熱画像カメラの赤外線センサー

赤外線 センサー 物体の熱特性に基づいて動作します。絶対零度（-273℃）以上の温度の物体は赤外線を放射し、物体の温度が高いほど赤外線の強度が増します。赤外線センサーは赤外線に対する自身の感度を利用します。物体から放射された赤外線を受信すると、内部の感応部品が物理的変化を起こし、電気信号を生成します。この物理的変化は赤外線の強度と密接に関係しています。これらの電気信号を検出して分析することで、物体によって放射された赤外線の強度を決定し、物体の温度情報を取得できます。

サーミスタ赤外線センサー：サーミスタは温度変化に非常に敏感な抵抗器です。サーミスタが赤外線を受信すると、それに応じて自身の温度が上昇し、サーミスタの抵抗値は温度変化に伴って大きく変化します。この特性を利用して、抵抗値の変化を測定することで、受信した赤外線の強度を正確に判定できます。初期の熱画像装置では、サーミスタ赤外線センサーが広く使用されていました。構造が比較的単純でコストが低いですが、感度と応答速度には限界があります。

サーモパイル赤外線センサー: サーモパイルは、直列に接続された複数の熱電対で構成されています。赤外線がサーモパイルに当たると、サーモパイルの両端に温度差が生じます。ゼーベック効果により、この温度差によって熱起電力が発生します。サーモパイル赤外線センサーは、熱起電力の大きさを測定することで赤外線の強度を決定します。応答速度が速く、安定性が優れているという利点があります。産業用高速検出や炎監視など、応答速度が速いことが求められる一部の熱画像アプリケーション シナリオでは、サーモパイル赤外線センサーが重要な役割を果たします。

マイクロボロメータ赤外線センサー：マイクロボロメータは現在最も広く使用されている赤外線感知部品です。主に半導体材料の電気伝導率が温度によって変化するという特性を利用しています。マイクロボロメータが赤外線を受け取ると、その温度が上昇し、半導体材料の電気伝導率が変化し、抵抗値が変化します。抵抗値の変化を検出することで、赤外線の強度を計算できます。マイクロボロメータは高感度と高解像度の利点があり、赤外線の微妙な変化を正確に検出し、熱画像カメラが鮮明で正確な熱画像を生成できるようにします。セキュリティ監視、医療診断、科学などの分野で広く使用されています。

高感度: 現代の赤外線センサー、特にマイクロボロメータ赤外線センサーは、感度が非常に高く、非常に弱い赤外線を検出できます。これにより、熱画像カメラは物体の表面のわずかな温度差を区別できます。わずか数十分の一度の温度差がある物体でも、熱画像で温度分布の違いを明確に表示できるため、正確な温度検出と分析を強力にサポートします。

高速応答: 技術の継続的な進歩により、赤外線センサーの応答速度が大幅に向上しました。ボソピルとマイクロボロメータの赤外線センサーは、赤外線放射の変化に非常に短時間で応答し、電気信号をすばやく生成できるため、自動運転の熱画像障害物回避システムや移動物体の温度監視など、多くのリアルタイムアプリケーションの要件を満たします。

優れた安定性: 長期にわたる研究開発の結果、赤外線の安定性が大幅に向上しました。温度や湿度の大きな変化など、さまざまな環境条件下でも、赤外線センサーは安定して動作し、性能の一貫性を維持し、熱画像カメラが正確で信頼性の高い熱画像を出力することを保証し、工業生産、セキュリティ監視などの分野で安定した監視保護を提供します。

より高い感度：高精度の熱画像に対する需要の高まりに応えるため、将来の赤外線センサーはより高い解像度と感度に向かって発展します。センサーの構造設計と製造プロセスを継続的に最適化し、ピクセルサイズを縮小し、単位面積あたりのピクセル数を増やすことで、熱画像画像の解像度を向上させることができます。同時に、新しい感光材料と技術が開発され、センサーの赤外線に対する応答能力がさらに向上し、感度が向上し、熱画像カメラがより多くの温度変化と物体の詳細を捉えられるようになります。

小型化と統合：モノのインターネット、ウェアラブルデバイスなどの分野の急速な発展に伴い、熱画像装置の小型化と統合に対する要求が高まっています。赤外線センサーは、小型デバイスへの統合性を高めるために、小型化と軽量化に向けて開発を継続します。高度な半導体製造技術を採用することで、赤外線センサーは信号処理回路、画像処理チップなどのコンポーネントと1つのチップに統合され、ある程度のシステム統合が実現され、機器の体積とコストが削減され、熱画像技術の応用範囲が拡大します。

インテリジェンス: 人工知能技術の発展は、赤外線センサーのインテリジェンス化のチャンスです。将来の赤外線センサーは、インテリジェントな分析および処理機能を備え、さまざまなオブジェクトを自動的に識別および分類し、事前定義されたルールとアルゴリズムに従って温度異常検出やターゲット追跡などの操作を実行できるようになります。人工知能アルゴリズムを赤外線センサーと組み合わせることで、熱画像カメラは熱を取得するだけでなく、画像内の情報を深く分析して理解し、ユーザーにさらに価値のある意思決定の根拠を提供できます。