申请/专利权人：中国航发沈阳发动机研究所

申请日：2021-11-17

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN114112101B

主分类号：G01K11/125

分类号：G01K11/125;G06V10/762;G06V10/764;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2022.03.18#实质审查的生效;2022.03.01#公开

摘要：本申请涉及示温漆温度测量领域，为一种示温漆温度判读方法，先通过采集示温漆样板的漫反射光谱数据，对光谱数据进行预处理之后，利用提取的光谱数据的统计特征及机器学习算法建立示温漆温度段识别模型和各个温度段内的示温漆判读模型；对待测件进行采集时，采集待测件上的示温漆漫反射光谱数据，按照与示温漆样板相同的光谱数据预处理和特征提取方法，提取待测件上示温漆光谱数据的统计特征，经温度段识别模型，判断被测位置温度的所属温度段；最后，用该温度段的段内示温漆判读模型，获得待测件上对应位置的温度值，判读方便、判读精度高、并且不受环境光影响。

主权项：1.一种示温漆光谱自动判读方法，其特征在于：包括选择恰当的波长范围，采集示温漆样板的漫反射光谱数据；预处理样板上的光谱数据；提取样板上的光谱数据的统计特征；建立示温漆温度段识别模型和各个温度段内的示温漆判读模型；采集待测件上的示温漆漫反射光谱数据；预处理待测件上的光谱数据；提取待测件上的光谱数据的统计特征；驱动示温漆温度段识别模型识别被测件温度所属的温度段；驱动示温漆判读模型获取待测件上对应位置的温度值；提取所述光谱数据的统计特征时，均匀划分整个光谱的波长区间成K个波段，提取每个波段上的统计特征；所述统计特征包括每个波段的光谱反射率曲线平均值、均方值、平均斜率、波峰波谷个数、每两个波段的平均差值、每两个波段的平均比值；所述示温漆温度段识别模型建模时，提取示温漆变色点数量信息或示温漆样板颜色的聚类结果，划分成示温漆颜色不突变的M个温度段；设置示温漆温度段类别标签，设置每个温度段内不同温度样板的示温漆光谱数据为同一类别，提取每个温度段内的光谱数据特征值，并用机器学习算法建立温度段识别模型；每个温度段内建立不同的示温漆判读模型，所述示温漆判读模型建模时，设置每个温度段内不同温度样板的示温漆光谱数据为不同的类别标签；利用任一温度段所有不同温度样板的光谱数据特征值及机器学习算法建立该温度段内的示温漆判读模型；所述示温漆判读模型具体建模方法为，设置温度段内不同温度样板的示温漆光谱数据为不同类别，获取温度段内不同温度的示温漆光谱数据；按照8:2划分一个温度段内的光谱数据为训练集和验证集，利用验证集进行模型训练，利用验证集进行模型测试和参数调优；使用多种机器学习算法，初步建立多种分类模型；使用验证集测试模型，获取不同分类模型输出结果的RMSE和正确率指标，确定最优模型；选取最优模型，改变模型参数，根据验证集的RMSE和正确率指标，经过多次迭代，确定最优参数，分别建立不同温度段的示温漆判读模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国航发沈阳发动机研究所 一种示温漆光谱自动判读方法及装置

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