环境试验设备温度场的数据可视化
2020-11-13上海市计量测试技术研究院
/ 上海市计量测试技术研究院
0 引言
在新冠疫情的影响下,培养箱、烘箱和冰箱等环境试验设备校准需求大幅增加。为获得更准确的实验结果,医生护士在使用以上设备时,需要根据校准证书提供的数据进行修正。校准证书也由当初的面向设备管理人员,转向医生护士等使用人员。以新冠病毒灭活培养箱为例,需58 ℃灭活30 min以上。参照JJF 1101-2019《环境试验设备温度、湿度参数校准规范》,证书中需标注该培养箱的设定值、上偏差、下偏差、均匀度、波动度和不确定度的结果。这些数据原本是面向设备管理人员的,对医生护士等使用人员来说,艰涩难懂。故在此引入数据可视化这一概念,利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来,并进行有效的交互处理的理论、方法和技术。
本论文使用MATLAB,通过调用可视化函数,借助颜色的变化来显示环境场内温度的不同,实现环境试验设备温度可视化,提高客户体验与数据分析效率。
1 系统总体结构
系统由三个模块构成,如图1所示。
2 系统设计
2.1 温度采集模块
使用多通道温度显示仪表,对放置于设备内的9个点(或更多)每2 min进行一次采样共计30 min的数据记录。通过串口将数据传输到计算机,使用MATLAB读取数据。
图1 系统方案模块
2.2 数据处理模块
三维域温度场是连续分布的,而通过温度采集器获得的数据是离散的,用离散的数据来表示连续场的分布及变化趋势这一标量,要根据其实际背景及数据分布的特点,采用不同的可视化方案。
在此选择双立方插值法,对三维空间进行切片分析:
温度采集点的长宽间距大小为m·n,培养箱实际大小为M·N。那么根据比例可以得到B(X,Y)在A上的对应坐标为A(x,y) =A[X(m/M),Y(n/N)]。在双立方插值法中,选取的是16个点的温度作为计算目标培养箱B(X,Y)处温度的参数,如图2所示。
如图2所示,P点就是培养箱B在(X,Y)处对应于已知温度点中的位置,P的坐标位置会出现小数部分,所以假设P的坐标为P(x+u,y+v),其中:x,y分别表示整数部分,u,v分别表示小数部分。那么就可以得到如图2所示的最近16个点的温度,在这里用a(i,j)(i,j= 0,1,2,3)来表示。
图2 三维空间切片模型
双立方插值的目的就是通过找到一种关系,或者说系数,可以把这16个温度对于P处温度值的影响因子找出来,从而根据这个影响因子来获得目标图像对应点的像素值,达到温度连续分布的目的。
本文是基于BiCubic基函数的双立方插值法,BiCubic基函数形式为
其中,a取-0.5
BiCubic函数具有如图3所示形状。
图3 BiCubic函数
对待插值的像素点(x,y) (x和y可以为浮点数),取其附近的 4×4 邻域点(xi,yj),i,j= 0,1,2,3。按公式进行插值计算求得个点温度:
2.3 温度场图形输出模块
用彩色图形来模拟计算区域的数据场,关键在于使用合适的温-色标;以新冠灭活培养箱为例,约定最低灭活温度为58 ℃,温度场的温度在58 ℃<T<68 ℃范围内变化,间隔 0.1 ℃设置一个调色板,对温度场进行涂色,低于58 ℃涂黑色,高于68 ℃涂白色。若显示设备的颜色分辨力足够,也可0.01 ℃一个调色板,温度场变化也更加细致。
在用MLTLAB中的色彩图形来模拟计算区域的数据场时,用到的函数为clormap、surf()、hot(),colorbar、view()、movie()等。以几个函数举例:
surf(x,y,z) % 绘制三维表面图形;
surfc(x,y,z) %绘制带有等高线的三维表面图形;
surfl(x,y,z) %绘制带有阴影的三维表面图形;
coutour(x,y,z) % 等高线图形。
最终可得到如图4所示图像。
图4 温度场模拟图
按照规程,进行16次数据采集,可以获得16张这样的图。制成动图并存入二维码,附在证书中,可以方便用户看到设备内温度分布,有更好的用户交互,也帮助有需要的用户进行详细的分析。
3 实验验证
计量需要保证数据准确可靠。为验证通过算法获得数据与实际是否有出入,本文就两个场景进行验证。
3.1 平面空间
以磁振热治疗仪为例,热垫温度测试点分布如图5所示,数字1~5为温度传感器放置点,白色圆形区域为随机点可放置区域。
图5 热垫温度测试点放置位置
在热垫表面随机取一点放置传感器,待热垫达到稳定温度后,记录温度数值,利用1~5温度采集点计算随机点温度并与随机点传感器读取进行对比。结果见表1,间隔2 min共计10次计算。
表1 热垫随机点温度计算值与实际值
热垫温度分布较为均匀,热量输出也较为稳定。在四款治疗垫共计20次试验中,计算值与实际值的偏差最大值不会超过±0.05 ℃。该方法能较好地通过验证。
3.2 立体空间
在烘箱内放置如图6所示测试架, 在每个角放置热电偶进行温度采集。固定测试热电偶的测试架由非金属材料制成,为了尽可能不改变空间内的温度特性。并且为了保证测试准确性和空间位置的准确性,测试传感器的测量端也尽可能地小。
图6 测试架示意图
数据采集器每隔2 min记录所有测试传感器的温度,并记录数据。使用黑线所连16个黑点数据进行计算,模拟其余4个黑点温度,再与实际温度进行比较。因数据量庞大且计算复杂,在此仅列出培养箱稳定后第 0 min、15 min 和 30 min 的实际温度与计算温度的比较,如表2所示。
表2 数据对比
按JJF 1101-2019所规定的温度稳定可以进行数据采集时,培养箱内部靠近发热单元的位置较热,靠近门的温度较低,空气存在对流,温度场也不是均匀分布,故计算和实际有一定的偏差。在6台不同设备的总计30次试验后,由空气对流或设备仍在加热引起的偏差不大于0.2 ℃,通过布置更多的测试点可以将偏差缩小到0.1 ℃以下。
当培养箱稳定工作一段时间后,对流基本消失,计算温度和实际温度将相差无几。计算数据可以准确地代表培养箱内部温度。
也有特殊案例。在试验过程中,遇到一台药品保存箱,正面为一扇玻璃门,内部有风扇,制冷时风扇会工作。具体试验数据如图7所示,横轴为10次数据采集总计18 min,纵轴为4个温度采集点,其中4号点离风扇最近,竖轴为计算温度-实际温度偏差值的数据,单位℃,数值越高说明结果越差。
图7 温度偏差值表
对这种硬件设计存在缺陷的实验设备,双立方插值法也无法真实地反应内部温度场。这类保温性能不好或内部有风扇的设备的波动度和均匀度都会较差,不适合保存对温度敏感的生物或者药物,故也没有额外建模还原温度场的价值。
除去上述这种特殊的情况,该方法目前在其他实验场景中都能正常、准确、高效地使用。
4 结语
本实验利用MATLAB强大的数据分析和可视化功能,实现环境试验设备的温度可视化显示,将原本艰涩枯燥的数值信息转换为轻松易懂的色彩视觉信息,提高了客户的使用体验与数值的分析效率。在实验验证中,该方法也能很好地还原设备的真实情形。随着5G网络与手机的发展,通过二维码提供的环境温度场可视化能力将大大提升。