1 (en) * | 2000-08-09 | 2002-03-14 | Zhang Evan Y.W. | Image intensifier and LWIR fusion/combination system |
| CN201464053U (zh) * | 2009-05-12 | 2010-05-12 | 清华大学 | 一种基于双ccd的四通道温度场测量装置 |
| CN101592475A (zh) * | 2009-06-08 | 2009-12-02 | 中国计量学院 | 全分布式光纤瑞利与拉曼散射光子应变、温度传感器 |
| CN102605137A (zh) * | 2012-04-13 | 2012-07-25 | 湖南镭目科技有限公司 | 一种转炉钢水温度检测装置 |
| CN103456011A (zh) * | 2013-09-02 | 2013-12-18 | 杭州电子科技大学 | 一种利用互补信息的改进型高光谱rx异常检测方法 |
| US20150213754A1 (en) * | 2014-01-27 | 2015-07-30 | Emagin Corporation | High efficiency beam combiner coating |
| CN104568836A (zh) * | 2015-01-26 | 2015-04-29 | 南京国电环保科技有限公司 | 基于多种光谱技术融合的低浓度、多组分气体检测方法 |
| CN105509890A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-04-20 | 南京建磊电力技术有限公司 | 在线式炉膛烟气温度红外测量装置 |
| CN105466573A (zh) * | 2015-12-05 | 2016-04-06 | 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所 | 一种中长波双波段红外热像仪 |
| US20190107443A1 (en) * | 2016-04-13 | 2019-04-11 | Shenzhen Everbest Machinery Industry Co., Ltd. | Infrared temperature measurement method and device |
| CN106297142A (zh) * | 2016-08-17 | 2017-01-04 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种无人机山火勘探控制方法及系统 |
| CN109827664A (zh) * | 2017-11-23 | 2019-05-31 | 北京振兴计量测试研究所 | 温度传感装置 |
| CN107992891A (zh) * | 2017-12-01 | 2018-05-04 | 西安电子科技大学 | 基于光谱矢量分析多光谱遥感图像变化检测方法 |
| CN108279071A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-07-13 | 南京理工大学 | 基于比色测温法的全视场熔池温度场检测系统 |
| CN108280449A (zh) * | 2018-02-06 | 2018-07-13 | 国网山西省电力公司电力科学研究院 | 基于多光谱传感器组的电力设备影像采集方法 |
| CN109031646A (zh) * | 2018-07-24 | 2018-12-18 | 中南大学 | 一种真视红外工业内窥镜及其取像方法 |
| CN208860482U (zh) * | 2018-11-21 | 2019-05-14 | 吉林建筑大学城建学院 | 一种aod炉在线红外温度监控系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| PAN, DONG等: "Temperature Measurement and Compensation Method of Blast Furnace Molten Iron Based on Infrared Computer Vision", 《IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT》 * |
| 吴海滨等: "红外热像及比色测温技术在RH炉钢水温度检测中的应用", 《大气与环境光学学报》 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111609940A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-09-01 | 中国石油大学(华东) | 一种红外测温方法 |
| CN112665734A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-04-16 | 杭州新瀚光电科技有限公司 | 一种基于参考标定的测温方法及装置 |
| CN112665734B (zh) * | 2020-12-04 | 2023-08-04 | 杭州新瀚光电科技有限公司 | 一种基于参考标定的测温方法及装置 |
| CN112985611A (zh) * | 2021-02-07 | 2021-06-18 | 中南大学 | 一种THz被动辐射测温装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111207838B (zh) | 2021-02-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111207838B (zh) | 一种基于特殊红外光谱波段的铁水测温装置 | |
| CN101818228B (zh) | 转炉出钢下渣的控制系统及其控制方法 | |
| CN106768380B (zh) | 一种对红外测温设备的测试结果进行修正的方法 | |
| CN101625270B (zh) | 一种基于光学补偿设计的火焰温度场和燃烧中间产物浓度场监测系统 | |
| CN202865254U (zh) | 一种转炉火焰温度检测系统 | |
| CN103808412B (zh) | 一种炉膛工件测温装置及方法 | |
| CN104215334A (zh) | 一种rh精炼炉钢水温度实时在线监测方法 | |
| CN104568158B (zh) | 高温烟气流下受热面温度场测量装置及方法 | |
| CN106441584A (zh) | 基于红外测温的转炉下渣检测方法 | |
| CN106755683A (zh) | 一种基于比色法的高炉燃烧带温度场检测装置 | |
| US20030123518A1 (en) | Dual wavelength thermal imaging system for surface temperature monitoring and process control | |
| CN107941667B (zh) | 高温环境气固两相流多参数测量装置和方法 | |
| CN210657002U (zh) | 一种基于高温红外热像仪的新型转炉出钢监控装置 | |
| CN101532824A (zh) | 数字化煤尘爆炸瞬间火焰长度测定系统及爆炸性测定方法 | |
| CN110487415B (zh) | 熔融金属流体体数据检测装置、方法及系统 | |
| CN106148637B (zh) | 高稳定的转炉炼钢碳含量动态检测系统 | |
| CN101664794A (zh) | 连铸二冷密闭室铸坯表面温度场测量装置 | |
| CN101441119A (zh) | 复杂环境中高温固体表面长期准确测温系统 | |
| CN109900364B (zh) | 测温型工业电视系统 | |
| CN201464053U (zh) | 一种基于双ccd的四通道温度场测量装置 | |
| Sugiura et al. | Simultaneous measurements of temperature and iron–slag ratio at taphole of blast furnace | |
| CN104748793B (zh) | 铝电解槽熔体温度与流速实时组合测量装置及其测量方法 | |
| Sugiura et al. | Continuous temperature measurement of liquid iron and slag tapped from a blast furnace | |
| Sugiura et al. | Radiation thermometry for high-temperature liquid stream at blast furnace | |
| JP2020128981A (ja) | 温度測定方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder |
Address after: 410000 Hunan province Changsha Lushan Road No. 932 Patentee after: CENTRAL SOUTH University Patentee after: Hefei Jinxing Intelligent Control Technology Co., Ltd Address before: 410000 Hunan province Changsha Lushan Road No. 932 Patentee before: CENTRAL SOUTH University Patentee before: Hefei Jinxing Electromechanical Technology Development Co., Ltd |
|
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder |