一种基于红外热像仪的托卡马克第一壁温度测量方法与流程

技术特征：
1.一种基于红外热像仪的托卡马克第一壁温度测量方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)基于红外热像仪测量系统的参数标定；(2)托卡马克第一壁红外图像的抖动消除；(3)基于红外图像的托卡马克第一壁修正温度的获取。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)具体包括以下步骤：(1.1)将光路的一端与红外热像仪连接，另一端与托卡马克装置的窗口连接，所述托卡马克装置内部的红外辐射可通过所述窗口进入光路，被红外热像仪测得；(1.2)将一块黑色的恒温金属圆板安装在托卡马克装置与光路相连接的窗口处，所述金属圆板的直径大于所述窗口的直径；(1.3)所述金属圆板的表面温度恒定为t0，在红外热像仪的控制软件中将发射率设置为1，然后对金属圆板进行测温，从红外热像仪测得的图像中获取各个像素点的测量值，并保存为温度矩阵t1，t1(i，j)表示所测得的图像中第i行，第j列的温度值；(1.4)重复进行三次步骤(1.3)，分别将测温结果保存为温度矩阵t1，t2和t3，红外热像仪测量结果的矫正系数矩阵c为：3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)的具体包括以下步骤：根据矫正系数矩阵c和当前采集的红外图像，得到矫正后的图像温度值为：pix(x,y)＝pix(x
i
,y
i
)
‑
c(x0,y0)
ꢀꢀꢀ
(2)其中，pix(x
i
,y
i
)是采集图片的一个像数值，c(x0,y0)是矫正系数矩阵c与采集图像对应坐标位置的数值，pix(x,y)是这个位置矫正后的像素值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)具体包括以下步骤：(3.1)选取红外图像参考帧，选取红外图像视频序列第一帧图像为后续所有帧图像的参考帧；(3.2)确定参考帧图片后，进一步确定红外参考帧中的特征点：在输入的一帧红外图像数据中基于fast算法选取图像中的一系列显著点作为图像的特征点，提取特征点的标准如式(3)所示：其中，i(x)为圆周上任意一点的灰度，i(p)为圆心的灰度，ε
d
为灰度值差的阈值；选取四分之三个周围圆圈上的点作差，如果求得的n大于给定阈值，则认为p是一个特征点；(3.3)采用brief算法来描述这些特征点的属性，来解决旋转一致性问题，这些属性的输出称之为特征点的描述子，以特征点p为圆心，以d为半径做圆o，在圆o内某一模式选取n个点对，假设当前选取的n个点对如下所示分别标记为：p1(a,b),p2(a,b),p3(a,b),
…
,p
n
(a,b)；根据式(4)分别赋值，其中i
a
表示a点的灰度；
(3.4)将得到的结果进行组合，即可得到图片中的特征和其描述子；(3.5)红外图像特征点的匹配：根据汉明距离判断两幅图像中的对应特征点是否可以进行匹配，当a和b的描述子的汉明距离小于等于阈值时，判定a，b是相同的特征点，即a，b匹配成功；基于该红外图像特征点匹配算法找出当前帧和参考帧的对应点集如式(5)所示：p＝{((x
i
,y
i
)
t
,(x
i
',y
i
')
t
)}i＝1,2,...,n
ꢀꢀꢀ
(5)其中，(x
i
,y
i
)
t
为特征点，(x
i
ˊ,y
i
ˊ)
t
为匹配特征点；(3.6)筛选正确特征匹配点采用随机抽样一致算法对图像中匹配的特征点进行筛选，某一时刻该帧图像和参考帧图像的一系列特征对应点额集合p为式(5)，在集合p中随机取两对对应点构成p的子集合s1；s1＝{(x
m
,y
n
)
t
,(x
m
',y
n
')
t
(x
j
,y
k
)
t
,(x
j
',y
k
')
t
}
ꢀꢀꢀ
(6)其中，m,n,j,k为随机数；将子集合s1带入式(7)得到一个解集m＝(a,b,dx,dy)
t
；如式(8)，m中的元素满足小于误差范围t则认为是正确匹配点；其中，误差范围t是一个经验值；(3.7)全局运动矢量计算：假设抖动方程为式(9)：该式(9)也可以转化为式(10)：筛选后的匹配特征使用最小二乘法解求解式(9)，现在求出了当前时刻图像相对于参考帧图像的运动参量(α
t
,dx
t
,dy
t
)
t
；其中，t表示当前帧的时间序号；(3.8)抖动消除后红外图像像素值计算由红外热像仪的数据提取函数提取出整个红外图像序列中所有像素点在各个时刻的像素值，并将像素值存储在矩阵中待用；由于采用ransac算法得到的红外图像抖动分量通常都是浮点小数，然而二维图像像素点的下标都是整数；采用双线性插值的方法，利用待计
算像素点周围的四个最邻近像素点的像素值在水平和竖直方向做线性内插值计算，进而求得该点的像素值；假设待计算像素点的坐标为(i u,j v)，该点最近邻的四个像素点的坐标分别为：(i,j)、(i 1,j)、(i,j 1)、(i 1,j 1)，位移点(i,j)处的像素点的灰度值记为f(i,j)，对于待计算像素点在水平方向做线性内插值运算，则有：f(i u,j)＝[f(i 1,j)
‑
f(i,j)]
×
u f(i,j)
ꢀꢀꢀꢀ
(11)对于待计算像素点在竖直方向做线性内插值运算，则有：f(i,j v)＝[f(i,j 1)
‑
f(i,j)]
×
v f(i,j)
ꢀꢀꢀꢀ
(12)同理，点(i u,j v)在此条件下的插值计算表达式可以表示为：改写为矩阵形式，可以表示为：根据双线性插值法所得到的红外图像序列中每帧图像相对于参考帧图像在x方向的平移分量dx和在y方向的平移分量dy。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤(3.5)中，所述的阈值优选为2。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤(3.6)中，所述的误差范围t优选为3。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)中，由相机抖动处理过程可以得到偏移后的像素坐标，但由于两者测量高温的红外像素的温度值可能存在不同，则需要对匹配抖动后的温度值和参考帧中的温度的特点采用式(15)进行滤波拟合；其中，t(pix(x,y))是参考帧的某坐标点的温度值，t(pix(x’,y’))是抖动后的对应坐标的温度，δ是设立相差的阈值，当超过这个值则认为噪点，进行舍弃；8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，δ为1℃。

技术总结
本发明涉及托卡马克装置图像稳像技术领域，特别涉及一种基于红外热像仪的托卡马克第一壁温度测量方法，包括以下步骤：(1)基于红外热像仪测量系统的参数标定；(2)托卡马克第一壁红外图像的抖动消除；(3)基于红外图像的托卡马克第一壁修正温度的获取；本发明提供的方法具有温度测量精度高的优点，图像去抖动效果较好，处理步骤简单具有较强的可实现性；利用RANSAC算法计算得到的全局运动估计精准可靠；本发明提供的基于红外热像仪的托卡马克第一壁温度测量方法，通过结合去抖动算法和双线性插值法实现了靶板温度变化趋势的准确检测，对实验人员获取理论依据和验证材料性能起到了很好的辅助作用。很好的辅助作用。很好的辅助作用。


技术研发人员：舒双宝 赖金 王子艺 郎贤礼 张育中 陈晶晶
受保护的技术使用者：合肥工业大学
技术研发日：2021.06.29
技术公布日：2021/10/23