【摘 要】
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准确测量温度在工业生产、科学实验和检测设备故障中具有十分重要的意义。低温物体在可见光波段的热辐射较弱，因此目前大多使用红外波段测温。但是红外图像的像素远比可见光图像低，造成空间分辨率不够，目前只能借助于红外图像和可见光图像的后期融合完成定位和测温功能的实现。本研究针对电力设备故障基本都在常温的情况，试图直接采用可见光图像实现测温，利用机器学习技术建立可见光图像特征与温度之间的预测模型，取得的具体成果如下：
提出了一种基于K近邻算法和可见光图像的低温测量方法。首先建立不同温度下的可见光图像库，提取
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准确测量温度在工业生产、科学实验和检测设备故障中具有十分重要的意义。低温物体在可见光波段的热辐射较弱，因此目前大多使用红外波段测温。但是红外图像的像素远比可见光图像低，造成空间分辨率不够，目前只能借助于红外图像和可见光图像的后期融合完成定位和测温功能的实现。本研究针对电力设备故障基本都在常温的情况，试图直接采用可见光图像实现测温，利用机器学习技术建立可见光图像特征与温度之间的预测模型，取得的具体成果如下：
提出了一种基于K近邻算法和可见光图像的低温测量方法。首先建立不同温度下的可见光图像库，提取可见光图像的三基色灰度频率分布颜色特征，然后分别采用线性回归算法、决策树算法、梯度提升回归树算法、支持向量机算法和K近邻算法进行机器学习，建立温度预测模型，最后通过交叉验证的方法判断模型的预测精度。结果显示K近邻算法预测模型的精度最高，预测温度与真实温度之间的最大绝对误差为4.3℃，平均绝对误差为0.023℃。
研究了物体颜色、材料对预测模型的影响。在实验物体表面分别贴上黄色、蓝色和绿色的贴纸，得到三种颜色的可见光图像库，K近邻算法预测模型得到的最大绝对误差分别为5.6℃、2.88℃和5.94℃。分别拍摄喷塑铝和黄铜的可见光图像库，K近邻算法预测模型得到的最大绝对误差分别为7℃和5.23℃，验证了本文温度测量方法的可行性。
研究了克服环境光照影响的方法。分别将灰度世界方法、完美反射方法和Retinex方法应用于不同光照条件下的可见光图像，削弱光照变化对于可见光图像三基色灰度频率分布的影响。结果显示经过Retinex方法处理后，K近邻算法预测模型的预测误差明显减小。
本文提出的基于可见光图像和机器学习的低温测量方法，准确性高，操作简单，成本低，为低温物体的温度测量提供了一种有效的手段。
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