红外热成像系统前端温度补偿算法研究

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红外探测器作为红外热成像系统的核心,决定着热成像和测温质量,但是由于红外测温过程中红外探测器会受到很多因素的干扰,导致测温精度较低,无法满足高精度测温的需求。因此对红外热成像系统中探测器的温度补偿算法研究将对促进红外技术的进一步发展具有重要的意义。影响红外测温精度的因素有很多,本文在红外辐射相关定律的基础上,推导出了红外辐射测温的公式以及误差公式,详细分析了相关因素的影响,并给出相应补偿措施,并在此基础上对环境温度和测温距离这两大因素进行研究。针对环境温度的补偿,本文在目前补偿方法的基础上,深入研究了一种基于神经网络的红外测温补偿算法,设计了基于PSO-BP的环境温度补偿模型。以红外热电堆传感器为核心的红外测温系统为研究对象,用PSO-BP神经网络算法对数据进行融合处理,有效地补偿了环境温度所带来的影响,并证明了PSO-BP算法的优越性。针对测温距离补偿,利用最小二乘法,分别对红外测温系统采集的各组数据进行误差补偿,并获得总的误差校正公式,同时验证了此方法的可行性,最后通过最小二乘法与PSO-BP算法的距离补偿比较实验,验证了两种方法的有效性。
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