CN111474175B - 一种光照强度自适应的图像测霜传感器及识别方法 - Google Patents
一种光照强度自适应的图像测霜传感器及识别方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111474175B CN111474175B CN202010445934.1A CN202010445934A CN111474175B CN 111474175 B CN111474175 B CN 111474175B CN 202010445934 A CN202010445934 A CN 202010445934A CN 111474175 B CN111474175 B CN 111474175B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- frosting
- image processor
- gray level
- gray
- 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.)
- Active
Links
- 238000005286 illumination Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 37
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims description 4
- 238000003331 infrared imaging Methods 0.000 claims description 3
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 8
- 238000012937 correction Methods 0.000 abstract description 6
- 238000010257 thawing Methods 0.000 description 20
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 8
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 238000005057 refrigeration Methods 0.000 description 4
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 238000009533 lab test Methods 0.000 description 2
- 239000000047 product Substances 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 239000006227 byproduct Substances 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/01—Arrangements or apparatus for facilitating the optical investigation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
- G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/10—Terrestrial scenes
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/01—Arrangements or apparatus for facilitating the optical investigation
- G01N2021/0106—General arrangement of respective parts
- G01N2021/0112—Apparatus in one mechanical, optical or electronic block
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Immunology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
一种光照强度自适应的图像测霜传感器及识别方法,属于传感器技术领域。基于图像识别原理,通过对霜层图像灰度处理,用于监测空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置换热器表面结霜程度的传感器,并采用基准照度面源对灰度值进行自修正,克服不同光照环境的影响,保证其工作稳定性与可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及一种光照强度自适应的图像测霜传感器及识别方法,具体地说,是针对空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置,利用图像识别灰度检测技术,实现换热器表面霜量监测的传感器,属于传感器技术领域。
背景技术
结霜是影响空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置运行效率的关键问题。霜层的存在与生长,增加了空气源热泵、热泵型房间空调器等制冷装置换热器的传热热阻,降低了传热效率,造成机组制热性能衰减,因此必须进行除霜操作。现有除霜控制技术按照除霜判断依据的不同,大致可分为三大类:
1)基于“软测量”思想间接判断霜层程度的控霜方法:温度-时间除霜控制法、定时除霜控制法、空气压差除霜控制法、自修正除霜控制法等;
2)基于“直接测量”思想直接监测霜层厚度的控霜方法:激光技术测量霜层厚度、显微成像技术观测霜层厚度、千分尺技术测量霜层厚度等;
3)基于“人工智能”思想智能判断霜层程度的控霜方法:模糊智能除霜控制技术、综合结霜指数(FI)进行判断的除霜控制技术、模糊自修正除霜控制技术等。
以上除霜控制方法中,通过测量结霜条件或结霜副产物中的一个或多个变量作为除霜判断依据的“软测量”控霜方法尚不能对结霜过程进行全面认知与监测;考虑多因素的“人工智能”控霜方法由于对结霜过程的理论研究尚不充分,工作量大且准确的样本不易获得等问题,使得控制精度不高;而基于“直接测量”思想的控霜方法,目前受到操作空间、环境条件、智能控制等因素制约,尚未广泛投入使用。因此,空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置在实际运行中,经常出现“有霜不除”和“无霜除霜”的“误除霜”事故,不仅导致能源浪费,严重时还会造成压缩机烧毁的恶性事故。为避免“误除霜”事故的发生,关键是寻求一种可以对换热器表面霜层厚度进行直接、准确、在线稳定监测的传感装置。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于图像识别原理,通过对霜层图像灰度处理,用于监测空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置换热器表面结霜程度的传感器,并采用基准照度面源对灰度值进行自修正,克服不同光照环境的影响,保证其工作稳定性与可靠性。
为解决上述技术问题,本发明所采用的技术方案为:一种光照强度自适应的图像测霜传感器,包括图像采集器(1)、图像处理器(2)、基准照度面源(3)以及制冷装置换热器表面(7);
所述图像采集器(1)可为摄像探头、广角摄像头或红外成像装置等任意一种可拍摄图像的装置,用于拍摄空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置换热器表面结霜情况;所述图像处理器(2)包括信号输入端(4)、信号处理段(5)以及信号输出端(6);所述图像采集器(1)与所述图像处理器(2)的信号输入端(4)相连,用于传输图像信号;所述图像处理器信号处理段(5)用于将信号输入端(4)接受到的图像信号转化为数字信号;所述图像处理器信号输出端(6)用于将图像处理器信号处理段(5)转化成的数字信号输出;所述基准照度面源(3)为一特定材质的实体装置,其表面颜色均匀且唯一,安装于制冷装置换热器表面(7)边缘处,能够保证与制冷装置换热器表面(7)同时被图像采集器(1)拍摄采集,用于校准不同光照强度下的图像处理结果;
图像采集器(1)用于拍摄制冷装置换热器表面(7)和基准照度面源(3)的共同照片;图像采集器(1)与图像处理器(2)的信号输入端(4)连接,图像处理器(2)的信号输出端(6)与数据显示系统连接。
图像处理器信号处理段(5)能够进行图像的处理、数据的处理;
其中图像的处理为滤波、锐化以及灰度处理,数据的的处理包括数据的修订、比较和数据的计算功能,图像处理器信号处理段(5)可以是上述图像处理和数据处理功能的先后叠加或集成一体化,可以根据现有技术得到。
本发明所提出的一种光照强度自适应的图像测霜传感器的识别工作原理,可按照如下步骤实现对空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置换热器表面结霜量的有效监测:
(1)在图像处理器信号处理段中定义标准光照条线下结霜灰度阈值,基准照度面源灰度值;
(2)图像采集器对换热器表面以及基准照度面源进行实际拍摄,并将图像信号传输到图像处理器的信号输入端;
(3)图像处理器信号输入端接收图像信号后,在信号处理段对图像进行滤波、锐化以及灰度处理,识别基准照度面源实际灰度值与换热器表面各像素点实际灰度值;
(4)通过基准照度面源实际灰度值识别结果与标准光照条件下基准照度面源灰度值偏差,修正结霜灰度阈值,并以修正后的结霜灰度阈值为标准,即得到实际条件下结霜灰度阈值,换热器表面各像素点实际灰度值大于或等于此实际条件下结霜灰度阈值的判定为结霜点,灰度值小于此实际条件下结霜灰度阈值的像素点判定为非结霜点;将结霜像素点个数除以总像素点个数,得出换热器结霜区域面积占比;
(5)对图像结霜像素点进行程度识别,将每个结霜像素点实际灰度值相加再除以结霜像素点个数,计算结霜像素点灰度平均值,通过实际基准照度面源灰度值识别结果修正该灰度平均值并做归一处理;
(6)对步骤(4)中结霜面积占比和步骤(5)中结霜程度进行乘积处理,计算结果在图像处理器信号输出端中以数字信号输出,达到对换热器表面结霜量有效监测、量化的目的。
本发明的有益效果是:(1)通过对霜层面积与密度的识别,避免光照环境的干扰,能够准确有效识别霜量;(2)可指导空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置除霜操作,避免“误除霜”事故的发生;(3)图像识别传感器信号输出灵敏、可重复性强;(4)成本低廉、操作简单、适用性较强。
附图说明
图1是本发明提出的一种光照强度自适应的图像测霜传感器的结构示意图;
图像采集器(1)、图像处理器(2)、基准照度面源(3)、信号输入端(4)、信号处理段(5)、信号输出端(6)、制冷装置换热器表面(7)。
具体实施方式
以下结合附图针对本发明作进一步实例描述:
结合图1,本发明提出的一种光照强度自适应的图像测霜传感器及识别方法,包括图像采集器1、图像处理器2、基准照度面源3;上述图像采集器1可为摄像探头、广角摄像头或红外成像装置等;上述图像处理器2由信号输入端4、信号处理段5以及信号输出端6组成;
其中,图像采集器1通过信号输入端4与图像处理器2相连,基准照度面源3安装于空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置换热器表面7边缘处,图像采集器1同时拍摄基准照度面源3与换热器表面7的图像。
本发明所提出的一种光照强度自适应的图像测霜传感器及识别方法,可按照如下步骤进行:
(1)在图像处理器信号处理段5中定义标准光照条件下结霜灰度阈值fi,对应的基准照度面源3灰度值fa,灰度值集合G={Gi}={0,1,2,…,255};
(2)图像采集器1对换热器表面7以及基准照度面源3进行拍摄,并将图像信号传输到图像处理器信号输入端4;
(3)图像处理器信号输入端4接收图像信号后,在信号处理段5对图像进行滤波、锐化以及灰度处理,识别基准照度面源3灰度值与换热器表面7各像素点实际灰度值,并用f(x,y)表示结霜图像在其空间坐标(x,y)处的实际灰度值;
(4)通过基准照度面源3实际灰度值识别结果fb与标准光照条件下基准照度面源3灰度值fa的偏差,修正结霜灰度阈值fi,并以修正后的结霜灰度阈值fi′为标准即fi′作为实际结霜灰度阈值,换热器表面各像素点实际灰度值大于或等于fi′的判定为结霜点,灰度值小于fi′的像素点判定为非结霜点。将结霜像素点个数n除以总像素点个数N,得出换热器结霜区域面积占比S,具体计算方法如下:
fi'=fi+δ1(fb-fa)(δ1为阈值修正补偿系数)
S=n/N
δ1为阈值修正补偿系数,由基准照度面源材质、制冷装置换热器表面材质、结霜灰度阈值fi等参数确定,其具体数值由实验室测试结果标定,如采用对应的光照条件下已知数据的fi、fa、fi′、fb进行反推δ1;
(5)对图像结霜像素点进行程度识别,将每个结霜像素点实际灰度值相加∑f再除以结霜像素点个数n,计算结霜像素点实际灰度平均值并通过基准照度面源实际灰度值识别结果修正该灰度平均值为/>以实际最大灰度值255作为特征值1,将/>转为结霜程度特征值ρ,具体计算方法如下:
(δ2为霜量修正补偿系数)
δ2为霜量修正补偿系数,由基准照度面源材质、结霜灰度阈值fi等参数确定,其具体数值由实验室测试结果标定,如采用对应的光照条件下的已知数据的 进行反推δ2;
(6)对步骤4)和步骤5)中结霜面积占比S与结霜程度ρ进行乘积处理,计算结果Q在图像处理器信号输出端中以数字信号输出,具体计算方法如下:
Q=S·ρ
本发明能够有效克服不同光照环境的影响,实现对空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置换热器表面霜量的准确监测与实时量化,避免“误除霜”事故发生,保障机组稳定运行。
Claims (2)
1.一种光照强度自适应的图像测霜传感器的工作方法,其特征在于,所述的传感器包括图像采集器(1)、图像处理器(2)、基准照度面源(3)以及制冷装置换热器表面(7);
所述图像采集器(1)可为摄像探头、广角摄像头或红外成像装置任意一种可拍摄图像的装置,用于拍摄空气源热泵机组、热泵型房间空调器制冷装置换热器表面结霜情况;所述图像处理器(2)包括信号输入端(4)、信号处理段(5)以及信号输出端(6);所述图像采集器(1)与所述图像处理器(2)的信号输入端(4)相连,用于传输图像信号;所述图像处理器信号处理段(5)用于将信号输入端(4)接受到的图像信号转化为数字信号;所述图像处理器信号输出端(6)用于将图像处理器信号处理段(5)转化成的数字信号输出;所述基准照度面源(3)为一实体装置,其表面颜色均匀且唯一,安装于制冷装置换热器表面(7)边缘处,能够保证与制冷装置换热器表面(7)同时被图像采集器(1)拍摄采集,用于校准不同光照强度下的图像处理结果;
图像采集器(1)用于拍摄制冷装置换热器表面(7)和基准照度面源(3)的共同照片;图像采集器(1)与图像处理器(2)的信号输入端(4)连接,图像处理器(2)的信号输出端(6)与数据显示系统连接;
图像处理器信号处理段(5)能够进行图像的处理、数据的处理;
其工作方法包括以下:
(1)在图像处理器信号处理段中定义标准光照条线下结霜灰度阈值,基准照度面源灰度值;
(2)图像采集器对换热器表面以及基准照度面源进行实际拍摄,并将图像信号传输到图像处理器的信号输入端;
(3)图像处理器信号输入端接收图像信号后,在信号处理段对图像进行滤波、锐化以及灰度处理,识别基准照度面源实际灰度值与换热器表面各像素点实际灰度值;
(4)通过基准照度面源实际灰度值识别结果与标准光照条件下基准照度面源灰度值偏差,修正结霜灰度阈值,并以修正后的结霜灰度阈值为标准,即得到实际条件下结霜灰度阈值,换热器表面各像素点实际灰度值大于或等于此实际条件下结霜灰度阈值的判定为结霜点,灰度值小于此实际条件下结霜灰度阈值的像素点判定为非结霜点;将结霜像素点个数除以总像素点个数,得出换热器结霜区域面积占比;
(5)对图像结霜像素点进行程度识别,将每个结霜像素点实际灰度值相加再除以结霜像素点个数,计算结霜像素点灰度平均值,通过实际基准照度面源灰度值识别结果修正该灰度平均值并做归一处理;
(6)对步骤(4)中结霜面积占比和步骤(5)中结霜程度进行乘积处理,计算结果在图像处理器信号输出端中以数字信号输出。
2.按照权利要求1所述的一种光照强度自适应的图像测霜传感器的工作方法,其特征在于,图像的处理为滤波、锐化以及灰度处理,数据的处理包括数据的修订、比较和数据的计算功能,图像处理器信号处理段(5)上述图像处理和数据处理功能的先后叠加或集成一体化。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010445934.1A CN111474175B (zh) | 2020-05-22 | 2020-05-22 | 一种光照强度自适应的图像测霜传感器及识别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010445934.1A CN111474175B (zh) | 2020-05-22 | 2020-05-22 | 一种光照强度自适应的图像测霜传感器及识别方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111474175A CN111474175A (zh) | 2020-07-31 |
CN111474175B true CN111474175B (zh) | 2024-06-04 |
Family
ID=71762635
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010445934.1A Active CN111474175B (zh) | 2020-05-22 | 2020-05-22 | 一种光照强度自适应的图像测霜传感器及识别方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111474175B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112615328A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-04-06 | 无锡臻永科技有限公司 | 利用液体燃料的喷火驱动系统 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20040087948A (ko) * | 2003-04-08 | 2004-10-15 | 호야 가부시키가이샤 | 그레이톤 마스크의 결함 검사 방법 |
JP2007129278A (ja) * | 2005-10-31 | 2007-05-24 | Konica Minolta Business Technologies Inc | 画像読取装置 |
JP2008217816A (ja) * | 2008-04-11 | 2008-09-18 | Fujifilm Corp | 画像処理システムおよびその方法 |
JP2011139332A (ja) * | 2009-12-28 | 2011-07-14 | Nec Corp | 非接触スキャナ装置、画像補正方法およびプログラム |
CN111059847A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-04-24 | 南京工程学院 | 一种蒸发器结霜视觉检测系统及其检测方法 |
CN212646503U (zh) * | 2020-05-22 | 2021-03-02 | 北京工业大学 | 一种光照强度自适应的图像测霜传感器 |
-
2020
- 2020-05-22 CN CN202010445934.1A patent/CN111474175B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20040087948A (ko) * | 2003-04-08 | 2004-10-15 | 호야 가부시키가이샤 | 그레이톤 마스크의 결함 검사 방법 |
JP2007129278A (ja) * | 2005-10-31 | 2007-05-24 | Konica Minolta Business Technologies Inc | 画像読取装置 |
JP2008217816A (ja) * | 2008-04-11 | 2008-09-18 | Fujifilm Corp | 画像処理システムおよびその方法 |
JP2011139332A (ja) * | 2009-12-28 | 2011-07-14 | Nec Corp | 非接触スキャナ装置、画像補正方法およびプログラム |
CN111059847A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-04-24 | 南京工程学院 | 一种蒸发器结霜视觉检测系统及其检测方法 |
CN212646503U (zh) * | 2020-05-22 | 2021-03-02 | 北京工业大学 | 一种光照强度自适应的图像测霜传感器 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111474175A (zh) | 2020-07-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109612027B (zh) | 一种基于显微摄像分析空气源热泵结霜的方法及控制系统 | |
CN103454285A (zh) | 基于机器视觉的传动链条质量检测系统 | |
CN111474175B (zh) | 一种光照强度自适应的图像测霜传感器及识别方法 | |
CN111882810A (zh) | 一种火灾识别与预警方法及其系统 | |
CN111122490A (zh) | 一种室内气体泄漏信息采集方法及其装置 | |
CN109724703A (zh) | 基于模式识别的复杂场景下的温度矫正方法 | |
CN112102238B (zh) | 基于计算机视觉的糊化过程中淀粉颗粒溶胀能力的检测方法 | |
CN212646503U (zh) | 一种光照强度自适应的图像测霜传感器 | |
CN116972401A (zh) | 基于烟气波动的余热锅炉储能监测方法 | |
CN111289111B (zh) | 自标校红外体温快速检测方法及检测装置 | |
CN116298225A (zh) | 一种陶粒生产工序在线监控分析系统 | |
CN111103296A (zh) | 一种建筑外墙面层质量的非接触式检测系统的数据测量控制处理装置 | |
CN110160661B (zh) | 一种基于可见光照片的物体表面温度的测量方法及装置 | |
CN110057745B (zh) | 一种金属构件腐蚀情况的红外检测方法 | |
CN116447805A (zh) | 一种基于视觉识别的冷库蒸发器结霜智能检测方法 | |
CN104182972A (zh) | 一种野外用复杂光照下的实弹射击自动报靶系统及方法 | |
CN111457629B (zh) | 一种基于图像识别测霜的模块化空气源热泵机组群除霜控制系统及方法 | |
CN117515859A (zh) | 集中式水冷制冷系统的控制方法、装置、系统及存储介质 | |
CN219103456U (zh) | 一种基于图像识别测霜技术的风冷冰箱除霜系统 | |
CN212720389U (zh) | 一种基于图像识别测霜的模块化空气源热泵机组群除霜控制系统 | |
CN110689926A (zh) | 一种高通量数字pcr图像液滴的准确检测方法 | |
CN113701901B (zh) | 减少环境温度对比度的红外测温方法 | |
CN109685362A (zh) | 基于智能网络构建建筑遗产保护评估系统及评估方法 | |
CN112033995B (zh) | 一种门窗质量检测系统及方法 | |
CN115205317A (zh) | 一种桥梁监测光电标靶图像光斑中心点提取方法 |
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 |