环境试验设备温度场的数据可视化

/ 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。