基于红外图像处理的建筑外窗缺陷能耗分析研究

将红外热成像技术与图像处理技术结合,用压差法进行建筑外窗空气渗透检测。通过红外热成像仪对建筑外窗进行红外图片采集,利用图像处理技术对采集的外窗图像进行红外图像处理,针对红外图像中的异常区域对外窗缺陷进行检测,并进行缺陷的面积计算,建立外窗缺陷红外检测模型。根据实验测得的室内外温差、外窗缺陷面积、空气渗透量建立建筑外窗空气渗透量计算模型,将模型与建筑外窗缺陷红外检测模型结合,对外窗缺陷引发的能耗进行定量分析。结果表明:对外窗缺陷进行维护,能够减少外窗耗能,提高外窗节能。外窗每减少1 cm^(2)的空气渗透面积,每年能够节能66146 kJ;外窗气密性能等级每提高1级,单位面积外窗每年能够节能110012 kJ。

基于红外图像处理技术的建筑外窗缺陷面积计算研究

将红外热成像与图像处理技术结合应用于建筑外窗缺陷的检测,提出一种外窗缺陷检测和面积计算方法。通过外窗缺陷检测实验,利用压差法进行外窗空气渗透检测,求出渗透的缺陷面积。将红外热成像仪采集的外窗红外图像进行图像的预处理、外窗缺陷的检测以及检测后的面积计算,并建立外窗缺陷红外图像检测模型。结果表明:利用加权平均法进行灰度化处理,中值滤波进行降噪处理、图像锐化和直方图均衡化进行图像增强处理,处理效果明显,可作为外窗红外图像的预处理方式;Roberts算法对预处理后外窗红外图像的检测与实验值差异最小,检测信息更接近实际缺陷位置;将处理方法和检测模型与建筑整体气密性检测结合,能够在现场对外窗气密性能等级进行初步判定。