Miért olyan pontos az InfiRay® termográfia? AI-hőmérséklet algoritmuselemzés
A pontosság a termográfia legfontosabb mutatója. Egy termográfiai kamera rögzíti az infravörös sugárzást a FOV-jában, majd digitális jelértékké alakítja át, amely a szürkeárnyalatot jelzi. Az érték azonban a környezeti hőmérséklettel együtt változik és sodródik, és olyan tényezők befolyásolják, mint a célkibocsátás, a légköri átviteli képesség és a mérési távolság. Az InfiRay® saját fejlesztésű AI-Temp termográfiai algoritmusok ezeknek a nehézségeknek a megbirkózására születtek.
Hatékony garancia a pontos termográfiához:
InfiRay® infravörös érzékelő chip
Folyamatos technológiai fejlődésnek köszönhetően InfiRay® a hűtés nélküli infravörös érzékelő iparág vezetőjévé válik. Az AI-Temp termográfiai algoritmusok az InfiRay® saját fejlesztésű infravörös detektoron alapulnak, amely magas válaszadási sebességgel és magas hőérzékenységgel rendelkezik, így rendkívül részletes valós idejű termográfiai képeket és hőmérsékleti adatokat nyújtanak nagy frekvenciával.
A kalibrációs környezet hibátlan szimulációja
InfiRay® teljes automatikus gyártási és kalibrációs feldolgozást épített ki és kalibrálta; A kalibrálási környezet hiba nélküli szimulációját az AI-Temp Thermography Algorithm tulajdonságain alapuló vonalak, valamint az alkalmazási környezetnek megfelelően végrehajtották a kalibrálási környezet hiba nélküli szimulációit. Ezenkívül a nagy teljesítményű feketetest használják a termográfiai kalibrálás. A mennyiségi érték átvitele A fekete test nyomonkövethetőségének forrásai világszerte ismert létesítményekhez vezethetők vissza, mint például a Kínai Nemzeti Metrológiai Intézet (NIM), az Egyesült Államokban a Nemzeti Szabványügyi és Technológiai Intézet (NIST), valamint a Laboratoire national de métrologie et d&' essais (LNE) Franciaországban. Szigorú mérési pontossági teszteket végeznek a szállítás előtt, amelyek teljes mértékben garantálják az AI-Temp termográfiai algoritmusok bevezetését.
AI-Temp intelligens termográfiai algoritmusok készlet
AI-Temp termográfia & nbsp; Algoritmusok A készlet intelligens algoritmusokat tartalmaz, mint például a dinamikus hőmérséklet-eltolódás kompenzációs algoritmus intelligens környezeti hőmérséklet-érzékeléssel, a céljellemzők nyomon követhetőségén alapuló termográfiai korrekciós algoritmus, valamint az emberi lények bőrhőmérsékletének és testhőmérsékletének dinamikus előrejelzési algoritmusa nagy adatok alapján.
Dinamikus hőmérséklet kompenzációs algoritmus
Valós idejű automatikus azonosítás és kompenzáció
Az algoritmus automatikusan azonosítja a környezeti hőmérséklet-változásokat valós időben, és dinamikus hőmérséklet-érzékelési kompenzációt hajt végre a környezeti hőmérséklet-változások által okozott infravörös érzékelő kimeneti sodródás esetén. Az infravörös detektor infravörös sugárzást gyűjt össze, ezért nagy valószínűséggel befolyásolja a környezeti hőmérséklet változásai. Következésképpen az infravörös detektor kimenete a környezeti hőmérséklet változásával változik. A valós időben kapott termékhőmérsékleti adatok alapján az AI-Temp automatikusan kiszámítja az adatokhoz illő környezetkompenzációs paramétereket, és valós időben kompenzálja a hőmérséklet eltolódását.
Nyomonkövethetőség korrekciós algoritmus
Fordított származékos korrekció az infravörös sugárzási útvonalon
Nyomonkövethetőség korrekciót alkalmazunk az infravörös sugárzási energia megszerzésének eltérésére, amelyet a célmérési távolság, emisszivitás és légköri átviteli képesség okoz a környezetben. A cél infravörös sugárzását rögzítő infravörös detektor útvonalain vannak olyan tényezők, amelyek akadályozzák a cél infravörös sugárzás átviteli hatékonyságát, mint például a célmérési távolság, emisszivitás és légköri átviteli képesség. Az AI-Temp termográfiai algoritmus, mint érintésmentes és nem invazív termográfiai technológia, teljes matematikai modellekkel rendelkezik a légköri átvitel. A modellekben lévő befolyásoló tényezőparaméterek konfigurációjával fordított származékos korrekciót hajthat végre a cél infravörös sugárzás átviteli útvonalán, hogy eltávolítsa az összes befolyásoló tényezőt és elérje a cél valós infravörös sugárzási energiaértékét.
Dinamikus előrejelzési algoritmus az emberi test hőmérsékletének mérésére