Калибровка оптико-электронной системы на основе инфракрасных датчиков

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность и цели. Объектом исследования является оптико- электронная система на основе инфракрасных (ИК) датчиков. Предметом исследования выступает методика калибровки данной системы. Цель – разработка и представление методики адаптивной калибровки, учитывающей влияние внешних факторов (таких как освещенность и температура), для повышения точности и надежности измерений. Материалы и методы. Исследования проведены с использованием математического моделирования, в частности метода степенной аппроксимации и метода наименьших квадратов. Выполнено моделирование работы системы в среде MATLAB/Simulink и проведены экспериментальные исследования в лабораторных и полевых условиях. Обработка данных и управление системой осуществлялись с использованием микроконтроллера Tiva C Series LaunchPad. Результаты. Представлена методика калибровки, основанная на математических моделях, описывающих зависимость выходного напряжения ИК-датчиков от расстояния до объекта. Проведен анализ влияния внешних условий. Введены и рассчитаны корректирующие коэффициенты, позволяющие динамически адаптировать измерительную систему к изменяющимся условиям эксплуатации. Выводы. Анализ результатов моделирования и экспериментальных данных показал, что предложенный подход к адаптивной калибровке позволяет значительно повысить точность и надежность измерений. Разработанная методика может быть применена для улучшения работы систем автономной навигации, медицинских сенсорных устройств и промышленных измерительных комплексов.

Об авторах

Сергей Михайлович Зуев

МИРЭА – Российский технологический университет; Центральный ордена Трудового Красного Знамени научно-исследовательский автомобильный и автомоторный институт «НАМИ»

Автор, ответственный за переписку.
Email: sergei_zuev@mail.ru

кандидат физико-математических наук, доцент, доцент кафедры оптико- электронных приборов и систем; начальник управления подготовки кадров высшей квалификации и ДПО

(Россия, г. Москва, пр-кт Вернадского, 78); (Россия, г. Москва, ул. Автомоторная, 2)

Иван Юрьевич Константинов

МИРЭА – Российский технологический университет

Email: indavanes@yandex.ru

студент

(Россия, г. Москва, пр-кт Вернадского, 78)

Список литературы

  1. Jurman D., Jankovec M., Kamnik R., Topic M. Calibration and data fusion solution for the miniature attitude and heading reference system // Sensors and Actuators A: Physical. 2007. Vol. 138, iss. 2. P. 411‒420. doi: 10.1016/j.sna.2007.05.008
  2. Wang J., Lei B., Yang Z., Lei S. A low-cost calibration method for the infrared sensor array for quantitative analysis of natural gas // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2022. Vol. 230. doi: 10.1016/j.chemolab.2022.104675
  3. Dinh T., Choi I., Son Y., Kim J. A review on non-dispersive infrared gas sensors: Improvement of sensor detection limit and interference correction // Sensors and Actuators B: Chemical. 2016. Vol. 231. P. 529‒538. doi: 10.1016/j.snb.2016.03.040
  4. Feudale R. N., Woody N. A., Tan H., Myles A. J., Brown S. D., Ferrе J. Transfer of multivariate calibration models: a review // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2002. Vol. 64, iss. 2. P. 181‒192. doi: 10.1016/S0169-7439(02)00085-0
  5. Fonollosa J., Fernández L., Gutierrez-Galvez A., Huerta R., Marco S. Calibration transfer and drift counteraction in chemical sensor arrays using Direct Standardization // Sensors and Actuators B: Chemical. 2016. Vol. 236. P. 1044‒1053. doi: 10.1016/j.snb.2016.05.089
  6. Mishra P., Passos D. Deep calibration transfer: Transferring deep learning models between infrared spectroscopy instruments // Infrared Physics & Technology. 2021. Vol. 117. P. 103863. doi: 10.1016/j.infrared.2021.103863
  7. Li B., Zhao Z., Feng S. Design and Implementation of Remote Measurement and Calibration System for Gas Sensor Based on Internet of Things // In Proceedings of the 2023 5th International Conference on Internet of Things, Automation and Artificial Intelligence (IoTAAI '23). Association for Computing Machinery, New York, 2024. P. 818–823. doi: https://doi.org/10.1145/3653081.3653219
  8. Nagaraja Rao C. R., Zhang N., Sullivan J. T. Inter-calibration of meteorological satellite sensors in the visible and near-infrared // Advances in Space Research. 2001. Vol. 28, iss. 1. P. 3‒10. doi: 10.1016/S0273-1177(01)00262-9
  9. Green R. O., Pavri B., Boardman J. On-orbit calibration of an ocean color sensor with an underflight of the airborne visible/infrared imaging spectrometer (AVIRIS) // Advances in Space Research. 2001. Vol. 28, iss. 1. P. 133‒142. doi: 10.1016/S0273- 1177(01)00322-2
  10. Canatan M., Muñoz-Carpena R., Boz Z. Continuous surface temperature monitoring of refrigerated fresh produce through visible and thermal infrared sensor fusion // Postharvest Biology and Technology. 2025. Vol. 222. P. 113354. doi: 10.1016/j.postharvbio.2024.113354
  11. Deev O. I., Debelov V. V., Endachev D. V., Zuev S. M., Shmatkov Yu. M., Shirokov P. S. Technological Vision Systems Using Principle of Analysis of Changing Geometry and Spectrum of the Light // IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 2021. Vol. 666. P. 032075. doi: 10.1088/1755-1315/666/3/032075
  12. Wenbo C. Computer vision algorithm based on fiber optic sensors and infrared thermal radiation images for fatigue detection under simulated operating conditions // Thermal Science and Engineering Progress. 2024. Vol. 56. P. 103066. doi: 10.1016/j.tsep.2024.103066

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».