열화상 카메라의 영상처리장치

열화상 시스템의 복잡한 시스템에서 카메라처리 장치는 숙련된 장인의 역할을 하며 신호 처리 장치에서 출력된 디지털 신호를 조심스럽게 조각하여 직관적이고 선명하며 온도가 풍부한 열화상으로 변환합니다. 이는 다양한 분야에서 열화상 기술을 효과적으로 적용하는 데 중요한 지원입니다.

신호 처리 장치의 디지털 신호는 사전에 노이즈 제거, 증폭 및 아날로그-디지털 변환을 완료했지만 이미지에는 여전히 대비가 낮고 세부 사항이 흐릿한 것과 같은 문제가 있을 수 있습니다. 이미지 처리 장치는 이미지 향상 기술을 사용하여 이미지 품질을 개선합니다. 히스토그램 평준화를 통해 이미지의 회색 레벨 동적 범위가 확장되어 이미지의 밝고 어두운 세부 사항을 더 명확하게 표현할 수 있습니다. 예를 들어, 산업 장비 열 화상 검사에서 원래 파악하기 어려운 장비 표면 온도의 미묘한 차이는 히스토그램 평준화 처리 후 다른 온도 영역으로 명확하게 표현할 수 있어 직원이 잠재적인 오류 지점을 빠르게 찾는 데 편리합니다. 또한 라플라시안 연산자 및 가우시안 필터와 같은 에지 감지 필터링 알고리즘이 있어 객체의 윤곽과 세부 사항을 강조하여 이미지의 가독성을 향상시킬 수도 있습니다.

적외선 센서의 각 픽셀이 적외선 복사에 대한 응답은 완전히 일관되지 않아 이미징 이미지에서 밝기 불균일 및 노이즈 아티팩트와 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 이미지 처리 장치는 이러한 오류를 제거하기 위해 불균일성 보정을 수행합니다. 2점 보정 방법을 기반으로 알려진 고온 저온 기준 소스의 경우 센서의 기준 소스에 대한 응답을 측정하여 보정 모델을 수립하고 각 픽셀의 출력 신호를 보정하여 이미지의 동일한 온도 영역이 일관된 밝기와 색상을 나타내도록 하여 온도 측정의 정확도를 향상시킵니다.

물체의 분포를 보다 직관적으로 표시하기 위해, 영상 처리 유닛은 각 픽셀의 디지털 신호에 해당하는 온도 값을 매핑하여 시각화된 색상 또는 회색 레벨 값으로 변환합니다. 인컬러 처리에서는 사전 설정된 온도-색상 매핑 테이블에 따라 서로 다른 온도 범위가 서로 다른 색상에 해당합니다. 예를 들어, 파란색을 사용하여 저온 영역을 나타내고 빨간색을 사용하여 고온 영역을 나타내어 온도 분포를 한눈에 명확하게 볼 수 있습니다. 의료 열화상 진단에서 의사는 의사 색상 열화상을 통해 인체의 비정상적인 온도 영역을 빠르게 판단하여 질병 진단에 도움이 됩니다.

일부 고급 열 화상 애플리케이션에서 이미지 처리 장치에는 이미지 융합 및 객체 인식 기능이 있습니다. 이미지 융합은 열 화상 이미지와 가시광선 이미지를 융합하여 두 가지의 장점을 결합하여 온도 정보 객체와 객체의 모양과 주변 환경을 모두 확보하는 것입니다. 보안 모니터링에서 이를 통해 보안 인력은 모니터링 장면을 보다 포괄적으로 이해할 수 있습니다. 인식은 CNN(합성 신경망)과 같은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 열 화상에서 대상 객체를 식별하고 분류합니다. 산불 모니터링에서 자동으로 화재원과 연기를 발화시키고 적시에 경보를 발령할 수 있습니다.