气体多光谱成像探测系统的设计及方法研究
发布时间：2021-02-17 10:57
化工园区危险气体的泄漏直接威胁人类健康安全,近年来危险气体泄漏事件层出不穷,造成严重的人员伤亡和经济损失,因此对化工园区的泄漏危险气体进行实时探测势在必行。基于目标气体的红外成像探测方法具有探测距离远、动态直观的优点,在近年来得到广泛应用和发展,其中气体多光谱成像设备基于被动式红外成像机理,可同时实现对多种泄漏危险气体的成像探测。然而该设备的灵敏度还有待提高,一方面是设备关键组件的选用比较局限;另一方面是设备图像处理方法的实时性和有效性不够好。结合以上气体多光谱成像探测中存在的不足,并依托于国家重点研发计划课题“化工园区综合监测预警技术及装备研发”（课题编号:2016YFC080150）,本文的研究内容是设计一种基于多光谱效应的泄漏气体探测系统,相比于当前同种类型的探测系统,它的创新之处在于采用非制冷型红外热成像机芯,以多个长波通型滤光片作为光信号通道开发探测设备,进行多光谱信号快速叠加,提取目标气体云团,将设备搭载于无人机,实现对化工园区泄漏危险气体的近空远距离成像探测。本文首先研究气体红外成像的机理,阐述了被动式红外成像的条件、气体分子光谱吸收特性,分析大气对红外波传输的影响及大气...
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－３多光谱红外热像仪ＭＳ－Ｖ３５０??Ｆｉｇ．?１－３?Ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌ?ｉｎｆｒａｒｅｄ?ｃａｍｅｒａ?ＭＳ－Ｖ３５０??
绪论??强运动的目标气体成像效果。??２００８年，法国Ｂｅｒｔｉｎ公司推出了?Ｓｅｃｏｎｄ－Ｓｉｇｈｔ系列的气体监测仪（如图１－２??所示），其工作波段为８？１４微米，分辨率为３８４Ｘ２７２，可在２秒内对最远５千米??的目标气体成像，在８秒内发出预警，一个镜头可探测多种气体，对化工园区有??毒危险气体的泄漏可进行实时监控和预警［３］。该产品基于气体被动式红外成像技??术，将气体的红外光谱吸收峰作为气体的“指纹”来对目标气体成像识别。２０１２??年，Ｓｅｃｏｎｄ－Ｓｉｇｈｔ气体监测仪被安置于波兰欧洲杯足球赛现场，以实时监控恐怖分??子袭击或意外事故导致的危险气体泄漏事件。??ｔｐｔｉｃｓ?＾?＾ｅｅ／??＾?Ｃａｍｅｒａ??Ｖｉｓｉｂｌｅ?？?Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ??Ｃａｍｅｒａ?Ｈｏｕｓｉｎｇ??ｎ’??图１－２?Ｓｅｃｏｎｄ－Ｓｉｇｈｔ系列气体监测仪??Ｆｉｇ．?１－２?Ｓｅｃｏｎｄ－Ｓｉｇｈｔ?ｇａｓ?ｍｏｎｉｔｏｒ??２０１１年，法国ＵＬＩＳ公司推出了宽波段红外焦平面探测器ＰＩＣＯ６４０Ｅ，成像分??辨率为６４０ｘ４８０，帧频为５０ＨＺ，它在中波和长波波段有较高的光谱响应，非常有??利用于对气体进行成像检测，并且扩展了可探测气体的种类。??■■■■??参??图１－３多光谱红外热像仪ＭＳ－Ｖ３５０??Ｆｉｇ．?１－３?Ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌ?ｉｎｆｒａｒｅｄ?ｃａｍｅｒａ?ＭＳ－Ｖ３５０??２０１４年
?绪论??片的高速旋转轮，并且转轮转速可调节（如图１－３所示），光谱范围为７．５？１２ｕｍ，??成像分辨率３２０ｘ２５６，帧频达到３４４ＨＺ，可实现对多种危险气体的快速成像。??另外Ｔｅｌｏｐｓ公司也致力于气体高光谱成像探测设备的研发，比如该公司研发??的高光谱成像仪Ｈｙｐｅｒ－Ｃａｍ?（如图１－４所不），工作波段为８？１２ｕｍ，成像分辨率??为３２０ｘ２５６，它利用迈克尔逊干涉仪原理，将调制的光谱信号聚焦于探测器焦平??面，进而对采集的数据进行傅氏反变换等操作，实现气体云团成像与识别，最大??探测距离为５公里。??應??图１－４?Ｈｙｐｅｒ－Ｃａｍ成像光谱仪??Ｆｉｇ．?１－４?Ｈｙｐｅｒ－Ｃａｍ?ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ??从一般的热成像到多（高）光谱成像，成像波段逐渐增多，波段划分越来越??细，探测灵敏度也越来越高，因此，气体多（高）光谱红外成像技术将是未来发??展的方向［４］。??１．２．２国内研究发展现状??相比于国外
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于ARM的航拍三轴云台控制系统设计与研究[J]. 冯志刚,舒林. 沈阳航空航天大学学报. 2017(03)
[2]基于中值滤波和小波变换的红外图像去噪方法[J]. 代少升,崔俊杰,张德洲,张绡绡. 半导体光电. 2017(02)
[3]气体泄漏红外图像动态压缩及增强方法[J]. 李家琨,金伟其,张旭,金明磊,范永杰. 光学学报. 2017(01)
[4]红外焦平面阵列变积分时间下的非均匀性校正[J]. 张守荣,王华,张旭. 激光与红外. 2016(05)
[5]基于Savitzky-Golay加权拟合的红外图像非均匀性条带校正方法[J]. 张一舟,许廷发,刘子伟,申子宜,郭巳秋. 中国光学. 2015(01)
[6]基于积分时间的国产红外探测器非均匀性校正算法[J]. 粟宇路,苏兰,苏俊波,胡志斌,刘传明,杨智雄,向麟槐. 红外技术. 2014(09)
[7]红外光谱和拉曼光谱的联系和区别[J]. 杨金梅,张海明,王旭,王彩霞,秦飞飞. 物理与工程. 2014(04)
[8]基于非下采样剪切波变换域方向信息测度的多聚焦图像融合方法[J]. 邢雅琼,王晓丹,梁兵杰,秦卓. 系统工程与电子技术. 2015(01)
[9]气体泄漏红外成像检测技术发展综述[J]. 李家琨,金伟其,王霞,金明磊,顿雄,陈骥. 红外技术. 2014(07)
[10]基于图像分解和稀疏表示的图像去噪修复方法研究[J]. 宋峰,张宏烈,王丽辉. 计算机光盘软件与应用. 2013(24)
博士论文
[1]气体泄漏被动式红外成像检测理论及方法研究[D]. 李家琨.北京理工大学 2015
[2]多光谱成像系统图像处理关键技术研究[D]. 张艳超.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2015
硕士论文
[1]非制冷长波红外图像处理系统的设计与实现[D]. 张萌.北京工业大学 2016
[2]基于OpenCV的智能相机设计与实践[D]. 夏高裕.杭州电子科技大学 2016
[3]红外高光谱图像化学气体检测技术研究[D]. 丰炳波.哈尔滨工业大学 2013
[4]基于信号处理的Android手机心率监测软件设计与实现[D]. 唐弘玲.东华大学 2013
[5]基于红外和可见光图像融合的苹果缺陷检测[D]. 刘娟娟.华东交通大学 2012
[6]复杂背景下红外弱小目标的检测[D]. 于飞.沈阳理工大学 2012
[7]基于FCM聚类的算法改进[D]. 宁绍芬.中国海洋大学 2007
[8]数据挖掘技术在入侵检测中的研究[D]. 沈世铭.天津工业大学 2007
本文编号：3037885
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－３多光谱红外热像仪ＭＳ－Ｖ３５０??Ｆｉｇ．?１－３?Ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌ?ｉｎｆｒａｒｅｄ?ｃａｍｅｒａ?ＭＳ－Ｖ３５０??
绪论??强运动的目标气体成像效果。??２００８年，法国Ｂｅｒｔｉｎ公司推出了?Ｓｅｃｏｎｄ－Ｓｉｇｈｔ系列的气体监测仪（如图１－２??所示），其工作波段为８？１４微米，分辨率为３８４Ｘ２７２，可在２秒内对最远５千米??的目标气体成像，在８秒内发出预警，一个镜头可探测多种气体，对化工园区有??毒危险气体的泄漏可进行实时监控和预警［３］。该产品基于气体被动式红外成像技??术，将气体的红外光谱吸收峰作为气体的“指纹”来对目标气体成像识别。２０１２??年，Ｓｅｃｏｎｄ－Ｓｉｇｈｔ气体监测仪被安置于波兰欧洲杯足球赛现场，以实时监控恐怖分??子袭击或意外事故导致的危险气体泄漏事件。??ｔｐｔｉｃｓ?＾?＾ｅｅ／??＾?Ｃａｍｅｒａ??Ｖｉｓｉｂｌｅ?？?Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ??Ｃａｍｅｒａ?Ｈｏｕｓｉｎｇ??ｎ’??图１－２?Ｓｅｃｏｎｄ－Ｓｉｇｈｔ系列气体监测仪??Ｆｉｇ．?１－２?Ｓｅｃｏｎｄ－Ｓｉｇｈｔ?ｇａｓ?ｍｏｎｉｔｏｒ??２０１１年，法国ＵＬＩＳ公司推出了宽波段红外焦平面探测器ＰＩＣＯ６４０Ｅ，成像分??辨率为６４０ｘ４８０，帧频为５０ＨＺ，它在中波和长波波段有较高的光谱响应，非常有??利用于对气体进行成像检测，并且扩展了可探测气体的种类。??■■■■??参??图１－３多光谱红外热像仪ＭＳ－Ｖ３５０??Ｆｉｇ．?１－３?Ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌ?ｉｎｆｒａｒｅｄ?ｃａｍｅｒａ?ＭＳ－Ｖ３５０??２０１４年
?绪论??片的高速旋转轮，并且转轮转速可调节（如图１－３所示），光谱范围为７．５？１２ｕｍ，??成像分辨率３２０ｘ２５６，帧频达到３４４ＨＺ，可实现对多种危险气体的快速成像。??另外Ｔｅｌｏｐｓ公司也致力于气体高光谱成像探测设备的研发，比如该公司研发??的高光谱成像仪Ｈｙｐｅｒ－Ｃａｍ?（如图１－４所不），工作波段为８？１２ｕｍ，成像分辨率??为３２０ｘ２５６，它利用迈克尔逊干涉仪原理，将调制的光谱信号聚焦于探测器焦平??面，进而对采集的数据进行傅氏反变换等操作，实现气体云团成像与识别，最大??探测距离为５公里。??應??图１－４?Ｈｙｐｅｒ－Ｃａｍ成像光谱仪??Ｆｉｇ．?１－４?Ｈｙｐｅｒ－Ｃａｍ?ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ??从一般的热成像到多（高）光谱成像，成像波段逐渐增多，波段划分越来越??细，探测灵敏度也越来越高，因此，气体多（高）光谱红外成像技术将是未来发??展的方向［４］。??１．２．２国内研究发展现状??相比于国外
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于ARM的航拍三轴云台控制系统设计与研究[J]. 冯志刚,舒林. 沈阳航空航天大学学报. 2017(03)
[2]基于中值滤波和小波变换的红外图像去噪方法[J]. 代少升,崔俊杰,张德洲,张绡绡. 半导体光电. 2017(02)
[3]气体泄漏红外图像动态压缩及增强方法[J]. 李家琨,金伟其,张旭,金明磊,范永杰. 光学学报. 2017(01)
[4]红外焦平面阵列变积分时间下的非均匀性校正[J]. 张守荣,王华,张旭. 激光与红外. 2016(05)
[5]基于Savitzky-Golay加权拟合的红外图像非均匀性条带校正方法[J]. 张一舟,许廷发,刘子伟,申子宜,郭巳秋. 中国光学. 2015(01)
[6]基于积分时间的国产红外探测器非均匀性校正算法[J]. 粟宇路,苏兰,苏俊波,胡志斌,刘传明,杨智雄,向麟槐. 红外技术. 2014(09)
[7]红外光谱和拉曼光谱的联系和区别[J]. 杨金梅,张海明,王旭,王彩霞,秦飞飞. 物理与工程. 2014(04)
[8]基于非下采样剪切波变换域方向信息测度的多聚焦图像融合方法[J]. 邢雅琼,王晓丹,梁兵杰,秦卓. 系统工程与电子技术. 2015(01)
[9]气体泄漏红外成像检测技术发展综述[J]. 李家琨,金伟其,王霞,金明磊,顿雄,陈骥. 红外技术. 2014(07)
[10]基于图像分解和稀疏表示的图像去噪修复方法研究[J]. 宋峰,张宏烈,王丽辉. 计算机光盘软件与应用. 2013(24)
博士论文
[1]气体泄漏被动式红外成像检测理论及方法研究[D]. 李家琨.北京理工大学 2015
[2]多光谱成像系统图像处理关键技术研究[D]. 张艳超.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2015
硕士论文
[1]非制冷长波红外图像处理系统的设计与实现[D]. 张萌.北京工业大学 2016
[2]基于OpenCV的智能相机设计与实践[D]. 夏高裕.杭州电子科技大学 2016
[3]红外高光谱图像化学气体检测技术研究[D]. 丰炳波.哈尔滨工业大学 2013
[4]基于信号处理的Android手机心率监测软件设计与实现[D]. 唐弘玲.东华大学 2013
[5]基于红外和可见光图像融合的苹果缺陷检测[D]. 刘娟娟.华东交通大学 2012
[6]复杂背景下红外弱小目标的检测[D]. 于飞.沈阳理工大学 2012
[7]基于FCM聚类的算法改进[D]. 宁绍芬.中国海洋大学 2007
[8]数据挖掘技术在入侵检测中的研究[D]. 沈世铭.天津工业大学 2007
本文编号：3037885
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