CN107631803A - 基于热感成像的混凝土表面温度精确测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于热感成像的混凝土表面温度精确测量方法，属混凝土表面温度测量技术领域。本发明包括混凝土表面辐射率的测量、采用热感成像测温仪标定待测混凝土建筑物表面所处的不同环境的大气透过率、采用热感成像测温仪对混凝土建筑物表面进行热感成像测温。本发明将动态标定大气透过率和人工智能技术应用相结合，并通过网格划分，精确区分待测混凝土建筑物表面的待测区域，可实现复杂环境条件下混凝土建筑物的表面温度精准测量。

Description

基于热感成像的混凝土表面温度精确测量方法

技术领域

本发明涉及混凝土表面温度测量技术领域，具体涉及的是一种基于热感成像的混凝土表面温度精确测量方法。

背景技术

水工混凝土表面真实温度场的测量对于混凝土温度控制与防裂具有重要作用。目前混凝土的温度测量主要为预埋温度计或分布式光纤的接触法测温。温度计只能单点测温，无法测出准确的温度场分布。分布式光纤虽然具有测点多的优势，可以测出沿线温度分布，但成本高且施工存在干扰，不适合大面积使用。而基于热感成像的测温技术是当前国内外的研究热点，已被广泛的应用于军事和民用领域，具有不与物体接触、温差分辨灵敏度高、测温反应速度快、测温范围宽、检测距离可近可远、实时观测和自动控制、全天候测温等优点。

尽管基于热感成像的测温技术具有许多优点，但由于主要受物体表面辐射率、环境特性、测温距离等因素影响，利用热感成像测温是绝对不准的，一般都有±2℃或更大的测量精度误差。目前热感成像测温技术应用较多的领域是高温测量或室内环境近距离测温，而在户外或野外复杂条件下，热感测温技术还存在较大的误差，其主要原因是基于热感成像的测温仪在出厂前，都是在实验室或特定的外部环境条件下进行标定，其内部参数修正软件也只能适应一些特定条件，而水工混凝土大多位于复杂的山谷、河流环境，测温仪器与待测水工混凝土的距离往往也较普通工业或民用监测距离更远，由此会带来更大的测量误差，从而影响了基于热感成像测温技术在水工混凝土领域的推广应用。

发明内容

本发明的目的是针对上述现有技术存在的问题，提供一种可适合复杂环境条件且测量精度高的基于热感成像的混凝土表面温度精确测量方法。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

基于热感成像的混凝土表面温度精确测量方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)测量待测混凝土建筑物表面的辐射率；

2)采用热感成像测温仪标定待测混凝土建筑物表面所处的不同环境的真实大气透过率，该标定的真实大气透过率即为待测混凝土建筑物表面所处的不同环境的大气透过率标定值，记录不同环境下大气透过率标定值以及各大气透过率标定值对应的环境参数；

3)根据步骤2)中各大气透过率标定值对应的环境参数选定不同环境下大气透过率标定值，并将该大气透过率标定值以及步骤1)中的辐射率设置到热感成像测温仪的参数设置表中，然后，进行热感成像，得到待测混凝土建筑物表面的成像数据与温度值，并将得到的得到表面成像数据与温度值汇总输出形成表面温度场，实现待测混凝土建筑物表面的热感成像测温。

进一步地，所述步骤1)包括以下步骤：

①收集待测混凝土建筑物表面的各待测区域的混凝土配合比设计资料；

②按照步骤①的混凝土配合比成型混凝土试件；

③测试步骤②中混凝土试件表面的辐射率，即可得到待测混凝土建筑物表面的各待测区域的辐射率。

进一步地，所述步骤2)具体包括以下步骤：

①选择一个已知辐射率的面源黑体，将面源黑体放置在待测混凝土建筑物表面的待测区域处，并对面源黑体的温度进行设定；

②采用热感成像测温仪测量面源黑体的示值温度；

③调节热感成像测温仪中参数设置表的大气透过率修正值，直至步骤②中面源黑体的示值温度与步骤①中面源黑体的设定温度相同，此时的大气透过率修正值即为当时环境条件下的大气透过率标定值，并将该大气透过率标定值对应的气温、湿度、风速、PM10通过无线通讯实时输出到计算机终端数据库。

进一步地，所述步骤①中温度设定为当月平均气温值。

进一步地，所述步骤③中，当气温、湿度、风速、PM10中任一环境因素变化幅度大于或等于多年测得的气温、湿度、风速或PM10极大值与极小值之间差值的十分之一时，则应进行一次大气透过率的动态标定。

进一步地，所述步骤3)具体包括以下步骤：

①将热感成像测温仪的热感摄像头对着待测混凝土建筑物表面的待测区域，调整焦距使待测混凝土建筑物表面的待测区域充满大部分成像屏幕；

②对待测混凝土建筑物表面的待测区域进行网格精细划分，得到待测区域网格，每个网格内像素灰度的平均值对应一个代表温度；

③根据每天气温变化情况，将每天划分为≥2个时段，并根据每个时段的气温、湿度、风速、PM10，从计算机终端数据库中选择该时段对应的大气透过率标定值，此时，热感成像测温仪的参数设置表中的大气透过率修订值即为该时段对应的大气透过率标定值；

④将待测混凝土建筑物表面的待测区域的辐射率输入到热感成像测温仪的参数设置表，进行热感成像，得到待测区域的表面成像灰度数据，然后输出至待测区域网格，通过计算每个网格的代表温度得到混凝土表面温度场，实现待测混凝土建筑物表面的热感成像测温。

进一步地，所述步骤①中热感成像测温仪的热感摄像头与混凝土试件表面的待测区域法线之间的夹角为0～30°。

进一步地，所述步骤③中不同时段的大气透过率标定值可采用神经网络算法拟合得到。

进一步地，所述步骤④中，当待测混凝土建筑物表面的待测区域涉及多个辐射率时，可多次输入各个辐射率进行多次热感成像，并提取不同辐射率区域的表面成像数据，最后汇总输出至待测混凝土建筑物表面的待测区域网格，得到表面温度场，实现待测混凝土建筑物表面的热感成像测温。

进一步地，所述的热感成像测温仪将物体发出的热辐射转换成电信号，所述的电信号经信号处理程序处理得到热辐射分析结果，所述的热辐射分析结果图形化即可得到热辐射图像，所述的热辐射分析结果数字化即为物体热辐射数据。

本发明具有以下有益效果：

本发明将动态标定大气透过率和人工智能技术应用相结合，通过实时动态地测量待测混凝土建筑物所处环境的真实大气透过率，并将待测混凝土建筑物所处的环境情况通过无线通讯实时输出到计算机终端数据库，然后通过网格划分，精确区分待测混凝土建筑物表面的待测区域的辐射率，根据待测混凝土建筑物表面的待测区域的辐射率和动态标定的大气透过率进行热感成像，得到表面温度场，实现待测混凝土表面热感成像测温，可实现复杂环境条件下混凝土建筑物的表面温度精准测量。

附图说明

图1为本发明中的热感成像测温仪工作流程图。

图中：热感成像测温仪1、物体2、信号处理分析程序3、热辐射分析结果4、热辐射图像5、物体热辐射数据6。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。

参照图1所示：基于热感成像的混凝土表面温度精确测量方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)测量待测混凝土建筑物表面的辐射率：

①收集待测混凝土建筑物表面的各待测区域的混凝土配合比设计资料；

②按照步骤①的混凝土配合比成型混凝土试件；

③测试步骤②中混凝土试件表面的辐射率，即可得到待测混凝土建筑物表面的各待测区域的辐射率；

2)采用热感成像测温仪1标定待测混凝土建筑物表面所处的不同环境的真实大气透过率，该标定的真实大气透过率即为待测混凝土建筑物表面所处的不同环境的大气透过率标定值，记录不同环境下大气透过率标定值以及各大气透过率标定值对应的环境参数：

①选择一个已知辐射率的面源黑体，将面源黑体放置在待测混凝土建筑物表面的待测区域处，并将面源黑体的温度设定为当月平均气温值；

②采用热感成像测温仪1测量面源黑体的示值温度；

③调节热感成像测温仪1中参数设置表的大气透过率修正值，直至步骤②中面源黑体的示值温度与步骤①中面源黑体的设定温度相同，此时的大气透过率修正值即为当时环境条件下的大气透过率标定值，并将该大气透过率标定值对应的气温、湿度、风速、PM10通过无线通讯实时输出到计算机终端数据库，且当气温、湿度、风速、PM10中任一环境因素变化幅度大于或等于多年测得的气温、湿度、风速或PM10极大值与极小值之间差值的十分之一时，则应进行一次大气透过率的动态标定；

3)根据步骤2)中各大气透过率标定值对应的环境参数选定不同环境下大气透过率标定值，并将该大气透过率标定值以及步骤1)中的辐射率设置到热感成像测温仪1的参数设置表中，然后，进行热感成像，得到待测混凝土建筑物表面的成像数据与温度值，并将得到的得到表面成像数据与温度值汇总输出形成表面温度场，实现待测混凝土建筑物表面的热感成像测温：

①将热感成像测温仪1的热感摄像头对着待测混凝土建筑物表面的待测区域，调整焦距使待测混凝土建筑物表面的待测区域充满大部分成像屏幕，其中，热感成像测温仪1的热感摄像头与混凝土试件表面的待测区域法线之间的夹角为0～30°；

②对待测混凝土建筑物表面的待测区域进行网格精细划分，得到待测区域网格，每个网格内像素灰度的平均值对应一个代表温度；

③根据每天气温变化情况，将每天划分为≥2个时段，并根据每个时段的气温、湿度、风速、PM10，从计算机终端数据库中选择该时段对应的大气透过率标定值，此时，热感成像测温仪1的参数设置表中的大气透过率修订值即为该时段对应的大气透过率标定值，其中，不同时段的大气透过率标定值可采用神经网络算法拟合得到；

④将待测混凝土建筑物表面的待测区域的辐射率输入到热感成像测温仪1的参数设置表，进行热感成像，得到待测区域的表面成像灰度数据，然后输出至待测区域网格，通过计算每个网格的代表温度得到混凝土表面温度场，实现待测混凝土建筑物表面的热感成像测温，而且当待测混凝土建筑物表面的待测区域涉及多个辐射率时，可多次输入各个辐射率进行多次热感成像，并提取不同辐射率区域的表面成像数据，最后汇总输出至待测混凝土建筑物表面的待测区域网格，得到表面温度场，实现待测混凝土建筑物表面的热感成像测温。

所述的热感成像测温仪1将物体2发出的热辐射转换成电信号，所述的电信号经信号处理程序3处理得到热辐射分析结果4，所述的热辐射分析结果4图形化即可得到热辐射图像5，所述的热辐射分析结果4数字化即为物体热辐射数据6。

其他未详细描述的部分均属于现有技术。

Claims (10)

1.基于热感成像的混凝土表面温度精确测量方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)测量待测混凝土建筑物表面的辐射率；

2)采用热感成像测温仪(1)标定待测混凝土建筑物表面所处的不同环境的大气透过率，该标定的大气透过率即为待测混凝土建筑物表面所处的不同环境的大气透过率标定值，记录不同环境下大气透过率标定值以及各大气透过率标定值对应的环境参数；

3)根据步骤2)中各大气透过率标定值对应的环境参数选定不同环境下大气透过率标定值，并将该大气透过率标定值以及步骤1)中的辐射率设置到热感成像测温仪(1)的参数设置表中，然后，进行热感成像得到待测混凝土建筑物表面的成像数据与温度值，并将得到的表面成像数据与温度值汇总输出形成表面温度场，实现待测混凝土建筑物表面的热感成像测温。

2.根据权利要求1所述的基于热感成像的混凝土表面温度精确测量方法，其特征在于：所述步骤1)包括以下步骤：

①收集待测混凝土建筑物表面的各待测区域的混凝土配合比设计资料；

②按照步骤①的混凝土配合比成型混凝土试件；

③测试步骤②中混凝土试件表面的辐射率，即可得到待测混凝土建筑物表面的各待测区域的辐射率。

3.根据权利要求书1所述的基于热感成像的混凝土表面温度精确测量方法，其特征在于：所述步骤2)具体包括以下步骤：

①选择一个已知辐射率的面源黑体，将面源黑体放置在待测混凝土建筑物表面的待测区域处，并对面源黑体的温度进行设定；

②采用热感成像测温仪(1)测量面源黑体的示值温度；

③调节热感成像测温仪(1)中参数设置表的大气透过率修正值，直至步骤②中面源黑体的示值温度与步骤①中面源黑体的设定温度相同，此时的大气透过率修正值即为当时环境条件下的大气透过率标定值，并将该大气透过率标定值对应的气温、湿度、风速、PM10通过无线通讯实时输出到计算机终端数据库。

4.根据权利要求书3所述的基于热感成像的混凝土表面温度精确测量方法，其特征在于：所述步骤①中温度设定为当月平均气温值。

5.根据权利要求书3所述的基于热感成像的混凝土表面温度精确测量方法，其特征在于：所述步骤③中，当气温、湿度、风速、PM10中任一环境因素变化幅度大于或等于多年测得的气温、湿度、风速或PM10极大值与极小值之间差值的十分之一时，则应进行一次大气透过率的动态标定。

6.根据权利要求书1所述的基于热感成像的混凝土表面温度精确测量方法，其特征在于：所述步骤3)具体包括以下步骤：

①将热感成像测温仪(1)的热感摄像头对着待测混凝土建筑物表面的待测区域，调整焦距使待测混凝土建筑物表面的待测区域充满大部分成像屏幕；

②对待测混凝土建筑物表面的待测区域进行网格精细划分，得到待测区域网格，每个网格内像素灰度的平均值对应一个代表温度；

③根据每天气温变化情况，将每天划分为≥2个时段，并根据每个时段的气温、湿度、风速、PM10，从计算机终端数据库中选择该时段对应的大气透过率标定值，此时，热感成像测温仪(1)的参数设置表中的大气透过率修订值即为该时段对应的大气透过率标定值；

④将待测混凝土建筑物表面的待测区域的辐射率输入到热感成像测温仪(1)的参数设置表，进行热感成像，得到待测区域的表面成像灰度数据，然后输出至待测区域网格，通过计算每个网格的代表温度得到混凝土表面温度场，实现待测混凝土建筑物表面的热感成像测温。

7.根据权利要求书6所述的基于热感成像的混凝土表面温度精确测量方法，其特征在于：所述步骤①中热感成像测温仪(1)的热感摄像头与混凝土试件表面的待测区域法线之间的夹角为0～30°。

8.根据权利要求书6所述的基于热感成像的混凝土表面温度精确测量方法，其特征在于：所述步骤③中不同时段的大气透过率标定值可采用神经网络算法拟合得到。

9.根据权利要求书6所述的基于热感成像的混凝土表面温度精确测量方法，其特征在于：所述步骤④中，当待测混凝土建筑物表面的待测区域涉及多个辐射率时，可多次输入各个辐射率进行多次热感成像，并提取不同辐射率区域的表面成像数据，最后汇总输出至待测混凝土建筑物表面的待测区域网格，得到表面温度场，实现待测混凝土建筑物表面的热感成像测温。

10.根据权利要求书6所述的基于热感成像的混凝土表面温度精确测量方法，其特征在于：所述的热感成像测温仪(1)将物体(2)发出的热辐射转换成电信号，所述的电信号经信号处理程序(3)处理得到热辐射分析结果(4)，所述的热辐射分析结果(4)图形化即可得到热辐射图像(5)，所述的热辐射分析结果(4)数字化即为物体热辐射数据(6)。