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红外热成像-转：热红外成像光学系统之“冷”
热成像仪是一种红外辐射设备，通过光电转换和电信号处理将物理物体转换为视频图像。热红外成像系统分为制冷型或非制冷。 热成像红外系统中由许多专业名词与冷有关红外热成像，冷光阑、冷屏、冷反射等，刚接触红外光学系统时会产生疑惑，现对这些名词做一些解释。 通过降低传感器的温度，热感应噪声可以降低到成像场景信号的噪声级以下，这是非常必要的。 追求高灵敏度的红外相机，特别是在短波红外（SWIR）区域使用的相机。 热成像系统用于观察热源，为获得最大的系统灵敏度，大多数热成像系统使用低温制冷的探测器，探测器通常工作在77 K的液氮温度或更低温度下。 为了提高冷屏的屏蔽效率红外热成像，可将冷屏作为孔径光阑（即出瞳），或者说使出瞳与冷屏重合。探测器中心对冷屏的张角应与F数(或数值孔径)匹配。
1.4K30编辑于 2022-12-29 - 来自专栏囍楽云博客
热成像成像不清楚是什么时候_红外热成像技术竟然可以做这些事情?
红外热成像技术的基本原理 承压君带大家见识一下红外热成像技术。通常我们在一些公共场合中常看到的测温仪： 那么，它靠什么原理呢？ 其实，红外热成像检测的基本原理是捕捉待检测设备发出的红外辐射红外热成像，并形成可见的图像，物体温度越高，红外辐射量越大。不同的温度、不同的物体辐射的红外线的强度不同。 红外热成像技术就是将红外图像转换成辐射图像并从中反映出物体不同部位温度值的技术。其成像的基本原理如图1所示。 红外热成像技术成像原理 待测物体 (A) 辐射的红外能量，经光学镜片 (B) 聚焦于探测器 (C) 上，并引起光电反应，电子装置 (D) 读取该反应，从而将热信号转换成电子图像 (E)，并显示在屏幕上 下次红外热成像，特设观察员继续带你去了解红外热成像技术在压力容器、压力管道方面的应用。 本文共 1032 个字数,平均阅读时长 ≈ 3分钟
50920编辑于 2022-12-29 - 来自专栏AidLux
基于热成像的巡检及AidLux方案实现
本方案需要完成前置模型转换工作采取的方案为：pt—onnx—tflite（tflite为了完成部署到移动端）
48730编辑于 2023-05-10 - 来自专栏热成像电力巡检
利用AidLux实现热成像电力巡检项目操作演示
【摘要】 本项目参考AidLux五月实战训练营内容：基于热成像的巡检及AidLux工程方案。利用Aidlux平台和手机移动端算力，轻松落地部署基于热成像智能巡检项目。 并读取本地图片进行绝缘子串芯片的处理，处理效果如下：1.原图像2.对原图像中的感兴趣区域外接矩形3.将感兴趣的区域转换至水平状态4.去除背景区域5.对感兴趣区域进行二值化和侵蚀操作本项目参考AidLux五月实战训练营内容：基于热成像的巡检及 利用Aidlux平台和手机移动端算力，轻松落地部署基于热成像智能巡检项目。
20400编辑于 2023-05-05 - 来自专栏红眼睛微型红外成像仪
红外热成像仪测温模块简要介绍说明
测温精度和成像的区域有关，靠近中间位置是±0.5~1.0℃，最外侧 4 个角是±2.0℃，其它区域约是±1.0℃。还有就是传感器上电后有个热平衡的时间，大约是 5分钟，未达到热平衡时精度会差一些。 （4）坏点手册里特别提到了每个传感器可能存在最多 4 个不能使用或者精度达不到要求的像素，这也许和传感器的生产工艺有关吧，坏点都会在出厂时记录到传感器的EEPROM 里，实际使用时记得要读取一下并且在成像时特殊处理这种可能存在的像素点数据
58530编辑于 2022-11-17 - 来自专栏人工智能头条
基于DNN和红外热成像的黑暗环境人脸识别工具
这项技术根据人脸的热效应来识别，并将红外热成像和普通的照片做匹配。它采用了深度神经网络系统来处理图像，然后在弱光甚至黑暗环境下识别人脸。 我们所展示的基于热成像的人脸识别研究目前还仅限于实验室内部，并未被外界所使用。” 尽管在暗处识别人脸的技术早已实现，但是使用红外热成像和匹配标准彩图的技术将在某些应用领域开启一扇新的大门。很多人也许会质疑该技术如何应对人体表面温度的波动。
1.1K20发布于 2018-06-05 - 来自专栏字节流动
“热成像”风格的效果是怎么实现的？（内附源码）
之前转载过知乎上面的一篇文章： 作者：这是上帝的杰作 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/344110917 文章详细讲解了 Shader 实现“热成像”效果的思路，但是并没有给出完整的实现代码 可以观察到“热成像”效果的颜色也就是蓝色（冷）和红色（热）组合的几种颜色，然后对颜色做一个排序，并根据亮度等级替换对应的颜色。 至于做模糊，其实就是为了增加层次感而已，可以对比下面的两幅图，左边的是没有做模糊的“热成像效果”。 根据“热成像”的色谱创建一个颜色查找数组： vec3 colorLevels[9] = vec3[9]( vec3(234.0,51.0,61.0), vec3(235.0,70.0,105.0
1.4K40编辑于 2023-10-12 - 来自专栏CSDN技术头条
基于DNN和红外热成像的黑暗环境人脸识别工具
这项技术根据人脸的热效应来识别，并将红外热成像和普通的照片做匹配。它采用了深度神经网络系统来处理图像，然后在弱光甚至黑暗环境下识别人脸。 我们所展示的基于热成像的人脸识别研究目前还仅限于实验室内部，并未被外界所使用。” 尽管在暗处识别人脸的技术早已实现，但是使用红外热成像和匹配标准彩图的技术将在某些应用领域开启一扇新的大门。很多人也许会质疑该技术如何应对人体表面温度的波动。
1.3K90发布于 2018-02-09 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
热成像测温的原理是什么呢？你知道吗？
在某些人流量大的场合，如机场、车站、医院、学校等，传统的体温测量方式效率低，难于满足需求，因此我们看到热成像测温在这些场景中的应用。 那么热成像测温的原理是什么呢？ 红外热像仪是利用红外探测器、光学成像物镜和光机扫描系统（目前先进的焦平面技术则省去了光机扫描系统）接收被测目标的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元上，在光学系统和红外探测器之间，有一个光机扫描机构 利用某种特殊的电子装置将物体表面的温度分布转换成人眼可见的图像，并以不同颜色显示物体表面温度分布的技术称之为红外热成像技术，这种电子装置称为红外热像仪。 红外热像仪利用红外探测器和光学成像物镜接受被测目标的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上，从而获得红外热像图，这种热像图与物体表面的热分布场相对应。 通俗地讲红外热像仪就是将物体发出的不可见红外能量转变为可见的热图像。热图像的上面的不同颜色代表被测物体的不同温度。
1.1K10编辑于 2022-09-28 - 来自专栏YOLO大作战
DEF-YOLO：基于YOLO的热成像隐蔵武器检测
为提供实时全天候监测、低成本且保护隐私的解决方案，我们选择热成像技术，尽管该领域尚缺乏基准数据集。本文针对热成像中的隐蔵武器检测，提出了一种创新方法并构建了专用数据集。 我们的数据集填补了隐蔵武器检测任务在热成像领域的空白，这对于实现近乎实时的、可行的公共监控解决方案至关重要。热成像图像中隐蔵武器的显现取决于其热辐射特性。 我们利用热成像模态构建了自己的隐蔵武器检测数据集TICW。据我们所知，这是目前用于隐蔵武器检测任务的最大规模热成像数据集，包含6000张图像。 热成像数据集：文献 [27] 利用热成像构建了一个隐蔵手枪检测数据集，包含 600 张图像，其中 380 张图像包含来自 11 名受试者的隐蔵手枪。 上述所有热成像数据集均未公开提供，也无法根据需求获取。 3 热成像隐蔵武器数据集 (TICW)我们工作的主要贡献之一是创建了热成像隐蔵武器数据集。
33310编辑于 2026-01-07 - 来自专栏嵌入式开发圈
开源项目-基于小熊派STM32红外热成像仪
此次给大家带来的一个开源项目：小熊派红外热成像仪，它是基于小熊派开发板以及AMG8833热成像模块(不错，为了节省打板时间，我亲手做了一块E53接口的热成像模块小板)来完成的： AMG8833是松下开发的低成本红外传感器阵列 目前该项目支持的功能如下： 支持热成像实时显示。 支持颜色图例实时显示。 支持最小、最大温度实时显示。 2、项目目录简介 名称 说明 Docs 文档目录，项目使用说明文档。 Resource 热成像模块的资料以及参考例程。 其中Firmware源代码架构如下所示： 名称 说明 App App 程序逻辑入口。 Bsp 各类开发模块。 amg8833-thermal-camera-fc8478 另外，近期也会同步更新前一两周完成的开源项目，如下所示： 一、基于百问网Imx6ull Linux Qt5的3D打印机上位机开发 二、近期很火爆的热巴舞
1.6K20编辑于 2022-11-28 - 来自专栏红眼睛微型红外成像仪
IFD-x 微型红外成像仪与手机APP连接时光学相机图像与热成像叠加说明
图片热像与光学成像叠加校正 因为手机摄像头与红外模块不在同一点，所以在探测近处物体时会发生两个影像错位的现象，距离 越近错位越严重，为了校正两种图像，可以点击工具控件中的平移、缩放、宽高比例来调整。 （2）人站在距离手机 D 米处，调节屏幕上的平移、缩放工具，直到热像与光学成像完全重合，点击 右侧铅笔图标，完成此距离的叠加校正参数更新。
59010编辑于 2022-11-23 - 来自专栏AI生活
AI热成像体温检测系统上线，一秒可检测4人
热成像、大数据等多种技术相结合 该系统采用了红外热成像、AI面部识别以及大数据等技术，可多途径监测人群数据，并确保数据信息的准确性。 根据介绍，这套系统还能够与传统的温枪结合，当发现异常体温时，系统将会自动发出告警，工作人员将再通过额温枪对人成像初筛结果进行二次检测，从而做到精准核验。
1.5K30发布于 2020-02-20 - 来自专栏囍楽云博客
红外测试操作步骤_红外热成像技术竟然可以做这些事情?（二）
温故而知新红外热成像，大家还记得红外热成像技术的原理是啥吗？ 没关系，大家可以点击这里重温一下上一篇红外热成像技术竟然可以做这些事情？(一)。 红外热成像技术在压力容器检测中的应用 压力容器作为储存、反应及热交换的设备，按使用温度可分为低温容器、常温容器及高温容器。可以利用红外热成像技术检测设备温度的分布情况进而确认设备的运行情况。 图1红外热成像技术在压力容器检测中的应用 图 1(a)用红外热成像技术检测分汽缸的疏水阀是否正常工作，正常工作的蒸汽疏水阀，其蒸汽一侧的温度应该高于冷凝一侧的温度，该图中的情况正是如此；图1(b)为某大型立式液化天然气贮罐 重点来了 红外热成像技术使用的注意事项 作为一种先进的检测技术，红外热成像技术的应用给特种承压设备的检测带来了极大的便利。 图3红外热成像检测温度试验 不锈钢水杯外侧分别贴有红色和黑色的电工胶带，日光图见图3(a)，红外热成像图见图3(b)，采用接触法直接测得不锈钢水杯表面温度为 74.7℃。
62410编辑于 2022-12-29 - 来自专栏工程监测
MLX90640 红外热成像仪测温模块开发笔记（五）
MLX90640 红外热成像仪测温模块开发笔记（五）阵列插值-由 32*24 像素到 512*384 像素 图片 MLX90640 的 32*24=768 像素虽然比以往的 8*8 或者 16*8 像素提高了很多 ，但若直接用这些像素还是不能很好的形成热像图，为了使用这些像素点平滑成像就需要对其进行插值，使用更多的像素来绘制图像。 算法依据 比较有代表性的是杭州电子科技大学杨风健等《基于 MLX90620 的低成本红外热成像系统设计》，使用三次多项式+双线性插值，将原 16*4 像素扩展为 256*64 像素。
98720编辑于 2022-07-25 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
FuseSeg：用于自动驾驶领域的RGB和热成像数据融合网络
我们发现热成像相机产生的热图像对具有挑战性的光照条件是稳健的。因此，在本文中，提出了一种新的RGB和热数据融合网络FuseSeg， 来实现更好的城市场景语义分割性能。 通过RGB和热数据的信息融合，解决了这一问题。构建端到端的深度神经网络，以RGB图像和热图像为输入，输出像素级语义标签。 上图所示的例子表明，即使在几乎完全黑暗的环境下，一个骑自行车的人在RGB图像中几乎看不见，但在热图像中可以清楚地看到。 通过在初始块之后插入dropout层，最大池层，以及RGB和热编码器的1-4个过渡层来构建贝叶斯FuseSeg。在运行时，对模型采样T次，设T = 50。 当丢失率大于10−2时，语义分割的性能严重下降，如下图所示： 总结： 本文提出了一种新的深度神经网络用于RGB和热数据融合。
66120发布于 2020-12-11 AI + 热成像技术在动火作业风险防控中的实现路径
“AI 视觉识别 + 热成像技术” 融合方案，通过多技术协同与算法优化，从底层技术架构到功能落地，构建了全流程风险识别与预警体系，其具体技术实现路径如下：一、易燃物识别与安全距离监测的技术实现针对 “易燃物难界定 二、热成像技术监测高温与火源的实现逻辑为弥补肉眼与普通视觉技术 “无法识别温度异常” 的短板，方案引入热成像摄像头与温度分析算法，实现高温点与潜在火源的实时捕捉，技术流程如下：热成像数据采集与温度映射采用非制冷型红外热成像传感器 ，采集动火作业区域的红外辐射信号，将其转换为电信号后，通过模数转换生成热成像灰度图像（不同灰度代表不同温度，通常灰度值越高温度越高）。 系统内置温度校准模块，通过黑体校准源（已知固定温度的参考目标）定期对热成像摄像头进行校准，建立灰度值与实际温度（单位：℃）的精准映射关系，确保温度测量误差控制在 ±2℃以内。 多源图像融合与可视化呈现为让现场人员更直观地定位风险，系统支持将热成像图像（标注高温区域）与普通视觉图像（标注易燃物、动火点）进行像素级融合，生成 “可见光 + 热成像” 叠加画面；融合过程中通过图像配准技术
27310编辑于 2025-10-14- 来自专栏工程监测
MLX90640 红外热成像仪测温模块开发笔记（四）
MLX90640 红外热成像仪测温模块开发笔记（四）损坏和不良像素的处理 如前“开发笔记（一）”所说，MLX90640 可能存在不超过 4 个像素的损坏或者不良像素，在温度计算过程完成后，这些不良像素点会得到错误的温度数据
42210编辑于 2022-07-22 - 来自专栏工程监测
MLX90640 红外热成像仪测温模块开发笔记（一）
MLX90640 红外热成像仪测温模块开发笔记（一）概述及开发资料准备 现在自己在做红外成像仪的越来越多了，两年前有个井下机电设备运行状态的科研项目，当时使用了 AMG8833（8*8 像素），科研毕竟就是科研 前段时间因为公司生产电路板测试需要，打算买一台红外成像仪测量电路板发热是否正常，商用的价格还是有些小贵的，我们电路板都不大所以就找了一台便宜的先用着，无意中发现了 MLX90640 这个东西， 32*24 像素， 768 个测温点，基本上可以成像用了。 现在都智能手机、信息化、人工智能了，能不能用 MLX90640 做个能和手机连接成像的红外模块呢，那样的话测试、存储岂不是很方便。 说做就做，马上行动。。。。。 图片 MLX90640 有两个型号， A 型和 B 型，各拍了一个，在等待物流的过程中索性先做些准备工作，也科普一下红外成像是怎么回事。
58230编辑于 2022-07-19 - 来自专栏工程监测
MLX90640 红外热成像仪测温模块开发笔记（三）
MLX90640 红外热成像仪测温模块开发笔记（三）工作流程和操作MLX90640 的一般步骤 图片默认参数时MLX90640 的工作流程 （1） 上电，内部初始化（约 40ms）（2） 读取工作参数到控制和状态寄存器 测量速率：每秒测量几帧数据，这个参数很有用处，毕竟我们希望成像后是连续的动画，每秒 2 次一定是不好的，我们可以调用 API 将这个参数修改为 8Hz 或者 16Hz 甚至 32Hz，64Hz
95510编辑于 2022-07-21
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