红外热像仪最小可辨温差客观评测技术

最小可辨温差(MRTD)是评价红外热像仪的重要技术指标,传统的测量方法都是基于测量人员的主观判读得到的,结果重复性差.为了解决这一问题,提出基于人工神经网络的客观评测方法,提出两种特征量--杆均值与背景极值对比度和相邻极值差与均值对比度,使用数字CCD摄像机代替人眼,采集大量图像数据输入人工神经网络,使用BP网络的LM算法进行训练.训练好的神经网络具有类似人的视觉系统的判读能力,可以由计算机代替人工对不同频率、不同温差下的4杆靶图像进行判读.通过Matlab模型和软件验证了系统的可用性,大量测试结果表明:测量结果准确,具有很好的重复性,与相同测量环境条件下由人眼主观测量的MRTD结果相吻合.采用该技术研制的测试设备已成功地应用于某试验单位的检测中,大大提高了测量效率和测量结果的准确性.