用于检测体温热成像传感器介绍

分享到:

受益于半导体行业的快速发展,数字图像传感器中的像素数量在过去十年中增长迅速。COVID-19爆发后,热成像摄像机应用日益普及。新冠病毒在全球的迅速传播给公共卫生、食品系统和工作领域带来了前所未有的挑战,在全世界造成了巨大的生命损失。这场疫情摧毁了就业机会,使数百万人的生计受到影响。面对这场危机,一个重大需求是远距离快速探测个人或群体体温而不影响正常活动。因为发烧是病毒感染的常见症状之一,有效识别发烧人士有助于限制病毒的传播。热成像传感器是实现该应用的核心技术。

热成像传感器

什么是热成像传感器?热成像摄像机如何从远处测量核心体温?

热成像传感器是一种微机电系统(MEMS)点点taptap安卓,是一个对8至14微米波长范围内的长波红外电磁辐射(LWIR)敏感的探测器阵列。开尔文0度以上的所有物体和所有生物都在这个光谱范围内发出辐射,这种辐射的强度代表了它们的表面温度。与波长在400到700纳米之间的可见光不同,长波红外辐射对人眼是不可见的。

然而,形成热成像阵列的探测器能够通过可测量的方式改变其特性(例如,通过改变其电阻或由于塞贝克效应产生电压输出)来对入射的红外热发出响应。这些变化被读出电路放大和数字化,最终产生的数字代码被转换成温度值。因此,每个热探测器依照时序在其可测角度范围内测量物体的表面温度。然后,二维探测器阵列有序生成一个二维像素阵列——类似于灰度视觉图像。但在这种情况下,每个像素表示场景的该部分的温度,而不是亮度。这个简单的类比告诉我们,一定程度上,热图像也可以通过标准视觉图像处理技术进行处理和分析。它还可以显示为热信息图,每个温度值都有一个特定的相关颜色。图一是同一场景的视觉图像、彩色热图像和灰度热图像的对比实例。

罗姆   ROHM   传感器

图1:视觉摄像机图像与热摄像机图像(包括彩色和灰度热图像) 

以上热图像是由一个特殊的热摄像相机拍摄的。这个相机是使用以下图2所示的热成像点点taptap安卓组成的模组。 

罗姆   ROHM   传感器

图2:Meridian Innovation 80x62 分辨率 LWIR 热成像点点taptap安卓和模组

人体体温的测量

热成像仪测量视野中物体或物体的表面温度。现在的问题是——在热像图中,我们如何测量人体的体温。

在回答这个问题之前,让我们回顾一下传统的体温测量方法。人体体温是通过水银温度计或数字温度计测量的(如图3所示),该温度计必须与身体的隐蔽区域进行物理接触,该区域的温度与内部器官的温度非常接近或相同。典型的接触部位是直肠内(直肠温度计,最准确)、舌头下(口腔温度计,约低0.3摄氏度)或腋窝(腋窝温度计,约比直肠温度读数低0.6摄氏度)。

接触式温度计的实际局限性已被不同类型的非接触式红外传感温度计所克服。该温度计可通过其形状系数和进行测量时的定位的方式进行区分——例如,位于远耳道的鼓室温度计,颞动脉温度计(滑过前额侧面的颞浅动脉),或前额温度计(置于前额正前方)(如图4所示)。这些温度计有三个共同因素:

(1)它们有一个感测皮肤温度的长波红外探测器,由硅基热电堆技术制造

(2)根据测量的皮肤温度、环境温度和热传导方程,在设备中计算人体体温

(3)温度计必须接触皮肤或者放置在离皮肤非常近的位置(例如:最多几厘米距离)

罗姆   ROHM   传感器

                              图3:接触式温度计                              

罗姆   ROHM   传感器

 图4:额温枪

用于检测高温的热成像摄像机

如前所述,热成像相机是围绕多像素热成像传感器构建的。探测器制造过程中使用的设计和制造工艺可以将探测器微型化——这有利于每个模组封装更多的探测器,例如5000个像素点或更多。而且还可以产生更灵敏的探测器:响应时间短,不仅可以捕捉静态场景,也可以拍摄帧速率在每秒1到30帧之间的热视频流。配合使用视野超过40度的可见光镜头,它允许人们在50厘米到几米的距离内同时拍摄复杂、动态多人热场景。

以上这些设定似乎使人们能够在动态下从远处快速测量一组人的体温。但这真的足够吗?显然不是。首先,探测器只能感应皮肤表面的温度。与前额温度计类似,人体体温必须根据人体的某些生物物理模型进行计算。但这里出现了一个问题——哪个像素代表真正的体温?这是一个非常重要的问题,因为热成像仪只能在多个像素中解析人脸,温度读数可以变化超过一度。此外,镜头的缺陷、相机和被摄对象之间的视角、是否佩戴口罩、发型是否遮住面部、是否佩戴眼镜等都会影响温度读数的准确性,在这些情况下,如何解读体温比简单的前额或耳内红外温度计复杂得多。这种情况下,热图像处理和分析就发挥了关键作用。考虑到热图像中可用的“过多”信息,各种不准确度大多具有系统性特征,可以进行补偿。

然而,这使得用于发烧检测的热成像相机的设计成为一项相当复杂的工作,需要详细了解热成像传感器的特性、良好的热成像和一些生物物理学知识,当然还需要精通图像和数据分析——当由于隐私问题而无法使用视觉成像流时,对视野中对象的可靠检测也是一个相当大的挑战。

罗姆   ROHM   传感器

图 5:Meridian Innovation 多人发烧检测摄像头解决方案

参考设计

如上所述,及时交付用于检测高温的红外热像仪的必要性以及构建良好解决方案的复杂性,促使各企业共同努力为 OEM 和 ODM 提供大量参考设计。

核心的新型热像仪,采用CMOS/MEMS技术量产,在像素设计上使用了传统微测辐射热计和热电堆的结合技术。除热像仪外,参考设计还包括了环境传感器、用于估计与对象距离的飞行时间传感器,并受益于人工智能增强的应用软件,提高了热读数和核心体温计算的准确性,以及用于可视化的热图像质量。选择具有成本效益的组件和 SDK,有助于解决最重要的障碍——人体体温的计算,这降低了设计和研发成本,并有助于满足热像仪用于检测人体体温的应用。

结论

热成像传感器现在以实惠的价格在大众市场产品中随处可见。无障碍参考硬件设计和软件解决方案极大地促进了该技术的应用,并实现了热像仪的快速开发,包括用于自动检测人体体温的摄像机。电子产品的广泛应用,有望使我们的生活更加舒适和安全。这类产品有助于管控当前的疫情,并描述了一个令人信服的理念:“创新技术促进更安全和更好的生活”。

关键词:罗姆传感器

相关资讯
智能功率器件导通电阻与电流检测精度退化诊断与在线状态监测

智能功率器件(Smart Power Device)导通电阻与电流检测精度随老化退化,易引发损耗上升与过流误判。本文提出基于在线状态监测的联合评估方法,通过特征提取与数据融合实现早期诊断,解决传统维护滞后痛点。

降压型DC-DC转换器:AI辅助环路整定与轻载效率协同优化

降压型DC-DC转换器(Buck Converter)的效率受开关、导通与静态损耗共同制约。传统手动环路整定难以兼顾瞬态响应与轻载效率。通过AI辅助环路整定建立损耗模型与多目标优化算法,可实现开关导通损耗与轻载效率协同,解决全负载范围高效运行难题。

快速恢复二极管数字孪生:反向恢复电荷与热阻协同在线预测

快速恢复二极管的反向恢复电荷与散热热阻直接决定开关电源的损耗与结温。针对传统离线测定无法反映器件真实运行状态的痛点,本文提出基于数字孪生的协同在线预测方法。该方法通过运行数据驱动,实现Qrr与Rth的联合实时评估,为功率半导体器件智能运维提供核心技术支撑。

SiC MOSFET高温导通电阻退化机理与抑制机制:提升电动汽车续航

碳化硅金属氧化物半导体场效应晶体管(SiC MOSFET)是提升电动汽车续航里程的核心器件。针对其在高温工况下导通电阻退化导致电驱动系统(EDU)效率下降的问题,本文系统阐明高温导通电阻退化机理,提出器件工艺优化与系统协同抑制机制,构建可靠性保障体系,为电动汽车高效运行提供技术支撑。

达林顿晶体管饱和压降与功耗平衡:大电流负载热设计解析

达林顿晶体管(Darlington Transistor)在大电流驱动中面临高饱和压降(Vce(sat))引发的功耗激增与结温(Tj)超限问题。通过优化基极驱动、匹配低热阻散热路径与实施动态降额,可实现压降与功耗平衡,确保热可靠性。传统设计常忽视压降热失效风险,剖析其平衡机理是功率驱动设计的前提。

精彩活动

Baidu
map