一种光照强度自适应的图像测霜传感器的制作方法

[0001]
本实用新型涉及一种光照强度自适应的图像测霜传感器，具体地说，是针对空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置，利用图像识别灰度检测技术，实现换热器表面霜量监测的传感器，属于传感器技术领域。


背景技术：

[0002]
结霜是影响空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置运行效率的关键问题。霜层的存在与生长，增加了空气源热泵、热泵型房间空调器等制冷装置换热器的传热热阻，降低了传热效率，造成机组制热性能衰减，因此必须进行除霜操作。现有除霜控制技术按照除霜判断依据的不同，大致可分为三大类：
[0003]
1)基于“软测量”思想间接判断霜层程度的控霜方法：温度-时间除霜控制法、定时除霜控制法、空气压差除霜控制法、自修正除霜控制法等；
[0004]
2)基于“直接测量”思想直接监测霜层厚度的控霜方法：激光技术测量霜层厚度、显微成像技术观测霜层厚度、千分尺技术测量霜层厚度等；
[0005]
3)基于“人工智能”思想智能判断霜层程度的控霜方法：模糊智能除霜控制技术、综合结霜指数(fi)进行判断的除霜控制技术、模糊自修正除霜控制技术等。
[0006]
以上除霜控制方法中，通过测量结霜条件或结霜副产物中的一个或多个变量作为除霜判断依据的“软测量”控霜方法尚不能对结霜过程进行全面认知与监测；考虑多因素的“人工智能”控霜方法由于对结霜过程的理论研究尚不充分，工作量大且准确的样本不易获得等问题，使得控制精度不高；而基于“直接测量”思想的控霜方法，目前受到操作空间、环境条件、智能控制等因素制约，尚未广泛投入使用。因此，空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置在实际运行中，经常出现“有霜不除”和“无霜除霜”的“误除霜”事故，不仅导致能源浪费，严重时还会造成压缩机烧毁的恶性事故。为避免“误除霜”事故的发生，关键是寻求一种可以对换热器表面霜层厚度进行直接、准确、在线稳定监测的传感装置。


技术实现要素：

[0007]
本实用新型的目的是提供一种基于图像识别原理，通过对霜层图像灰度处理，用于监测空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置换热器表面结霜程度的传感器，并采用基准照度面源对灰度值进行自修正，克服不同光照环境的影响，保证其工作稳定性与可靠性。
[0008]
为解决上述技术问题，本实用新型所采用的技术方案为：一种光照强度自适应的图像测霜传感器，包括图像采集器(1)、图像处理器(2)、基准照度面源(3) 以及制冷装置换热器表面(7)；
[0009]
所述图像采集器(1)可为摄像探头、广角摄像头或红外成像装置等任意一种可拍摄图像的装置，用于拍摄空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置换热器表面结霜情况；所述图像处理器(2)包括信号输入端(4)、信号处理段 (5)以及信号输出端(6)；所述
图像采集器(1)与所述图像处理器(2)的信号输入端(4)相连，用于传输图像信号；所述图像处理器信号处理段(5)用于将信号输入端(4)接受到的图像信号转化为数字信号；所述图像处理器信号输出端(6)用于将图像处理器信号处理段(5)转化成的数字信号输出；所述基准照度面源(3)为实体装置，其表面颜色均匀且唯一，安装于制冷装置换热器表面(7)边缘处，能够保证与制冷装置换热器表面(7)同时被图像采集器(1) 拍摄采集，用于校准不同光照强度下的图像处理结果；
[0010]
图像采集器(1)用于拍摄制冷装置换热器表面(7)和基准照度面源(3) 的共同照片；图像采集器(1)与图像处理器(2)的信号输入端(4)连接，图像处理器(2)的信号输出端(6)与数据显示系统连接。
[0011]
图像处理器信号处理段(5)能够进行图像的处理、数据的处理；
[0012]
其中图像的处理为滤波、锐化以及灰度处理，数据的处理包括数据的修订、比较和数据的计算功能，图像处理器信号处理段(5)可以是上述图像处理和数据处理功能的先后叠加或集成一体化，可以根据现有技术得到。
[0013]
本实用新型所提出的一种光照强度自适应的图像测霜传感器的识别工作原理，可按照如下步骤实现对空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置换热器表面结霜量的有效监测：
[0014]
(1)在图像处理器信号处理段中定义标准光照条线下结霜灰度阈值，基准照度面源灰度值；
[0015]
(2)图像采集器对换热器表面以及基准照度面源进行实际拍摄，并将图像信号传输到图像处理器的信号输入端；
[0016]
(3)图像处理器信号输入端接收图像信号后，在信号处理段对图像进行滤波、锐化以及灰度处理，识别基准照度面源实际灰度值与换热器表面各像素点实际灰度值；
[0017]
(4)通过基准照度面源实际灰度值识别结果与标准光照条件下基准照度面源灰度值偏差，修正结霜灰度阈值，并以修正后的结霜灰度阈值为标准，即得到实际条件下结霜灰度阈值，换热器表面各像素点实际灰度值大于或等于此实际条件下结霜灰度阈值的判定为结霜点，灰度值小于此实际条件下结霜灰度阈值的像素点判定为非结霜点；将结霜像素点个数除以总像素点个数，得出换热器结霜区域面积占比；
[0018]
(5)对图像结霜像素点进行程度识别，将每个结霜像素点实际灰度值相加再除以结霜像素点个数，计算结霜像素点灰度平均值，通过实际基准照度面源灰度值识别结果修正该灰度平均值并做归一处理；
[0019]
(6)对步骤(4)中结霜面积占比和步骤(5)中结霜程度进行乘积处理，计算结果在图像处理器信号输出端中以数字信号输出，达到对换热器表面结霜量有效监测、量化的目的。
[0020]
本实用新型的有益效果是：(1)通过对霜层面积与密度的识别，避免光照环境的干扰，能够准确有效识别霜量；(2)可指导空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置除霜操作，避免“误除霜”事故的发生；(3)图像识别传感器信号输出灵敏、可重复性强；(4)成本低廉、操作简单、适用性较强。
附图说明
[0021]
图1是本实用新型提出的一种光照强度自适应的图像测霜传感器的结构示意图；
[0022]
图像采集器(1)、图像处理器(2)、基准照度面源(3)、信号输入端(4)、信号处理段(5)、信号输出端(6)、制冷装置换热器表面(7)。
具体实施方式
[0023]
以下结合附图针对本实用新型作进一步实例描述：
[0024]
结合图1，本实用新型提出的一种光照强度自适应的图像测霜传感器及识别方法，包括图像采集器1、图像处理器2、基准照度面源3；上述图像采集器1 可为摄像探头、广角摄像头或红外成像装置等；上述图像处理器2由信号输入端 4、信号处理段5以及信号输出端6组成；
[0025]
其中，图像采集器1通过信号输入端4与图像处理器2相连，基准照度面源 3安装于空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置换热器表面7边缘处，图像采集器1同时拍摄基准照度面源3与换热器表面7的图像。
[0026]
本实用新型所提出的一种光照强度自适应的图像测霜传感器及识别方法，可按照如下步骤进行：
[0027]
(1)在图像处理器信号处理段5中定义标准光照条件下结霜灰度阈值f
i
，对应的基准照度面源3灰度值f
a
，灰度值集合g＝{g
i
}＝{0，1，2，
…
，255}；
[0028]
(2)图像采集器1对换热器表面7以及基准照度面源3进行拍摄，并将图像信号传输到图像处理器信号输入端4；
[0029]
(3)图像处理器信号输入端4接收图像信号后，在信号处理段5对图像进行滤波、锐化以及灰度处理，识别基准照度面源3灰度值与换热器表面7各像素点实际灰度值，并用f(x，y)表示结霜图像在其空间坐标(x，y)处的实际灰度值；
[0030]
(4)通过基准照度面源3实际灰度值识别结果f
b
与标准光照条件下基准照度面源3灰度值f
a
的偏差，修正结霜灰度阈值f
i
，并以修正后的结霜灰度阈值f
i
′
为标准即f
i
′
作为实际结霜灰度阈值，换热器表面各像素点实际灰度值大于或等于 f
i
′
的判定为结霜点，灰度值小于f
i
′
的像素点判定为非结霜点。将结霜像素点个数 n除以总像素点个数n，得出换热器结霜区域面积占比s，具体计算方法如下：
[0031]
f
i
'＝f
i
+δ1(f
b-f
a
)(δ1为阈值修正补偿系数)
[0032][0033][0034]
s＝n/n
[0035]
δ1为阈值修正补偿系数，由基准照度面源材质、制冷装置换热器表面材质、结霜灰度阈值f
i
等参数确定，其具体数值由实验室测试结果标定，如采用对应的光照条件下已知数据的f
i
、f
a
、f
i
′
、f
b
进行反推δ1；
[0036]
(5)对图像结霜像素点进行程度识别，将每个结霜像素点实际灰度值相加∑f再除
以结霜像素点个数n，计算结霜像素点实际灰度平均值并通过基准照度面源实际灰度值识别结果修正该灰度平均值为以实际最大灰度值255作为特征值1，将转为结霜程度特征值ρ，具体计算方法如下：
[0037][0038]
(δ2为霜量修正补偿系数)
[0039][0040]
δ2为霜量修正补偿系数，由基准照度面源材质、结霜灰度阈值f
i
等参数确定，其具体数值由实验室测试结果标定，如采用对应的光照条件下的已知数据的f
a
、f
b
进行反推δ2；
[0041]
(6)对步骤4)和步骤5)中结霜面积占比s与结霜程度ρ进行乘积处理，计算结果q在图像处理器信号输出端中以数字信号输出，具体计算方法如下：
[0042]
q＝s
·
ρ
[0043]
本实用新型能够有效克服不同光照环境的影响，实现对空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置换热器表面霜量的准确监测与实时量化，避免“误除霜”事故发生，保障机组稳定运行。