基于机器视觉的高精度红外测温系统设计与算
法优化研究
目录
基于机器视觉的高精度红外测温系统设计与算法优化研究4
1.容简述4
1.1研究背景和意义6
1.2国外研究现状7
1.3系统目标和技术需求9
2.技术综述10
2.1高精度红外测温技术概述11
2.2机器视觉在测温领域的应用12
2.3算法优化方法比较14
3,系统设计18
3.1测温原理及系统架构19
3.2热成像仪选型与参数设置21
3.3图像处理模块设计22
4,硬件实现23
4.1主控板选择与硬件接口24
4.2模拟信号调理电路设计25
4.3光学系统设计与光学元件选择30
5,软件开发32
5.1计算机视觉库选用33
5.2数据预处理与图像增强33
5.3精准测温算法实现35
6,算法优化36
6.1后向误差校正算法37
6.2自适应阈值调节策略40
6.3并行计算加速方案41
7,实验验证43
7.1实验平台搭建43
7.2测试数据采集与分析45
7.3性能评估指标对比46
8,结果讨论47
8.1系统性能分析50
8.2参数调整对结果的影响51
8.3可能存在的问题与改进方向52
9,结论与展望54
9.1研究总结55
9.2展望未来研究方向56
基于机器视觉的高精度红外测温系统设计与算法优化研究（2）...57
一、容简述57
1.1研究背景与意义59
1.2文献综述61
1.3研究容与结构安排62
二、方目关技术分析63
2.1红外温度测量原理简述65
2.2机器视觉技术概述66
2.3现有测温系统的挑战与限制68
三、高精度红外测温系统设计方案72
3.1系统架构描述73
3.2核心组件选型74
3.3数据采集方法75
四、测温算法优化探讨77
4.1基础算法介绍78
4.2算法改进策略79
4.3实验结果对比分析83
五、系统性能评估84
5.1准确性验证85
5.2可靠性测试86
5.3实用场景效能考察86
六、结论与展望87
6.1主要研究成果总结88
6.2技术创新点90
6.3后续研究方向92
基于机器视觉的高精度红外测温系统设计与算法优化研究（1）
1.容简述
本研究聚焦于设计并实现一套运用机器视觉技术、具备高精度的红外测温系统，并
对系统部的算法进行深度优化，旨在提升测温的准确度、稳定性和实时性。研究核心
在于融合前沿的机器视觉理论与红外传感技术，探索如何通过容像处理与模式识别手
段，精确提取目标物体的温度信息。具体而言，本工作将围绕以下几个方面展开：首先,
进行系统的总体架构设计，明确硬件选型（如红外相机、镜头、光源等）与软件框架；
其次，重点突破容像采集预处理环节，研究噪声抑制、容像增强、目标分割等关键
技术，为后续的温度提取奠定坚实基础；再次，核心在于研发与优化温度提取算法，可
能涉及基于深度学习的目标检测与温度反演模型，或改进的传统容像处理与物理模型
结合方法，以实现高分辨率的温度场重建；最后，通过实验验证，对系统性能进行评估
与调优，确保系统满足高精度测温的应用需求。本研究的预期成果不仅包括一套功能完
善、性能优越的高精度红外测温系统原型，还包括一套具有自主知识产权、效果显著的
测温算法，为相关领域（如工业检测、环境监测、医疗诊断等）提供可靠的技术支撑。
补充说明表格：
为了更清晰地展示研究容，特制作如下表格:
研究
主要工作容核心技术点预期目标
阶段
系统架构设计、硬件选型（相机、镜头、系统集成、硬件协同完成系统整体搭建，
设计光源等）、软件开发框架搭建工作具备基本测温功能
容