Размещено на http://www.allbest.ru/

Видеопроцессор суммарно-разностной обработки для системы тепловизионного мониторинга энергетических объектов

Рассмотрены возможные варианты построения видеопроцессора тепловизионной камеры на основе пировидикона. Предложенная схема обеспечивает возможность коррекции неоднородности чувствительности мишени в соответствии с пространственным распределением уровня сигнала ее пьедестала и уменьшенную разрядность оцифровки, что делает процедуру дистанционного мониторинга более простой и дешевой.

В последнее время происходит бурное развитие систем дистанционного мониторинга, которые позволяют с высокой эффективностью получать информацию о состоянии и влиянии на окружающую среду сложных объектов (в большинстве случаев - энергетических). Их значительные размеры, особенно сетей и устройств передачи энергии от поставщика к потребителю, делает дистанционный мониторинг чуть ли не единственным быстродействующим способом диагностики и предупреждения выхода из строя. При этом регистрация инфракрасного (ИК) излучения, сопровождающего их работу, создает уникальные возможности для оперативного определения и идентификации участков объектов и систем с граничными параметрами, а, следовательно, разработки и построения систем поддержания оптимального режима эксплуатации объектов энергетики и других областей деятельности человека на фоне внедрения энергосберегающих технологий.

Так, в качестве ИК-детекторов систем дистанционного мониторинга интенсивно используют существующие и разрабатывают новые тепловизионные каме-ры (ТПК), в частности, на ПЗС и болометрических матрицах). Однако актуальным остается и использование ТПК на пировидиконах (ПВ). Их преимуществами являются относительно низкая стоимость (на порядок ниже, чем у матричных приемников), массогабариты и потребление, что делает возможным их массовое внедрение в системы мониторинга, а также возможность работы в широком ИК-спектре.

Вместе с тем, чувствительность современных ПВ является недостаточной для формирования из их видеосигнала (пиросигнала) качественного изображения, сравнимого с полученным в видимом диапазоне (что необходимо для четкой координатной привязки и идентификации исследуемого объекта или его участка) на расстоянии, необходимом для проведения дистанционного мониторинга. Решение этой проблемы возможно такими взаимосвязанными путями как усовершенствование, в частности, используемых ПВ, методов формирования пьедестала и считывания потенциального рельєфа мишени и, особенно, первичной обработки пиросигнала [1].

Особенности формирования пиросигнала

Рис. 1. Временная диаграмма пиросигнала для смежных полей и одной строки развертки (в режиме, когда на период модуляции Tm приходится 2 поля развертки длительностью Tf)

Поскольку пироэлектрик является дифференциальным приемником, то для модуляции ИК-излучения, падающего на мишень ПВ, обычно используют панорамирование. Однако, по сравнению с ним периодическое прерывание излучения (обтюрация) обеспечивает возможность накопления пиросигнала при его обработке, что существенно повышает чувствительность ТПК, и отсутствие так называемого «теплового хвоста», который маскирует соседние детали изображения. Поэтому этот режим является наиболее приемлемым при работе ТПК на ПВ в составе компьютерного комплекса. Пиросигнал, сгенерированный при закрытом (US-) и открытом (US+) обтюраторе (рис. 1), можно выразить как

,

где , - компонента пьедестала при, соответственно, открытом и закрытом положениях обтюратора; - шумовая компонента; S+, S- - полезные і компоненты сигнала, .

Для получения униполярного сигнала, устранения коррелированных и уменьшения некоррелированных геометрических шумов, как правило, применяется обработка изображения в цифровом видеопроцессоре (рис. 2) [2].

Она заключается в накоплении разности пиросигналов смежных полей развертки:

где i - номер текущего кадра; n - число накопленных кадров

Рис. 2. Обобщенная структура процессора разностной обработки: АЛУ - арифметико-логическое устройство, ПП - память поля

Однако, при этом необходимо учитывать, что уровень пьедестала, как правило, в 3-10 раз выше амплитуды полезной компоненты, а его временная и пространственная неравномерность, вызванная, в частности, флуктуацией коэффициента вторичной эмиссии по площади мишени и сменой коэффициента отражения обтюратора, может достигать 15-30 %, поэтому для получения 8-10 значащих битов пиросигнала АЦП (следовательно, и видеопроцессор вообще) должен иметь 12-14 разрядов (и это - при высокой скорости преобразования, поскольку для обеспечения минимальной термодиффузии часто применяют высокие частоты модуляции и развертки).

Предложенные модификации структуры видеопроцессора

С целью более эффективного использования динамического диапазона видеопроцессора (т.е. для квантования не всего пиросигнала, а лишь его полезной составляющей) разностную обработку можно проводить аналоговым способом [3]. В структуре на рис. 3 при закрытом обтюраторе в ПП через АЦП приходит негативный кадр (P - S), который при поступлении следующего (позитивного) кадра (P + S) через ЦАП передается на дифференциальный усилитель, выполняющий разностную обработку

Рис. 3. Аналого-цифровое формирование разности кадров

Полученный разностный сигнал усиливается до необходимого значения, запоминается и передается на выход. При поступлении следующего негативного кадра на выход приходит содержимое памяти, а ЦАП блокируется. Коэффициентом усиления дифференциального усилителя и коммутаторами управляет состояние обтюратора Uобт (открытый/закрытый).

Дальнейшей модификацией этой структуры является введение в нее памяти пьедестала с целью использования информации о его уровне и неоднородности для коррекции пространственной неоднородности чувствительности путем двухуровневого разностного кодирования [4]. При этом дифференциальный усилитель (рис. 4) проводит разностную обработку 1-го уровня: из сигнала (P S), поступающего на его вход на протяжении Tf, отнимает некоторое приближенное значение пьедестала.

Рис.4. Структура видеопроцессора суммарно-разностной обработки с коррекцией пространственной неоднородности пьедестала: ППС - память пьедестала, ТП - таблица просмотра

видеопроцессор дистанционный камера

Полученная разность усиливается в K  Pmax/Smax раз (с помощью дополнительных логических схем K можно изменять в зависимости от значения средних уровней P і S на протяжении Tm), оцифровывается и запоминается в ПП. После изменения Uобт АЛУ1 отнимает из него разностный сигнал следующего поля, в котором пиросигнал имеет противоположную полярность [5]

Тем самым проводится разностная обработка 2-го уровня, устраняющая остаточную ошибку вычитания и делающая выходной сигнал униполярным.

В то же время АЛУ2 вычисляет текущую ошибку значения

Вычисленная поправка добавляется в АЛУ3 к предыдущему , считанному из ППС, и опять заносится туда. Информация с ее выхода используется для коррекции выходного сигнала в соответствии с распределением уровня пьедестала по полю, которое проводится в зависимости от содержимого ТП, и для формирования в ЦАП текущего

,

где UK - информация из памяти пьедестала в аналоговой форме; j - порядковый номер корректирующего цикла; M - коэффициент разности между опорными напряжениями ЦАП и АЦП.

Поскольку от поля к полю пьедестал изменяется медленно и незначительно, выходной сигнал можно использовать в каждом из полей.

Стойкость рекурсивного фильтра

Для рассмотренной структуры переходная характеристика рекурсивного фильтра имеет следующий вид и решение:

видеопроцессор дистанционный камера

Рис. 5. Переходная характеристика рекурсивного фильтра суммарно-разностной обработки

Выводы

видеопроцессор дистанционный камера

Предложенная структура суммарно-разностной обработки пиросигнала позволяет увеличить эквивалентную разрядность выходного сигнала, как минимум, на 3-4 разряда и значительно уменьшить уровень геометрических шумов при целиком приемлемых аппаратных затратах (в частности, использованием только одного малоразрядного АЦП). Ее использование позволит существенно улучшить процедуры поиска, идентификации и отслеживания объектов мониторинга.

Література

1. Воронов С., Гой В., Гордійко Н., Кондратов П. Вибір режиму сканування для тепловізійної камери на базі піровідикона // Наукові вісті НТУУ «Київський політехнічний інститут». - 2001. - № 3. - С. 91-100.

2. Боженко И., Гой В., Кондратов П. Расширение функциональных возможностей тепловизионной камеры для инфракрасной термографии морских объектов // Системы контроля окружающей среды. Сборник научных трудов НАНУ. - Севастополь: МГИ, 1999. - С. 130-132.

3. А.с. СССР № 1458977, МКИ H04N 5/33. Устройство преобразования видеосигнала / И.Б. Боженко, П.А. Кондpатов, О.К. Мешков (СССР). - 1989, Бюл. № 6. - С. 248.

4. Пат. 47719 А Україна, МПК H04N 5/33. Пристрій формування сигналу тепловізійного зображення / В. Гой, П. Кондратов, В. Шклярський. - 2002, Бюл. № 7. - 6 с.

5. А.с. СССР № 1566343, МКИ G06F 7/50. Устройство для вычитания / И.Б. Боженко, О.К. Мешков (СССР). - 1990, Бюл. № 19. - С. 227.

Размещено на Allbest.ru