基于輻射圖像顏色和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測溫技術(shù)研究.pdf

1、溫度是科學(xué)研究、工業(yè)生產(chǎn)及日常生活中經(jīng)常遇到的一種物理量，隨著自動化程度的提高和對產(chǎn)品質(zhì)量要求的提高，對準(zhǔn)確、快速地測溫和控溫的要求也越來越高，溫度的測量已成為科學(xué)研究的重要課題之一。尤其是高溫物體的溫度測量，實(shí)現(xiàn)起來難度很大，引起了國內(nèi)外的重視。在以往的高溫物體的溫度測量中，我們一般采用的是接觸式傳感器，像熱電偶、熱電阻、光學(xué)高溫計(jì)等。但是這些傳統(tǒng)的傳感器難以得到我們所需的高溫物體的實(shí)時(shí)溫度并且精度不高，另外，工業(yè)現(xiàn)場存在很多不良環(huán)境

2、因素，都會限制一些對環(huán)境要求比較苛刻的精度較高的測量儀器和儀表的使用，例如溫度過高、過于潮濕、粉塵多、強(qiáng)干擾等都會影響溫度測量的精確度。因此，本文研究基于輻射圖像顏色和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高溫測量方法。
　　 由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有對非線性特性的高度擬合能力，而高溫物體的顏色與其溫度之間存在某種非線性關(guān)系，因而采用攝像頭攝取高溫物體在不同溫度時(shí)的顏色圖像，然后再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性逼近能力擬合顏色與溫度之間的非線性關(guān)系。
　　 本文首先

3、通過對顏色模型的分析比較，確立適合本文測溫研究的RGB模型，并對采集到的彩色圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到所需的顏色特征值即R、G、B值。其中，圖像的預(yù)處理是在MATLAB平臺實(shí)現(xiàn)的，包括圖像的平滑處理和圖像的分割。然后將顏色特征值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，分別采用BP網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行擬合，同時(shí)，針對BP網(wǎng)絡(luò)中隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇、BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率的選擇、以及RBF網(wǎng)絡(luò)中徑向基函數(shù)擴(kuò)展系數(shù)的選擇進(jìn)行仿真訓(xùn)練，得出仿真結(jié)果。最后，根據(jù)仿真