CN113865750A

CN113865750A - 非接触式设备的测温校准方法及非接触式设备

Info

Publication number: CN113865750A
Application number: CN202110968341.8A
Authority: CN
Inventors: 王珺
Original assignee: Shanghai Search Information Technology Co ltd
Current assignee: Shanghai Search Information Technology Co ltd
Priority date: 2021-08-23
Filing date: 2021-08-23
Publication date: 2021-12-31

Abstract

本发明提出了一种非接触式设备的测温校准方法及非接触式设备，其包括以下步骤：获取在恒温的实验环境温度下的热源的采样温度；根据预设规则对热源的采样温度和热源的输出温度进行处理，得到补偿值；根据补偿值以及预设的修正算法，对实时获取的测量温度进行处理，得到校正温度。与现有技术相比，本申请可提升非接触式测温设备在测量温度时的准确性。

Description

非接触式设备的测温校准方法及非接触式设备

技术领域

本发明涉及一种测量设备，尤其涉及一种非接触式设备的测温校准方法及非接触式设备。

背景技术

近年来，随着科技的发展，智能设备越来越普及。并且，伴随着电子器件的小型化，各类型的智能设备，尤其是可穿戴设备具备多种功能，例如防水性能、测量温度等，以满足公众日益增长的社会需求。

目前大多数非接触式设备，例如手表等可穿戴设备，通常安装有非接触式器件，例如通过热感应等原理，实现非接触式测温。并且，部分非接触式设备在设计时，例如手表等可穿戴设备以及其他的设备，在需要考虑在具备非接触式测温功能的同时，还要具备防水功能。因此，可穿戴设备在设计和安装过程中，需要添加滤光片，来达到防水的效果。然而，由于滤光片对热辐射有衰减，易导致非接触式设备测量的温度值偏低等缺陷，从而使得测量的温度值不准，影响了测量精度，降低了产品的信誉。

因此，如何提供一种测温校准方法，以提升非接触式测温设备在测量温度时的准确性，是本发明亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种非接触式设备的测温校准方法及非接触式设备，可提升非接触式测温设备在测量温度时的准确性。

为了实现上述目的，本发明提出了一种非接触式设备的测温校准方法，包括以下步骤：

获取在恒温的实验环境温度下的热源的采样温度；

根据所述预设规则对所述热源的采样温度和所述热源的输出温度进行处理，得到补偿值；

根据所述补偿值以及预设的修正算法，对实时获取的测量温度进行处理，得到校正温度。

进一步作为优选地，所述获取在恒温的实验环境温度下的热源的采样温度的步骤包括：

在同一实验环境温度下对同一温度的热源进行多次温度采集，以得到多个所述热源采集温度；

对不同温度的热源分别进行多次温度采集，以得到多组所述热源采集温度。

进一步作为优选地，所述根据所述预设规则对所述热源的采样温度和所述热源的输出温度进行处理，得到补偿值的步骤包括：

根据设定的修正系数对每组中的所述热源的采样温度进行计算得到修正温度值；

计算出每组中所述热源的输出温度和修正温度值之间的误差值；

根据每组中的误差值和对应的误差平均值，计算得到标准差值；

根据预设的补偿规则对所述标准差值和所述修正系数进行处理，确定所述补偿值。

进一步作为优选地，所述根据设定的修正系数对每组中的所述热源的采样温度进行计算得到修正温度值的步骤包括：

获取每组中所述热源的输出温度所对应的电压信号值与所述热源的采样温度所对应的电压信号值之间的信号比值；

将每组中的所述信号比值输入预设的修正公式，得到每组中所述热源的输出温度和所述热源的采集温度之间的差异值；

根据每组中的差异值，平均计算得到平均差异值；

根据所述平均差异值和所述热源的输出温度，计算得到所述修正系数。

进一步作为优选地，所述修正公式为U(n)*(m-1)/K*ε；其中，所述U(n)为所述热源的采样温度所对应的电压信号值；所述m为所述信号比值；所述K为总影响因子；所述ε为热源的发射率；其中，所述K为0.95～1；ε为5.32*10^-2～5.73*10^-2。

进一步作为优选地，在所述根据所述预设规则对所述热源的采样温度和所述热源的输出温度进行处理，得到补偿值的步骤之前，还包括：

接收外部的终端或服务器发送的所述热源的输出温度。

进一步作为优选地，所述根据预设的补偿规则对所述标准差值和所述修正系数进行处理，确定所述补偿值的步骤包括：

判断所述标准差值是否小于预设的阈值，若是，则根据所述修正系数计算各组中的误差值的平均值作为所述补偿值；

若否，则将迭代累加修正参数值后的修正系数代替初始设置的所述设定的修正系数；其中，所述阈值为0.01；所述修正参数值为0.1。

进一步作为优选地，所述根据所述补偿值以及预设的修正算法，对实时获取的测量温度进行处理，得到校正温度的步骤包括：

根据所述补偿值和所述修正系数以及所述热源的采样温度和所述热源的输出温度之间的关系，拟合生成修正模型；

将所述实时获取的测量温度输入所述修正模型，得到所述校正温度。

本申请还提供了一种非接触式设备，包括处理器，用于执行上述测温校准方法。

本申请还提供了一种非接触式设备，包括：

温度采集装置，用于获取在恒温的实验环境温度下的热源的采样温度；

处理装置，用于根据所述预设规则对所述热源的采样温度和所述热源的输出温度进行处理，得到补偿值，以及根据所述补偿值以及预设的修正算法，对实时获取的测量温度进行处理，得到校正温度。

进一步作为优选地，还包括：通讯装置，用于接收外部的终端或服务器发送的所述热源的输出温度。

进一步作为优选地，所述非接触式设备为可穿戴式设备；其中，所述可穿戴式设备为手表或手环。

与现有技术相比，本发明的有益效果主要体现在：本申请的非接触式设备的测温校准方法及非接触式设备，可提升非接触式测温设备在测量温度时的准确性。

附图说明

图1为本发明第一实施例中非接触式设备的测温校准方法的流程图；

图2为图1中步骤S1的具体流程图；

图3为图2中步骤S2的具体流程图；

图4为本发明一实施例中非接触式设备的测温校准方法的又一优选的流程图；

图5为图1中步骤S2的又一优选的具体流程图；

图6为本发明二实施例中步骤S201的具体流程图；

图7为本发明三实施例中非接触式设备的电路模块框图；

图8为本发明第三实施例中非接触式设备的又一优选的电路模块框图。

具体实施方式

下面将结合示意图对本发明的非接触式设备的测温校准方法进行更详细的描述，其中表示了本发明的优选实施例，应该理解本领域技术人员可以修改在此描述的本发明，而仍然实现本发明的有利效果。因此，下列描述应当被理解为对于本领域技术人员的广泛知道，而并不作为对本发明的限制。

实施例一

请参考图1至图5，在本实施例中，提供了一种非接触式设备的测温校准方法，包括以下步骤：

步骤S10:获取在恒温的实验环境温度下的热源的采样温度，例如不同的温度的恒温热源或黑体所产生的热源；其中，恒温热源或黑体可根据需要产生不同温度。

步骤S20:根据预设规则对热源的采样温度和热源的输出温度进行处理，得到补偿值；

步骤S30:根据补偿值以及预设的修正算法，对实时获取的测量温度进行处理，得到校正温度。

通过上述内容可知：通过将非接触式设备放置于不同的实验环境温度下采集对应的热源的温度，然后根据预设规则对热源的采集温度和热源的输出温度进行处理，得到补偿值，再根据补偿值以及预设的修正算法，对实时获取的测量温度进行处理，得到校正温度的步骤，可降低非接触式设备的测量误差，以提升非接触式测温设备在测量温度时的准确性。

具体地，为了提升采集数据以及上述实时获取的测量温度的准确，可通过多组数据的热源的输出温度和热源的采集温度进行比对处理，即上述获取在恒温的实验环境温度下的热源的采样温度的步骤包括：

步骤S101:在同一实验环境温度下对同一温度的热源进行多次温度采集，以得到多个热源采集温度；

步骤S102:对不同温度的热源分别进行多次温度采集，以得到多组所述热源采集温度。

在此，值得一提的是，本实施例中实验环境温度的可优选为25℃，并使得非接触式设备在该实验环境温度中静置一段时间后才开始采集热源的温度。本实施例中对同一温度的热源的采样温度的采集次数至少优选为20次。并且，至少在两种不同的热源的采样温度进行采集测试，例如15℃和45℃等。其中，需要说明的是，本实施例中每组中的热源采集温度可优选为在某一时段一次或多次采集后得到的平均温度。

进一步作为优选地，根据预设规则对热源的采样温度和热源的输出温度进行处理，得到补偿值的步骤包括：

步骤S201:根据设定的修正系数对每组中的热源的采样温度进行计算得到修正温度值；其中，需要说明的是，本实施例中的修正系数优选为人为设定的参数值。显然，本实施例中的修正系数也可以相应的数据进行自动计算而得到的。

步骤S202:计算出每组中热源的输出温度和修正温度值之间的误差值；

步骤S203:根据每组中的误差值和对应的误差平均值，计算得到标准差值；

步骤S204:根据预设的补偿规则对标准差值和修正系数进行处理，确定补偿值。

通过上述步骤S201～步骤S204之间的配合，尤其是通过计算得到的标准差值，对设定的修正系数进行补充修正，可以得到更加准确且客观的补偿值，避免因设定的修正系数设置不合理而导致补充值的计算数值偏差较大的现象，从而有助于降低温度转换过程中存在的检测偏差，从而提升补偿值的准确性。

另外，进一步作为优选地，在步骤之前，还包括：

步骤S15:接收外部的终端或服务器发送的热源的输出温度。

通过非接触式设备与终端或服务器的配合，可实现非接触式设备的自动校准。显然，本实施例中也可不采用非接触式设备进行人为自动校准，也可根据非接触式设备实际采样的热源的采样温度以及其他方式获取的热源的输出温度进行手动计算或后端的计算机端或服务器端进行计算，并将修正算法和补偿值输入非接触式设备也可以实现非接触式设备的测温校准的目的。

进一步作为优选地，根据预设的补偿规则对标准差值和修正系数进行处理，确定补偿值的步骤，即步骤S204包括：

步骤S2041:判断标准差值是否小于预设的阈值；

步骤S2042:若是，则根据修正系数计算各组中的误差值的平均值作为补偿值；

步骤S2043:若否，则将迭代累加修正参数值后的修正系数代替初始设置的设定的修正系数。

通过上述步骤S2041～步骤S2043可知：通过引入标准差值σ与预设的阈值进行比较，以及迭代累加的方式，可较好地对修正系数进行修正，可较好地降低修正系数的误差，从而可得到更为准确的补偿值，从而提升校准的准确度。

另外，需要说明的是，本实施例中的阈值和修正参数值也可以为其他数值的，在此不再做具体的限定和赘述。

为了较好地说明上述过程，本实施例仅以下述公式为简要说明。

ψ_(n)代表每一次测量的误差温度或每一组中热源的输出温度和热源的采集温度之间的误差温度值；T(真_实)代表热源的输出温度；T_(n)代表每一次测量的热源的采样温度或每一组中热源的采集温度。

此外，本实施例中的阈值优选为小于等于0.01，并仅以阈值等于0.01为例作说明，以介定标准差值σ是否符合要求，从而判断是否需要调整修正参数系数；修正参数值优选为0.1，而实际应用中也可以为其他数值，例如0.2、0.3等其他数值的，以对修正系数α进行迭代修正，在此不再作具体的限定和说明。

测量误差温度的计算公式为ψ_(n)＝T_(真实)-α*T_(n)；

下面举例进行具体说明：

设热源的输出温度T_(真实)为45℃；修正系数α初始设定为0.697。

第一次热源的采样温度对应的误差：ψ₍₁₎＝T_(真实)-α*T₍₁₎＝45-0.697*T₍₁₎；

第二次热源的采样温度对应的误差：ψ₍₂₎＝T_(真实)-α*T₍₂₎＝45-0.697*T₍₂₎；

……

第二十次热源的采样温度对应的误差：ψ₍₂₀₎＝T_(真实)-α*T₍₂₀₎＝45-0.697*T₍₂₀₎；

其中，标准差值

(其中：N＝20，x_i为每次的误差ψ(i)，μ为误差平均值)。

其中，μ为误差平均值，误差平均值μ为上述误差(ψ₍₁₎，ψ₍₂₎，ψ₍₃₎，……,ψ₍₂₀₎)的平均值。

另外，需要说明的是，本实施例中的α也就可以在0.652～0.699范围内设定，或设定为其他数值的。

进一步作为优选地，根据补偿值以及预设的修正算法，对实时获取的测量温度进行处理，得到校正温度的步骤包括：

步骤S301:根据补偿值和修正系数以及热源的采样温度和热源的输出温度之间的关系，拟合生成修正模型；

步骤S302:将实时获取的测量温度输入修正模型，得到校正温度。

由上可知：通过上述方法生成的修正模型，可方便非接触式设备在使用时，对实时获取的测量温度进行校正，防止温度出现偏差较大的现象，例如温度较低等。

实施例二

请参考图6，在本实施例中，提供了一种非接触式设备的测温校准方法，本实施例是对上述实施例的进一步改进，其改进之处在于，所述根据设定的修正系数对每组中的所述热源的采样温度进行计算得到修正温度值的步骤，即上述步骤S201包括：

步骤S2011:获取每组中热源的输出温度所对应的电压信号值与热源的采样温度所对应的电压信号值之间的信号比值；

步骤S2012:将每组中的信号比值输入预设的修正公式，得到每组中热源的输出温度和热源的采集温度之间的差异值；

步骤S2013:根据每组中的差异值，平均计算得到平均差异值；

步骤S2014:根据平均差异值和热源的输出温度，计算得到修正系数。

通过上述步骤可知，通过将热源的输出温度和热源的采样温度所对应的电压信号比值输入预设的修正公式计算得到每组中热源的采集温度和热源输出温度之间的差异值，并计算得到平均差异值，然后根据平均差异值，反向计算得到上述修正系数α，从而可实现修正系数的自动获取，相比根据人工经验设定修正系数的方式，使得修正系数更加客观和准确，可有效降低后续通修正系数和补偿值的修正时间，从而缩短校对时间，以提升设备的敏感性和准确度。

另外，需要说明的是，本实施例中热源的输出温度所对应的电压信号值可通过黑体辐射模型或现有技术中其他的信号与温度转换模型而得到，而热源的采样温度所对应的电压信号则根据非接触式设对热源进行采集时直接输出的电压信号而获得。

显然，需要说明的是，根据黑体辐射理论公式

U_(sensor)＝f(T_(obj))＝x*T_(obj) (2)；

其中，U_(sensor)表示根据黑体辐射理论理论上的温度对应的电压信号；T_(obj)表示热源输出的温度；x表示电压信号值与热源输出的温度数值之间的比例关系系数)，因此根据公式(2)可得知：热源的采样温度所对应的电压信号与热源的输出温度所对应的电压信号之间的比值可以较好地反映上述误差ψ_(n)，即本实施例中的ψ_(n)也可通过下列公式(2)得到：

U_(n)＝ψ_(n)*U₍₁₎ (3)；

其中，U₍₁₎代表热源的输出温度所对应的电压信号；U_(n)表示热源的采集温度所对应的电压信号值；ψ_(n)表示热源的采集温度所对应的电压信号值。并且，根据误差{ψ₍₁₎，ψ₍₂₎，ψ₍₃₎，……,ψ_(n)}的平均值计算得到误差平均值μ。

并且，相关学术论文记载的现有的电压信号与温度之间的转换公式为：

U₍₁₎＝K*ε*{T_(真实)-β*T_{(环境温度)}} (4)；

U_(n)＝K*ε*{T_(n)-β*T_{(环境温度)}} (5)；

其中，K为总影响因子，包括非接式设备中的系统特性和测温传感器的特性；ε为热源的发射率，即恒温热源或黑体的发射率；β表示环境温度的修正系数；T(环境温度)表示非接触式设备的环境温度。

根据上述公式(4)和(5)可推知：

若假设所述热源的输出温度所对应的电压信号与所述热源的采样温度所对应的电压信号值之间的信号比值，即U₍₁₎/U_(n)＝m；

那么根据公式(4)和(5)可推导得知上述修正公式：T_(真实)-T_(n)＝U_(n)*(m-1)/K*ε；其中，K可优选为0.95～1；ε可优选为5.32*10^-2～5.73*10^-2。

通过该修正公式可快速且准确地自动设定修正系数，其结果相对更加客观和准确。

显然，需要说明的是，本实施例中上述修正公式还可以根据其他方式例如大数据统计或建立模型的方式获取，在此不再作赘述。

另外，较佳地，本实施例中的K具体优选为0.98，ε具体可优选为5.67*10^-2。当然，本实施例中的K和ε还可以为其他数值，在此不再作赘述。

实施例三

本申请还提供了一种非接触式设备，包括处理器，用于执行上述实施例中测温校准方法。

另外，值得一提的是，本实施例中的非接触式设备优选为可穿戴式设备。

另外，更具体地说，本实施例中的可穿戴式设备优选为手表或手环，例如电子手表，显然，本实施例中的可穿戴式设备还可以为手环等其他设备，在此不作具体的限定和阐述。

实施例四

本申请还提供了一种非接触式设备，如图7所示，包括：

处理装置，用于根据预设规则对热源的采样温度和热源的输出温度进行处理，得到补偿值，以及根据补偿值以及预设的修正算法，对实时获取的测量温度进行处理，得到校正温度。

通过上述内容可知：通过将非接触式设备放置于不同的实验环境温度下采集对应的热源采集温度，然后根据预设规则对热源采集温度和热源的输出温度进行处理，得到补偿值，再根据补偿值以及预设的修正算法，对实时获取的测量温度进行处理，得到校正温度的步骤，可降低非接触式设备的测量误差，以提升非接触式测温设备在测量温度时的准确性。

另外，值得一提的是，作为进一步优选的方式，本实施例中的处理装置，还用于执行上述实施一中非接触式设备的测温校准方法。

另外，作为进一步优选地，如图8所示，本实施例中的非接触式设备还包括：通讯装置，用于接收外部的终端或服务器发送的热源的输出温度。

上述仅为本发明的优选实施例而已，并不对本发明起到任何限制作用。任何所属技术领域的技术人员，在不脱离本发明的技术方案的范围内，对本发明揭露的技术方案和技术内容做任何形式的等同替换或修改等变动，均属未脱离本发明的技术方案的内容，仍属于本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种非接触式设备的测温校准方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取在恒温的实验环境温度下的热源的采样温度；

2.如权利要求1所述的非接触式设备的测温校准方法，其特征在于，所述获取在恒温的实验环境温度下的热源的采样温度的步骤包括：

3.如权利要求1所述的非接触式设备的测温校准方法，其特征在于，所述根据所述预设规则对所述热源的采样温度和所述热源的输出温度进行处理，得到补偿值的步骤包括：

4.如权利要求3所述的非接触式设备的测温校准方法，其特征在于，所述根据设定的修正系数对每组中的所述热源的采样温度进行计算得到修正温度值的步骤包括：

根据每组中的差异值，平均计算得到平均差异值；

5.如权利要求4所述的非接触式设备的测温校准方法，其特征在于，所述修正公式为U(n)*(m-1)/K*ε；其中，所述U(n)为所述热源的采样温度所对应的电压信号值；所述m为所述信号比值；所述K为总影响因子；所述ε为热源的发射率；其中，所述K为0.95～1；ε为5.32*10^-2～5.73*10^-2。

6.如权利要求3所述的非接触式设备的测温校准方法，其特征在于，在所述根据所述预设规则对所述热源的采样温度和所述热源的输出温度进行处理，得到补偿值的步骤之前，还包括：

接收外部的终端或服务器发送的所述热源的输出温度。

7.如权利要求3所述的非接触式设备的测温校准方法，其特征在于，所述根据预设的补偿规则对所述标准差值和所述修正系数进行处理，确定所述补偿值的步骤包括：

8.如权利要求2所述的非接触式设备的测温校准方法，其特征在于，所述根据所述补偿值以及预设的修正算法，对实时获取的测量温度进行处理，得到校正温度的步骤包括：

根据所述补偿值和所述修正系数以及所述热源的采样温度和所述实验环境温度之间的关系，拟合生成修正模型；

9.一种非接触式设备，包括：处理器，其特征在于，用于执行上述权利要求1至8中任意一项所述的测温校准方法。

10.一种非接触式设备，其特征在于，包括：

11.如权利要求10所述的非接触式设备，其特征在于，还包括：通讯装置，用于接收外部的终端或服务器发送的所述热源的输出温度。

12.根据权利要求10或11所述的非接触式设备，其特征在于，所述非接触式设备为可穿戴式设备；其中，所述可穿戴式设备为手表或手环。