Efficient infrared radiation calibration method for wide dynamic range infrared radiation measurement systems
本文提出了一种针对宽动态范围红外辐射测量系统的高效校准方法,该方法利用综合非线性响应模型,在显著缩短校准时间的同时,能够适应更广泛的系统配置,且无需对光学衰减或积分时间有严格的线性要求。
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在热量的隐形世界里,物体并不发出可见的光色,而是闪烁着红外光。科学家们依靠专门的相机来观测这些肉眼看不见的事物。这些仪器对于探测天空中的飞行器、检查隐身材料的完整性,以及在不接触物体表面即可测量温度至关重要。为了确保这些相机的准确性,必须对其进行校准:这是一个教机器学会针对每一种特定的输入热量产生多少数字信号的过程。这通常是通过将相机对准一个“黑体”来完成的,黑体是一个可以设定为精确温度的完美热源。然而,当这些相机需要观察从低温地面物体到高温发动机等不同目标的场景时,必须配备可变设置。它们使用滤光片来减弱强光,并调整“观察”场景的时间长短,以捕捉到正确的细节。问题在于,为具有如此多不同设置的相机进行校准是一项缓慢且繁琐的工作。它需要拍摄数千张照片,涵盖数十种不同的温度,这一过程可能需要整整一天或更长时间,在此期间,实验室自身温度的变化可能会破坏测量结果。
来自中国科学院的一个研究小组开发出了一种方法,可以在不牺牲准确性的情况下大幅缩减这一时间。他们不再将每一种滤光片和相机设置的组合视为一个需要独立规则的单独问题,而是创建了一个能够理解整个系统如何协同工作的统一数学模型。他们意识到,输入的热量与相机拍摄的图像之间的关系并非简单的直线;它会根据滤光片阻挡光线的程度以及相机捕捉图像等待的时间而发生弯曲和偏移。通过构建一个能够解释这些曲线和偏移的模型,研究人员仅需极少的数据点即可确定相机的行为。在测试中,他们将校准所需的温度阶梯从二十四个减少到了仅五个。这一改变将校准时间从超过二十二小时缩减到了其中的一小部分,使得系统能够更快地投入使用。
研究人员在一种具有600毫米镜头的大型红外成像系统上测试了这种新方法,该系统能够观测特定红外波段的热量。他们为相机配备了三种不同的滤光片,分别允许100%、10%和1%的光线通过,并测试了四种不同的图像捕捉速度。按照旧的方法,要校准这个系统,他们必须拍摄热源在摄氏50度到1200度之间、每隔50度为一个步长的温度下的照片。这需要捕捉数百张图像,并等待热源在每一个步骤都达到稳定,整个过程耗时22小时10分钟。使用新方法,团队仅选择了五个能提供跨所有设置最有价值信息的特定温度。他们将这几个数据点输入到复杂的模型中,利用精密的计算过程来推算出整个系统的行为。其结果是一套可以高精度预测任何设置下相机响应的规则。
当他们将这种高效方法的测试结果与传统的、缓慢的方法进行对比时,发现两者的准确性几乎完全一致。新方法产生的平均误差为1.81%,非常接近传统方法的1.03%误差。这意味着相机同样可靠,但准备好投入工作的时间仅为原来的一小部分。研究人员还将他们的方法与此前其他科学家提出的另一种“快速”校准技术进行了对比。那套旧的快速方法假设相机的响应是完美的、可预测的,就像一把直尺。然而,现实世界的相机很少如此完美,它们的响应曲线往往带有轻微的弯曲。由于新方法考虑了这些弯曲,因此在实际设备上的表现远优于后者。旧的快速方法产生的误差过大,无法投入使用,这证明了试图将简单的直线解强加于复杂的曲线现实之上会导致错误。
该团队还将这种逻辑应用于一种被称为“内外”校准的更复杂的校准技术,这种技术用于单个热源无法覆盖所需整个温度范围的情况。这种方法通常涉及使用一个大型低温热源来校准温度较低的一端,以及一个小型的高温热源来校准温度较高的一端,然后将两者拼接在一起。这种拼接过程是出了名的困难且耗时。通过使用他们的统一模型,研究人员能够高效地完成这种拼接,将所需的温度点从二十六个减少到了六个。最终的准确性表现出色,平均误差仅为2.08%,远优于传统“内外”校准法所表现出的25.8%误差。这一成功表明,通过理解光与时间在相机内部相互作用的底层物理机制,科学家可以绕过详尽的测试。
这项工作之所以重要,是因为它改变了这些强大工具的部署速度。在航空航天或国防等领域,地面系统必须不断监测天空中的目标,能够快速重新校准传感器具有显著优势。如果因为天气变化或设备移动而需要重新校准系统,旧方法会让系统停用近上一整天。新方法则允许在几小时甚至几分钟内完成重新校准,具体取决于设置情况。研究人员证明,这种效率提升并没有以牺牲精度为代价;相机的准确度依然如初。通过不再将每种设置视为需要独立校准的个体,而是拥抱一个将整个系统视为一个连接整体的模型,该团队使红外测量变得更快速、更灵活,也更适用于实际应用。
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