紅外測溫這些事(熱成像科普系列第三篇)
2020-11-23 泡泡網紅外測溫這些事（熱成像科普系列第三篇）
上一篇講到了影響測溫準確性的3個因素。感興趣的朋友可以點擊《紅外測溫這些事(熱成像科普系列第二篇)》閱讀。
熱成像測溫
如果從熱成像探測器得到的信號和物體溫度成線性關係，那我們這篇文章就可以很簡單了，市面上的產品測溫也都會非常精準了，但現實往往要複雜得多。
1、定標
從探測器上讀取的原始數據，只能定性的描述場景中的熱輻射分布，但要轉換為溫度，則需要一個定量的過程。
定標(也可以叫標定，或者直接叫Calibration會更精確)可以理解為一個逆向工程，在實驗室環境中，利用黑體輻射理論，以黑體作為基準源，用熱成像系統採集在不同溫度下的輻射數據，然後根據輻射數據和黑體真實溫度值擬合出輻射數據與溫度的關係曲線。
實際測溫應用時，可以根據定標的關係曲線和採集到的目標的灰度值計算出目標的絕對溫度，實現測溫。
圖：定標(也叫作「標定」)
定標生產過程中，錢多的公司可以多配點黑體，一來可以減少黑體的誤差，得到的定標數據會更精確些，二來生產速度會更快些(焦急的等待黑體升溫並穩定也是一種煎熬)。擬合曲線的過程也不用太複雜，溫度採樣取密些，每一小段都可以逼近線性。
2、非均勻性校準
上文的定標過程我們可以理解為確立探測器一個點的響應和溫度的關係。受工藝影響，面陣探測器上每個點的響應特性並不一致，我們如何確定每個點的映射關係?顯然，對每個點都做一次標定是不合適的。同時對於不同的鏡頭，中心區域和邊緣區域的透過率也不一樣(中心區域的透過率會遠遠高於邊緣)。
這個時候，工程師又開始發力了。大家可以看到在熱成像的設備上一般都會配一個擋片，這個擋片的作用，俗話叫「校平」。
擋片採用高發射率、導熱均勻的材料做成。擋片遮擋探測器時，探測器接收擋片的熱輻射，在每個點上輸出的應該是同樣的溫度。通過擋片，我們就能建立起一個面陣的映射關係。這種映射關係會受探測器表面溫度的影響，所以一般探測器剛開機的時候，溫度變化較大，校平的過程會頻繁一些，穩定工作後，校平會少些。
通過上述兩步，我們基本可以確立探測器上每個點的響應和溫度之間的關係。
3、溫度補償
是不是做完上面兩步，我們就可以開始測溫了呢?上面描述的過程，只是最理想的情況。
製冷設備的本體溫度基本恆定，可以忽略外部影響，但出於成本工藝等考量，當前民用的大多數探測器基本上都為非製冷探測器。非製冷探測器本身的溫度會受環境影響，而溫度又影響著探測器的響應特性。
圖：鏡筒輻射
探測器感應的輻射，除了目標輻射，還有一部分鏡筒輻射，也會影響探測器的響應。
上述兩個因素受環境溫度影響較大。實際應用中，一般還會根據環境溫度進行一定的溫度補償，來修正測量值。補償並不容易做，要保證較好的使用效果，最簡單的建議熱成像設備還是在室內環境使用會更好。
除開這些因素，結合我們上一篇文章提到過的大氣傳輸問題，物體的距離的遠近也會影響測溫的精度，實際應用中可以考慮距離的補償。
整個過程每一個環節都存在著誤差，誤差的積累就造成了測溫的困難，所以一般人體測溫行業裡標稱的誤差範圍都在±0.5℃(這裡有多少水分，不得而知，實際想想還是挺難的)。理想情況下，如果使用環境和定標的環境完全一致，溫度測量還是能做的很準的。
加入黑體的測溫
能不能把實際使用環境也變成定標環境?有些廠商走了比較極端的道路，把黑體直接放到了應用場景來做定標。
簡單點說，傳統的測溫可以叫做「離線定標」，場景中加入了黑體的測溫就叫「在線定標」。
圖：加入黑體的測溫
探測器的定性是比較容易的，比如探測器響應和溫度的映射曲線，難的是定量。場景中的黑體直接解決了定量的問題，這種情況下誤差一般能做到±0.3℃。但這種方式帶來的問題也比較多，比如安裝不方便、成本陡增、應用環境有限等。
如果說測溫是一道難題，加入黑體是一種解題方法，不過並不太喜歡這種解題的方法，過於簡單粗暴，缺了幾分優雅。
AI測溫
除了上述兩種傳統的方式，最近所謂的「AI測溫」也在市場上冒出了頭。由於大眾對於AI的認知還存在偏差，似乎帶上AI的東西，就深不可測。但我們認為大眾對於AI的認知越清晰，越有利於行業生態健康的發展，所以今天也給大家講講AI測溫。
簡單點，用一句話講清楚AI測溫：把人作為黑體。
人體皮膚的發射率確定，人群的平均溫度也趨於穩定，太適合做黑體了!!!算法上做好溫度區域的選定，確定好在線標定的策略，實際的效果不會太差。
AI測溫就講這麼多吧，是不是很簡單?
精準的測溫是很難的，發燒的標準一般設定為37.3攝氏度，就算環境中加入黑體，在誤差水平內也會存在大量的誤報、漏報。
熱成像用來做測溫，精確定量(±0.1℃的精度)困難，但定性容易(判斷人群中誰的溫度最高)。
親愛的客戶朋友們，額溫本身也會受多種因素影響，紅外測溫用來做溫度初篩就好，切不可完全依賴。
轉載請註明出處。
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