光干涉式甲烷检测器的干涉条纹定位精度和环境因素是影响甲烷浓度检测精度和稳定性的重要因素。为提高检测精度，提出了高斯滤波与高斯拟合的亚像素级条纹定位方法。首先针对光干涉图像设计了二维高斯滤波器，通过实验获取σ最佳取值；其次，将滤波后的彩色图像转换为灰度图像，并按列取灰度平均值，得到一维离散灰度分布数据，零级干涉条纹的峰值位置明显且呈高斯分布，通过最值法初步确定零级条纹峰值位置，然后在峰值位置左右各取10点，利用最小二乘法对21点数据做一维高斯曲线拟合，实现零级条纹的亚像素级定位，进而建立甲烷浓度与条纹偏移量的标定曲线。为提高系统稳定性，减少环境因素产生的误差，提出了一种背景差分的零点补偿方法，利用初始条纹位置计算零级条纹的相对位移量，修正标定曲线。对采集的11组实验数据计算零级条纹位置，分别采用高斯滤波、均值滤波、小波滤波与高斯拟合、重心法、插值法两个组合，实验结果表明，采用高斯滤波和高斯拟合定位的方法，定位平均标准差最小，为0.0666，标定曲线拟合的决定系数R2均在0.98之上，其中高斯滤波与高斯拟合最高，达0.9999。对高斯滤波和高斯拟合标定曲线进行零点补偿后，0-1%甲烷浓度交叉检验最大误差为0.054%，相比零点补偿前降低了0.117%；在1%-10%CH4浓度范围内，最大误差为0.075%，满足MT28-2005标准要求。因此，基于高斯滤波与高斯拟合的零级条纹定位方法定位精度高，可以提高甲烷检测器的检测精度；背景差分法可以消除零点漂移，提高系统稳定性，满足MT28-2005标准对甲烷检测器的检测精度要求。

1 光干涉条纹亚像素级定位方法
1.1 光干涉条纹与CH4体积百分比
1.2 光干涉图像预处理
1.3 亚像素级干涉条纹定位
2 基于光干涉位移的甲烷测定器标定
3 CH_(4)检测性能测试与零点补偿
3.1 光干涉条纹采集
3.2 零级条纹定位与标定误差分析
3.3 CH_(4)浓度预测误差分析
3.3.1 同组数据验证与误差分析
3.3.2 交叉验证与误差分析
3.4 基于背景差分的零点补偿
4 结论

冯文彬,肖开泰,刘骐志,等.甲烷检测器光干涉条纹亚像素级定位与检测精度研究[J/OL].煤炭学报,1-12[2024-09-23].https://doi.org/10.13225/j.cnki.jccs.2024.0781.