La eliminación o la eliminación tardía de la escarcha provocará un aumento en el consumo de energía de las unidades de refrigeración/bomba de calor, una disminución de la estabilidad y un aumento de la tasa de fallas. La identificación precisa del estado de escarcha y su eliminación oportuna son una dirección importante para mejorar el rendimiento de las unidades de refrigeración/bomba de calor. Los métodos de identificación del estado de escarcha basados en tecnología digital/inteligente muestran un buen potencial, pero los métodos actuales en condiciones de aplicación complejas reducen significativamente la precisión de la identificación, lo que requiere mejoras urgentes. Sobre esta base, se propone un método inteligente de identificación, basado en las características de textura de las imágenes de superficie del evaporador utilizando una matriz de co-ocurrencia de niveles de gris, combinadas con un algoritmo de optimización del mimetismo de pájaros y una máquina de aprendizaje extrema para la clasificación. Tiene el potencial de evitar el impacto de ángulos de captura, intensidad lumínica y otras condiciones externas, y muestra una fuerte adaptabilidad. Se construyó un dispositivo experimental y se recopilaron 4125 imágenes del evaporador en tres estados de escarcha en condiciones complejas, y se realizó una validación y un estudio comparativo del nuevo método. Los resultados muestran que la precisión de la identificación del nuevo método en diferentes condiciones puede acercarse o superar el 95%, significativamente superior en un 5%~35% a los métodos actuales. Este método tiene una alta estabilidad y bajo costo, mostrando un buen potencial de aplicación.

Identificación del estado de escarcha, matriz de co-ocurrencia de niveles de gris, imagen digital, características de textura, eliminación del givre