Unità di elaborazione delle immagini della termocamera

创建于02.18
Nel complesso sistema di un'immagine termica telecamera, l'unità di elaborazione agisce come un abile artigiano, scolpendo con cura i segnali digitali in uscita dall'unità di elaborazione del segnale, convertendoli in immagini termiche intuitive, chiare e ricche di temperatura, un supporto fondamentale per l'applicazione efficace della tecnologia di termografia in vari campi.
Pipeline di elaborazione delle immagini:
Miglioramento dell'immagine
Sebbene i segnali digitali dall'unità di elaborazione del segnale siano stati preliminarmente denoised, amplificati e abbiano completato la conversione analogico-digitale, le immagini potrebbero comunque presentare problemi come basso contrasto e dettagli sfocati. L'unità di elaborazione delle immagini utilizza tecniche di miglioramento delle immagini per migliorare la qualità delle immagini. Con l'equalizzazione dell'istogramma, la gamma dinamica dei livelli di grigio dell'immagine viene ampliata, consentendo di presentare più chiaramente i dettagli del chiaro e del scuro nell'immagine. Ad esempio, nell'ispezione termografica delle apparecchiature industriali, le sottili differenze nella temperatura superficiale dell'apparecchiatura, che sono difficili da individuare in origine, possono essere presentate chiaramente con diverse regioni di temperatura dopo l'elaborazione dell'equalizzazione dell'istogramma, rendendo conveniente per il personale individuare rapidamente potenziali punti di guasto. Esistono anche algoritmi di filtraggio per il rilevamento dei bordi come l'operatore laplaciano e il filtro gaussiano, che possono anche evidenziare i contorni e i dettagli degli oggetti, migliorando la leggibilità dell'immagine.
Correzione non unitaria
La risposta di ogni pixel del sensore a infrarossi alla radiazione infrarossa non è completamente coerente, il che può portare a problemi come luminosità irregolare e artefatti di rumore nelle immagini di imaging. L'unità di elaborazione delle immagini eseguirà una correzione della non uniformità per eliminare questi errori. Sulla base del metodo di correzione a due punti, nel caso di sorgenti di riferimento note ad alta e bassa temperatura, la risposta del sensore alla sorgente di riferimento viene misurata per stabilire un modello di correzione e il segnale di uscita di ogni pixel viene corretto per garantire che la stessa area di temperatura nell'immagine presenti luminosità e colore coerenti, migliorando l'accuratezza della misurazione della temperatura.
Mappatura della temperatura ed elaborazione pseudo-colore
Per visualizzare in modo più intuitivo la distribuzione degli oggetti, l'unità di elaborazione delle immagini mappa i valori di temperatura corrispondenti ai segnali digitali di ciascun pixel e li converte in valori di colore o livelli di grigio visualizzati. Elaborazione a colori, in base alla tabella di mappatura temperatura-colore preimpostata, diversi intervalli di temperatura corrispondono a colori diversi, come l'uso del blu per rappresentare aree a bassa temperatura e del rosso per aree ad alta temperatura, rendendo la distribuzione della temperatura chiara a colpo d'occhio. Nella diagnosi di immagini termiche mediche, i medici possono giudicare rapidamente le aree di temperatura anomale del corpo umano tramite immagini termiche pseudo-colorate, aiutando nella diagnosi delle malattie.
Fusione di immagini e riconoscimento di oggetti (alcune funzioni avanzate)
In alcune applicazioni di imaging termico di fascia alta, l'unità di elaborazione delle immagini ha funzioni di fusione delle immagini e riconoscimento degli oggetti. La fusione delle immagini è la fusione delle immagini di imaging termico con le immagini di luce visibile, combinando i vantaggi di entrambe per ottenere sia le informazioni sulla temperatura degli oggetti sia una visione chiara dell'aspetto degli oggetti e dell'ambiente circostante. Nel monitoraggio della sicurezza, ciò consente al personale di sicurezza di avere una comprensione più completa della scena di monitoraggio. Il riconoscimento utilizza algoritmi di apprendimento automatico, come le reti neurali convoluzionali (CNN), per identificare e classificare gli oggetti target nelle immagini termiche. Nel monitoraggio degli incendi boschivi, può automaticamente sparare fonti e fumo e emettere allarmi in tempo.
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