[发明专利]一种具有标定和修正功能的实时在线温度监测方法及系统

权利要求书

1.一种具有标定和修正功能的实时在线温度监测方法，其特征在于，包括：标定阶段和测量阶段；

所述标定阶段包括：

在待测物标定区设置发光标定板，根据所述发光标定板的面积变化确定待测物标定区的倾斜角度；

利用分束镜将待测物辐射的初始光束分为反射光束和透射光束；

通过第一窄带滤光片获取所述反射光束中的第一反射信号，通过第二窄带滤光片获取所述透射光束中的第一透射信号；

利用第一相机接收所述第一反射信号，生成第一灰度图像；利用第二相机接收所述第一透射信号，生成第二灰度图像；

根据所述第一灰度图像和所述第二灰度图像计算所述分束镜的分光比例，并根据所述分束镜的分光比例计算第一反射信号和第一透射信号的强度比例；

将标定区的倾斜角度以及第一灰度图像的灰度值通过神经网络训练得到第一灰度修正模型；将标定区的倾斜角度以及第二灰度图像的灰度值通过神经网络训练得到第二灰度修正模型；

利用第一灰度修正模型得到第一灰度图像修正后的灰度值；利用第二灰度修正模型得到第二灰度图像修正后的灰度值；

将所述第一反射信号和第一透射信号的强度比例、所述第一灰度图像修正后的灰度值和所述第二灰度图像修正后的灰度值代入比色测温公式，计算得到修正后的温度值；

将修正后的温度值通过神经网络训练得到温度反演模型；

所述测量阶段包括：

在第一时段，采集待测物标定区的倾斜角度、第一光强信号、第二光强信号和分束镜的分光比例：

将待测物标定区的倾斜角度、第一光强信号和第二光强信号的比值、以及分束镜的分光比例作为温度反演模型的输入，计算得到待测物的温度值。

2.根据权利要求1所述的一种具有标定和修正功能的实时在线温度监测方法，其特征在于，所述分束镜包括分光面；

根据所述第一灰度图像和所述第二灰度图像计算所述分束镜的分光比例，具体为：

所述初始光束与所述分光面的夹角为β，所述初始光束的波长为λ，第一反射光束的强度为初始光束的a(β,λ)倍，第一透射光束的强度为初始光束的b(β,λ)倍，所述分束镜的分光比例为

3.根据权利要求2所述的一种具有标定和修正功能的实时在线温度监测方法，其特征在于，根据所述分束镜的分光比例计算第一反射信号和第一透射信号的强度比例，具体为：

第一窄带滤光片的波长为λ1，第二窄带滤光片的波长为λ2，第一反射信号和第一透射信号的强度比例为

4.根据权利要求3所述的一种具有标定和修正功能的实时在线温度监测方法，其特征在于，所述比色测温公式为其中，G1为第一灰度图像修正后的灰度值，G2为第二灰度图像修正后的灰度值，K为比例系数，C2为第二辐射常数，f2为第一反射信号和第一透射信号的强度比例，T为精确的温度值。

5.根据权利要求1所述的一种具有标定和修正功能的实时在线温度监测方法，其特征在于，

将标定区的倾斜角度以及第一灰度图像的灰度值通过神经网络训练得到第一灰度修正模型，具体为：将待测物标定区的倾斜角度不等于0时第一灰度图像的灰度值作为神经网络的输入，将待测物标定区的倾斜角度等于0时第一灰度图像的灰度值作为神经网络的输出，训练得到第一灰度修正模型；

将标定区的倾斜角度以及第二灰度图像的灰度值通过神经网络训练得到第二灰度修正模型，具体为：将待测物标定区的倾斜角度不等于0时第二灰度图像的灰度值作为神经网络的输入，将待测物标定区的倾斜角度等于0时第二灰度图像的灰度值作为神经网络的输出，训练得到第二灰度修正模型。

6.根据权利要求1所述的一种具有标定和修正功能的实时在线温度监测方法，其特征在于，将修正后的温度值通过神经网络训练得到温度反演模型，具体为：

利用第一光电探测器将所述第一反射信号转换为第一电信号，并传输至数据采集卡，所述数据采集卡计算得到第一光强信号；利用第二光电探测器将所述第一透射信号转换为第二电信号，并传输至所述数据采集卡，所述数据采集卡计算得到第二光强信号；

将第一光强信号和第二光强信号的比值、待测物标定区的倾斜角度、分束镜的分光比例作为神经网络的输入，修正后的温度值作为神经网络的输出，训练得到温度反演模型。