Principios y problemas del uso de la tecnología de imágenes térmicas para medir y medir la temperatura del cuerpo humano (2)

1. detector basado en el principio de medición de micro-radiación de resistencia

El termistor se ve afectado por la radiación infrarroja y cambiará su temperatura, lo que a su vez cambia el valor de resistencia de la resistencia. El valor de la radiación infrarroja se puede obtener leyendo el cambio de voltaje causado por el cambio del valor de resistencia.

Las imágenes térmicas utilizan principalmente este principio. Generalmente, los dispositivos industriales y médicos no son refrigerados, mientras que las aplicaciones militares generalmente usan modelos refrigerados. Según los diferentes materiales del termistor, existen soluciones que utilizan óxido de vanadio (VOx) y silicio amorfo (α-Si). Las empresas líderes incluyen FLIR y ULIS extranjeros, Guide Infrared nacional, Dali Technology, Raytron Technology, Hikmicro (una subsidiaria de Hikvision), etc.

2. Algunas cuestiones a considerar

La relación entre la señal obtenida del detector de imágenes térmicas y la temperatura del objeto no es lineal, por lo que el problema es muy complicado, y es difícil para nosotros obtener una temperatura corporal humana más precisa. Pero podemos trabajar duro desde los siguientes aspectos:

Trate a las personas como cuerpos negros, use algoritmos de IA para seleccionar áreas de medición de temperatura y determinar estrategias de calibración en línea en tiempo real. Algunas cámaras de medición de temperatura de IA utilizan este enfoque.

Agregue cuerpo negro a la escena de la aplicación, calibración en línea en tiempo real. Aunque este método es problemático y costoso, los datos medidos son más precisos y la precisión real puede alcanzar ± 0,3 ° C.

En la actualidad, algunas entradas y salidas del metro de Guangzhou adoptan este método, que es un enfoque más responsable.

Hay otro tema de puntualidad al usar la calibración del cuerpo negro. Generalmente, cuando la temperatura interior y el entorno son relativamente estables, este estándar se puede utilizar durante más tiempo después de una calibración. Sin embargo, si el ambiente y la temperatura cambian con el tiempo, es necesario volver a calibrar. Por ejemplo, una cierta cámara de imágenes térmicas de mano de Hikmicro tiene una precisión de medición de temperatura de ≤ ± 0,3 ℃, y se observa específicamente que una sola calibración es válida en media hora.

Sin el cuerpo negro, la precisión de medición de temperatura más precisa de la Cámara de imagen térmica infrarroja debe ser de ± 0,5 ℃. La precisión de un termómetro de frente ordinario es generalmente de ± 0,3 ℃, y la mejor distancia de prueba recomendada es de 3cm a 5cm. Para algunos paneles de medición de temperatura facial actuales, la mejor distancia de prueba recomendada es de 0,5-15m si puede satisfacer las necesidades de reconocimiento facial. Si la distancia de medición de la temperatura está más lejos, la precisión definitivamente disminuirá y se necesita una mejor manera de compensar.

FLIR, líder en cámaras de imágenes térmicas, no recomienda el uso de equipos de imágenes térmicas para medir y leer directamente la temperatura corporal humana. Proporcionan otra idea. Use una cámara de imágenes térmicas para averiguar personas con altas temperaturas corporales entre la multitud y luego realice una segunda medición de temperatura para confirmar. Las pruebas cuantitativas son difíciles, pero las pruebas cualitativas son más fáciles.

En cuanto al estándar de temperatura de 37,3 ℃. Las personas con temperatura corporal ≥ 37,3 ℃ deben estar aisladas. Este estándar es propuesto por expertos médicos, porque las personas con temperatura corporal ≥ 37,3 ℃ pertenecen a la fiebre. En funcionamiento real, ¿si también fijamos el estándar como 37,3 ℃ al realizar pruebas con equipos de medición de temperatura por infrarrojos? Esta pregunta requiere una seria consideración.

El módulo de la Cámara de reconocimiento facial y el chip de imagen térmica están integrados y es necesario considerar la disipación de calor. Es necesario asegurarse de que la temperatura ambiente del chip de imagen térmica sea estable, de modo que la temperatura no aumente debido al trabajo a largo plazo y afecte la precisión de la detección.