温度是自然界中最基本的物理量之一,在生产生活中扮演着非常重要的角色。本文介绍了本研究的研究背景、高温测量的发展历程和研究现状,指出当前各种高温测量方法的局限性,同时,论述了基于数字图像处理的高温测量方法类别和现状,针对大多成像测温设备存在的精度不足、温度区间较窄以及结构复杂等问题,提出了可见光-近红外双色成像测温技术研究目标,设定目标测温精度为相对误差不高于5%,动态范围为1000-3000K。本文详细介绍辐射测温的基本原理,分析影响辐射测温精度的因素,对测温系统仿真建模优化,依据优化结果设计实验,搭建平台,并验证方案可行性。具体工作如下:(1)建立可见光-近红外成像测温系统结构模型,指明模型中可能引起测温误差的因素,并针对这些因素,仿真优化确定测温工作波长和工作窄带带宽。首先运用RBF神经网络对选定的可见光-近红外探测器响应曲线进行拟合,将拟合结果结合比色测温原理,运用粒子群算法,综合计算结果,分析发射率对工作窄带带宽的影响,并综合考量实际生产工艺和拍摄距离等因素,最终确定了工作波长为650nm、800nm,和两个工作窄带带宽10nm和20nm。(2)根据仿真建模优化结果,设计实验流程,在现有实验条件下,搭建实验平台,选择宽光谱低照度CMOS相机RS-A1304,利用标准高温黑体辐射源拍摄采集图像进行系统标定,并使用最小二乘法对实验数据进行拟合校正系统误差,随后对卤钨灯灯丝进行测温实验,验证系统精度。(3)从实验结果来看,系统在10nm工作窄带带宽时平均相对误差为1.9%,20nm工作窄带带宽时平均相对误差为3.0%,符合精度要求;同时,针对本系统的测温范围,改进设计适合本系统的多级自适应伪彩色编码方法,并对比了经典的伪彩色编码方法,证明了算法的优越性,增强视觉对温度的感知;最后设计了可见光-近红外成像测温软件,实现了图像导入、伪彩色编码和温度计算等功能,并总结全文提出本研究未来的发展方向。从实验结果看,本文设计的可见光-近红外双色成像测温系统可以满足高精度、大动态范围的设计要求,达到了预期效果。