一种改进的可见-红外多光谱辐射测温反演算法

辐射测温是红外技术最主要的应用之-，是非接触测温方法的-种，具有无测量上限、不干扰温度场和响应速度快等优点 。。目前，由于材料发射率难以获得，从而成为制约这-技术发展的瓶颈4 ，而红外多光谱辐射测温技术基于普朗克定律，建立多光谱辐射测温模型，使得测量高温目标的真温成为可能L6J。

孙晓刚、戴景民等 J在多光谱辐射测温理论方面做了大量的研究，提出了自动识别算法，针对某些材料已经获得的了成功应用。杨春玲、戴景民等[8]利用小波变换实现了中红外辐射测温信号的处理；意大利的P.Coppa等 J提出-点标定法，对甲烷高温火焰进行了测量，但在数据处理方面仍采用最d'-乘方法。孙晓收稿日期：作者简介：通讯作者：基金项 目：5l8刚等 0J提出了二次测量法和基于神经网络的多光谱辐射测温数据处理方法，但计算时间较长。

本文在二次测量法的基础上，保留该算法无需假设发射率与波长关系的优势，在迭代截止条件处进行优化，形成新的迭代重建算法，可实现无需假设发射率模型的多光谱辐射测温数据计算，从而进-步完善了多光谱辐射测温理论。

1 基于参考温度模型的迭代递推算法原理2003年，哈尔滨工业大学的孙晓刚教授假设发射率与温度呈线性关系，提出了基于二次测量的数据处理方法[8]。算法要求发射率在所选定的波长处与温度有近似相同的线性关系，即：岛2-6"/111 T2-T1) (1)2013-05.24：修订日期：2013-06-03。

张志林 (1978.)，男，河北十陉县人，硕士，副教授，研究方向为多光谱辐射测温技术。

邢键 (1979.)，男，黑龙江哈尔滨人，博士，讲师，研究方向为辐射测温技术。E-mail：xingjian###hrbeu.edu.cn。

中国博士后基金资助，编号：20110491033，2012T50305；中央高校基本科研业务费专项资金资助。

第 35卷 第 8期2013年 8月 张志林等：-种改进的可见 红外多光谱辐射测温反演算法V.01-35 NO.8Aug. 2013式中：岛1是波长为 、温度为 时的光谱发射率；是波长为 、温度为 时的光谱发射率； 、 分别为两个不同时刻的温度；k为系数。

记 l为第-个温度 下的第 i个通道的输出信号， 为第二个温度 下的第 f个通道的输出信号，温度下的发射率岛1∈(0，1)，通过计算机随机选取-组簖l，然后FI：I(2)式计算得 ，即11 - (2) In -T C2 2设七∈(- ，通过计算机随机取-个 k，由式(4)得到第二个温度 下的发射率 的表达式为：蜀l[1故 2- 1)] (3)由式(2)和式(3)得利用式(4)可通过迭代法求解从而计算出 。

二次测量方法迭代的截止条件是 的方差最小，因此计算时间较长，难以满足实时测量的要求。为此，对截止条件进行优化，不求 l的方差最小值，而是的方差小于-个给定的精度值 F。即2 H 2∑∑[ -E( )

2 仿真计算被测 目标的多个不同温度处多波长高温计的输出是按照下述条件计算得到的：①被测温度点从 1 500K到2000K，每隔 100K作为-个被测温度点；②定点黑体的参考温度选为 1600K；③8波长高温计的有效波长为O.4、O.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1.0、1.1 m；④温度 l800K下材料的光谱发射率模型如表 1所示；⑤其它各温度下的发射率模型由式f3)确定。

利用新的迭代重建算法对被测目标模型A、B、C、D进行了仿真计算，计算结果如图 1～图8所示。

从图 1～图 8可以看出，在对被测目标模型 A、B、c、D的仿真实验中，随着温度的升高，反演结果表 1 被测目标的发射率模型 Table 1 The emissivity model oftarget图 1 模型A的温度计算结果Fig.1 The temperature results of model A僻 0-7糕 0后0.50 珥- 争-徊口0 的标定发射率曲线- 150。I(下的计算发射率曲线- - 惦0BK下的计算菠射率酋城- e-～t700I 下的计算发射率曲线-啼-∞∞ f的计算发 t率曲钱 徊蛳 的计算发射率越线- 牵-20口0 韵计算发射率出线0.5 DI6 O.7 08 0 9 1 1被长 《um)图2 模型 A的发射率计算结果Fig.2 The emissivity results of model A519第35卷 第8期2013年 8月红 外 技 术Infrared TechnologyVbl-35 NO.8Aug. 2013图 3 模型 B的温度计算结果Fig.3 The temperature result of model B图 5 模型 C的温度计算结果Fig.5 The temperature result of model C图 7 模型D的温度计算结果Fig.7 The temperature result of model D的绝对误差 20 K 以内，说明可以较好的反演各类材料的温度。反演的光谱发射率曲线与设定的光谱发射率曲线趋势基本-致，随着温度的升高或降低，光谱发射率也呈正比例变化。说明该算法在无需假设发射率，无需假设初始温度的情况下，只要定标准确即能给出较为准确的温度值和光谱发射率。图 9是 4种发射率模型分别计算 1000次的耗费时间统计图，运行环境为在HP系列CNG2134Intel双核处理器2.7GHz、2G内存的计算机上，通过Matlab2010b计算♂果显示，平均计算时间均小于 0.6 S。这表明，本文提出的多光谱辐射测温数据处理新方法可以满足实时测量520波长 ( m)图 4 模型B的发射率计算结果Fig.4 The emissivity result of model B波长 (um)图6模型 C的发射率计算结果Fig.6 The emi ssivity result of model C波长 (orn)图 8 模型 D的发射率计算结果Fig.8 The emi ssivity result of model D的要求。有关实验方面的内容，将另文报道。

3 结论本文在基于参考温度的二次测量方法数学模型基础上，提出了无需假设光谱发射率模型的迭代递推算法，并对多种发射率假设模型进行了仿真计算♂果表明：新的迭代重建算法在没有噪声干扰的情况下，温度计算结果的绝对误差小于 20K；同时，发射率趋势也与假设模型的发射率趋势吻合较好，平均计算时间小于 0.6 S。为红外多光谱辐射测温的实际应用提供了新的数据处理方法。