В статье дан алгоритм определения площади дефектных участков поверхности при тепловизионном обследовании и рассмотрены причины погрешностей при проведении тепловизионного контроля, а также факторы, влияющие на погрешность контроля.
Ключевые слова: определения площади дефектных участков, коэффициент излучения материала, погрешность тепловизионного контроля, энергоаудит тепловых потерь.
На сегодняшний день при проведении энергетического обследования, экспертизы промышленной безопасности и проведении тепловизионного контроля зданий и сооружений нельзя обойтись без применения тепловизионной техники. Обязательными являются обследование тепловизором при сдаче в эксплуатацию новостроек, домов после капитального ремонта и в процессе государственного строительного надзора.
Область применения тепловизионных техники при обследовании зданий и сооружений, электросетей, электроприборов, тепловых сетей, котлов и прочего оборудования. Для поддержания определенного температурного режима поверхности перечисленного оборудования с помощью тепловизионного оборудования проводится оценка технического состояния
В комплекс тепловизионного обследования объекта входит определение сопротивления теплопередаче в зоне без температурных аномалий с последующим измерением температурного поля поверхности ограждающих конструкций рассматриваемого объекта, или измерением температурных полей поверхностей объекта, между которыми существует температурный перепад.
Вычисление теплового потока на исследуемом участке
Вычисление сопротивления теплопередачи дает представление о тепловых потерях через поверхность. Термическое сопротивление слоя ограждающей конструкции можно определить [4]:
(1)
где R — сопротивления теплопередачи, м²·K/ Вт; tвн — температура внутренней поверхности стены, K; tнар — температура наружной поверхности стены, K; q — плотность теплового потока с поверхности стены, Вт/ м2.
При измерении температурных полей наружных ограждающих конструкций выявляются участки, температура которых значительно отличается от температуры окружающей поверхности, такие участки называются температурными аномалиями. Наличие температурных аномалий на поверхности свидетельствует о ненадлежащей работе оборудования, дефектах, возникших в ходе работы и прочих характерных проблемах.
В большинстве случаев участки с температурными аномалиями подвергаются детальному обследованию на предмет тепловых потерь за рассматриваемый период.
Для вычисления реального значения теплового потока с исследуемого участка применяют формулу [4]:
(2)
где Q — тепловой поток с рассматриваемой поверхности, Вт; F — площадь рассматриваемой поверхности, м2; q — плотность теплового потока, Вт/ м2; tп — температура рассматриваемой поверхности, K; tв — температура воздуха вблизи объекта K, a — коэффициент пропорциональности, Вт/(м²·К).
Тепловизионная техника и программное обеспечение, предназначенное для обработки термограмм, не имеет возможности измерения площади температурного поля рассматриваемой поверхности. Специалист при определении площади дефектных участков полагается на натурные измерения.
Измеренная информация сильно зависит от ряда влияющих величин, таких как:
1. дистанция до объекта;
2. излучательная способность (e);
3. температура воздуха вблизи объекта(tв);
4. скорость ветра вблизи рассматриваемой поверхности;
5. неточность измерения площади рассматриваемого температурного поля
Метод вычисления площади исследуемого участка
Метод вычисления площади основан на подсчете точек, попавших в рассматриваемую температурную область, и вычислении площади как отношению количества подсчитанных точек, к общему числу точек, умноженному на площадь изучаемой поверхности.
Для определения площади поверхности с заданной температурой, на выделенном участке термограммы с известной площадью необходимо задать ряд исходных данных. К исходным данным относится площадь рассматриваемой поверхности, например, это площадь фасада исследуемого здания.
Площадь поверхности рассматриваемого объекта вычисляется на основе паспортных данных или измеряется. Для расчета необходима термограмма, максимальное и минимальное значение температуры на ней. Далее понадобится ввести границы температуры для вычисляемой площади.
Рис. 1. Алгоритм определения площади дефектных участков
Если изображение не в формате bmp конвертируем в него. Затем выделяем исследуемую область.
Каждый пиксель bmp — изображения несет информацию о своем цвете из модели RGB (цветовая модель изображения, которая состоит из трех компонентов R — red, G — green, B — blue). Значение каждой компоненты RGB может быть в пределах от 0 до 255. Это дает возможность закодировать 16777216 цветов.
Значение цвета RGB удобнее хранить в hex формате (шестнадцатерично), где значение каждой компоненты находятся в пределах от 00 до FF. Комбинация 000000 — соответствует черному цвету, FFFFFF — белому.
Создаем коллекцию, в которой каждому значению в hex формате соответствует значение температуры.
Для определения площади введем счетчик пикселей. Проверяем каждый пиксель, если принадлежит границам измерения, тогда увеличиваем счетчик пикселей
Для нахождения площади разделим посчитанное количество пикселей на число пикселей в исследуемой области и умножим на площадь изучаемой поверхности
На выходе мы получаем площадь пикселей в заданном температурном диапазоне.
На рисунке 2 приведена термограмма фасада цеха на машиностроительном предприятии. Для выделенного участка Выделенная ограждающая конструкция представляет собой ворота цеха, выполненные из железных окрашенных листов. При проведении тепловизионной съемки для железа по справочным данным был выбран коэффициент излучения 0,85 [2].
Рис. 2. Термограмма фасада цеха
Площадь выделенного изображения на рисунке 2 равна 12 м2
Результаты работы программы:
1. Площадь участка с температурой выше 0 °C равна 0,246 м2
2. Площадь участка с температурой выше -5 °C равна 0,452 м2
3. Площадь участка с температурой выше -10 °C равна 1,456 м2
Таким образом, в данной работе приведен алгоритм для решения задачи по автоматизированному определению площади дефектных участков ограждающих конструкций и приведены результаты тепловизионного исследования участка поверхности, полученные с помощью программы использующей данный алгоритм.
Литература:
1. Вавилов В. П. Инфракрасная термография и тепловой контроль / В. П. Вавилов. — М.: Спектр, 2009. — 544 с.: ил.
2. Госсорг Ж. Инфракрасная термография. Основы, техника, применение: Пер. с франц / Ж. Госсорг. — М.: Мир, 1988. — 416 с.: ил.
3. Дроздов, В. А. Термография в строительстве / В. А. Дроздов, В. И. Сухарев. — М.: Стройиздат, 1987–240 с.
4. Криксунов Л. З. Справочник по основам инфракрасной техники / Л. З. Криксунов — М.: Сов. радио, 1978. — 400 с.: ил.
5. Топорец А. С. Оптика шероховатой поверхности / А. С. Топорец. — Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1988. — 191 с.: ил.
