热成像应用开始走亲民化路线?

阻碍热成像亲民小型化的原因一直都是成本,氧化钒非制冷型探测器成本高一直是热成像产品发展面临的最大瓶颈。由于受到成本价格的限制,安防热成像产品主要在云台等室外中大型监控设备,室内的应用探索一直在进行。

目前室内的最多应用在区域入侵检测。人工巡检通过工作人员定时检查的形式,不仅耗费人力物力,并且缺乏实时性,无法及时处理。入侵探测器虽然能够在一定程度上节省人工,但是由于其非可视化的特点,无法做到事后取证,且易受光源、热源的影响,产生误报。而可见光摄像头由于其基于可见光检测区域入侵行为的原理,易受光线影响,误报较多。而热成像摄像机通过采集物体发出的热辐射成像,基于深度学习的区域入侵检测,不受光线影响,有效减少常规误报。

新的发展契机

国务院关于公共场所严禁吸烟的规定,全国18个城市已出台地方性控烟法规,室内控烟大势所趋。所有室内公共场所、未成年人为主要活动人群的室外区域、高等学校的室外教学区域;鼓励场所经营者、管理者采用烟雾报警、浓度监测、视频图像采集等技术手段,加强对场所的管理。

由吸烟引起的火灾频发,而现有的烟感喷淋针对吸烟引起的稀薄烟雾并没有起到作用且无法取证。吸烟行为管控困难,不能及时发现取证 ,对违规者进行教育罚款。

一般火灾的整个起火过程可以分为三个阶段,最开始是表面温度升高,然后是起烟,最后才起火。传统安装的烟感探测器要检测到起烟再报警,可见光监控是监控到火灾再报警,热成像监控只需要监控到物体表面温度异常即报警,并且其还没有烟感温感的高度限制,热成像与可见光的双目监控设备,还可通过视频图像监控现场情况,实现可视化智能预警,将火灾消灭在萌芽状态,减少人民的生命财产损失。

需要小范围热成像监控的场所非常多,如机房、ATM机、室内变电站、会议室(抽烟检测)、出租房充电等场所。需要室内高大空间场所防火,如仓库会议中心博物馆火车站体育馆等。将热成像监控与可见光监控结合,为国家禁烟的政策实施提供基础技术保障。为平安城市、智慧校园等提供禁烟安全保障。

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红外热像仪在建筑行业的应用

表面温度可以为我们提供有关楼宇结构、管道系统、供暖通风及空调系统以及电气系统的许多信息。在透过红外镜头观察时,平日肉眼看不到的问题会突现眼前。使用红外热像仪,可以检测到空气泄漏、水分积累、管道堵塞、墙壁后面的结构特征以及过热的电气线路等,并对数据进行可视化记录归档。通过用这种工具对表面进行扫描,您可以快速发现通常代表潜在问题的温度变化,并以详细的图形报告的形式对数据进行记录。

找到了潜在的问题来源,您就可以节省宝贵的检查时间,只对那些需要进行维修的部位进行处理 ,而不是不管实际情况如何,盲目开展维修工作。

红外热像仪可以以热图像的形式立即指示出热点或冷点。使得红外热像仪测量成为一种日常测量方法。热量检查可以识别并确定新楼宇或现有楼宇内热异常的程度,例如:检查电气系统,安全地定位电气系统中的过热部件,并以热图像中的热点加以指示。

检查绝缘缺失或损坏状况:在结构内部和外部进行的检查可指示出绝缘层的位置、形状和强度,能够对红外热像仪检查进行记录归档,确保“在整个可见建筑围护范围内绝缘是连续的”。这些功能包括可记录数据,能够储存一条检查路径上多个位置的温度读数,并且可设置声音报警以指示温度高于或低于可接受的范围。

找到空气泄漏点:在加压测试中使用时,红外热像仪检查可以快速找到漏点。在结构内部和外部以及沿门、窗户、通风孔和管道进行的检查,可立即指示出渗漏的地方。

查找水分积聚区域:水分可渗过屋顶和墙壁中的接口和裂缝并积累起来,从而导致结构部件腐朽、发霉,有时还会造成严重的健康危害。因此,定期进行建筑结构内部和外部的红外热像仪检查,对于快速发现通常代表水分浸入的冷点是十分重要的。

检查结构部件:红外热像仪检查可帮助您快速找到灌注墙体、地板和天花板中的支撑梁、管道、电缆和烟道。只需对表面进行扫描,就可得到详细的热图像,清晰地显示出表面下的细节。

评估建筑材料:对各种环境条件下内外墙表面、门和窗户的性能进行测试,以确定它们保持或反射热量的能力。红外热像仪仪可以显示出能量泄漏情况。

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热成像技术在采矿业中的多种用途

热成像是一种在极早阶段检测液体泄漏的有效方法,我们的DCAM解决方案着眼于管道中水/化学制品混合物与环境温度的温差。通常,两者之间的温差足以使检测有效。如若不然,热像仪也能根据发射率特性检测到泄漏。与运动检测功能协作,我们的视频分析技术能够进行高精度、非常智能的液体泄漏检测。

从操作的角度来看,热成像技术的运用具有一些明显的优势,该技术不受雨、雪、雾的影响,且可在夜间使用时无需附加照明,使得泄漏检测非常准确。

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了解热成像的应用场景

在工业上,可以利用热像仪快速探测出加工件的温度,从而掌握必须的信息。由于电动机、晶体管等电子器件发生故障时往往伴随着温度的异常升高,利用热成像仪也可以快速诊断故障。在流行性感冒、肺炎等疾病流行时,可以利用热成像仪快速判断是否有发热现象。由于癌细胞的温度较高,也可用其判断诊断乳腺癌等疾病。边防部门也可用其判断交通工具中是否有偷渡客。

所谓民用领域,就是指的电力、建筑、医学和石化等几个领域。国际上,红外热像仪在这些领域应用的十分广泛。

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热成像系统在智能交通领域的应用

除用来识别车辆实载人数之外,红外监控摄像机还可应用与道路交叉口控制和狭小巷道道路监控检测,其核心是应用视频图像处理软件,常与周界入侵探测器搭配使用。

热成像系统在交通领域的应用表现在几个方面:

第一是检测汽车经过路口信号灯控制 ,在交叉口,热成像可以感知行人、非机动车、机动车间不同温度而触发检测将信号传送给路口信号机,但目前国内实际路口中并未见过这种运用。

第二是沿公路行驶自动检测事件。 它不受阳光影响,几乎不受外界环境控制,满足了7*24小时实时监控需求。

第三是作为道路上固定安装的检测器,还可以用于行人检测。

第四是目前布局火热的无人驾驶。 热成像仪作为车载设备应用于辅助驾驶,其视距是前灯的5倍,能帮助驾驶员更早地发现路障、其他车辆和拐弯等,从而有效降低夜间驾驶风险,避免伤亡事故发生。

有关研究表示,红外热成像技术将会是汽车智能安全辅助驾驶系统或者无人驾驶系统中的重要组成部分。

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超声红外热成像技术在航空发动机叶片裂纹检测中的应用

作为航空航天装备的关键部件,航空发动机是飞机的“心脏”,其性能的好坏直接影响着飞机的性能。而影响航空发动机质量的关键因素之一就是叶片的质量。

航空发动机叶片的主要作用是将燃气的热能转化为旋转的机械动能,工作时要承受交变拉应力、扭转应力的作用,以及机械磨损、热腐蚀的损害,极容易产生裂纹缺陷。叶片裂纹是危害飞行安全的重要因素,在大应力作用下裂纹扩展速度很快,即使是微小裂纹也易扩展成大裂纹从而影响飞机的飞行安全。

准确地检测航空发动机叶片结构的完整性及其状态,及时、可靠地发现叶片裂纹并预防危害,提高发动机工作的安全性,已成为航空无损检测领域的一个研究热点。

目前,针对航空发动机叶片裂纹,常用的无损检测技术有内窥检测,以及磁粉、渗透、射线、涡流检测等方法。其中内窥检测是叶片表面裂纹外场检测中应用较广的一项技术,但该技术依赖人工经验,检测周期长,操作过程复杂,同时叶片表面通常要进行喷涂处理,金属基体表面就变成了次表面,从而给内窥检测带来较大的困难。有报道采用内窥镜涡流集成化检测,结合内窥镜和涡流检测技术的优势,实现了对航空发动机叶片缺陷的检测。由于航空发动机叶片属于曲面结构零件,传统的无损检测方法对复杂曲面结构缺陷的检测都有各自的局限性。

超声热成像技术利用红外热像仪采集试件表面热量并分析热量的变化情况来进行检测,因而对试件曲面结构没有要求,可以检测复杂曲面结构的缺陷。

红外热像仪在建筑节能检测中的应用

建筑能量的消耗主要分成三部分:工业,运输和住宅。根据统计我国的能量消耗超过30%的能源消耗在住宅这部分。我国建筑能耗高于发达国家,主要表现在建筑物保温性能差与供冷、供热系统状况不良上。为此我们重点分析建筑物保温、隔热本身所需的耗能和由于供冷、供热系统达不到理想状态而引起的效率耗能。红外热像仪建筑节能的一个重要方面是提高建筑围护结构的保温隔热性能,从建筑围护结构(墙、门窗、屋顶、地面)热工性能来看,我国住宅的墙厚一般都是一砖厚,这样的墙体其保温和隔热性能是不够的。

在我国住宅顶层房间过热的现象很普遍,屋面的隔热性能太差,在太阳的猛烈照射下,屋顶内表面的温度大大超过建筑热工设计规范的规定值,给居住者一种炙热的感觉。由于环境保护和节能的迫切需要,我国对实施建筑节能的重要性、急迫性和战略意义认识越来越清晰。推进红外热像仪建筑节能有利于节约能源。

保护环境,保证国民经济可持续发展。提高能效,提倡节能建筑是一个紧迫的任务。对于新建筑和工程,比较容易处理:即建立并执行严格的节能标准和法规。而对于现有建筑,能效相对较低,而每年只有1-2%的旧楼能得到翻新,因此,改善现有建筑降低其能耗势在必行。对于旧建筑,很难评估其质量、当前状况和结构合理性。如果无法看见问题所在,很难对缺陷进行修补和改善,这是一个主要的问题。而红外热成像技术可以对被测建筑进行拍照,可以综合全面的进行普查检测。

热成像技术在采矿设备维护中的应用

热成像技术在采矿设备维护中的应用:发热常常是设备损坏或功能故障的早期征兆,这使它成为在预测性维护 (PDM) 计划中所监视的一个关键性能参数。

进行红外热成像预测性维护的技术人员定期对关键设备的温度进行检查,从而可以随时间跟踪设备的运行状况,并快速发现异常读数以便进一步检查。通过监视设备性能并在需要时安排维护,可降低因设备故障而发生的非计划性停产的可能性,减少维护费用和设备维修的成本,延长设备资产的寿命,并最大限度地提高维护效果和生产能力。

红外热成像技术原理

1800年英国的天文学家William Herschel 用分光棱镜将太阳光分解成从红色到紫色的单色光,依次测量不同颜色光的热效应。他发现,当水银温度计移到红色光边界以外,人眼看不见任何光线的黑暗区的时候,温度反而比红光区更高。反复试验证明,在红光外侧,确实存在一种人眼看不见的“热线”,后来称为“红外线”,也就是“红外辐射”。自然界任何物体,只要温度高于绝对零度(-273.15 C°),就会以电磁辐射的形式在非常宽的波长范围内发射能量,产生电磁波(辐射能)。

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红外热像仪在机器视觉领域中的应用

红外热成像是一种可将红外图像转换为热辐射图像的技术该技术可从图像中读取温度值。因此热辐射图像中的各个像素实际上都是一个温度测量可实现对物体表面温度的非接触式测量。

红外热像仪的构造类似于一台数码摄像机。主要组件包括一个将红外辐射对准探测器的镜头以及用于处理并显示热信号和热图像的软件和电子设备。

为了更好地让读者朋友了解红外热像仪在机器视觉领域的应用小编将陆续向你介绍红外热像仪如何帮助您提高产品质量、降低人工成本和完善工艺流程,数字式测振仪对红外热像仪在引导、识别、测量、检验等各种应用进行案例剖析。

红外热像仪如何实现对电阻器100%的质量管控

通过100%质量控制降低故障率

然而尽管在上述领域投资巨大客户的故障投诉率仍高达百万分之五。根据严格标准故障率达百万分之八到十被视为不可接受因此他们决定对所有元件进行100%全面控制。在生产过程中可能出现问题元件继而可能造成内置电子设备出现故障。最后导致最终的电子系统无法达到预期的耐久性给设备供应商和汽车公司都带来潜在的质量问题。

红外热像仪在不到一秒的时间内就能生成红外图像公司通过图像可检测电阻器是否存在潜在问题。由于故障设备的表面温度比正常设备高在红外图像中就会呈现出热区。

质量控制过程中每个电阻器都会充电一小段时间。红外热像仪在20毫秒内观察该元件的热循环。利用自动化技术系统集成商设计的IRCheck机器视觉软件计算机将电阻器表面的平均温度和检测到的最高温度进行对比。如果元件的最高温度与平均温度之差超出预设值,涂层测厚仪表明该元件存在热区。一旦检测到热区就会自动发出触发信号,烟气分析仪将故障元件剔除出生产线。从试验机进入到退出整个过程不超过一秒钟时间。为了统计过程控制元件存在缺陷的热图像被存储在数据库中。

疫情过后,红外热成像将如何发展?

近年来,随着人工智能技术的快速发展,在热成像领域,AI+热成像带来了很大的变化。通过AI深度学习技术加持,热成像不仅仅能够测温,还能实现更多的智能分析功能,同时企业将目前主流的人脸抓拍算法和热成像有机结合,实现在黑暗中准确识别人脸,给客户提供了AI+热成像更高的应用价值。在AI赋能下,热成像应用有了更多新表现:

一是“AI+红外热成像”技术相结合的红外热成像体温筛检系统,通过前端红外相机与高清摄像机相结合,利用人脸识别算法,精准鉴别现场人群中每个人的额头温度,有效解决了传统热成像全面积测温误报问题,实现更精准的人体温度识别。测温最大距离达到10米,能有效避免接触传染,实现公共场所“无接触式远距”体温监测。目前已经广泛应用与火车站、机场、地铁站、码头等重点交通枢纽以及商场、写字楼、学校等大流量公共场所,全自动人脸识别、无感通关,迅速发现体温异常者,提供防疫第一道钢铁防线。

二是可以实现厨房、物流仓库、机房、供电所、电瓶车充电桩、博物馆等区域防火精准预警。在实际应用中,通过红外热成像摄像头接收物体释放的红外线,并实时转换成温度信息。同时,结合AI图像识别技术,对目标物体周边划定的区域进行人体识别,检测是否有人,当发现划定的区域内温度持续上升,达到设定的预警温度,而且未检测到有人,同时满足这两个条件就会触发预警。根据紧急程度,发出预警形式有短信、电子邮件、电话通知,还有监控画面弹窗等。温度达到二级预警温度时,系统会短信、电子邮件通知相关管理员等,达到一级预警温度时,系统会自动拨打电话通知。

三是实现在黑暗中准确识别人脸。当使用热成像照相机拍摄面部图像时,主要的挑战在于捕获的热图像必须与目标人物的常规可见图像的监视图像库相匹配。需要将构建出来的图像与数据库中的已知面部进行匹配,才能识别出目标。热成像人脸识别技术在追捕逃犯、打击恐怖分子、夜间作战方面有很大的用武之地。

四是红外热成像和低照度双光相结合,通过多光谱图像融合技术,再通过AI的深度学习技术加持,实现增加刷脸支付的安全性。通过红外热成像摄像头接收物体释放的红外线,并实时转换成温度信息。同时,结合AI图像识别技术,可以增加刷脸支付的安全性。

五是红外热成像在汽车辅助驾驶方面得到有效应用。近年来,随着我国汽车市场的发展,大家对主动安全越来越关注,红外热成像技术在车载领域得到不断发展,成为改善道路安全的重要方案。很多企业推出了红外热成像车载辅助驾驶系统等,这类产品是主动安全的重要组成部分,得到越来越多关注。在AI的赋能下,这类产品不断升级,促进了其应用。

本文来自中国安防网站编辑发布

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