多干扰高温辐射体图像目标的分类识别方法

在基于CCD图像传感器的非接触高温温度场软测量中,为了计算高温图像目标的温度,必须先从辐射图像中准确识别待测目标。由于工业现场采集的高温熔体图像中存在多种噪声,导致图像目标难以准确识别。提出一种目标图像分类识别方法,即先利用多光谱图像分割方法来减少甚至消除各种高温噪声;然后运用改进的最大类间方差法进一步分割以去除烟雾干扰;最后运用数学形态学方法消除分割图像中的游离点和孔洞,使目标边缘光滑。实验结果表明,该方法能够从多种干扰图像中准确识别出高温辐射体图像目标,有较强的实用性。

基于彩色CCD的高温温度场软测量系统的设计

设计了一种由彩色CCD、图像采集卡、计算机和测量软件组成的高温场测量系统.利用比色测温原理计算并显示高温辐射体的表面温度场分布,通过调节进光量扩大CCD测温范围,利用黑体炉标定实验校正CCD光谱响应特性非理想带来的测温误差,并采用多光谱图像分割法去除各种噪声的影响.对工业现场进行测试结果表明,该系统具有较高的精确性和可靠度,符合工业生产对高温检测的要求.