1 引言
随着计算机技术的应用，利用彩色工业摄影机和工业电视检测高温炉窑的技术取得迅速发展［1］、［2］，来自彩色工业摄像机所拍摄的高温炉内部的图像的每一个像素都是由红（r），绿（g），蓝（b）3基色组成。为了克服干扰我们常常采用比色测温的原理［1］，我们可以从r、g、b中任意两值相比，根据比值确定每个像素对应的温度。然而这种组合有3种，其中任意两组是相互独立，也就是说我们可以得到两个互不相关的测量值，传统的方法是任取一组组合，计算出一个测量值［1］。这样既浪费了测量系统的容量，又降低了测量的精度。数据融合技术是最近发展起来的检测技术［3］，它的基本思想是利用多个传感器的多个测量值得到一个更为准确的测量值，并且提高测量系统平均无故障时间（mtbf）。本文中，我们采用数据融合中比较成熟的卡尔漫滤波法从两个相互独立的测量值中融合出一个更为精确的测量值。
2 测量原理
在可见光谱段，根据谱郎克公式的维恩近似，高温炉窑中一个小区域的光谱辐出度可表示为［2］：
其中λ为波长（mm）、t为该区域的温度（k）、ε（λ，t）是温度为t时物体的光谱发射率，c1＝3．742×1012wcm2，c2＝1．4389 mk，窑内光谱辐亮度与光谱辐出度成正比［1]
l(λ,t)=cm(λ,t) (2-2)
其中c为辐射点的辐射特性和几何因素，与λ和t无关的常数。
根据彩色工业摄像机的原理，任意一个像素的r，g，b值是该像素显示的窑内小区域的光谱辐亮度l（λ，t）的函数［4］：
在可见光的波长范围内，光谱发射率ε（λ，t）随波长变化不大，可以认为是t的函数ε（t），另外考虑到c和a也与λ无关，可以得到：
已知q1，q2可求出t1，t2，如果在理想情况下有t1=t2，但是由于干扰的存在t1和t2不可能相等，因而需要作融合处理。
3 卡尔曼滤波融合
由文献［5］可知卡尔曼滤波公式如下：
其中φ为状态转移矩阵；x为状态向量；t是策动矩阵；w为目标高斯白噪声；w(f)～n(0，w)；c为观测矩阵；y为观测向量；v为观测的高斯白噪声；v(f)～n(0，v)；滤波过程为：
假定在短时间内温度不变，因而每一个测量系统的动态方程和测量方程可写为：
考虑到q1和q2的精度互补性，我们首先通过q1得到t10，把它的方差r1作p0，然后通过q2得到t20，把它的方差作为r2，最后代入式（3—10）计算。
现在，我们分析如何得到r1。如果q1有微小变动，增量为δ，那么将会随之产生t的波动，δt与δ的关系为：
式(3—13)的物理意义在于，当q1－t1曲线的变化平坦时，b1＞b2检测系统对t1分辨率不高，检测误差较大；而q2－t2曲线变化陡峭，b2＜b1，检测系统对t2有较高的灵敏度，检测误差较小；因而t20的权重应该比t10的权重大。这一点和常识是一致的。
4 小结
如上所述，我们可以得到每一个像素所对应的温度，然后按照温度特征分割图像，得到物料区和火焰区，再计算物料区和火焰区的平均温度，为控制系统温度提供比较准确的参数 。基本消除了由于烟尘阻挡等因素的影响，既有较强的抗干扰能力，又有较高的灵敏度，达到令人满意的效果，这一点在实践中得到证明。
［参考文献］
［1］梁丰，等.多媒体高温炉窑温度分析系统［j］.仪器仪表学报，1998(3)230-233
［2］欧阳峻，等.图像处理在氧化铝回转窑温度测量中的应用［j］.计算机技术与自动化，1999(2)53-55
［3］李兆杰，等.多传感器集成融合技术［j］传感技术，1996(6)1-4
［4］车念曾，等.辐射度学和光度学［m］.北京理工大学出版社，1990，128-134
［5］章兢，等.计算机控制系统的理论和设计［m］湖南大学出版社，1989，128-134
［6］李惠光，等.卡尔曼滤波器在角位移检测系统的应用［j］仪器仪表学报1994(2)202-705
