本申請涉及工業視覺檢測，更具體涉及燈具檢測，具體為一種基于光譜分析的摩托車照明燈溫度檢測方法。
背景技術：
1、摩托車照明燈在工作時因電能轉換會產生熱量，導致局部高溫，例如led芯片、反光碗焦點處的高溫，容易導致材料老化或者失效，影響照明效果和使用壽命。
2、在現有技術中，針對摩托車照明燈溫度的檢測方法主要通過在關鍵位置布設ntc/smd熱敏電阻進行接觸式測量，從而獲取特定位置的溫度數據，并通過設置溫度閾值等方法進行預警和保護，在電路層面，還可以通過添加散熱裝置來進行主動散熱，從而對照明燈的關鍵位置進行溫度監控和管理，確保其在安全范圍內運行，減少故障發生，延長使用壽命。
3、然而，在上述現有技術的應用過程中，還存在一些問題，例如熱敏電阻的接觸式測量易受環境干擾，精度不高，且安裝復雜，并且由于車燈結構復雜，存在大量的曲面、狹窄間隙和死角區域，難以全面覆蓋測溫點，同時部分發熱源位置隱蔽，例如芯片封裝內部，難以直接接觸測量，會產生較大的溫度測量誤差，導致溫度監控不全面，無法準確反映實際工作狀態，影響檢測效果。
4、所以有必要提供一種基于光譜分析的摩托車照明燈溫度檢測方法來解決上述問題。
5、需要說明的是，本背景技術部分中公開的以上信息僅用于理解本申請構思的背景技術，并且因此，它可以包含不構成現有技術的信息。
技術實現思路
1、基于現有技術中存在的上述問題，本申請所要解決的問題是：提供一種基于光譜分析的摩托車照明燈溫度檢測方法，通過對照明燈內部進行非接觸式測量，實現對照明燈的溫度檢測，并能夠適應照明燈內部的不規則區間或曲面。
2、本申請解決其技術問題所采用的技術方案是：一種基于光譜分析的摩托車照明燈溫度檢測方法，包括：
3、輔助光源向目標區域發射不同波長組合的光譜信號，在光譜信號被目標區域內的不同發熱區域吸收或反射后，通過采集設備對目標光譜信號進行采集；
4、對采集到的目標光譜數據進行篩選，將輔助光與目標區域自身輻射的熱光光譜分離，保留熱光光譜數據；
5、對熱光光譜數據進行分析，結合物理定律和數學模型反推目標區域的理論溫度，并通過動態補償模型進行修正，計算出目標區域的實際溫度值；
6、基于目標區域的實際溫度，建立閉環反饋機制實現溫度的動態調控。
7、在本申請的技術方案實施過程中，通過輔助光源向目標區域發射光譜信號，然后對反射回來的光譜信號進行采集并分析，實現對照明燈內部的非接觸式溫度測量，并且基于普朗克定律反推目標區域溫度，然后通過閉環反饋機制對照明燈進行動態調控。
8、進一步的，所述輔助光源為多通道半導體激光器陣列，所發射的光譜信號波長分別為1.5μm、2.2μm以及2.7μm，所有光譜信號的功率均小于等于10mw。
9、進一步的，對采集到的目標光譜數據進行篩選采用頻率控制方法實現，通過固定輔助光的頻率，結合鎖相放大器，將與輔助光同頻率的光譜信號提取出來。
10、進一步的，對輔助光的頻率進行調節，進行多次采集，取不同頻率輔助光下分離出的熱光光譜重疊部分作為最終進行溫度分析的數據。
11、進一步的，反推目標區域的理論溫度包括以下步驟：
12、向輔助光源發送啟閉信號，將環境背景輻射濾除；
13、根據采集設備的入射狹縫對目標區域的夾角、目標區域有效輻射面積以及目標區域在特定波長以及溫度下的發射率計算采集到的實際光譜輻射的出射度；
14、建立動態補償模型，該動態補償模型以發射率、溫度以及波長作為輸入變量，對發射率誤差進行修正；
15、結合修正后的發射率以及實際光譜輻射的出射度，計算目標區域的實際溫度。
16、進一步的，在輔助光源關閉時，由于不存在輔助光源的反射，因此此時所采集的信號為環境背景輻射，在輔助光開啟時，所采集的信號為目標區域反射的輔助光以及目標區域自身輻射的疊加信號，因此通過向輔助光源發送啟閉信號，然后通過光譜強度減法將環境背景輻射濾除。
17、進一步的，所述實際光譜輻射出射度等于采集到的光譜強度與采集設備的入射狹縫夾角的余弦值的乘積，除以目標區域有效輻射面積與發射率之積。
18、進一步的，所述動態補償模型包括建立發射率數據庫以及建立支持向量機預測模型，分別對常見材料以及非常見復合材料的發射率進行獲取。
19、進一步的，多波長融合算法采用最小二乘法來對全局溫度數據進行優化，使多個波長的理論輻射出射度與實際測量值的誤差平方和最小。
20、進一步的，動態調控過程結合pid控制算法實現，先設定目標溫度區間，然后設定pid控制器的目標值，實時計算溫度偏差，并通過pid控制器根據溫度偏差調整脈寬調制占空比，進而控制led驅動電源的輸出功率。
21、本申請的有益效果是：本申請提供的一種基于光譜分析的摩托車照明燈溫度檢測方法，通過輔助光源向目標區域發射光譜信號，然后對反射回來的光譜信號進行采集并分析，實現對照明燈內部的非接觸式溫度測量，并且基于普朗克定律反推目標區域溫度，然后通過閉環反饋機制對照明燈進行動態調控。
22、除了上面所描述的目的、特征和優點之外，本申請還有其它的目的、特征和優點。下面將參照圖，對本申請作進一步詳細的說明。
1.一種基于光譜分析的摩托車照明燈溫度檢測方法，其特征在于：包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于光譜分析的摩托車照明燈溫度檢測方法，其特征在于：所述輔助光源為多通道半導體激光器陣列，所發射的光譜信號波長分別為1.5μm、2.2μm以及2.7μm，所有光譜信號的功率均小于等于10mw。
3.根據權利要求1所述的一種基于光譜分析的摩托車照明燈溫度檢測方法，其特征在于：對采集到的目標光譜數據進行篩選采用頻率控制方法實現，通過固定輔助光的頻率，結合鎖相放大器，將與輔助光同頻率的光譜信號提取出來。
4.根據權利要求3所述的一種基于光譜分析的摩托車照明燈溫度檢測方法，其特征在于：對輔助光的頻率進行調節，進行多次采集，取不同頻率輔助光下分離出的熱光光譜重疊部分作為最終進行溫度分析的數據。
5.根據權利要求1所述的一種基于光譜分析的摩托車照明燈溫度檢測方法，其特征在于：反推目標區域的理論溫度包括以下步驟：
6.根據權利要求5所述的一種基于光譜分析的摩托車照明燈溫度檢測方法，其特征在于：在輔助光源關閉時，由于不存在輔助光源的反射，因此此時所采集的信號為環境背景輻射，在輔助光開啟時，所采集的信號為目標區域反射的輔助光以及目標區域自身輻射的疊加信號，因此通過向輔助光源發送啟閉信號，然后通過光譜強度減法將環境背景輻射濾除。
7.根據權利要求5所述的一種基于光譜分析的摩托車照明燈溫度檢測方法，其特征在于：所述實際光譜輻射出射度等于采集到的光譜強度與采集設備的入射狹縫夾角的余弦值的乘積，除以目標區域有效輻射面積與發射率之積。
8.根據權利要求5所述的一種基于光譜分析的摩托車照明燈溫度檢測方法，其特征在于：所述動態補償模型包括建立發射率數據庫以及建立支持向量機預測模型，分別對常見材料以及非常見復合材料的發射率進行獲取。
9.根據權利要求5所述的一種基于光譜分析的摩托車照明燈溫度檢測方法，其特征在于：多波長融合算法采用最小二乘法來對全局溫度數據進行優化，使多個波長的理論輻射出射度與實際測量值的誤差平方和最小。
10.根據權利要求1所述的一種基于光譜分析的摩托車照明燈溫度檢測方法，其特征在于：動態調控過程結合pid控制算法實現，先設定目標溫度區間，然后設定pid控制器的目標值，實時計算溫度偏差，并通過pid控制器根據溫度偏差調整脈寬調制占空比，進而控制led驅動電源的輸出功率。