用于热点感测的装置的制作方法

1.本发明涉及一种用于热点感测的装置、热点感测系统、包括这种系统的低压、中压或高压开关设备、以及热点感测的法。


背景技术：

2.红外(ir)热像(irt)、热成像和热视频是红外成像科学的示例。热图形相机通常检测电磁波谱的长红外范围(大约9,000纳米至14,000纳米或9μm至14μm)中的辐射，并且生成该辐射的图像，称为热分析图。由于根据黑体辐射定律，温度高于绝对零的所有对象都会发射ir辐射，所以热成像可以看到有或没有可见光照明的环境。对象所发射的辐射数量随着温度的升高而增加；因此，热像允许看到要观察的温度变化，还使得能够根据对象表面发射率的假设确定绝对温度。
3.红外热像广泛用于电气设备的热点的非接触式温度监测。高分辨率ir相机通常用于零星的手动检查，并且给予足够精确的绝对温度值。此类高分辨率相机过于昂贵，无法永久安装用于电气设备中的在线温度监测(诸如例如检测关键热点)以防止开关设备过热。低分辨率红外相机的价格范围可以用于该任务，但图像质量有限。事实上，降低了所测量的热点的温度的准确性，并且无法准确确定热点的尺寸的准确性。
4.必须解决这个问题。


技术实现要素：

5.因此，采用改进技术来确定诸如低压、中压和高压开关设备之类的电气设备中热点的尺寸和温度会是有利的。
6.本发明的目的通过独立权利要求的主题解决，其中其他实施例并入从属权利要求中。
7.在第一方面中，提供了一种用于热点感测的装置，该装置包括：
8.‑
输入单元；
9.‑
处理单元；以及
10.‑
输出单元；
11.输入单元被配置为向处理单元提供具有热点的对象的图像。图像的图像数据包括热点的图像数据，图像通过相机获取。处理单元被配置为确定图像中与热点的尺寸相对应的像素的数目。处理单元被配置为确定热点的最高温度和平均温度。确定平均温度包括：利用图像中与热点的尺寸相对应的像素的像素值；并且包括：利用图像中与热点的尺寸相对应的像素数目。处理单元被配置为确定图像中的周围温度。确定环境温度包括：利用图像中不同于图像中与热点的尺寸相对应的像素的至少一个像素。处理单元被配置为确定热点的经校正的温度。确定经校正的温度包括：利用校正因子的值；包括：利用热点的平均温度；并且包括利用周围温度。
12.这样，低分辨率相机可以用于监测电气设备的热点温度。换言之，该装置提高了用
于监测电气设备的热点温度的低分辨率ir相机的准确性。
13.在一个示例中，处理单元被配置为确定图像中与热点的最高温度相对应的像素。图像中与热点的尺寸相对应的像素包括图像中与热点的最高温度相对应的像素。
14.在一个示例中，处理单元被配置为将图像中与热点的尺寸相对应的像素确定为图像中值在被确定为具有热点的最高温度的像素的值的阈值范围内的像素。
15.在一个示例中，确定周围温度包括：利用图像中与图像中对应于热点的尺寸的像素相邻的至少一个周围像素的数目；并且包括：利用至少一个周围像素的至少一个像素值。
16.在一个示例中，确定周围温度包括：利用图像中与图像中对应于热点的尺寸的像素不相邻的至少一个周围像素的数目；并且包括：利用至少一个周围像素的至少一个像素值。
17.在一个示例中，校正因子具有多个可能值。用于确定热点的经校正的温度的校正因子的值在被确定为图像中与热点的尺寸相对应的像素数目的函数。
18.换言之，提供了一种热点的尺寸相关校正算法，即使当使用低分辨率红外相机时，也使得能够减少热点温度测量中的误差。
19.在一个示例中，校正因子的多个可能值在由相机和/或与相机基本相同的一个或多个相机获取的一个或多个热点的多个校准图像的基础上、以及在一个或多个热点的一个或多个经测量的温度或参考温度的基础上来确定。
20.在一个示例中，热电偶用来提供经测量的温度。
21.在一个示例中，确定校正因子的多个可能值包括对于多个校准图像中的每个校准图像，确定校准图像中与热点的尺寸相对应的像素的数目。确定校正因子的多个可能值还包括对于多个校准图像中的每个校准图像，确定校准图像中的热点的平均温度，该确定包括：利用校准图像中与热点的尺寸相对应的像素的像素值和校准图像中与热点的尺寸相对应的像素数目。确定校正因子的多个可能值还包括对于多个校准图像中的每个校准图像，确定校准图像中的周围温度，该确定包括：利用校准图像中不同于校准图像中与热点的尺寸相对应的像素的至少一个像素。
22.在一个示例中，校准图像中与热点的尺寸相对应的像素包括校准图像中与热点的最高温度相对应的像素。校准图像中与热点的尺寸相对应的像素被确定为校准图像中值在被确定为具有校准图像中热点的最高温度的像素的值的阈值范围内的像素。
23.在一个示例中，确定校正因子的多个可能值包括对于多个校准图像中的每个校准图像，确定误差值。该确定包括：计算作为从校准图像中热点的平均温度减去热点的经测量的温度或参考温度的第一值；并且包括：计算作为从校准图像中热点的平均温度中减去校准图像中热点的周围温度的第二值。然后，误差值被确定为第一值与第二值的比率。
24.在一个示例中，确定经校正的温度包括：将校正因子乘以图像中热点的平均温度与图像中的周围温度之间的差；并且包括：从图像中热点的平均温度中减去所得乘积。
25.在一个示例中，在处理单元从输入单元接收到图像之后并且在任何进一步处理之前，处理单元被配置为将图像变换为插值图像以供进一步处理。
26.这样，在应用校正之前，可以通过插值方法增加原始图像的分辨率来进一步降低温度误差。
27.在第二方面中，提供了一种热点感测系统，该系统包括：
28.‑
根据第一方面的装置；以及
29.‑
相机。
30.相机被配置为获取具有热点的对象的图像。
31.在第三方面中，提供了一种低压、中压或高压开关设备，包括根据第二方面的至少一个系统。具有热点的对象为开关设备的一部分。
32.在第四方面中，提供了一种用于热点感测的方法，该方法包括：
33.b)向处理单元提供具有热点的对象的图像，其中该图像的图像数据包括该热点的图像数据，并且其中该图像通过相机获取；
34.e)通过处理单元确定图像中与热点的尺寸相对应的像素的数目；
35.f)通过处理单元确定热点的平均温度，该确定包括：利用图像中与热点的尺寸相对应的像素的像素值和图像中与热点的尺寸相对应的像素数数目；
36.g)通过处理单元确定图像中的周围温度，该确定包括：利用图像中不同于图像中与热点的尺寸相对应的像素的至少一个像素；
37.h)通过处理单元确定热点的经校正的温度，该确定包括：利用校正因子的值、热点的平均温度、以及周围温度。
38.在一个示例中，该方法包括步骤d)：通过处理单元确定图像中与热点的最高温度相对应的像素，并且其中在步骤e)中，图像中与热点的尺寸相对应的像素包括图像中与热点的最高温度相对应的像素。
39.在一个示例中，步骤e)包括：处理单元将图像中与热点的尺寸相对应的像素确定为图像中值在被确定为具有热点的最高温度值的像素的值的阈值范围内的像素。
40.在一个示例中，步骤g)包括：利用图像中与图像中对应于热点的尺寸的像素相邻的至少一个周围像素的数目和至少一个周围像素的至少一个像素值。
41.在一个示例中，步骤g)包括：利用图像中与图像中对应于热点的尺寸的像素不相邻的至少一个周围像素的数目和至少一个周围像素的至少一个像素值。
42.在一个示例中，在步骤h)中，校正因子具有多个可能值，并且其中步骤h)包括：将校正因子的值确定为图像中与热点的尺寸相对应的像素数目的函数。
43.在一个示例中，方法包括步骤a)：在由相机和/或与该相机基本相同的一个或多个相机获取的一个或多个热点的多个校准图像的基础上、以及在一个或多个热点的一个或多个经测量的温度或参考温度的基础上来确定校正因子的多个可能值。
44.在一个示例中，热电偶用于提供经测量的温度。
45.在一个示例中，步骤a)包括：针对多个校准图像中的每个校准图像：确定校准图像中与热点的尺寸相对应的像素数目；确定校准图像中热点的平均温度，包括利用校准图像中与热点的尺寸相对应的像素的像素值、以及校准图像中与热点的尺寸相对应的像素数目；以及确定校准图像中的周围温度，包括利用校准图像中不同于校准图像中与热点相对应的像素的至少一个像素。
46.在一个示例中，在步骤a)中，校准图像中与热点的尺寸相对应的像素包括校准图像中与热点的最高温度相对应的像素，并且其中步骤a)包括：将校准图像中与热点的尺寸相对应的像素确定为校准图像中值在被确定为具有校准图像中热点的最高温度的像素的值的阈值范围内的像素。
47.在一个示例中，步骤a)包括：针对多个校准图像中的每个校准图像，确定误差值，该确定包括：计算作为从校准图像中的热点的平均温度减去热点的经测量的温度或参考温度的第一值；以及计算作为从校准图像中热点的平均温度减去校准图像中热点的周围温度的第二值，并且其中步骤a)包括：将误差值确定为第一值与第二值的比率。
48.在一个示例中，步骤h)包括：将校正因子乘以图像中热点的平均温度与图像中的周围温度之间的差，并且从图像中的热点的平均温度中减去该差。
49.在一个示例中，该方法包括步骤c)：通过处理单元将图像变换为插值图像以供进一步处理。
50.参考下文所描述的实施例，上述方面和示例将变得显而易见并且得以阐明。
附图说明
51.以下参考以下附图对示例性实施例进行描述：
52.图1示出了利用用于热点感测的装置、系统和方法的示例的详细工作流程；
53.图2示出了示例性理想热点；
54.图3示出了a)中的理想情况和b)中的非理想情况的热点确定示例；
55.图4示出了周围温度的评估途径；
56.图5示出了周围温度的评估途径；
57.图6示出了作为热点中像素数目的函数的校正函数的示例；
58.图7示出了非理想热点的样条插值的示例；以及
59.图8示出了图7的样条插值图像的热点确定示例。
具体实施方式
60.图1至图8涉及用于热点感测的装置、系统和方法的操作。在一个示例中，提供了一种用于热点感测的装置。该装置包括输入单元、处理单元、以及输出单元。输入单元被配置为向处理单元提供具有热点的对象的图像。图像的图像数据包括热点的图像数据，图像通过相机获取。处理单元被配置为确定图像中与热点的大小相对应的像素的数目。处理单元被配置为确定热点的最高温度和平均温度。确定平均温度包括：利用图像中与热点的尺寸相对应的像素的像素值；并且包括：利用图像中与热点的尺寸相对应的像素数目。处理单元被配置为确定图像中的周围温度。确定环境温度包括：利用图像中不同于图像中与热点的尺寸相对应的像素的至少一个像素。处理单元被配置为确定热点的经校正的温度。确定经校正的温度包括：利用校正因子的值；包括：利用热点的平均温度；并且包括利用周围温度。
61.该装置在可以安装红外相机测量设备以测量热点的温度的应用中具有实用性。示例用于低压、中压和高压开关设备。
62.在一个示例中，用于获取图像的相机为低分辨率相机。在一个示例中，相机具有像素为32
×
32的传感器。在一个示例中，相机具有像素为128
×
128像素的传感器。在一个示例中，相机具有像素为256
×
256的传感器。在一个示例中，相机具有像素为512
×
512像素的传感器。在一个示例中，相机具有相位为1024
×
1024的传感器。
63.在一个示例中，用于获取图像的相机在长红外范围内操作。在一个示例中，用于获取图像的相机在9μm至14μm范围内操作。
64.根据一个示例，处理单元被配置为确定图像中与热点的最高温度相对应的像素。图像中与热点的尺寸相对应的像素包括图像中与热点的最高温度相对应的像素。
65.根据一个示例，处理单元被配置为将图像中与热点的尺寸相对应的像素确定为图像中值在被确定为具有热点的最高温度的像素的值的阈值范围内的像素。
66.根据一个示例，确定周围温度包括：利用图像中与图像中对应于热点的尺寸的像素相邻的至少一个周围像素的数目；并且包括：利用至少一个周围像素的至少一个像素值。
67.根据一个示例，确定周围温度包括：利用图像中与图像中对应于热点的尺寸的像素不相邻的至少一个周围像素的数目；并且包括：利用至少一个周围像素的至少一个像素值。
68.根据一个示例，校正因子具有多个可能的值。用于确定热点的经校正的温度的校正因子的值被确定为图像中与热点的尺寸相对应的像素数目的函数。
69.根据一个示例，校正因子的多个可能值在由相机和/或与相机基本相同的一个或多个相机获取的一个或多个热点的多个校准图像的基础上、以及在一个或多个热点的一个或多个经测量的温度或参考温度的基础上来确定。
70.根据一个示例，热电偶用来提供所测量的温度。
71.根据一个示例，确定校正因子的多个可能值包括对于多个校准图像中的每个校准图像，确定校准图像中与热点的尺寸相对应的像素的数目。确定校正因子的多个可能值还包括对于多个校准图像中的每个校准图像，确定校准图像中的热点的平均温度，该确定包括：利用校准图像中与热点的尺寸相对应的像素的像素值和校准图像中与热点的尺寸相对应的像素数目。确定校正因子的多个可能值还包括对于多个校准图像中的每个校准图像，确定校准图像中的周围温度，该确定包括：利用校准图像中不同于校准图像中与热点的尺寸相对应的像素的至少一个像素。
72.根据一个示例，校准图像中与热点的尺寸相对应的像素包括校准图像中与热点的最高温度相对应的像素。校准图像中与热点的尺寸相对应的像素被确定为校准图像中值在被确定为具有校准图像中热点的最高温度的像素的值的阈值范围内的像素。
73.根据一个示例，确定校正因子的多个可能值包括对于多个校准图像中的每个校准图像，确定误差值。该确定包括：计算作为从校准图像中热点的平均温度减去热点的经测量的温度或参考温度的第一值；并且包括：计算作为从校准图像中热点的平均温度中减去校准图像中热点的周围温度的第二值。然后，误差值被确定为第一值与第二值的比率。
74.根据一个示例，确定经校正的温度包括：将校正因子乘以图像中热点的平均温度与图像中的周围温度之间的差；并且包括：从图像中热点的平均温度中减去所得乘积。
75.根据一个示例，在处理单元从输入单元接收到图像之后并且在任何进一步处理之前，处理单元被配置为将图像变换为插值图像以供进一步处理。
76.因此，装置可以在离线模式下操作，其中相机获取图像，该图像然后传送到分析该图像以确定与如上文所描述的热点有关的信息的装置。
77.然而，该装置可以链接到相机，从而形成系统，该系统可以实时获取图像并且分析该图像，从而实时提供诸如开关设备之类的电气设备中热点的准确量化。
78.如上文所描述的，工作流程与热点量化有关。因此，在一个示例中，提供了一种用于热点感测的方法，该方法在其基本步骤中包括：
79.b)向处理单元提供具有热点的对象的图像，其中该图像的图像数据包括该热点的图像数据，并且其中该图像通过相机获取；
80.e)通过处理单元确定图像中与热点的尺寸相对应的像素的数目；
81.f)通过处理单元确定热点的平均温度，该确定包括：利用图像中与热点的尺寸相对应的像素的像素值和图像中与热点的尺寸相对应的像素数数目；
82.g)通过处理单元确定图像中的周围温度，该确定包括：利用图像中不同于图像中与热点的尺寸相对应的像素的至少一个像素；
83.h)通过处理单元确定热点的经校正的温度，该确定包括：利用校正因子的值、热点的平均温度、以及周围温度。
84.根据一个示例，该方法包括步骤d)：通过处理单元确定与热点的最高温度相对应的图像中的像素，并且其中在步骤e)中，图像中与热点的大小相对应的像素包括图像中与热点的最高温度相对应的像素。
85.根据一个示例，步骤e)包括：处理单元将图像中与热点的尺寸相对应的像素确定为图像中值在被确定为具有热点的最高温度值的像素的值的阈值范围内的像素。
86.根据一个示例，步骤g)包括：利用图像中与图像中对应于热点的尺寸的像素相邻的至少一个周围像素的数目和至少一个周围像素的至少一个像素值。
87.根据一个示例，步骤g)包括：利用图像中与图像中对应于热点的尺寸的像素不相邻的至少一个周围像素的数目和至少一个周围像素的至少一个像素值。
88.根据一个示例，在步骤h)中，校正因子具有多个可能的值，并且其中步骤h)包括：将校正因子的值确定为图像中与热点的尺寸相对应的像素数目的函数。
89.根据一个示例，方法包括步骤a)：在由相机和/或与该相机基本相同的一个或多个相机获取的一个或多个热点的多个校准图像的基础上、以及在一个或多个热点的一个或多个经测量的温度或参考温度的基础上来确定校正因子的多个可能值。
90.根据一个示例，热电偶用于提供经测量的温度。
91.根据一个示例，步骤a)包括：针对多个校准图像中的每个校准图像：确定校准图像中与热点尺寸相对应的像素数目；确定校准图像中热点的平均温度，包括利用校准图像中与热点的尺寸相对应的像素的像素值、以及校准图像中与热点的尺寸相对应的像素数目；以及确定校准图像中的周围温度，包括利用校准图像中不同于校准图像中与热点相对应的像素的至少一个像素。
92.根据一个示例，在步骤a)中，校准图像中与热点的尺寸相对应的像素包括校准图像中与热点的最高温度相对应的像素，并且其中步骤a)包括：将校准图像中与热点的尺寸相对应的像素确定为校准图像中值在被确定为具有校准图像中热点的最高温度的像素的值的阈值范围内的像素。
93.根据一个示例，步骤a)包括：针对多个校准图像中的每个校准图像，确定误差值，该确定包括：计算作为从校准图像中的热点的平均温度减去热点的经测量的温度或参考温度的第一值；以及计算作为从校准图像中热点的平均温度减去校准图像中热点的周围温度的第二值，并且其中步骤a)包括：将误差值确定为第一值与第二值的比率。
94.根据一个示例，步骤h)包括：将校正因子乘以图像中热点的平均温度与图像中的周围温度之间的差，并且从图像中的热点的平均温度中减去该差。
95.根据一个示例，该方法包括步骤c)通过处理单元将图像变换为插值图像以供进一步处理。
96.因此，上文所描述的装置、系统和方法解决了为由低分辨率ir相机检测的小热点准确确定精确绝对温度值的问题，否则使用低分辨率相机无法实现这一点，但会需要高分辨率且昂贵的ir相机。
97.该装置、系统和方法克服了以下问题
98.[1]较低的分辨率使得更加难以区分热点温度与背景温度。具有最高经测量的温度的热点像素可以在一定程度上表示背景温度。这种效果越明显，热点与背景之间的温差就越大。因此，低分辨率ir相机的准确性会进一步降低，尤其是对于冷背景附近的小热点。
[0099]
[2]使用广角透镜暗示低分辨率ir相机的鱼眼效应，这意味着相同温度的相同尺寸的对象通过依据它们在图像中的位置像素的数目发生变化来解析。对象离中间位置越远，由于像素数目的减少，经测量的温度就越不准确。
[0100]
[1]和[2]为低分辨率ir相机的特点，通常只能通过选择高质量的高分辨率ir相机来缓解，这使得永久安装到目前为止没有吸引力。然而，当前所描述的技术使得低分辨率相机能够有效用于永久安装的位置并且在其中具有成本效益用于监测电气设备。
[0101]
如上文所讨论的，已经通过使用校正算法解决了上述问题，该算法在图像处理步骤期间补偿热点的温度误差。校正算法使得能够提高来自低分辨率ir相机的温度准确性，并且通过应用插值方法进一步提高了准确性。
[0102]
现在，再次参考图1至图8对特定实施例的其他细节进行描述。
[0103]
温度校正算法
‑
概述
[0104]
在全局图像中存在几个热点的情况下，分区算法将测量图像分成各个组成部分。每个部分表示一个独立热点。下文，针对一个热点来解释解决方案。
[0105]
温度校正算法由四个步骤组成，如图1中的流程图所示：
[0106]
[1]检测具有最高温度的图像像素。该算法找到示出最高绝对温度值的图像像素。
[0107]
[2]确定热点的尺寸和温度。热点的尺寸通过对在最高温度附近满足预先定义的热点条件的图像像素进行计数来确定。所有检测的像素的均值给出了热点温度。
[0108]
[3]确定周围温度/背景温度。周围/背景和热点温度之间的差越高，算法补偿的就越多。
[0109]
[4]校正函数
[0110]
(a)导出
‑
执行测量以评估与热点尺寸相关温度误差。校正函数通过误差的曲线拟合得出。
[0111]
(b)应用
‑
算法的校正函数在步骤[1]至[3]之后给出经校正的热点温度作为输出。
[0112]
插值方法
‑
概述
[0113]
可以对原始图像应用插值方法，以到达更好的热点区域和尺寸的空间分辨率。
[0114]
该解决方案旨在使用低分辨率ir相机对热点进行在线温度监测，其中算法可以在传感器的微控制器或中央数据聚合单元中实现。
[0115]
温度感测
‑
更详细
[0116]
图2示出了理想热点。图像中间为温度最高的像素，但热点定义还包括该像素点的邻居区域。过渡区热点影响明显，而背景不受影响。已经确立，对于热点像素数目n≥9，最高
温度与实际温度非常吻合，其中n为所检测的热点像素的总数。因此，在所导出的校正函数中，当n≥9时，校正数量减少。在图2中，表示最高温度的像素被温度大致相同的像素包围。这是理想的情况。还可以把热点像素的分布考虑扎内用于误差补偿，但是为了简单起见，可以不考虑。因此，在下文中，除了提供作为热点中像素数目的函数而发生变化的补偿函数之外，还可以通过附加实验数据确定把热点像素的分布考虑在内的补偿函数。
[0117]
图3示意性地概述了在理想情况和非理想情况下确定热点：
[0118]
1.第一步是标识完全图像的最高温度为t
max
的像素。本文中，该完全图像仅代表热点，如之前所提及的，该热点已经可以从较大图像中分离出来。
[0119]
2.定义热点条件来检测属于该热点的所有图像像素，比如
[0120]
t
hs，i
＞(1
‑
p)t
max
[0121]
其中小参数p给出了与最高温度t
max
的最大偏差。温度t
hs,i
是指索引为i的热点像素。在中压(mv)开关设备中，选取p的典型值约为0.05。这意味着与t
max
最大5％差异的所有像素围合所连接的热点。在理想情况下，具有t
max
的像素位于热点中心，由于它最有可能不受周围的影响。然而，如果t
max
像素的邻居像素中的一个邻居像素不满足热点条件，则温度校正用于获得更准确的温度测量。
[0122]
3.通过应用热点条件，都可以检测到所有热点像素t
hs,i
，其中i＝1
…
n，其中n表示热点像素的总数。然后，根据所有检测的像素的平均温度得出热点温度t
hs
：
[0123][0124]
其中t
hs
≤t
max
成立。
[0125]
4.最后，数字n以及平均温度t
hs
描述了热点的尺寸和温度。
[0126]
对于周围温度的评估，区分两种情况。第一途径考虑了不受热点影响的背景温度。第二途径着重于包围具有最高温度的所检测的像素的直接(或相邻)区域中的温度。
[0127]
图4示意性地描绘了背景温度的评估：
[0128]
1.背景温度由靠近热点但不受影响的图像像素表示。因此，背景区域围合热点周围的连接边界，用于确定背景温度。
[0129]
2.背景的平均温度t
bg
由下式给出：
[0130][0131]
其中n
bg
是所有检测的像素的数目，t
bg,i
是指背景区域中像素i的温度。
[0132]
3.平均背景温度t
bg
用于校正函数，以考虑对热点温度的影响。
[0133]
已经确立，在靠近热点的地方也可以估计周围温度的影响。在这种途径中，周围温度受热点影响，与最高经测量的温度的差异给出了与热点温度测量的准确程度有关的量。如果差异变为零，则热点的周围温度与最高温度越来越重合，并且误差变得可以忽略不计。图5定性地示出了热点的周围温度t
hs,s
的确定：
[0134]
1.温度最高的像素周围的八个图像像素产生热点的周围温度t
hs,s
。
[0135]
2.热点的周围温度t
hs,s
可以由下式确定：
[0136][0137]
其中t
hs,si
为温度最高的像素i的邻居区域中的像素i的温度。
[0138]
3.在校正函数中，热点的周围温度t
hs,s
表示校正数量，这是由于最高温度与其直接周围的差异而需要。
[0139]
校正函数为算法的核心，这些校正函数描述了红外相机所测量的温度的热点尺寸相关误差。它们可以从参考测量或基本测量得出，其中为了比较起见，附加安装了热电偶。出于普遍有效的校正函数的目的，方便的是使对象(热点)和背景温度附加地发生变化：
[0140]
1.最高温度t
max
或热点温度t
hs
可以作为测量热点温度t
hs,meas
，以导出修正函数。注意，温度校正算法应当应用于选取相同经测量的温度。
[0141]
2.实际温度t
hs,real
与所测量的温度t
hs,meas
的误差可以写为：
[0142]
t
hs,meas
‑
t
hs，real
＝f
corr
(n)(t
hs，meas
‑
t
sr
)
[0143]
其中f
corr
描述了取决于热点像素数目n的校正函数。校正函数f
corr
附加地乘以t
hs,meas
和t
sr
的差异，以把周围温度对热点温度的影响。
[0144]
3.引入两种途径来考虑热点的周围，这些途径导致不同的校正函数fcorr。周围温度t
sr
可以表示为背景温度t
sr
＝t
bg
或热点周围温度t
sr
＝t
hs,s
。
[0145]
然而，可以在用于导出校正函数的测量时控制背景温度。所得热点周围温度隐含地取决于背景温度。
[0146]
4.通过评估测量，可以针对不同热点和周围温度的数字n绘制校正函数f
corr
。执行曲线拟合以具有全局数学函数，该全局数学函数揭示依据热点的所考虑的范围的n的测量误差和周围温度范围的最佳拟合，参见图6，该图6示出了测量误差与热点像素数目n以及来自曲线拟合的校正函数(本文中被称为线性函数)。不同类型的点表示具有不同热点和背景温度的测量。
[0147]
温度校正算法的最后一步是计算经校正的温度：
[0148]
如上文所解释的，可以提供校正函数f
corr
，该校正函数实际上由误差的曲线拟合产生。如果所测量的热点t
hs,meas
和周围温度t
sr
以及热点像素的数目n从前面的步骤中得知，则经校正的温度可以直接根据下式计算：
[0149]
t
corr
＝t
hs，meas
‑
f
corr
(n)(t
hs，meas
‑
t
sr
)。
[0150]
因此，这样，上文所描述的温度校正技术允许以非常低的成本提高热点温度检测的准确性，由于只需在传感器的微控制器或中央数据聚合单元中实现简单算法。既无需附加复杂光学元件，也无需具有更好或更高分辨率的高质量ir相机。
[0151]
插值方法可以用于提高图像质量。图7示出了非理想热点的示例性样条插值。
[0152]
如图8所概述的，插值提高了图像的分辨率，其与图2b)中的原始图像相比较，这改进了热点的尺寸和温度以及周围/背景温度的表征。
[0153]
应用插值方法用于导出校正函数以及温度校正算法本身。在这两种情况下，插值都预先执行，并且所有进一步步骤都使用质量更好的插值图像进行。
[0154]
插值会在原始图像的每个像素中的数据点之间产生平滑的线性函数。实际上，例如由穿过冷背景的热电缆引起的不相邻性只能通过原始图像像素的边界处的热图像捕获。
一般而言，插值不支持检测原始图像中不相邻性的确切边界。
[0155]
主要益处是插值产生更准确的结果。尤其是，温度校正算法对热点像素的数目的改变变得不那么敏感，从而减少了在线温度监测期间的振荡行为。
[0156]
虽然已经在附图和前述说明中对本发明进行了详细说明和描述，但是这样的说明和描述要被认为是说明性的或示例性的而非约束性的。本发明不限于所公开的实施例。通过研究附图、公开内容和从属权利要求，本领域技术人员在实践所要求保护的发明时可以理解并实现对所公开的实施例的其他变化。