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熱成像技術在采礦設備維護中的應用

熱成像技術在采礦設備維護中的應用:發熱常常是設備損壞或功能故障的早期征兆,這使它成為在預測性維護 (PDM) 計劃中所監視的一個關鍵性能參數。

進行紅外熱成像預測性維護的技術人員定期對關鍵設備的溫度進行檢查,從而可以隨時間跟蹤設備的運行狀況,並快速發現異常讀數以便進一步檢查。通過監視設備性能並在需要時安排維護,可降低因設備故障而發生的非計劃性停產的可能性,減少維護費用和設備維修的成本,延長設備資產的壽命,並最大限度地提高維護效果和生產能力。

紅外熱成像技術原理

1800年英國的天文學家William Herschel 用分光棱鏡將太陽光分解成從紅色到紫色的單色光,依次測量不同顏色光的熱效應。他發現,當水銀溫度計移到紅色光邊界以外,人眼看不見任何光線的黑暗區的時候,溫度反而比紅光區更高。反複試驗證明,在紅光外側,確實存在一種人眼看不見的“熱線”,後來稱為“紅外線”,也就是“紅外輻射”。自然界任何物體,隻要溫度高於絕對零度(-273.15 C°),就會以電磁輻射的形式在非常寬的波長範圍內發射能量,產生電磁波(輻射能)。

本文來自電子工程世界編輯發布

紅外熱像儀在機器視覺領域中的應用

紅外熱成像是一種可將紅外圖像轉換為熱輻射圖像的技術該技術可從圖像中讀取溫度值。因此熱輻射圖像中的各個像素實際上都是一個溫度測量可實現對物體表麵溫度的非接觸式測量。

紅外熱像儀的構造類似於一台數碼攝像機。主要組件包括一個將紅外輻射對準探測器的鏡頭以及用於處理並顯示熱信號和熱圖像的軟件和電子設備。

為了更好地讓讀者朋友了解紅外熱像儀在機器視覺領域的應用小編將陸續向你介紹紅外熱像儀如何幫助您提高產品質量、降低人工成本和完善工藝流程,數字式測振儀對紅外熱像儀在引導、識別、測量、檢驗等各種應用進行案例剖析。

紅外熱像儀如何實現對電阻器100%的質量管控

通過100%質量控製降低故障率

然而盡管在上述領域投資巨大客戶的故障投訴率仍高達百萬分之五。根據嚴格標準故障率達百萬分之八到十被視為不可接受因此他們決定對所有元件進行100%全麵控製。在生產過程中可能出現問題元件繼而可能造成內置電子設備出現故障。最後導致最終的電子係統無法達到預期的耐久性給設備供應商和汽車公司都帶來潛在的質量問題。

紅外熱像儀在不到一秒的時間內就能生成紅外圖像公司通過圖像可檢測電阻器是否存在潛在問題。由於故障設備的表麵溫度比正常設備高在紅外圖像中就會呈現出熱區。

質量控製過程中每個電阻器都會充電一小段時間。紅外熱像儀在20毫秒內觀察該元件的熱循環。利用自動化技術係統集成商設計的IRCheck機器視覺軟件計算機將電阻器表麵的平均溫度和檢測到的最高溫度進行對比。如果元件的最高溫度與平均溫度之差超出預設值,塗層測厚儀表明該元件存在熱區。一旦檢測到熱區就會自動發出觸發信號,煙氣分析儀將故障元件剔除出生產線。從試驗機進入到退出整個過程不超過一秒鍾時間。為了統計過程控製元件存在缺陷的熱圖像被存儲在數據庫中。

疫情過後,紅外熱成像將如何發展?

近年來,隨著人工智能技術的快速發展,在熱成像領域,AI+熱成像帶來了很大的變化。通過AI深度學習技術加持,熱成像不僅僅能夠測溫,還能實現更多的智能分析功能,同時企業將目前主流的人臉抓拍算法和熱成像有機結合,實現在黑暗中準確識別人臉,給客戶提供了AI+熱成像更高的應用價值。在AI賦能下,熱成像應用有了更多新表現:

一是“AI+紅外熱成像”技術相結合的紅外熱成像體溫篩檢係統,通過前端紅外相機與高清攝像機相結合,利用人臉識別算法,精準鑒別現場人群中每個人的額頭溫度,有效解決了傳統熱成像全麵積測溫誤報問題,實現更精準的人體溫度識別。測溫最大距離達到10米,能有效避免接觸傳染,實現公共場所“無接觸式遠距”體溫監測。目前已經廣泛應用與火車站、機場、地鐵站、碼頭等重點交通樞紐以及商場、寫字樓、學校等大流量公共場所,全自動人臉識別、無感通關,迅速發現體溫異常者,提供防疫第一道鋼鐵防線。

二是可以實現廚房、物流倉庫、機房、供電所、電瓶車充電樁、博物館等區域防火精準預警。在實際應用中,通過紅外熱成像攝像頭接收物體釋放的紅外線,並實時轉換成溫度信息。同時,結合AI圖像識別技術,對目標物體周邊劃定的區域進行人體識別,檢測是否有人,當發現劃定的區域內溫度持續上升,達到設定的預警溫度,而且未檢測到有人,同時滿足這兩個條件就會觸發預警。根據緊急程度,發出預警形式有短信、電子郵件、電話通知,還有監控畫麵彈窗等。溫度達到二級預警溫度時,係統會短信、電子郵件通知相關管理員等,達到一級預警溫度時,係統會自動撥打電話通知。

三是實現在黑暗中準確識別人臉。當使用熱成像照相機拍攝麵部圖像時,主要的挑戰在於捕獲的熱圖像必須與目標人物的常規可見圖像的監視圖像庫相匹配。需要將構建出來的圖像與數據庫中的已知麵部進行匹配,才能識別出目標。熱成像人臉識別技術在追捕逃犯、打擊恐怖分子、夜間作戰方麵有很大的用武之地。

四是紅外熱成像和低照度雙光相結合,通過多光譜圖像融合技術,再通過AI的深度學習技術加持,實現增加刷臉支付的安全性。通過紅外熱成像攝像頭接收物體釋放的紅外線,並實時轉換成溫度信息。同時,結合AI圖像識別技術,可以增加刷臉支付的安全性。

五是紅外熱成像在汽車輔助駕駛方麵得到有效應用。近年來,隨著我國汽車市場的發展,大家對主動安全越來越關注,紅外熱成像技術在車載領域得到不斷發展,成為改善道路安全的重要方案。很多企業推出了紅外熱成像車載輔助駕駛係統等,這類產品是主動安全的重要組成部分,得到越來越多關注。在AI的賦能下,這類產品不斷升級,促進了其應用。

本文來自中國安防網站編輯發布