サーミスタは、赤外線放射の影響を受け、その温度を変化させ、次に抵抗の抵抗値を変化させる。 赤外線の値は、抵抗値の変化による電圧変化を読み取ることで求めることができる。
熱イメージャは主にこの原理を使用します。 一般に、工業用および医療用デバイスは冷蔵されていませんが、軍事用アプリケーションは一般に冷蔵モデルを使用します。 異なるサーミスタ材料によれば、酸化バナジウム (VOx) およびアモルファスシリコン (α − Si) を使用する溶液が存在する。 主要企業には、外国のFLIRおよびULIS、国内ガイドInfrared、Dali Technology、Raytron Technology、Hikmicro (Hikvisionの子会社) などが含まれます。
熱画像検出器から得られる信号と物体の温度との関係は線形ではないため、問題は非常に複雑であり、そして私達がより正確な人間の体温を得ることは困難です。 しかし、私たちは次の面から一生懸命働くことができます:
人を黒体として扱い、AIアルゴリズムを使用して温度測定領域を選択し、リアルタイムのオンラインキャリブレーション戦略を決定します。 一部のAI温度測定カメラは、このアプローチを使用します。
アプリケーションシーンに黒体、リアルタイムのオンラインキャリブレーションを追加します。 この方法は面倒でコストがかかりますが、測定されたデータはより正確であり、実際の精度は ± 0.3 °Cに達する可能性があります。
现在、広州メトロのいくつかの入口と出口は、より责任あるアプローチであるこの方法を采用しています。
黒体キャリブレーションを使用する場合、適時性の別の問題があります。 一般に、室内の温度と環境が比較的安定している場合、この標準はキャリブレーション後に長時間使用できます。 ただし、環境と温度が時間とともに変化する場合は、再調整する必要があります。 たとえば、Hikmicroの特定のハンドヘルド熱画像カメラの温度測定精度は ± 0.3 ℃ 以下であり、1回のキャリブレーションが30分以内に有効であることに特に注意してください。
黒体がなければ、赤外線熱画像カメラの最も正確な温度測定精度は ± 0.5 ℃ でなければなりません。 通常の額の温度計の精度は一般に ± 0.3 ℃ であり、推奨される最良のテスト距離は3cm-5cmです。 一部の現在の顔温度測定パネルでは、顔認識のニーズを満たすことができれば、推奨される最良のテスト距離は0.5〜15mです。 温度測定距離が遠い場合、精度は確実に低下し、補償するためのより良い方法が必要です。
熱画像カメラのリーダーであるFLIRは、熱画像装置を使用して人体の体温を直接測定および読み取ることを推奨していません。 彼らは別のアイデアを提供します。 赤外線カメラを使用して、群衆の中の体温が高い人を見つけ、2回目の温度測定を行って確認します。 定量的テストは難しいですが、定性的テストは簡単です。
37.3 ℃ の温度基準について。 体温が37.3 ℃ 以上の人は隔離される必要があります。 体温が37.3 ℃ 以上の人は発熱に属するため、この基準は医療専門家によって提案されています。 実際の運用では、赤外線温度測定装置でテストするときに標準を37.3 ℃ と設定するかどうか。 この質問には真剣な検討が必要です。
顔認識カメラモジュールと熱画像チップが統合されており、放熱を考慮する必要があります。 熱イメージングチップの周囲温度が安定していることを確認して、長期的な作業によって温度が上昇して検出精度に影響を与えないようにする必要があります。
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