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红外成像是如何“感受”物体的温度的呢

http://www.b2b.hc360.com 中国金属加工网 信息来源:Author发布时间:2020年08月17日浏览:170

当前,全国上下经历数月奋战,新型肺炎防控攻坚战已经逐渐向好,全国多个城市连续多日已无新增确诊病例。但是近日北京、上海等地陆续出现境外输入性病例,因此,我们并不能放松警惕,随着各地复工,机场、火车站和地铁等公共交通属于重点防范的范畴。目前已被采用的防范方式多样,其中体温监控是非常有效的手段。

传统的体温测量采用接触式测量,速度较慢并且安全性较低,并不适用于防控。目前主流的防控手段采用非接触式单人测量,安全性有一定的提升,但是速度和效率依然不足,并且需要控制人流,无法对开放环境进行管控监测。利用红外成像技术,可以像相机一样,实时拍出场景中行人的体温。这种非接触,远距离,可同时对多人监测的方式非常适合当前的防控现状,对安全性和效率都有很大的提升。

那么红外成像是如何拍出物体的温度的呢?物体发出的红外辐射,总能量和自身温度的四次方成正比,红外成像技术就是探测器接收到来自于物体的辐射能量的大小。经过数据转换,变成物体对应的热图像。热图像上每个像素的数值,代表了这个物体对应位置的温度,通过这张图,我们就可以获取物体的温度特征,并进行进一步的分析。

红外成像系统测温原理

1、辐射测温原理

辐射测温的基本原理,就是将红外探测器得到的数字图像,与物体的温度建立关系。通过热成像系统拍到的图像,我们就可以得到物体的温度。那么为了能够建立这个关系,我们就需要知道温度,到底是怎么影响红外探测器的图像的。

 辐射基本定律

辐射基本定律,决定了物体在某个温度下,究竟会发出多少辐射

普朗克黑体辐射公式:波长和温度如何影响辐射度

接收辐射成分

探测器响应曲线

探测器由于本身具有面积,并且对波长具有选择性,并且探测器材料对红外辐射的响应也并不一定是线性,所以有:

通过上述三个环节,我们建立起了物体温度对探测器响应的影响关系,通过标定公式中所需参数,我们就可以得到红外图像转换到实际物体温度。

2、红外成像测温影响因素

发射率

反射率

 环境温度

测量距离

热成像系统的张角和热成像系统到物体的距离,决定了物体整个辐射半球上,多少比例的辐射被热成像系统接收到。

当距离近时,获取的辐射比例增加,当距离远时,获取的辐射比例会减少。

大气透射率

 红外成像系统组成

目前,常见的红外系统一般包括红外相机,可见光相机,黑体以及与之配套的测温软件组成。其中红外相机负责获取被测物的辐射能,进而转换成温度。可见光相机用于实现场景监控。红外相机视野中的黑体用于提高测温精度。此外,人脸定位算法可帮助我们定位行人并确定测温范围。

1 非制冷红外传感器及红外镜头

AT-IRSX系列的测温红外摄像机是专为工业应用而设计的。由于相机体积小,即使在最狭窄的空间也可以使用。坚固的设计,加上IP67保护等级,扩展的环境温度范围高达60摄氏度,以及集成的空气净化功能,这些都是额外的功能,通常允许在工业环境中安装,而无需额外的保护外壳,从而大大减少了安装工作量。这些摄像机兼容GigEVision和GenICam,并且可以连接到任何兼容GenICam的软件。通过其全球标准化,以太网接口甚至可以轻松集成到现有网络中。基于非制冷微测辐射热计图像传感器的免维护设计确保了长时间和无故障的运行。

针对红外使用在不同场景中的情况,可以选择各种各样的镜头,涵盖整个光谱的热像应用。这些都是大口径透镜,保证了高辐射率和利用传感器的灵敏度,从而获得精确的热图像。

2 可见光相机

水星(MERCURY)系列数字相机是由大恒图像自主研发的成熟的面阵工业数字相机,MER-G-P系列数字相机外形尺寸仅为38.3mm×29mm×29mm。

MER-231-41GC-P采用SonyIMX249CMOS感光芯片,通过GigE数据接口进行图像数据的传输,支持PoweroverEthernet,并集成I/O(GPIO)接口,提供线缆锁紧装置,能稳定工作在各种恶劣环境下,是高可靠性、高性价比的工业数字相机产品。

MER-231-41GC-P具有高清晰度、低噪声、设计小巧、安装、使用方便特点,适用于工业检测、医疗、科研、教育以及安防等领域。

3 黑体 

黑体是在任何条件下,对任何波长的外来辐射完全吸收而无任何反射的物体,即吸收比为1的物体。利用黑体可以有效的建立辐射量与传感器的响应关系,便于对整个系统进行标定或校正。

4 其他传感器

温湿度传感器用于获取环境大气的温度和湿度,用于对大气的辐射影响进行修正。常见的温湿度传感器已经集成为一体,可以直接挂载进系统中,保证温湿度信息的实时反馈。

5 人脸识别技术

人脸识别对于热成像体温监测也是很关键的技术,由于人体大部分被衣物遮挡,甚至面部也会有口罩和眼镜遮挡,因此如何自动获取有效的体表区域变得尤为重要。

基于深度学习技术,对特定环境下的人脸样本进行训练,可以稳定识别人脸区域并提取。结合身份识别,测得的体温可以记录到系统内记录,能够为每个被测人绘制温度记录曲线,便于后续的防控监测。

另外,在协作机器人手臂上安装红外探测仪器也是不错的方式,可以减少人员之间的接触,降低感染风险。

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