基于多傳感器融合算法的CCD測溫系統(tǒng)設計

薛　飛，楊友良，董福濤

(1．河北聯(lián)合大學電氣工程學院，河北唐山　063000；2．東北大學，軋制技術及連軋自動化國家重點實驗室，遼寧沈陽　110819)

0　引言

作為一種以電荷為信號載體的微型圖像傳感器，CCD在高溫物體溫度場實時監(jiān)控方面得到了廣泛應用[1]。由于受到如光學系統(tǒng)誤差、CCD器件自帶誤差以及紅外輻射干擾等因素影響，單CCD傳感器測溫系統(tǒng)得到的溫度場信息并不十分準確[2]。多傳感器CCD圖像測溫系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)融合，是指對來自多個CCD傳感器的溫度數(shù)據(jù)進行多層次、多方面的綜合、關聯(lián)和估計。與傳統(tǒng)單一的傳感器模型相比，多傳感器模型能夠提高測量數(shù)據(jù)的可信度和可探測性，降低推理模糊度，增加溫度特征維數(shù)，改善測溫系統(tǒng)容錯能力和自適應性[3]。

近年來，研究學者在利用數(shù)據(jù)融合技術改善CCD圖像測溫方法的研究上，做了很多有效嘗試。美國NASA通過在CCD 上均勻布置不同光譜響應的探測芯片，將濾光片的作用整合到CCD 芯片上，融合計算出物體的溫度分布[4]。俄亥俄州立大學與Potomac Fusion公司共同建立了基于擴展后JDL模型的融合開發(fā)框架用于溫度測試的軟硬信息融合算法[5]。這些方法仍處于實驗驗證階段，并未投入到實際應用中。文獻[6]提出的紅外測溫儀和面陣CCD測溫儀的靜態(tài)和動態(tài)融合測溫方案，提高了連鑄坯表面測溫系統(tǒng)性能。但在算法改進方面并未做深入闡述。文獻[7]針對面陣CCD測溫系統(tǒng)復雜性及波長的不可選擇性，提出了利用線陣CCD進行溫度比色測量的方法。通利用自適應加權數(shù)據(jù)融合算法，使融合后的估計值得到優(yōu)化。然而此算法具有冗余性，增加了計算復雜度。文獻[8]提出了基于多源數(shù)據(jù)截尾加權融合算法的圖像測量方法。利用CCD成像技術實時獲取被測物體直徑的幾何參數(shù)并提高了測量精度。對于溫度測量對象而言，此算法具有一定借鑒和參考意義。

文中基于截尾加權融合算法，設計了多傳感器CCD 圖像實時測溫系統(tǒng)。CCD圖像傳感器通過中性濾光片，獲取實驗熔池表面的輻射亮度信息，根據(jù)比色測溫法，計算熔池表面的比色溫度。將不同光譜波長組合下的比色溫度值作為多傳感器的信息源，用截尾融合算法對測溫值作數(shù)據(jù)融合處理。通過實驗對比，驗證方法的有效性。

1　CCD圖像測溫系統(tǒng)

1．1比色測溫原理

當溫度為Tc的黑體和溫度為T的非黑體在2個波長λ1和λ2下的光譜輻射亮度之比相等時，定義黑體的溫度Tc為非黑體的比色溫度[9]。

L(λ1，T)/L(λ2，T)=Lb(λ1，Tc)/Lb(λ2，Tc)

(1)

式中Lb(λi，Tc)和Lb(λi，T)是黑體以及非黑體的單色光譜輻射亮度，W/(sr·m3)。

將式(1)帶入維恩公式，經(jīng)整理得：

(2)

式中C2為第二輻射常數(shù)，C2=1．438 8×10-2m·K.

(3)

1．2CCD傳感器原理

CCD是一種能夠把光學影像轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號的光學光電轉(zhuǎn)換器件。它采用光學成像系統(tǒng)將景物圖像成像在CCD像敏上，像敏面將照在每一敏元上的照度信號轉(zhuǎn)變?yōu)樯贁?shù)載流子密度信號存儲于像敏單元中，然后再轉(zhuǎn)移到CCD的移位寄存器中，在驅(qū)動脈沖的作用下順序地移出器件，成為圖像信號[11]。CCD圖像傳感器由微型鏡頭、分色濾色片、感光層組成，如圖1所示。

圖1　CCD圖像傳感器的工作原理示意圖

三原色理論指出：任何一種顏色可以通過紅(R)、綠(G)、藍(B)三色按照不同比例合成產(chǎn)生[12]。在CCD的圖像信息還原過程中，分色濾色采用的主要是Bayer方式濾色模型，即R-G-B-G，4個單元為一組。圖像信號的混色亮度等于R、G、B各色亮度之和，根據(jù)R、G、B三色分量比例來還原彩色。由此可知：光源線越強，光子轉(zhuǎn)換電子的數(shù)量就越多，電子經(jīng)過分色濾色片后，由感光層的電信號還原圖像所對應的RGB值分量就會對應的發(fā)生改變。彩色CCD相機R、G、B三通道對應的RGB值與光強關系可由如下公式表示：

R=a1L+a2L2+a3L3+a4L4

(4)

G=b1L+b2L2+b3L3+b4L4

(5)

B=c1L+c2L2+c3L3+c4L4

(6)

式中：R、G、B為數(shù)字存儲圖像中任意像素的紅、綠、藍三通道的值；a1～a4，b1～b4，c1～c4為已知系數(shù)；L為光照強度。

在實驗過程中，如果濾光片將光波長λ固定，當CCD測得熱輻射光在特定波長下的光強，即可利用式(3)得到熱輻射體的溫度。

1．3系統(tǒng)硬件結構

系統(tǒng)硬件結構如圖2所示。系統(tǒng)由兩部分組成：溫度控制部分和CCD測溫部分。

圖2　CCD測溫系統(tǒng)原理圖

溫控部分中，系統(tǒng)由SRS13A型溫度控制器來調(diào)節(jié)實驗中加熱爐的溫度；熱電偶將采集到的實驗熔池表面溫度值，通過RS232串口實時返回到計算機中，即作為CCD圖像測溫的標定溫度。CCD測溫部分中，選用PIKE F145C型CCD攝像機。保護玻璃用來防止光積分時間過長或者光強度過高，使CCD勢阱中的電荷飽和并出現(xiàn)電荷“溢出”，從而破壞單色輻射亮度與CCD三色通道輸出信號的對應關系。根據(jù)中性濾光片可擴大CCD測溫范圍的原理[13]，濾光片切換系統(tǒng)選用6個波長相近的濾光片安裝在1個圓周上，各濾光片中心位于同心圓上。在馬達的帶動下，將不同波長的濾光片交替置于光路中，供CCD攝取不同波長下的熔池表面輻射亮度圖像。MV-1394B型圖像采集卡將圖像信息采集到計算機中。將每2個濾光片下的輻射亮度值作為已知參量，最終用比色測溫法計算被測物的溫度值。

2　多傳感器數(shù)據(jù)融合測溫系統(tǒng)

由于CCD對于RGB三基色的靈敏度有所不同，所以測溫系統(tǒng)在不同濾光片下，組合輸出的比色溫度值與真實值之間均具有不同的偏差。為了獲得更高的測量精度，系統(tǒng)利用多傳感器數(shù)據(jù)融合算法，對測溫系統(tǒng)進行優(yōu)化。

2．1系統(tǒng)功能結構

數(shù)據(jù)融合技術涉及數(shù)據(jù)采集、特征提取和推理決策3個環(huán)節(jié)，文中給出如圖3所示的多傳感器CCD測溫系統(tǒng)功能結構圖。該系統(tǒng)結構分為3層：數(shù)據(jù)層、特征層和決策層。數(shù)據(jù)層主要完成在各波長濾光片下的輻射亮度圖像的攝取，以及圖像增強等數(shù)據(jù)的預處理，為特征層數(shù)據(jù)整理提供可靠依據(jù)；特征層主要對來自CCD的圖像數(shù)據(jù)進行分類，提取亮度信息，以提高決策層的數(shù)據(jù)處理效率；決策層分別計算出不同濾光片組合下的比色溫度，然后將這些溫度進行數(shù)據(jù)融合處理，最終得到更精確的溫度測量值。

圖3　多傳感器CCD測溫系統(tǒng)功能結構圖

2．2多傳感器數(shù)據(jù)截尾加權融合算法

(7)

截尾均值是一種典型的L估計量，它通過給樣本排序，截掉每一側尾部并計算其所占樣本比率a來估計。對于樣本容量為10的樣本，它的20％截尾均值是在切掉2個最小測量值和2個最大測量值之后余下的6個 測量值的平均值。有時為了得到更精確的規(guī)定數(shù)量的截尾均值，需要切掉一個測量值的一部分，例如樣本容量為10的5％的截尾均值，需要截掉最大測量值和最小測量值各一半，把切剩下的部分相對于原來未截取以前的測量值給以分數(shù)權重。

在樣本容量為n的樣本次序統(tǒng)計量x1≤x2≤…≤xn中，截尾率a滿足0≤a≤0．5，記M為不超過an的最大整數(shù)，令r=an-M是an的分數(shù)部分，則它的權重w1，w2，…wn由式(18)給出：

(8)

(9)

3　實驗分析

利用連接熱電偶的溫控系統(tǒng)作為標定設備，在熔池表面溫度T1=600 ℃、T2=700 ℃、T3=800 ℃、T4=900 ℃、T5=1 000 ℃時，用CCD攝像機通過6個濾光波長為λ1=420 nm、λ2=480 nm、λ3=540 nm、λ4=600 nm、λ5=660 nm、λ6=720 nm的濾光片，對熔池的進行拍攝。以1 000 ℃為例，各濾光片下圖像如圖4所示。

圖4　1 000 ℃下熔池表面照片

利用計算機，求出每張圖片的中心亮度并以每2個濾光片為1組，利用式(3)分別計算15組傳感器的比色溫度值。計算結果如表1所示。

表1　在不同目標溫度Ti下的多傳感器比色溫度值

根據(jù)式(9)，取不同的截尾率(a=0.05～0.45)并對不同目標溫度條件下(T1=600 ℃，T2=700 ℃，T3=800 ℃，T4=900 ℃，T5=1 000 ℃)的溫度測量數(shù)據(jù)進行截尾加權融合處理，求出溫度最終的融合估計值。最后求得估計值與目標值的均方誤差，結果如表2所示。

表2　不同目標溫度Ti下的多傳感器數(shù)據(jù)融合估計值

通過表2分析可知：當截尾率a以0．05的變化量逐漸遞增時，估計值與真實值的誤差呈逐漸變大趨勢；當目標溫度為900 ℃、截尾率0．25≤a≤3時，估計值具有雙向偏離真實值的變化趨勢；而當a=0．3時，融合結果最接近目標溫度值T4。

為進一步驗證算法的有效性，文中用Matlab以文獻[7]的方法對表1的測量數(shù)據(jù)進行自適應加權融合算法處理。實驗計算機主頻2．27 GHz，內(nèi)存為2 GB，Matlab軟件版本為R2008a.各項測量指標如表3所示，兩種算法的比較如圖5所示。

表3　截尾加權和自適應加權融合算法各項測量指標

(a)平均誤差比較

通過表3以及圖5可以看出：

(1)在算法精度上，當被測溫度在700 ℃以下時，兩種算法平均誤差和標準差相差不大；當被測溫度在900 ℃以上時，截尾加權融合算法比自適應加權融合算法的平均誤差和標準差更小，誤差率始終保持在±2％以內(nèi)。說明截尾算法在超高溫測量時，不僅誤差擾動小且具有更高的測量精度。

(2)在算法效率上，自適應加權算法計算量大，運算速度緩慢，對于有15個傳感器的CCD實時性測溫系統(tǒng)而言，復雜運算所帶來的時間延遲是不可忽視的缺陷。而截尾加權融合算法，計算步驟簡單，運算速度快，平均處理速度是自適應算法的18倍。

4　結束語

文中研究了多傳感器數(shù)據(jù)融合算法在CCD圖像測溫系統(tǒng)中的應用。通過不同目標溫度下的測溫實驗表明，該系統(tǒng)在900 ℃以上高溫測量時誤差擾動小，測量精度高，誤差率始終保持在±2％以內(nèi)。截切尾加權和自適應加權融合算法的對比實驗證明，截尾算法在超高溫測量應用中，具有更出色的數(shù)據(jù)融合效果，以簡單直觀的數(shù)學模型，獲得了更快的數(shù)據(jù)處理速度。實現(xiàn)了截尾加權融合算法在CCD圖像測溫中的應用，也為改善測溫系統(tǒng)實時性能提供了有效解決方案。

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