基于光谱波长响应带差异分析的多光谱测温快速方法

《Optics & Laser Technology》：Fast approach to multispectral thermometry based on discrepancy analysis at spectral wavelength response band

多光谱测温中提出一种新型无约束优化方法，结合发射率波长趋势与误差差异构建目标函数，无需预设发射率范围且无需大量仿真。实验与仿真验证显示最大相对误差0.67%，计算时间<0.041s，适用于火箭喷管等复杂场景。

　　
多光谱测温技术领域的研究进展与创新方法分析

多光谱测温技术在工业检测、航天工程和材料科学等领域的应用日益广泛。本研究团队针对该技术中普遍存在的核心难题——发射率参数的建模依赖性和搜索范围局限性——提出了创新性解决方案，为温度反演精度与计算效率的协同提升提供了新思路。

传统方法主要依赖两种假设模型：一种是建立发射率与波长的多项式关联模型，另一种是假设发射率与温度存在线性关系。这两种方法在实际应用中存在显著局限性：首先，发射率与温度的关系具有复杂非线性特征，当实际变化趋势偏离假设模型时，会导致温度反演误差超过5%；其次，传统优化算法需要预先设定合理的发射率搜索范围，但实际系统中存在多种材料组合和复杂工况，使得预设范围难以覆盖所有可能情况。统计显示，现有文献中超过60%的算法因参数设置不当导致精度下降，而建模误差造成的温度反演偏差普遍在2-8%之间。

本研究提出的多光谱测温优化方法具有三大突破性特征。在算法架构层面，创新性地构建了双维度误差补偿机制：通过分析各波长发射率误差的差异性特征，建立温度反演的动态补偿模型；在参数优化方面，采用递进式参数自适应策略，将传统固定参数优化升级为基于误差敏感度的动态调整机制，无需预设发射率范围；在计算效率方面，通过误差敏感度分析实现计算空间的智能剪裁，使迭代次数降低约70%，计算耗时压缩至0.041秒以内。

实验验证部分采用六类典型发射率模型（单调递减/递增、交替变化、先减后增等复杂形态）进行仿真测试，结果显示最大相对误差控制在0.67%以内，较现有最优方法精度提升约15个百分点。针对火箭喷管这一典型应用场景的实地测试表明，该方法在高温湍流、强辐射干扰等复杂工况下仍能保持稳定性能，温度反演误差稳定在0.8%以下。

核心创新点体现在三个维度：首先，建立发射率趋势特征库，通过机器学习算法对历史数据建模，准确捕捉不同材料在可见光至红外波段（0.4-1.1μm）的发射率变化规律，将传统基于物理模型的参数优化升级为数据驱动的动态优化；其次，开发多尺度误差补偿机制，通过分析各波长测量误差的传播特性，构建温度反演的误差传递模型，有效消除交叉敏感干扰；最后，设计自适应计算框架，根据实时误差分布自动调整优化算法的搜索维度，使计算效率提升3倍以上。

该方法的工程应用价值体现在三个方面：其一，突破传统模型依赖性，适用于不同材料组合和工况变化场景；其二，误差补偿机制可将多源干扰导致的温度偏差降低约40%；其三，计算效率的提升使设备响应速度提高2个数量级，特别适用于高速运动目标（如火箭喷管）的实时监测。实验数据显示，在复杂工况下，温度反演的实时性较传统方法提升约200倍。

研究团队在算法实现方面进行了系统性优化：首先建立包含12种典型材料、28种波长组合的基准测试数据库，覆盖金属加工、航天器、燃烧材料等主要应用场景；其次开发多物理场耦合的误差传播模型，准确量化各波段测量误差对最终温度结果的影响权重；最后设计混合优化算法，将遗传算法的全局搜索能力与粒子群算法的局部寻优特性相结合，确保在有限计算资源下达到最优解。

在实验验证环节，特别设计了对比测试方案：将本方法与7种主流算法（包括GIM-NOR、PSO-EPF、梯度投影法等）在相同测试条件下进行横向比较。结果显示，本方法在计算效率、模型通用性、复杂工况适应性等关键指标上均优于现有方案。具体而言，在火箭喷管实测中，当环境温度波动±15℃、辐射干扰强度超过基准值30%时，本方法仍能保持0.67%的最大相对误差，而传统算法误差普遍超过5%。

研究团队同步建立了算法性能评估体系，包含精度指标（最大相对误差、平均绝对偏差）、效率指标（计算耗时、迭代次数）和鲁棒性指标（抗干扰能力、模型泛化性）三个维度。通过构建包含500组典型工况的测试集，验证了算法在不同应用场景下的普适性。统计数据显示，在金属加工领域（300-600℃工况）和航天器检测（800-1200℃高温环境）中，本方法均展现出优于现有方案的性能指标。

该方法的应用前景已显现多个突破方向：在工业检测领域，可实时监测金属热处理过程中的微观组织变化；在航天工程中，能精确评估发动机喷管的热疲劳损伤程度；在燃烧监控方面，可实现火焰温度场的三维重建。特别值得关注的是，该方法通过消除模型依赖，为新型复合材料（如石墨烯基复合材料）的温度检测提供了通用解决方案。

未来研究计划将重点突破算法的两个瓶颈：一是建立动态参数更新机制，实现从离线优化到在线自适应的升级；二是开发多模态数据融合模块，整合可见光、红外和激光测距等多源信息，进一步提升复杂环境下的检测精度。研究团队已与多家企业达成技术转化协议，计划在2024年内完成工业级样机的研发。

这项研究标志着多光谱测温技术从"模型驱动"向"数据智能驱动"的重要转型，为智能制造、航天器健康监测和新能源材料研发等领域提供了新的技术支撑。相关成果已申请发明专利3项，发表SCI论文5篇，并获2023年度中国光学学会科技进步二等奖。