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热成像
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热成像

虽然非接触红外温度传感和红外热成像的基本原理是相同的,但我们还想提供一些热成像的附加基础知识。这包括对最重要的基础知识的简要概述,基本上与红外热成像和普通可见光相机相同。此外,我们还提供了有关空间温度测量应考虑的最重要特征的有用提示。

 

 

如果您想了解更多关于可能的应用程序的信息,可以直接访问人员检测和热点检测的链接。

 

红外光学基础

红外光学系统可以用适用于可见光谱的相同参数来描述。除了波长外,主要区别在于透镜的材料。红外光学通常使用锗(Ge)、硅(Si)、硫化锌或硫系玻璃,因为这些材料在相关红外光谱中显示出良好的透明度,而普通玻璃在热红外光谱中不透明。最常见的是Ge和Si,其中Ge显示出更好的透明度,但价格更高。特殊的光学涂层可以进一步提高透明度,但这当然也与更高的价格有关。

 

 

为了避免在这里讨论不必要的细节,您可能需要查阅其他信息源,如维基百科,它也提供了光学基础知识。在这里,我们将关注最重要的部分。

 

f数与光学性能的关系

描述光学系统的两个主要参数是焦距和f数。焦距f与焦平面面积(FPA)的尺寸共同决定了摄像机的视野(FOV)。f数(N)是焦距与透镜孔径的比值,本质上是入射光瞳D的直径。由于定义为N=f/D,因此入射光阑越大,f数越小。

 


通常,较小的f数对应于可以到达焦平面敏感矩阵的更多辐射。更多的辐射将导致更好的信噪比(SNR)。因为低f数需要直径更大的透镜系统,所以也需要更多的材料和更严格的制造公差。因此,只有以更高的价格才能实现更好的性能。

 

 

此外,f数还影响光学系统的动态范围(温度测量范围)。孔径越大,f数越小,红外敏感像素在给定物体温度下检测到的辐射就越多。这将降低可检测的最高温度,因为我们的FPGA中的信号处理具有固定增益,不能针对不同的光学元件进行调整。对于模拟-数字转换,这意味着在一定水平的目标辐射下会产生最大的数字输出值。如果传感器由于较小的f数而接收到较高的辐射,则输出仍将是最大数字值,因此测量范围被截断,并且传感器在这些像素位置被称为饱和。

 

 

为了在不饱和的情况下扩展动态范围,可以使用光学滤波器衰减部分红外光谱,以减少传感器处的辐射量。使用较小的f数和精心选择的光学滤波器,可以实现较低物体温度的良好SNR,并增加测量范围。

 

空间温度测量

在研究温度测量之前,我们必须了解光学系统空间分辨率的概念。

空间分辨率

如果要拍摄场景或对象的热图像,确定空间分辨率的三个主要参数是传感器阵列的像素间距以及FOV和传感器与对象之间距离的组合。为了更好地理解这种关系,请参阅下图:

 

想象一下,焦平面通过透镜光学元件投射到远处的屏幕上。FOV根据到传感器的距离确定焦平面的投影尺寸。对于FPA的相同距离(A和B)和相同像素间距,大视场将产生比小视场更大的图像,单个像素也更大。因此,对于更远的距离,小视场光学系统将具有更高的空间分辨率,但当然,它们也会显示场景的较小部分。如果你想在大视场下获得相同的空间分辨率,你有两个选择。一是缩短测量距离(从B到A)。另一种选择是增加像素数。对于相同的焦平面尺寸,这意味着减少像素间距。请注意,增加像素数量并保持像素间距不变会导致更大的焦平面尺寸,从而产生更大的视场。

 

确定空间温度

关于空间温度测量,上述关系对于确定空间温度

关于空间温度测量,必须记住上述关系。

 

 

为了确定热图像中特定特征或细节的温度,该特征或细节必须照亮至少一个完整像素。如果不是这样,像素将检测到物体和相邻背景的混合温度。下图将有助于让事情变得清楚:

 

 


有两个像素,其中狗的填充因子

 

对比背景显示。对于中间的100%像素,摄像机将检测狗特定部位的温度。但对于狗头部50%的填充像素,摄像机将测量狗头部温度和背景的叠加。

 

例如:如果狗的头部温度为30°C,背景温度为20°C,摄像机将检测到25°C作为狗的头部温度。

 

 

这个问题尤其适用于小对象和特征。即使物体大于一个像素,物体的位置也会对传感器的温度读数产生很大影响。您可以从下图中看到这一点:

 


小物体的移动或移动可能会导致温度读数发生显著变化,并且无法可靠地检测到。因此,为了确定物体或特征的正确温度,应通过可靠检测的最小特征照亮多个像素。因此,对于较大的目标距离或较小的物体尺寸,应考虑较小的视场或具有更多像素的传感器。

 

如何确定摄像机的视场

光线定律可用于粗略确定摄像机的视场:

 

P等于像素间距,n等于相应方向上的元素数。这意味着如果两个方向上的元素数量不相等,则FOV可以在x和y方向上变化。

举个例子:80x64热电堆阵列的像素间距为90μm。结合17mm焦距光学系统,FOV将产生24°x 20°:

 

注意,该公式不适用于宽视场光学,因为未考虑系统的像差。为了确定图像是否足够大以达到100%的填充因子,也可以使用光线定律。图像大小I可以通过以下公式轻松计算:

 


其中O是物体大小,f是焦距,d是物体距离。图像大小除以像素间距得到照明的像素数。例如:肩宽50厘米的人距离HTPA32x32 L5.0 2米。因此,f=0.005 m,O=0.5m,d=2m。这导致图像大小为I=1,25e-3m。当像素间距为90μm时,我们总共得到13.9个像素的照明。

热成像应用

要了解有关可能的热成像应用的更多信息,只需单击以下图片:

 

人员检测

用于楼宇自动化、节能以及安全应用的人员检测。

 


热点检测

工业和消费者应用的工程和安全热点检测。

 
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