KR102297273B1 - Thermal imaging camera temperature correction method and device - Google Patents
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Abstract
본 발명은 열화상 카메라 온도 보정 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, 프로세서 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 복수의 픽셀로 구성되는 초점면 어레이를 포함하는 적외선 검출기에서 물체에 대해 측정된 로우데이터(Rawdata)를 입력 받고, 상기 로우데이터에 대한 n차 다항식(n은 2이상의 자연수)을 이용하여 상기 로우데이터를 복사 에너지로 변환하고, 상기 변환된 복사 에너지를 이용하여 상기 물체의 온도를 계산하도록 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 열화상 카메라 온도 보정 장치가 제공된다. The present invention discloses a thermal imaging camera temperature calibration method and apparatus. According to the present invention, a processor and a memory connected to the processor, wherein the memory receives raw data measured for an object by an infrared detector including a focal plane array consisting of a plurality of pixels, A program executable by the processor to convert the raw data into radiant energy using an nth-order polynomial (n is a natural number greater than or equal to 2) for the raw data, and calculate the temperature of the object using the converted radiant energy A thermal imaging camera temperature calibration device for storing instructions is provided.
Description
본 발명은 열화상 카메라 온도 보정 방법 및 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a method and apparatus for calibrating the temperature of a thermal imaging camera.
일반적으로 열화상 카메라(Thermal image camera)는 피사체로부터 방출되는 적외선을 감지하여 형성된 영상을 출력하는 장치이다. In general, a thermal image camera is a device for outputting an image formed by detecting infrared rays emitted from a subject.
열화상 카메라는 빛이 없는 상황에서도 가시광선이 아닌 물체 자체에서 방출되는 적외선을 감지하여 영상을 생성하기 때문에, 어두운 환경이나 안개 환경에서 또는 특정 온도를 검출하는 분야에 활용된다.Since thermal imaging cameras generate images by detecting infrared rays emitted from objects themselves rather than visible light even in the absence of light, they are used in dark or foggy environments or in fields of detecting specific temperatures.
열화상 카메라는 피사체로부터 방출되는 적외선을 감지하기 위한 복수의 적외선 센서((Infrared sensor)가 어레이(Array) 형태로 배열된 초점면 배열(Focal plane array, FPA)인 적외선 검출기(Infrared detector)를 포함하고, 1 개의 적외선 센서가 감지한 복사 에너지(radiance)를 1 개의 픽셀 값인 디지털 수로 표현한다.The thermal imaging camera includes an infrared detector that is a focal plane array (FPA) in which a plurality of infrared sensors (Infrared sensors) are arranged in an array form for detecting infrared rays emitted from a subject. And, the radiation energy detected by one infrared sensor is expressed as a digital number that is one pixel value.
일반적으로 열화상 카메라는 적외선 검출기의 각 픽셀에서의 측정값과 물체의 복사 에너지를 선형 관계로 가정한다. In general, the thermal imaging camera assumes a linear relationship between the measured value of each pixel of the infrared detector and the radiant energy of the object.
그러나 상기한 가정은 열화상 카메라가 새제품인 경우에만 유효하며, 적외선 검출기의 상태불량 감도 저하 등으로 문제가 생기는 경우 비선형적인 고려가 필요하다. However, the above assumption is valid only when the thermal imaging camera is a new product, and non-linear consideration is required when a problem arises due to a poor condition of the infrared detector and a decrease in sensitivity.
상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 물체에 대한 정확한 온도 산출이 가능한 열화상 카메라 온도 보정 방법 및 장치를 제안하고자 한다. In order to solve the problems of the prior art, the present invention is to propose a method and apparatus for correcting the temperature of a thermal imaging camera capable of accurately calculating the temperature of an object.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 열화상 카메라 온도 보정 장치로서, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 복수의 픽셀로 구성되는 초점면 어레이를 포함하는 적외선 검출기에서 물체에 대해 측정된 로우데이터(Rawdata)를 입력 받고, 상기 로우데이터에 대한 n차 다항식(n은 2이상의 자연수)을 이용하여 상기 로우데이터를 복사 에너지로 변환하고, 상기 변환된 복사 에너지를 이용하여 상기 물체의 온도를 계산하도록 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 열화상 카메라 온도 보정 장치가 제공된다. In order to achieve the above object, according to an embodiment of the present invention, there is provided a thermal imaging camera temperature compensation apparatus, comprising: a processor; and a memory connected to the processor, wherein the memory receives raw data measured for an object by an infrared detector including a focal plane array including a plurality of pixels, and n for the raw data A thermal image storing program instructions executable by the processor to convert the raw data into radiant energy using a difference polynomial (n is a natural number greater than or equal to 2) and calculate the temperature of the object using the converted radiant energy A camera temperature compensation device is provided.
상기 n차 다항식은 상기 열화상 카메라의 오프셋을 포함하며, 상기 복사 에너지는 상기 n차 다항식과 상기 열화상 카메라에 대해 미리 설정된 제1 상수의 곱으로 결정될 수 있다. The nth-order polynomial may include an offset of the thermal imaging camera, and the radiant energy may be determined as a product of the nth-order polynomial and a first constant preset for the thermal imaging camera.
상기 프로그램 명령어들은, 아래의 수학식을 이용하여 상기 로우데이터를 상기 복사 에너지로 변환할 수 있다. The program instructions may convert the raw data into the radiant energy using the following equation.
[수학식][Equation]
여기서, R2는 제1 상수, S는 로우데이터, O는 오프셋임Here, R2 is a first constant, S is raw data, and O is an offset.
상기 프로그램 명령어들은, 아래의 수학식을 이용하여 상기 복사 에너지를 상기 물체의 온도로 변환할 수 있다. The program instructions may convert the radiant energy into the temperature of the object using the following equation.
[수학식][Equation]
여기서, B는 제2 상수, R1은 제3 상수, F는 제4 상수임where B is the second constant, R1 is the third constant, and F is the fourth constant
본 발명의 다른 측면에 따르면, 프로세서 및 메모리를 포함하는 열화상 카메라 장치에서 온도를 보정하는 방법으로서, 복수의 픽셀로 구성되는 초점면 어레이를 포함하는 적외선 검출기에서 물체에 대해 측정된 로우데이터(Rawdata)를 입력 받는 단계; 상기 로우데이터에 대한 n차 다항식(n은 2이상의 자연수)을 이용하여 상기 로우데이터를 복사 에너지로 변환하는 단계; 및 상기 변환된 복사 에너지를 이용하여 상기 물체의 온도를 계산하는 단계를 포함하는 열화상 카메라 온도 보정 방법이 제공된다. According to another aspect of the present invention, there is provided a method of correcting a temperature in a thermal imaging camera device including a processor and a memory, raw data measured for an object by an infrared detector including a focal plane array consisting of a plurality of pixels. ) receiving input; converting the raw data into radiant energy using an nth-order polynomial (n is a natural number greater than or equal to 2) for the raw data; and calculating the temperature of the object by using the converted radiant energy.
본 발명에 따르면, 측정값과 복사 에너지에 대한 비선형 관계식을 이용하여 열화상 카메라의 적외선 검출기에 포함된 각 픽셀의 상태 열화가 있더라도 오차를 최소화할 수 있는 장점이 있다. According to the present invention, there is an advantage in that an error can be minimized even if the state of each pixel included in the infrared detector of the thermal imaging camera is deteriorated by using a nonlinear relation between the measured value and the radiant energy.
도 1은 종래 기술에 따른 가정법을 나타낸 것이다.
도 2는 새제품인 열화상 카메라와 1년 이상 경과한 열화상 카메라의 로우데이터에 따른 복사 에너지의 비교 그래프이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라 장치의 구성을 도시한 도면이다. 1 shows a subjunctive method according to the prior art.
FIG. 2 is a graph comparing radiant energy according to raw data of a thermal imaging camera, a new product, and a thermal imaging camera, which has been in use for more than one year.
3 is a diagram illustrating a configuration of a thermal imaging camera apparatus according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.Since the present invention can have various changes and can have various embodiments, specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and it should be understood to include all modifications, equivalents and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.
본 발명은 복수의 픽셀로 구성되는 초점면 어레이를 포함하는 적외선 검출기에서 소정 물체에서 방출하는 복사 에너지를 감지하는 열화상 카메라에서, 복수의 픽셀에서 감지된 복사 에너지의 측정값(Rawdata)과 물체의 실제 적외선 신호값(복사 에너지)과의 관계를 보정하기 위한 것이다. The present invention relates to a thermal imaging camera that detects radiant energy emitted from a predetermined object by an infrared detector including a focal plane array composed of a plurality of pixels. This is to correct the relationship with the actual infrared signal value (radiation energy).
본 실시예에 따른 열화상 카메라 온도 보정 방법을 설명하기에 앞서 물체에서 방출하는 복사 에너지 및 종래의 보정 방법을 설명한다. Before describing the method of calibrating the temperature of the thermal imager according to the present embodiment, radiation energy emitted from an object and a conventional calibration method will be described.
Plank's law는 물체에서 방출되는 복사 에너지를 나타낸 수식이며 다음과 같다.Plank's law is an expression of radiant energy emitted from an object and is as follows.
여기서, 각 변수는 다음과 같다. Here, each variable is as follows.
수학식 1은 다음과 같이 나타낼 수 있다. Equation 1 can be expressed as follows.
여기서, B 및 R은 상수값이다. Here, B and R are constant values.
상기한 식을 통해 복사 에너지가 계산되면 물체의 온도를 알 수 있다. When the radiant energy is calculated through the above equation, the temperature of the object can be known.
또한, 열화상 카메라를 이용하여 물체의 온도를 계산하기 위해서는 대기, 반사 및 렌즈에 의한 영향을 고려해야 한다. In addition, in order to calculate the temperature of an object using a thermal imaging camera, it is necessary to consider the effects of the atmosphere, reflections, and lenses.
상기한 영향을 고려하는 경우 물체의 복사 에너지는 다음과 같이 나타낼 수 있다. Considering the above effects, the radiant energy of an object can be expressed as follows.
여기서, 각 변수는 다음과 같이 정의된다. Here, each variable is defined as follows.
수학식 3을 정리하면 다음과 같다. Equation 3 is summarized as follows.
수학식 4는 물체의 방사율, 반사온도, 대기온도, 렌즈온도, 렌즈투과율 등을 고려한 수식이며, 적외선 검출기에서 측정된 로우데이터와 복사 에너지의 관계식을 이용하여 물체의 온도를 계산하게 된다. Equation 4 is an equation that considers the object's emissivity, reflection temperature, atmospheric temperature, lens temperature, and lens transmittance, and the temperature of the object is calculated using the relationship between the raw data measured by the infrared detector and the radiant energy.
도 1은 종래 기술에 따른 가정법을 나타낸 것으로, 적외선 검출기(예를 들어, 16비트 A/D 컨버터)에 의해 측정되는 측정값인 로우데이터(A/D Counts: S)와 복사 에너지(Radiance)의 관계를 나타낸 것이다. 1 is a diagram showing a conventional assumption method, of raw data (A/D Counts: S) and radiant energy (Radiance), which are measured values measured by an infrared detector (eg, a 16-bit A/D converter); represents the relationship.
여기서, 로우데이터(S)와 복사 에너지의 관계는 다음과 같이 나타낼 수 있다. Here, the relationship between the raw data S and the radiant energy can be expressed as follows.
오프셋 0는 열화상 카메라에 따라 다르게 결정되는 값이다.
수학식 5는 상기한 수학식 2에 적용하면 다음과 같다. Equation 5 is as follows when applied to Equation 2 above.
종래의 온도 보정을 위한 최종식은 다음과 같다. The final formula for conventional temperature correction is as follows.
여기서, F는 상수값이며, 통상적으로는 1로 가정된다. Here, F is a constant value and is usually assumed to be 1.
그러나 상기한 가정은 보증기간 이내의 새제품의 열화상 카메라에서만 유효하다. 이후, 적외선 검출기의 상태불량, 감도저하 등의 문제가 발생하는 경우 물체의 온도를 계산하는데 영향을 미치게 된다. However, the above assumption is only valid for new thermal imaging cameras within the warranty period. Thereafter, when a problem such as a defective state or a decrease in sensitivity of the infrared detector occurs, it affects the calculation of the temperature of the object.
도 2는 새제품인 열화상 카메라와 1년 이상 경과한 열화상 카메라의 로우데이터에 따른 복사 에너지의 비교 그래프이다. FIG. 2 is a graph comparing radiant energy according to raw data of a thermal imaging camera, a new product, and a thermal imaging camera, which has been in use for more than one year.
열화상 카메라가 새제품인 경우 로우데이터와 복사 에너지를 선형관계로 가정하더라도 물체의 온도 계산에 문제가 없으나, 시간이 경과하는 경우 적외선 검출기의 각 픽셀에 대한 감도가 일정하다고 보장할 수 없어 비선형적인 고려가 필요하다. If the thermal imaging camera is a new product, there is no problem in calculating the temperature of the object even if the raw data and radiant energy are assumed to be in a linear relationship. is needed
즉, 적외선 검출기에 포함된 픽셀의 상태에 영향없이 정확한 온도 산출을 위해서는 로우데이터와 복사 에너지에 대한 보다 정확한 관계를 설정해야 한다. That is, in order to accurately calculate the temperature without affecting the state of the pixels included in the infrared detector, a more accurate relationship between raw data and radiant energy needs to be established.
본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 다음과 같이 열화상 카메라 온도 보정을 위한 비선형 관계식을 이용한다. According to a preferred embodiment of the present invention, a non-linear relational expression for temperature correction of a thermal imaging camera is used as follows.
수학식 8의 최종식은 다음과 같다. The final expression of Equation 8 is as follows.
수학식 8 내지 9는 이차항 수식으로 온도를 보정하는 점을 기재한 것이나 반드시 이에 한정되지 않는다. Equations 8 to 9 describe the point of correcting the temperature using a quadratic formula, but is not limited thereto.
수학식 8 내지 9를 이용하는 경우, 기존의 평균온도 오차가 0.37℃에서 0.22℃로 약 40% 감소하는 것을 확인하였다. When Equations 8 to 9 were used, it was confirmed that the conventional average temperature error decreased by about 40% from 0.37°C to 0.22°C.
특히, 인공지능 기반 물체 인지를 위해서는 물체의 정확한 온도가 요구된다. 열화상 카메라는 기존의 RGB(가시광) 카메라와 달리 물체의 온도를 영상으로 나타내므로 물체의 정확한 인식을 위해서는 정확한 물체 온도가 요구된다. In particular, in order to recognize an object based on artificial intelligence, an accurate temperature of the object is required. Unlike conventional RGB (visible light) cameras, thermal imaging cameras display the temperature of an object as an image, so accurate object temperature is required for accurate recognition of the object.
또한, 시중에 공급되고 있는 열화상 카메라 업체들은 각각의 온도 측정 알고리즘을 보유하고 있으나, 서로 호환되지 않고 다른 온도값을 가지는 경우가 다반사이다. In addition, although thermal imaging camera makers on the market have their own temperature measurement algorithms, they are not compatible with each other and often have different temperature values.
본 발명은 물체의 온도 계산에 대한 새로운 기준을 적용함으로써, 열화상 카메라의 성능 저하가 있거나 서로 다른 열화상 카메라를 이용하더라도 동일한 성능을 낼 수 있도록 한다. The present invention applies a new standard for calculating the temperature of an object, so that the same performance can be achieved even if there is a decrease in the performance of the thermal imaging camera or different thermal imaging cameras are used.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라 장치의 구성을 도시한 도면이다. 3 is a diagram illustrating a configuration of a thermal imaging camera apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 열화상 카메라 장치는 적외선 검출기(300), 프로세서(302) 및 메모리(304)를 포함한다. As shown in FIG. 3 , the thermal imaging camera apparatus according to the present embodiment includes an
적외선 검출기(300)는 복수의 픽셀로 구성되는 초점면 배열(focal plane array: FPA)이며, 소정의 분해능을 가지면서 물체(피사체)에서 방출하는 복사 에너지를 측정한다. The
적외선 검출기의 분해능은 160×120에서 1024×1024 픽셀 범위를 가질 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. The resolution of the infrared detector may have a range of 160×120 to 1024×1024 pixels, but is not necessarily limited thereto.
적외선 검출기(300)는 열 디텍터(thermal detector)와 광자 디텍터(quantum detector)의 두 종류로 분류할 수 있다. The
열 디텍터로는 금속 또는 반도체를 소재로 제조되는 비냉각식 마이크로볼로미터(uncooled microbolometer)가 있다. 열 디텍터는 광자 디텍터에 비해 가격이 저렴하며 더 넓은 범위의 적외선 스펙트럼을 검출할 수 있다. 마이크로볼로미터는 입사되는 적외선에 반응하며 광자 디텍터에 비해 그 반응 속도와 민감도가 훨씬 더 낮다. As a thermal detector, there is an uncooled microbolometer made of metal or semiconductor. Thermal detectors are less expensive than photon detectors and can detect a wider infrared spectrum. Microbolometers respond to incoming infrared radiation and have a much lower response rate and sensitivity than photon detectors.
광자 디텍터는 InSb, InGaAs, PtSi, HgCdTe(MCT) 등의 재료로 제조되며, GaAs/AlGaAs 층을 형성하여 QWIP(Quantum Well Infrared Photon) 디텍터가 제조된다. The photon detector is made of a material such as InSb, InGaAs, PtSi, HgCdTe (MCT), and a Quantum Well Infrared Photon (QWIP) detector is manufactured by forming a GaAs/AlGaAs layer.
광자 디텍터의 동작 원리는 결정 내에 있는 전자의 상태가 입사 광자에 의하여 달라지는 현상에 기반을 두고 있다.The principle of operation of the photon detector is based on the phenomenon that the state of electrons in the crystal is changed by the incident photon.
이러한 적외선 검출기(300)에서 측정되는 값이 로우데이터이다 .A value measured by the
프로세서(302)는 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있는 CPU(central processing unit)나 그밖에 가상 머신 등을 포함할 수 있다. The
메모리(304)는 고정식 하드 드라이브나 착탈식 저장 장치와 같은 불휘발성 저장 장치를 포함할 수 있다. 착탈식 저장 장치는 컴팩트 플래시 유닛, USB 메모리 스틱 등을 포함할 수 있다. 메모리(304)는 각종 랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리도 포함할 수 있다.
프로세서(302)는 메모리(304)에 저장된 프로그램 명령어들을 이용하여 로우데이터를 복사 에너지(radiance)로 변환하고, 본 실시예에 따른 온도 보정식을 이용하여 물체의 온도를 계산한다. The
본 실시예에 따른 프로그램 명령어들은, 복수의 픽셀로 구성되는 초점면 어레이를 포함하는 적외선 검출기에서 물체에 대해 측정된 로우데이터(Rawdata)를 입력 받고, 상기 로우데이터에 대한 n차 다항식(n은 2이상의 자연수)을 이용하여 상기 로우데이터를 복사 에너지로 변환하고, 상기 변환된 복사 에너지를 이용하여 상기 물체의 온도를 계산한다. The program commands according to the present embodiment receive raw data (Rawdata) measured for an object in an infrared detector including a focal plane array composed of a plurality of pixels, and an nth-order polynomial (n is 2) for the raw data. The above natural number) is used to convert the raw data into radiant energy, and the temperature of the object is calculated using the converted radiant energy.
온도 계산에 앞서, 프로그램 명령어들은, 열화상 카메라에 대한 상수 파라미터(R=R1/R2)), 오프셋(O) 등을 먼저 산출할 수 있다. Prior to calculating the temperature, the program instructions may first calculate a constant parameter (R=R1/R2)) , an offset (O), and the like for the thermal imaging camera.
상기한 수학식 8과 같이, n차 다항식은 상기 열화상 카메라의 오프셋을 포함하며, 복사 에너지는 n차 다항식과 상기 열화상 카메라에 대해 미리 설정된 제1 상수의 곱으로 결정된다. As shown in Equation 8, the nth-order polynomial includes the offset of the thermal imaging camera, and the radiant energy is determined as the product of the nth-order polynomial and a first constant preset for the thermal imaging camera.
본 실시예에 따르면, 서로 다른 성능을 갖는 열화상 카메라에 대해 로우데이터와 복사 에너지의 비선형 관계식을 이용하여 온도를 보정하기 때문에 온도 보정의 정확도를 높일 수 있다. According to the present embodiment, since the temperature is corrected by using a nonlinear relation between raw data and radiant energy for thermal imaging cameras having different performances, the accuracy of temperature correction can be increased.
예를 들어, 열화상 카메라 A, B가 있다고 가정하였을 때, A를 활용하여 20,000개의 인공지능을 위한 데이터베이스를 구축하고, 인공지능 알고리즘을 개발한 경우 A 카메라를 활용하면 정확한 물체인식이 실시간으로 가능하다. 그러나 B 카메라를 활용할 경우 어느 정도의 인식률은 가능하지만 A 만큼의 퍼포먼스를 발휘하지 못할 수 있으나, 본 실시예에 따른 방법을 활용할 경우 B 카메라도 A 카메라만큼의 성능을 낼 수 있다는 장점이 있다.For example, assuming that there are thermal imaging cameras A and B, using A to build a database for 20,000 artificial intelligence, and if an AI algorithm is developed, accurate object recognition is possible in real time if camera A is used. do. However, when camera B is used, although a certain recognition rate is possible, the performance may not be as good as that of A. However, when using the method according to the present embodiment, there is an advantage that camera B can also perform as well as camera A.
또한, 열화상 카메라 A를 구매한지 오래되었고 온도 값이 제대로 나오지 않는 것을 확인한 경우 선형적인 방법을 이용해 보정을 진행하더라도 어느 정도의 오차가 발생함을 확인할 수 있다. 그 이유는 적외선 검출기의 각 픽셀에 대한 적외선 신호 감도가 서로 틀어지고 일정하게 유지되지 않기 때문이다. 본 실시예에 따른 방법을 이용하는 경우 로우데이터에 대한 비선형 관계식을 활용하여 오래된 열화상 카메라도 처음상태의 열화상 카메라 A처럼 성능을 낼 수 있도록 한다. In addition, if it is confirmed that the thermal imaging camera A has been purchased for a long time and the temperature value is not displayed properly, it can be confirmed that a certain amount of error occurs even if the calibration is performed using a linear method. The reason is that the infrared signal sensitivity for each pixel of the infrared detector is misaligned and does not remain constant. When the method according to the present embodiment is used, an old thermal imaging camera can perform as well as the thermal imaging camera A in its initial state by using a nonlinear relational expression for raw data.
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.The above-described embodiments of the present invention have been disclosed for the purpose of illustration, and various modifications, changes, and additions will be possible within the spirit and scope of the present invention by those skilled in the art having ordinary knowledge of the present invention, and such modifications, changes and additions should be regarded as belonging to the following claims.
Claims (5)
프로세서; 및
상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되,
상기 메모리는,
복수의 픽셀로 구성되는 초점면 어레이를 포함하는 적외선 검출기에서 물체에 대해 측정된 로우데이터(Rawdata)를 입력 받고,
상기 로우데이터에 대한 n차 다항식(n은 2이상의 자연수)을 이용하여 상기 로우데이터를 복사 에너지로 변환하고,
상기 변환된 복사 에너지를 이용하여 상기 물체의 온도를 계산하도록
상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하되,
상기 n차 다항식은 상기 열화상 카메라의 오프셋을 포함하며,
상기 복사 에너지는 상기 n차 다항식과 상기 열화상 카메라에 대해 미리 설정된 제1 상수의 곱으로 결정되고,
상기 프로그램 명령어들은, 아래의 상기 열화상 카메라의 온도 보정을 위한 비선형 관계식을 이용하여 상기 로우데이터를 상기 복사 에너지로 변환하는 열화상 카메라 온도 보정 장치.
[수학식]
여기서, R2는 제1 상수, S는 로우데이터, A는 상기 로우데이터의 1차항의 상수, B는 상기 로우데이터의 2차항의 상수, O는 상기 열화상 카메라에 따라 다르게 결정되는 오프셋임 A thermal imaging camera temperature compensation device comprising:
processor; and
a memory coupled to the processor;
The memory is
Receives raw data measured for an object from an infrared detector including a focal plane array composed of a plurality of pixels,
Converting the raw data into radiant energy using an nth-order polynomial (n is a natural number greater than or equal to 2) for the raw data,
to calculate the temperature of the object using the converted radiant energy
Stores program instructions executable by the processor,
The nth order polynomial includes the offset of the thermal imaging camera,
The radiant energy is determined as a product of the nth polynomial and a first constant preset for the thermal imaging camera,
The program instructions, a thermal imaging camera temperature compensation apparatus for converting the raw data into the radiant energy using a nonlinear relational expression for temperature compensation of the thermal imaging camera below.
[Equation]
Here, R 2 is the first constant, S is the raw data, A is the constant of the first term of the raw data, B is the constant of the second term of the raw data, O is the offset determined differently depending on the thermal imaging camera
상기 프로그램 명령어들은, 아래의 수학식을 이용하여 상기 복사 에너지를 상기 물체의 온도로 변환하는 열화상 카메라 온도 보정 장치.
여기서,
The program instructions, a thermal imaging camera temperature compensating device for converting the radiation energy into the temperature of the object using the following equation.
here,
복수의 픽셀로 구성되는 초점면 어레이를 포함하는 적외선 검출기에서 물체에 대해 측정된 로우데이터(Rawdata)를 입력 받는 단계;
상기 로우데이터에 대한 n차 다항식(n은 2이상의 자연수)을 이용하여 상기 로우데이터를 복사 에너지로 변환하는 단계; 및
상기 변환된 복사 에너지를 이용하여 상기 물체의 온도를 계산하는 단계를 포함하되,
상기 n차 다항식은 상기 열화상 카메라의 오프셋을 포함하며,
상기 복사 에너지는 상기 n차 다항식과 상기 열화상 카메라에 대해 미리 설정된 제1 상수의 곱으로 결정되고,
상기 로우데이터를 상기 복사 에너지로 변환하는 단계는, 아래의 상기 열화상 카메라의 온도 보정을 위한 비선형 관계식을 이용하여 상기 로우데이터를 상기 복사 에너지로 변환하는 열화상 카메라 온도 보정 방법.
[수학식]
여기서, R2는 제1 상수, S는 로우데이터, A는 상기 로우데이터의 1차항의 상수, B는 상기 로우데이터의 2차항의 상수, O는 상기 열화상 카메라에 따라 다르게 결정되는 오프셋임
A method of calibrating a temperature in a thermal imaging camera device comprising a processor and a memory, the method comprising:
receiving raw data measured for an object by an infrared detector including a focal plane array composed of a plurality of pixels;
converting the raw data into radiant energy using an nth-order polynomial (n is a natural number greater than or equal to 2) for the raw data; and
Comprising the step of calculating the temperature of the object using the converted radiant energy,
The nth order polynomial includes the offset of the thermal imaging camera,
The radiant energy is determined as a product of the nth polynomial and a first constant preset for the thermal imaging camera,
The converting of the raw data into the radiant energy includes converting the raw data into the radiant energy using a nonlinear relational expression for temperature correction of the thermal imager below.
[Equation]
Here, R 2 is the first constant, S is the raw data, A is the constant of the first term of the raw data, B is the constant of the second term of the raw data, O is the offset determined differently depending on the thermal imaging camera
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