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    • 2020-06-01
      500A/1000A 机载探地雷达
    • 2020-06-01
      SE-70/150 多功能机载探地雷达
    • 2020-06-01
      R3无人机多通道地磁仪
    • 2020-06-01
      D032 机载水体测深仪
    • 2019-05-05
      ET10 便携式红外发射率测量仪
    • 2019-05-05
      ET100 便携式红外发射率测量仪
    • 2019-05-05
      410Vis-IR 便携式红外反射发射率仪
    • 2019-05-05
      410Solar 便携式红外反射率测量仪
    • 2020-06-18
      M300 RTK 多旋翼无人机
    • 2019-04-16
      A660 长航时六旋翼无人机系统
    • 2019-04-16
      AZCW系列垂直起降固定翼无人机系统
    • 2019-04-16
      M600 Pro 六旋翼无人机
    • 2019-05-05
      WIC高性能工业级热成像仪
    • 2019-05-05
      ThermoInspector 2nd Generation
    • 2019-05-05
      SMARTIS – 智能热成像系统
    • 2019-05-05
      SAFETIS-TIS640
    • 2019-04-16
      SOC710VP 高光谱成像光谱仪
    • 2019-04-16
      SOC710E 高光谱成像光谱仪
    • 2019-04-16
      SOC710SW 短波红外高光谱成像仪
    • 2021-01-08
      SOC760 全波段高光谱成像光谱仪
    • 2019-12-10
      Ultris 20 series 高光谱光场成像仪
    • 2021-09-14
      425shark 机载高光谱成像仪
    • 2019-07-22
      410 一体式机载高光谱成像系统
    • 2020-12-18
      V185G 一体式云台高光谱成像系统
    • 2019-07-24
      Pro Sc 科研级机载双摄热红外成像仪
    • 2019-05-14
      Pro 高性能机载热红外成像仪
    • 2019-07-24
      Agro 作物水分胁迫指数成像仪
    • 2020-02-05
      MEDICAS 医学双摄红外热成像测温仪
    • 2019-04-15
      LiDAR 50无人机激光雷达系统
    • 2019-04-15
      LiDAR 220 无人机激光雷达系统
    • 2019-04-15
      LiDAR 250 无人机激光雷达系统
    • 2019-04-15
      LiDAR 1000 无人机激光雷达系统
    • 2020-07-14
      K12 科研级机载多光谱成像仪
    • 2019-05-14
      K6 科研级机载多光谱成像仪
    • 2019-05-27
      K4 八通道多光谱成像仪
    • 2019-04-12
      K2 六通道多光谱成像仪
    • 2020-06-02
      mini 机载高精度微型气象站
    • 2020-12-15
      DR2K机载空气质量分析仪
    • 2020-05-13
      机载HPGe伽马能谱仪
    • 2020-06-02
      DR1K机载多组分气体监测仪
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    • 机载高光谱系统

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    • 光谱辐射计/地物光谱仪

    • 2019-04-30
      RS-5400 高分辨率地物光谱仪
    • 2021-01-28
      SR-3501 便携式地物光谱仪
    • 2019-04-30
      SR-1901PT 太阳能模拟器光谱辐射计
    • 2019-04-30
      SR-4500/A 全制冷型光谱辐射计
    • 2019-04-30
      SR-6500/A 超高分辨率地物光谱仪
    • 2019-05-05
      oreXpress 矿物分析光谱仪
    • 2019-04-30
      RS-8800 多功能地物光谱仪
    • 2019-04-30
      SR-3500 便携式地物光谱仪
    • 2019-04-30
      PSR+高性能超便携地物光谱仪
  • 红外发射率测量
    服务预约入口
    高光谱测量
    遥感数据处理
    卫星光谱定标
    无人机定制
    • 2019-09-25
      大面积无人机热红外航测作业方案
    • 2019-03-19
      机载热红外测量服务
    • 2019-03-19
      机载倾斜摄影测量服务
    • 2019-03-19
      机载高光谱测量服务
    机载飞行服务
    地物光谱测量
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    红外发射率测量
    • 2019-08-26
      植物冠层高光谱成像测量服务
    • 2019-08-26
      显微高光谱成像数据测量服务
    • 2019-08-26
      文物修复高光谱成像测量服务
    • 2019-08-26
      品质分析高光谱成像测量服务
    • 2019-08-26
      安洲科技为空天院(遥感所)提供卫星定标场BRDF测量服务
    • 2019-08-26
      机载PSR+高光谱仪卫星定标服务
    • 2019-08-26
      卫星定标场BRDF测量服务
    • 2019-08-27
      地物光谱定量建模与分析
    • 2019-08-27
      机载地物光谱测量与分析
    • 2019-08-27
      矿物地物光谱测量与分析
    • 2019-08-27
      植被地物光谱测量与分析
    • 2020-01-03 涂层材料反射率测量.pdf

      끂2814 305.87 KB
    • 2020-01-03 纳米材料反射率测量.pdf

      끂3100 1.85 MB
    • 2020-01-03 镜面薄膜反射率测量.pdf

      끂2874 2.96 MB
    • 2020-01-03 金属材料反射率测量.caj

      끂2859 8.89 MB
    • 2020-03-17
      遥感数据拼接
    • 2020-03-17
      植被参数反演
    • 2020-03-17
      水体参数反演
    • 2020-03-17
      遥感影像分类
    • 2019-08-26
      无人机定制改装集成服务
    无人机定制与改装
    无人机载设备集成
    无人机任务方案规划
    • 2019-05-30
      SOC710VP 高光谱成像光谱仪
    • 2019-05-14
      SR-6500/A 超高分辨率地物光谱仪
    • 2019-05-14
      S185 机载高速成像光谱仪
    • 2019-04-15
      Pro 高性能机载热红外成像仪
    • 2019-03-20
      德州农工大学利用SOC710分割海藻表面高光谱图像
    • 2019-03-20
      西南医大病变组织光谱数据分析
    • 2019-03-20
      《Nature》子刊发表日本国立自然科学院使用SOC710应用研究不同季节生物对颜色的感知能力
    • 2020-01-03
      基于S185机载高光谱的深度学习方法自动识别冬小麦条锈病研究
    • 2020-01-03
      基于S185机载高光谱与高清数码相机技术的农作物参数评估对比研究
    • 2019-03-20
      安洲科技PSR-3500机载地物光谱仪参与委遥二号与风云三号定标
    • 2019-03-20
      基于PSR-3500高性能地物光谱仪数据的土壤重金属研究
    • 2019-03-20
      S185应用案例--农田土壤有机质的高光谱影像遥感
    • 2021-01-14
      基于S185机载高光谱成像技术的小麦黄锈检测研究
    • 2021-01-14
      基于SOC710E高光谱成像仪系统的小麦籽粒镰刀菌损伤识别
    • 2021-01-14
      基于PSR-3500地物光谱仪相机学习的水稻叶绿素含量估测研究
    • 生物食药

    • 刑侦安防

    • 文物保护

    • 2020-01-10
      上海市青浦区使用K6多光谱相机大面积水质反演案例
    • 2019-03-20
      机载高光谱成像仪海洋监测应用
    • 2019-03-18
      基于Q285高速成像光谱仪的海洋表面高光谱偏振成像规律研究
    • 2019-03-20
      河北师范资环学院用SOC710高光谱成像仪进行草地退化特征波段识别
    • 2019-03-20
      基于S185机载高光谱成像仪与DSM数据的红树林树种分类研究
    • 2019-03-20
      基于MODIS影像多角度观测和冠层反射率模型的亚马逊植被叶绿素估算研究
    • 2019-03-20
      使用SOC710VP成像光谱仪快速识别苹果损伤区域
    • 2019-03-20
      清华大学SOC710烟叶品质高光谱成像系统
    • 2019-03-20
      基于SOC710高光谱成像仪提取苹果损伤区域的研究
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    • 精准农业

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    • 遥感科学

    • 环境监测

    • 地质矿产

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    • 2020-01-03 WIRIS 热像仪在安防领域的应用.pdf

      끂3032 810.49 KB
    • 2020-01-03 S185机载高光谱用于监测雷区军事设施.pdf

      끂3108 1.5 MB
    • 2020-01-03 S185机载高光谱用于爆炸装置的伪装识别.pdf

      끂2937 4.33 MB
    • 2020-03-18
      文物等级鉴别
    • 2020-03-18
      文物涂料分析
    • 2020-03-18
      文物材料分类
    • 2019-12-31
      基于SOC710显微高光谱成像仪的微囊藻与束丝藻两种蓝藻细菌特性研究
    • 2019-12-31
      基于SOC710显微肾细胞研究--使用显微高光谱图像鉴别膜性肾病
    • 2019-12-31
      基于SOC710高光谱成像技术的烟草等级划分研究
    • 2019-12-31
      基于 SOC710高光谱成像仪的水下目标探测研究
    • 2020-01-02
      SR3500矿物分析带软件功能--印度前寒武纪时期岩石高光谱研究
    • 2020-01-02
      PSR3500植被指数研究--使用UNVI指数监测植被状态
    • 2020-01-02
      PSR3500森林生态系统研究--森林生态系统成像高光谱研究
    • 2019-05-30
      安洲科技PSR-3500机载地物光谱仪参与委遥二号与风云三号定标
    • 高光谱成像

    • 光谱辐射计

    • 红外发射率

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    • 2019-03-20
      内蒙古赤峰WIRIS 640机载热红外数据报告
    • 2019-03-20
      广州海岸带银叶树TC640热红外数据报告
    • 2019-03-19
      中国林科院河南济源核桃基地TC640数据报告
    • 2019-03-19
      长沙市郊FZ640热红外飞行报告
    • 2019-07-22
      北京师范大学塞罕坝林场S185+WIRIS Pro+CW10成功飞行验收
    • 2019-03-20
      安洲科技与成都纵横联合实验:S185机载高光谱成像仪+CW10垂起固定翼无人机成功首飞
    • 2019-03-20
      安洲科技与宁波市海洋与渔业执法支队联合验收实验——南沙山岛测量
    • 机载高光谱

    • 机载多光谱

    • 机载热红外

    • 2020-01-02
      大面积海岸带使用K6多光谱相机飞行数据报告
    • 2020-01-02
      中国农科院廊坊中试基地使用K6多光谱相机进行小麦飞行数据报告
    • 2020-01-02
      河南农业大学使用K6多光谱相机冬小麦飞行数据报告
    • 2019-07-22
      北京师范大学塞罕坝林场S185+WIRIS Pro+CW10成功飞行验收
    • 2020-01-03 南昌航空大学利用ET100研究铝合金等发射率.caj

      끂2885 8.89 MB
    • 2020-01-03 美国桑迪亚大学利用410Solar测量太阳镜薄膜反射率.pdf

      끂3116 2.96 MB
    • 2020-01-03 美国纳米材料研究中心利用410Solar测量纳米材料反射率.pdf

      끂2844 1.85 MB
    • 2020-01-03 澳大利亚国立大学利用410Solar测量不同涂层材料反射率.pdf

      끂2754 305.87 KB
    • 2020-09-25
      安洲科技利用S185G机载高光谱成像仪参与宁夏贺兰山生态修复治理
    • 2020-08-27
      高光谱&激光雷达&倾斜摄影融合
    • 2020-08-19
      S185机载高光谱成像仪+固定翼无人机—— 松嫩平原西部湿地大面积高光谱影像调查
    • 2019-11-28
      安洲科技参与空天院东营黄河口地区联合观测实验
    • 2019-09-05
      安洲科技参与中国辐射基准场辐射特性无人机观测联合试验
    • 2019-08-05
      安洲科技参加2019年中国土壤学会联合学术研讨会
    • 2019-07-31
      安洲科技参加中美碳联盟(USCCC)第十六届年会
    • 2019-07-04
      安洲科技参加第六届全国积雪遥感学术研讨会
    • 2019-06-24
      2019年无人机遥感及高光谱应用技术交流会圆满落幕
    • 2019-06-21
      安洲科技参加第四届定量遥感学术论坛
    • 2019-03-25
      安洲科技参与成都纵横举办无人机开发者大会
    • 2019-03-18
      安洲科技赴香港理工大学SOC710系统成功交付
    • 公司新闻

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    • 2019-06-02
      欧洲Sentinel-5P卫星聚焦空气污染问题
    • 2019-06-02
      激光在太空应用:地球任务测试新技术
    • 2019-06-02
      欧洲航天局拟在月球暗面建造人类居住地
    • 2019-06-02
      美国UCI大学科学家公布新的星基全球干旱强度指数
    • 2019-06-02
      NASA火星登陆器将进行火星地震研究
    • 2019-06-02
      海洋与天空相遇的地方:NASA进行新型雷达试验
    • 2019-06-02
      我国首颗碳卫星发射成功 可监测全球二氧化碳浓度
    • 2019-06-02
      人类探测器首次近距离飞过冥王星 传回高清照片
    • 2019-06-18
      借助多种手段研究大气颗粒物对气候的影响
    • 2019-06-18
      NASA构建大气污染监测传感网络
    • 2019-06-18
      欧盟启动大气污染物与气候变化相互作用研究项目
    • 2019-06-18
      怎样评估建筑材料是否满足LEED和减少热岛效应的要求?
    • 2019-06-18
      欧空局(ESA)发布地球探测新计划
    • 2019-06-18
      美国宇航局(NASA)2030年地球科学展望
    • 2019-06-18
      我国拥有了七种空间对地观测数据获取平台
    • 2019-06-18
      联合国推动全球海洋监测系统建设
  • 常见问题
    标准规范
    文献下载
    • 2019-05-28 20181110 SOC710文献目录.pdf

      끂3725 497.4 KB
    • 2019-05-28 20181110 SEI地物光谱文献目录.pdf

      끂3380 646.88 KB
    • 2019-05-28 20181110 S185文献目录.pdf

      끂3903 772.54 KB
    • 2019-03-18 UAS sensors and data processing in agroforestry a review towards practical applications.pdf

      끂3326 4.78 MB
    • 2019-03-18 Unmanned Aerial Vehicle Remote Sensing for Field-Based Crop Phenotyping Current Status and Perspectives.pdf

      끂3194 2.7 MB
    • 2019-03-18 Retrieving Soybean Leaf Area Index from Unmanned Aerial Vehicle Hyperspectral Remote Sensing Analysis of RF, ANN, and SVM Regression Models.pdf

      끂3008 2.6 MB
    • 2019-03-18 Influence of the Viewing Geometry Within Hyperspectral Images Retrieved from Uav Snapshot Cameras.pdf

      끂3020 1.13 MB
    • 2019-03-18 Estimation of Winter Wheat Above-Ground Biomass Using Unmanned Aerial Vehicle-Based Snapshot Hyperspectral Sensor and Crop Height Improved Models.pdf

      끂3129 6.38 MB
    more
    产品资料
    • 2020-08-26 WIRIS Pro 高性能机载热红外成像仪.pdf

      끂2757 7.7 MB
    • 2020-08-26 SOC系列高光谱成像光谱仪.pdf

      끂2856 7.11 MB
    • 2020-08-26 SEI高性能地物光谱仪.pdf

      끂2754 2.4 MB
    • 2020-08-26 S185 机载画幅式高速高光谱成像仪.pdf

      끂2853 3.96 MB
    • 2020-08-26 K6 科研级机载多光谱成像仪.pdf

      끂2744 4.11 MB
    • 2020-08-26 2020 安洲科技产品册I 无人机遥感.pdf

      끂2667 20.51 MB
    • 2020-08-26 425全波段高光谱成像系统.pdf

      끂2830 829.76 KB
    • 2020-01-02
      热红外成像测温标准
    • 2020-01-02
      高光谱数据格式标准
    • 2020-01-02
      反射率测量仪符合标准
    • 2020-01-02
      无人机术语定义
    • 2020-01-02
      热红外成像仪主要指标定义
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热红外成像测温标准

1800年,德国物理学家威廉.赫胥尔发现在红色光谱外面,仍然有使温度计升高的一种射线能量,便称之为红外线(Infred)。后来经过实验,发现-273℃(绝对零度)以上的物体都可以发射红外线,至此红外光谱领域正式走入了我们的世界!

 

1红外热成像的发展历史

1800年,德国物理学家威廉.赫胥尔发现在红色光谱外面,仍然有使温度计升高的一种射线能量,便称之为红外线(Infred)。后来经过实验,发现-273℃(绝对零度)以上的物体都可以发射红外线,至此红外光谱领域正式走入了我们的世界!

 

img1

红外热成像运用光电技术检测物体热辐射的红外线特定波段信号,将该信号转换成可供人类视觉分辨的图像和图形,并可以进一步计算出温度值。红外热成像技术使人类超越了视觉障碍,由此人们可以「看到」物体表面的温度分布状况。红外线波长范围:0.75um-1000um;

因为一般材质物体都具有在各个温度连续发射红外线的能力,故红外线和可见光一样可以成像,并遵循光学定律。而不同于可见光部分,红外线和发射物体的温度与材质还有着直接的联系,故红外图像还直接反映出发射物体的温度场。

2红外仪器参数介绍

选择因为市场上红外热成像设备厂家与种类较多,为了体现代表性,Thermal Capture (TC) 系列及FLIR Vue系列作为参考设备介绍主要参数:

(1)红外热成像非致冷氧化钒探测器机芯(注:在非制冷红外热成像探测器中,氧化钒探测器成像优秀,红外图像层次细腻、稳定)

(2)显示格式:640 x 512 (TC 2.0 640);336x256(TC 2.0 336) (注:336 x256 与640 x512都是分辨率的数值,也就是红外探测器上像素点的个数:横向像素数 x纵向像素数)

(3)像素尺寸:17µm(注:两个相邻像素点之间的距离,距离越小画面越细腻)

 

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显微镜下氧化钒颗粒间的中心距(红线)

(4)频带:7.5 - 13.5 µm(注:长波段红外,7-14um是大气窗口,大气在这个波段几乎不会吸收被测物体发射的红外能量,所以一般长波探测器都将波谱设置在这个频率,以便更好地接收被测物体发射的红外能量。

 

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大气透过各个频段的波谱图

(5) 出口的帧率:7.5 Hz (NTSC); 8.3 Hz (PAL)(注:帧速,每秒钟的红外图像的成像数量,帧速越高,画面连续性越好)

(6)灵敏度:(NETD) <50 mK at f/1.0(注:热成像仪的温度分辨率,即:可用图像明暗度区分出的最小温度差异,50mk=0.05℃)

(7)场景范围:-40°C to +160°C(High Gain) /-40°C to 550°C(Low Gain)(注:High Gain用于低温对象而Low Gain用于高温对象)

(8)Time to Image <3.5 sec(注:机芯由接通电源到出现第一幅红外图像所需要的时间)

(9)图像优化:(BPR, NUC, & AGC video) ,具有FLIR独有的 DDE技术(数字细节增强)(注:DDE英文:Digital Detail Enhance,是一种用于红外图像增强算法,基于每个像素点的非线性增强,以便更好地突出数字图像的细节。)

 

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   普通红外图像               使用DDE的图像

 

物理属性:

(1)WFOV 镜头 (sealed, DLC coating) 19mm (32°)(注:19mm为红外镜头焦距,焦距更大所看距离越远,但是视野降低。另外长波红外镜头为特殊材料镜头,不能用可见光镜头代替,因为可见光镜头不能透过长波红外。)

接口和控制:

(1)CMOS,(14位或8位)(注:通过机芯上的数字接口,探测器直接输出8位或14位的数字图像)

(2)BT.656 (8-bit)(注:通过机芯上的数字接口,输出压缩过的格式为BT.656的8位数字图像)

(3)Legacy Photon LVDS (14-bit or 8-bit)(注:机芯上的另一条LVDS数字接口,输出8位或14位的数字图像)

极性控制:

(1)2倍和4倍数码变焦(注:画面2倍或者4倍的数字放大)

(2)温度测量/点测量(注:对于测温版本的机芯,可以点或者区域测量温度)

(3)温度等温线(注:一种温度报警方式,画面中超出设定温度的区域用一种报警颜色显示出来,温度等温线只显示在模拟视频里)

(4)调色板(LUT):(注:因为热像仪输出的图像是热图,轮廓反应被测物体的真实轮廓,但是图中颜色反映的确是被成像物体中各个区域的温度差异,在输出图像为8位时,就用256个等级的颜色代表256个等级的温度,这256个等级的颜色可以是黑白等级也可以是彩色等级。不同的颜色搭配称为不同的调色板)

 

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热成像的白色调色板(越亮的地方温度高)   彩虹调色板(红色区域表示高温,蓝色区域表示低温)

 

3数字图像与模拟图像简介

数字图像:是二维图像用有限数字数值像素的表示。无损数字格式一般为RAW,由数字接口硬件传输比如:网口、CamraLink、1394、HDMI等。

模拟图像:是由连续的模拟信号组成的视频图像。模拟图像格式一般分Pal制或N制,初级由同轴电缆BNC或者RCA等传输,或由VGA模拟显示器显示。通俗形容:模拟图像是当时人眼看到的图像,而数字图像是CCD或者CMOS探测到的图像矩阵,矩阵中的每个点(Pixel)都完整保存了统一基准的信号数值。

更通俗的比较:

模拟图像所观测的就是全部图像信息,只能整体的明暗调节。而数字图像每个像素点都包含成像时最原始的数据,像素之间的数值比例关系完整,随明暗度的调节,之前看起来同样黑或白的地方的明暗差异逐步拉大显现。

数字图像,每个像素点的数值由2的n次方表示,常见的有n=8、16、24、32等。n等于几就是几位的图像,n数值越大图像信息越多,但是占用的存储空间越大。数字图像具有后期分析与处理的价值,所以在飞行器平台上面,由于模拟图像占用资源小且连续,一般用于观测,而数字图像用于对目标的记录。

 

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4 红外热成像与红外热成像测温

就制作红外热成像仪/红外热成像测温仪的核心部件OEM热成像探测器机芯的功能来说:

仅能看图像的红外热成像仪机芯:通过被观测目标所释放出的红外温度能量进行成像,不同的温区用不同的颜色表示。

 

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红外热成像测温仪机芯:通过被观测目标所释放出的红外温度能量进行成像,并通过内部的高速处理器对目标所发射的红外能量进行测算,同时输出红外图像与图像中每个点的温度信息!

 

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总结一下红外热成像探测器机芯与红外热成像测温机芯的区别:

(1)可测温的机芯不仅可以成像还可以测温,而普通机芯智能成像;

(2)虽然外型相同,但是是否可测温出厂时候就决定了,之后不能转换,购买前要弄清楚自己需要什么。

(3)测温机芯不能随意更换镜头,否则测温不准,而普通仅用于成像的机芯可以任意更换各种焦距的红外镜头;

(4)测温机芯价格更高;

(5)虽然红外热成像测温仪区别于仅用于观测的红外热成像仪,但是往往统称红外热成像仪,建议购买前问清楚,是否具有测温功能。

红外热成像测温需要很多参数进行计算,比较重要的是:E(被测目标辐射率)、Tatm(环境温度)、Tref(反射温度)以及当时的湿度:hum以及距离:Distance等等。相关参数设置越准确,测量的温度就越准确。平时使用的时候,可以将相关参数都设置为一个“大概值”或“指导值”,以利于便捷。当发现可疑目标时再进行精测。红外热成像加上测温的功能后,在冶金、石化、建筑、电力等行业的应用便如虎添翼了!不仅可以定性更可以定量,因而很多行业都制订了相关的红外检测标准。

 

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红外热成像图                             红外热成像测温图像

5红外能量与温度的换算

本节详细地介绍红外热成像仪如何由成像信号,换算出温度值的过程:

首先,再次阐释一下热成像仪的工作原理:对被测物体发射出的红外信号的强弱场进行成像,而红外信号与被测物体的温度是有函数联系的!这样,只要计算出热成像探测器芯片上每个像素的红外能量强度(亮度值/灰度值),经过换算就可以算出所测物体的温度了。

 

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注:因为更精确的灰度值能够测出更精确的温度,所以要测温必须使用14位数字图像。即:每个点共有2的14次方,16384的灰度等级。

下面给出由灰度值算出温度的公式:

 

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目标体放射红外能量的过程(针对7~14um长波段)

 

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上图中各个参数的意义

终极公式:  

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最后解说一下,S是每个像素点的灰度值(14位),其他参数请见上表,而Tscene就是目标物体的温度了。

解出W(Tscene)=f(S)的方程;由已知温度和辐射量的多点实验,得到W(Tscene)到Tscene的曲线,你就完成了第一步;第二步你要同时算出全部像素的Tscene,才具备了全屏测温的条件;这些就成功了,不能说。要记得修正,如果不加算子修正的话,这条W(Tscene)到Tscene的曲线不会那么精确。

 

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结论:

1、应用简单的用户可以直接从串口读取全屏任一点最高、最低、平均的温度值与位置坐标。

2、对于有数字图像处理能力的用户,可以更近一步打开"全屏温度信号"的T-Line功能,这样机芯输出的全屏像素灰度值,都将变成Kelvin为单位的温度信息。直接提取像素值,计算一下即可!  

 

附图:安洲科技机载热红外拼接大图(每个像素含实际温度值与GPS)

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