KR20180101748A - Method for calculating calibration curve for measuring high temperature - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 고온계측이 가능한 교정곡선 산출 방법에 관한 것으로 더욱 상세하게는 중성밀도필터를 사용한 열화상카메라를 이용하여 고온영역에서도 피사체의 온도를 측정할 수 있는 교정곡선을 산출하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a calibration curve calculation method capable of high temperature measurement, and more particularly, to a method of calculating a calibration curve capable of measuring a temperature of a subject in a high temperature region by using a thermal imaging camera using a neutral density filter.
선박 건조과정에서 용접에 의한 이면부의 도장손상은 선박의 품질 문제뿐만 아니라 재작업으로 인한 추가적인 시간과 비용을 발생시킨다. 선박의 용접과정에서 나타나는 과도한 입열량(heat input)은 이면 도장부분에 열화손상 및 열 변형을 일으킨다. 따라서 도장 손상을 방지하기 위해 용접온도 계측에 의한 적정한 입열량 제어가 필요하다. 용접은 입열량에 따라 2000℃이상의 온도를 발생시키므로 접촉식 온도계측의 한계를 야기한다.In the process of ship drying, the painting damage on the backside by welding causes additional time and expense due to rework as well as quality problems of ship. Excessive heat input in the welding process of the ship causes deterioration damage and thermal deformation on the backside coating. Therefore, proper heat input control by welding temperature measurement is necessary to prevent paint damage. Welding generates a temperature of 2000 ° C or more depending on the amount of heat input, which causes limitations of contact temperature measurement.
이로 인해 비접촉식 방법에 의한 온도계측이 필요하며 열화상 시스템은 대표적인 비접촉식 온도계측 장비이다. 적외선을 이용한 열화상 시스템은 복사에너지(radiant energy)를 감지하는 특성을 이용하여 다양한 분야에 활용되고 있다. 초기에 열화상 시스템은 주로 군수용 목적으로 사용되었으나 최근에는 적외선 기술의 발전과 보편화에 따라 상업용으로 꾸준히 확대되고 있다. 주로 전기의 누전이나 합선, 건물의 단열상태 및 화재감시가 있으며 물체의 높은 온도를 측정하고자 하는 목적으로 제철 및 제강, 유리, 정유 산업 등에서 사용되고 있다.For this reason, temperature measurement by non-contact method is required and thermal imaging system is a representative non-contact temperature measurement device. The thermal imaging system using infrared rays is utilized in various fields by using the characteristic of detecting radiant energy. Initially, the thermal imaging system was mainly used for military purposes, but recently it has been steadily expanding to commercial use due to the development and popularization of infrared technology. It is mainly used in steel making and steelmaking, glass and oil refining industries for the purpose of measuring electric current short-circuit, short-circuit, insulation of building and fire monitoring and high temperature of object.
고온의 물체를 비접촉식 방법으로 측정할 수 있는 열화상 시스템은 물체에서 방사(emission)하는 복사에너지를 탐지하여 물체의 열에너지 분포를 시각 열영상(thermal imaging)으로 표현한다. 또한 입력된 교정곡선을 통해 쉽게 온도를 확인할 수 있는 장점도 있다. 하지만 일반적인 열화상 시스템의 탐지기는 용접부위와 같은 고온물체에서 방사하는 복사에너지가 과도하면 백화현상(saturation)으로 인해 정량적 온도계측이 불가능해진다. The thermal imaging system, which can measure high temperature objects by noncontact method, detects the radiant energy emitted from the object and expresses the thermal energy distribution of the object by visual thermal imaging. There is also an advantage in that the temperature can be easily checked through the input calibration curve. However, the detector of a general thermal imaging system becomes impossible to quantitatively measure the temperature due to the saturation due to excessive radiation energy radiated from a high-temperature object such as a welded portion.
상기한 배경기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.It should be understood that the foregoing description of the background art is merely for the purpose of promoting an understanding of the background of the present invention and is not to be construed as adhering to the prior art already known to those skilled in the art.
본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위해 종래의 열화상카메라로는 측정할 수 없는 고온의 영역에서도 온도를 측정할 수 있도록 새로운 교정곡선을 산출하는 방법과 이 방법에 의해 도출된 새로운 교정곡선을 소개하는데 그 목적이 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above problems, and it is an object of the present invention to provide a method of calculating a new calibration curve so as to measure a temperature even in a high temperature region, The purpose of the curve is to introduce.
고온계측이 가능한 교정곡선 산출 방법이 소개된다.Calibration curve calculation method capable of high temperature measurement is introduced.
이를 위해 본 발명은, To this end,
(a)피사체를 설정된 파장영역 범위와 설정된 온도범위 내에서 중성밀도필터를 사용한 열화상카메라에 의해 촬영한 뒤 상기 설정된 온도 범위에 대응되어 상기 열화상카메라에 의해 센싱된 디지털레벨값을 산출하는 단계;(a) photographing a subject by a thermal imaging camera using a neutral density filter within a set wavelength range and a set temperature range, and calculating a digital level value sensed by the thermal imaging camera corresponding to the set temperature range ;
(b)상기 설정된 온도 범위내에서 온도와 디지털레벨값과의 관계를 보여주는 측정그래프와 상기 측정그래프를 기초로 선형회귀분석을 이용한 선형회귀분석그래프를 작성한 뒤 상기 측정그래프와 상기 선형회귀분석그래프를 비교하는 단계;(b) a measurement graph showing the relationship between the temperature and the digital level value within the set temperature range, and a linear regression analysis graph using the linear regression analysis based on the measurement graph, Comparing;
(c)상기 측정그래프와 상기 선형회귀분석그래프와의 오차가 설정된 오차범위내로 들어오도록 상기 측정되는 온도 범위의 시작점을 재설정하는 단계;(c) resetting a starting point of the measured temperature range such that an error between the measurement graph and the linear regression analysis graph falls within a set error range;
(d)상기 재설정된 온도를 시작점으로 하여 온도와 디지털레벨값과의 관계를 나타내는 새로운 교정곡선을 산출하는 단계; 를 포함한다.(d) calculating a new calibration curve indicating the relationship between the temperature and the digital level value at the starting point of the reset temperature; .
상기 (d)단계 이후에, 상기 (d)단계에 의해 도출된 새로운 교정곡선이, (e)설정된 온도 이상에서도 백화현상이 발생하지 않는 것을 검증하는 단계;를 더 포함한다.The method may further include, after the step (d), verifying that the new calibration curve derived by the step (d) does not cause bleaching even when the temperature exceeds the set temperature.
상기 (a)단계에서, 상기 설정된 파장영역범위는 6 이상 18 이하 μm 범위내이고, 상기 설정된 온도범위는 300℃ 이상 1700℃ 이하 인 것을 특징으로 한다.In the step (a), the set wavelength range is in the range of 6 to 18 μm, and the set temperature range is 300 ° C. or more and 1700 ° C. or less.
상기 (a)단계에서, 상기 중성밀도필터는, 투과율이 50%인 것을 특징으로 한다.In the step (a), the neutral density filter has a transmittance of 50%.
상기 (a)단계에서, 상기 중성밀도필터의 유무에 따른 상기 설정된 온도 범위에 대응되어 상기 열화상카메라에 의해 센싱된 디지털레벨값을 산출하되, 흑체복사이론에 의한 이론값과의 비교를 더 하는 것을 특징으로 한다.In the step (a), a digital level value sensed by the thermal imaging camera corresponding to the set temperature range depending on the presence or absence of the neutral density filter is calculated, and the comparison with the theoretical value by the black body radiation theory is added .
상기 (b)단계에서, 상기 측정그래프를 기초로 선형회귀분석을 이용한 선형회귀분석그래프는 하기의 수학식으로 산출되는 것을 특징으로 한다.In the step (b), the linear regression analysis graph using the linear regression analysis based on the measurement graph is calculated by the following equation.
Y=8.849X + 4341.5 Y = 8.849X + 4341.5
(Y = DL, 디지털레벨값, X=온도)(Y = DL, digital level value, X = temperature)
상기 (c)단계에서, 상기 설정된 오차범위는 상기 측정그래프와 상기 선형회귀분석그래프의 순간변화율을 고려하여 오차범위가 0.02% 이하가 되도록 하는 것을 특징으로 한다.In the step (c), the error range may be 0.02% or less considering the instantaneous change rate of the measurement graph and the linear regression analysis graph.
상기 (c)단계에서, 상기 측정되는 온도 범위의 시작점은 1000℃ 인 것을 특징으로 한다.In the step (c), the starting point of the temperature range to be measured is 1000 ° C.
상기 (d)단계에서, 상기 새로운 교정곡선은 하기의 수학식으로 산출되는 것을 특징으로 한다.In the step (d), the new calibration curve is calculated by the following equation.
Y= 9.758X + 3082.8 Y = 9.758X + 3082.8
(Y = DL, 디지털레벨값, X=온도) (Y = DL, digital level value, X = temperature)
상기와 같은 구성으로 이루어진 본 발명인 고온계측이 가능한 교정곡선 산출 방법에 의한다면 종래 열화상카메라의 한계를 극복함은 물론, 고가의 교정곡선을 별도로 구입할 필요가 없어 고온의 영역에서도 피사체의 온도를 측정할 수 있는 등 다양한 효과가 구현된다.The calibration curve calculation method according to the present invention having the above-described configuration can overcome the limitations of the conventional thermal imaging camera, and it is unnecessary to separately purchase an expensive calibration curve. Therefore, the temperature of the subject can be measured And various effects can be realized.
도 1은 파장에 따른 복사에너지 강도를 나타내는 그래프,
도 2는 열화상카메라의 원리를 설명하기 위한 도면,
도 3은 본 발명의 열화상카메라에 사용된 응답특성곡선을 나타내는 그래프,
도 4는 본 발명에 사용된 열화상카메라의 사양을 나타내는 도면,
도 5는 본 발명에 사용된 중성밀도필터의 투과율을 나타내는 도면,
도 6은 본 발명에서 구현된 실제 실험 배치도,
도 7은 본 발명의 실험을 통해 최종적으로 얻을 수 있는 일반적인 그래프,
도 8은 일정온도에서 case 1과 case 2의 파장에 따른 복사에너지를 나타내는 그래프,
도 9는 본 발명에 적용되는 중성밀도필터를 나타내는 사진,
도 10은 본 발명의 전체 단계를 나타내는 순서도,
도 11은 이론값과 실제 실험 데이터를 비교하는 도표,
도 12는 온도에 따른 디지털레벨값의 증가폭을 나타내는 도표,
도 13은 본 발명의 실제 실험에서 설정된 온도 범위내에서 온도와 디지털레벨값과의 관계를 토대로 생성된 측정그래프와 이 측정그래프를 기초로 선형회귀분석을 이용한 선형회귀분석그래프,
도 14는 흑체복사에 기초한 측정그래프와 이 측정그래프를 기초로 선형회귀분석을 이용한 선형회귀분석그래프,
도 15는 1000℃ 를 시작점으로 하여 새로이 작성된 교정곡선 방정식에 의한 그래프,
도 16은 1000℃ 를 시작점으로 하여 흑체복사를 이용한 온도와 에너지와의 관계를 나타내는 그래프,
도 17은 본 발명의 교정곡선이 설정된 온도 이상에서도 백화현상이 발생하지 않고 온도를 측정할 수 있는 것을 보여주는 그래프이다.1 is a graph showing a radiant energy intensity according to a wavelength,
2 is a diagram for explaining the principle of a thermal imaging camera,
3 is a graph showing a response characteristic curve used in the thermal imaging camera of the present invention,
4 is a view showing specifications of a thermal imaging camera used in the present invention,
5 is a graph showing the transmittance of the neutral density filter used in the present invention,
FIG. 6 is a graph showing the actual experiment layout realized in the present invention,
FIG. 7 is a graph showing the general graphs finally obtained through experiments of the present invention,
8 is a graph showing radiation energy according to wavelengths of
9 is a photograph showing a neutral density filter applied to the present invention,
10 is a flow chart showing the overall steps of the present invention,
11 is a diagram for comparing theoretical values with actual experimental data,
12 is a graph showing an increase in the digital level value with temperature,
FIG. 13 is a graph showing a measurement graph generated based on a relation between a temperature and a digital level value within a temperature range set in an actual experiment of the present invention, a linear regression analysis graph using a linear regression analysis based on the measured graph,
14 is a graph showing a measurement graph based on black body radiation and a linear regression analysis graph using linear regression analysis based on the measured graph,
Fig. 15 is a graph based on a calibration curve equation newly created with 1000 占 폚 as a start point,
16 is a graph showing the relationship between temperature and energy using blackbody radiation at a temperature of 1000 deg. C as a starting point,
FIG. 17 is a graph showing that the calibration curve of the present invention can measure temperature without occurrence of whitening even at a set temperature or higher.
이하 첨부된 도면을 참조로 본 발명인 중성밀도필터를 기초로 고온계측이 가능한 교정곡선 산출 방법의 바람직한 실시 예를 설명한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to the preferred embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to like elements throughout.
우선, 본 발명의 설명에 앞서 흑체복사와 열화상카메라의 탐지원리를 먼저 설명함이 본 발명을 이해하는데 도움이 되는바 이를 먼저 설명한다.First, prior to the description of the present invention, the principle of detection of a blackbody radiation and a thermal imaging camera will be described first, which is helpful in understanding the present invention.
열화상 시스템은 흑체복사를 기반으로 복사에너지를 탐지한다.The thermal imaging system detects radiant energy based on blackbody radiation.
흑체(black-body)는 이상적인 물체로써 파장과 방향에 관계없이 입사하는 모든 복사를 흡수·방사하며 반사와 투과는 일어나지 않는다. A black body is an ideal object that absorbs and emits all incoming radiation regardless of wavelength and direction, and reflection and transmission do not occur.
열평형(thermal equilibrium) 상태의 흑체에서 방사된 신호를 흑체복사라 하고 실제 물체 표면의 복사 성질을 결정하는 비교 기준이 된다.A radiated signal from a black body in a thermal equilibrium state is called a blackbody radiation and is a comparison criterion that determines the radiation properties of the actual object surface.
흑체복사 강도 분포는 물질, 모양, 크기와 상관없이 오직 물체의 온도와 파장에 따른 함수로 표현되며 다음의 플랑크(Planck’s)복사 식(1)과 같다. The blackbody radiation intensity distribution is expressed as a function of the temperature and wavelength of the object, irrespective of the material, shape and size, and is expressed by the following Planck's radiation equation (1).
여기서, h 는 Planck상수, k는 Boltzmann상수, c0는 빛의 속도, λ는 파장, T는 절대온도이며 플랑크 복사법칙의 단위는 W/m2 μm 이다.Where h is the Planck constant, k is the Boltzmann constant, c 0 is the speed of light, λ is the wavelength, T is the absolute temperature and the unit of Plancky law is W / m 2 μm.
플랑크 복사식은 도 1과 같이 파장에 따른 복사에너지 강도를 나타낸다.The Planck radiation equation shows the radiant energy intensity according to the wavelength as shown in Fig.
키르히호프(Kirchhoff’s)는 흑체복사 개념을 도입하여 온도와 파장에 대한 물체의 흡수율과 방사율의 비는 물체에 관계없이 일정한 값을 가진다는 법칙 식(2)를 발견하였으며 일반적인 물체의 복사에너지 평형 비율은 식(3)과 같다.Kirchhoff's law introduced the concept of blackbody radiation, and found a rule (2) that the ratio of the absorptivity and emissivity of an object to temperature and wavelength is constant regardless of the object. Equation (3) is as follows.
여기서, α(λ)는 흡수율, ε(λ)는 방사율, τ(λ)는 투과율, ρ(λ)는 복사율을 나타낸다.Here, α (λ) is the absorption coefficient, ε (λ) is the emissivity, τ (λ) is the transmittance, and ρ (λ) is the emissivity.
일정한 온도에서 흑체의 총 복사량은 전체 파장에 대해 식(1)을 적분하여 식(4)에 있는 스테판-볼츠만(Stefan-Boltzmann law)법칙을 얻을 수 있다. The total radiation amount of the black body at a constant temperature can be obtained by integrating Equation (1) for the entire wavelength to obtain the Stefan-Boltzmann law law in Equation (4).
여기서, σ는 Stefan-Boltzmann상수이고 Planck상수, Boltzmann상수, 빛의 속도에 의해 계산된다. 식(4)을 통해 온도가 소폭 상승해도 흑체복사 강도는 온도에 4제곱으로 증가하는 것을 알 수 있으며 식의 단위는 W/m2이다.Where σ is a Stefan-Boltzmann constant and is calculated by the Planck constant, the Boltzmann constant, and the speed of light. From equation (4), it can be seen that the blackbody radiation intensity increases to 4 times the temperature even if the temperature rises slightly, and the unit of expression is W / m 2 .
물체에서 방사된 복사에너지는 파장에 따라 연속적으로 변하고 그 크기는 온도가 증가할수록 증가하지만 에너지 밀도가 가장 큰 파장과 온도와의 관계는 반비례이다. 즉 온도가 증가할수록 짧은 파장에서 더 많은 복사가 나타나며 이를 빈의 변위법칙(Wien’s displacement law)이라 하고 다음 식(5)과 같다.The radiant energy radiated from an object continuously changes with wavelength, and its size increases with increasing temperature, but the relationship between wavelength and temperature, which has the largest energy density, is inversely proportional. In other words, as the temperature increases, more radiation appears at shorter wavelengths, which is called Wien's displacement law.
이하 열화상 카메라 탐지 원리에 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, the principle of detection of a thermal camera will be described as follows.
열화상 카메라는 물체에서 방사된 복사에너지를 카메라 렌즈를 통해 집속시켜 검출기에 수집한 후 신호전압을 발생시킨다. The infrared camera focuses the radiant energy emitted from the object through the camera lens, collects it in the detector, and generates the signal voltage.
신호전압은 신호처리를 통해 디지털 카운트로 변환되고 소프트웨어에 입력된 적절한 교정곡선을 거쳐 온도값으로 출력된다.The signal voltage is converted to a digital count through signal processing and output to the temperature value via the appropriate calibration curve input to the software.
도 2에 도시된 바와 같이 카메라 검출기에 수집된 신호는 물체 스스로 방출하는 복사에너지와 물체 주위에 있는 물체들에 의해 방출된 복사에너지가 물체 표면에 반사된 복사에너지가 수집되고, 두 복사에너지는 대기를 통과하는 과정에서 감쇠된다. 복사에너지의 일부를 흡수한 대기는 키르히호프의 법칙을 따라 흡수한 에너지의 일부를 다시 방출하게 되며 이들 관계식은 다음 식(6)과 같다.As shown in FIG. 2, the signal collected by the camera detector collects radiant energy emitted by the object itself and reflected by the surface of the object, Is attenuated in the course of passing through. The atmospheres absorbing some of the radiant energy re-emit some of the energy absorbed by Kirchhoff's law, and these relations are shown in the following equation (6).
여기서, Lsensor은 열화상 카메라에 입사되는 복사에너지, Tobject , Tamb, Tair 는 각각 대상물체의 온도, 주변의 온도, 대기온도이고 R(λ)는 열화상 카메라 탐지기의 응답특성이다. Where L sensor is the radiant energy incident on the thermal imaging camera, T object , T amb, T air Is the temperature of the object, ambient temperature, and ambient temperature, respectively, and R (λ) is the response characteristic of the IR camera detector.
본 발명에 사용된 열화상 시스템의 응답특성곡선은 도 3에 있다. The response characteristic curve of the thermal imaging system used in the present invention is shown in Fig.
응답특성은 열화상카메라가 물체로부터 입사되는 복사 에너지의 받아들이는 정도를 나타내며, '1' 값으로 수렴할수록 그 응답 정도는 우수한 것이고, 만약 '1'로 수렴하는 경우 '흑체복사'라 판단할 수 있다.The response characteristic indicates the degree of acceptance of the radiant energy incident from the object, and the more the convergence to the value '1', the better the response. If the convergence is '1' have.
일반적으로 실내 환경에서 계측이 수행될 경우 대기투과도는 τ=1로 가정하고 높은 방사율의 흑체시스템을 사용하게 되면 식(6)은 식(7)과 같이 표현할 수 있다.In general, when the measurement is performed in an indoor environment, the atmospheric permeability is assumed to be τ = 1, and Equation (6) can be expressed as Equation (7) if a high emissivity black body system is used.
여기서, TBB는 흑체시스템의 설정 온도이다. Here, T BB is the set temperature of the blackbody system.
카메라 디지털 레벨과 복사량 사이의 관계는 선형적이라고 알려져 있으며, 식(8)과 같이 선형방정식으로 표현된다.The relationship between camera digital level and radiation amount is known to be linear and is expressed by a linear equation as shown in equation (8).
여기서, DLsample은 카메라의 디지털 레벨이며 L2, L1은 물체의 복사에너지, DL2 , DL1 은 L2, L1의 복사에너지가 카메라로 들어올 때 변환되는 디지털 레벨값이다. k1 과 k2는 각각 기울기와 절편값을 나타낸다.Where DL sample is the digital level of the camera, L 2, L 1 is the radiant energy of the object, DL 2, DL 1 is the digital level value that is converted when the radiant energy of L 2, L 1 enters the camera. k 1 and k 2 denote the slope and the slice value, respectively.
이하, 본 발명에 사용된 열화상카메라의 모델 및 사양을 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, the model and specification of the thermal imaging camera used in the present invention will be described.
열화상 카메라는 FLIR의 A655sc 모델로 렌즈는 적외선 대역의 파장이 투과하도록 게르마늄 렌즈를 사용하고 비냉각식 마이크로 볼로미터(uncooled microbolometer) 탐지기를 사용한다. The infrared camera is the A655sc model of FLIR. The lens uses a germanium lens to transmit the wavelength of the infrared band and uses an uncooled microbolometer detector.
참고로, 이 열화상 카메라는 FLIR사에서 제공하는 소프트웨어를 이용하여 데이터를 저장, 분석하고 사용자가 교정곡선을 작성할 수 있어 R&D 분야에서 주로 사용된다. For reference, this thermal camera is mainly used in the R & D field because it can store and analyze data using the software provided by FLIR, and the user can create the calibration curve.
카메라는 선택적으로 2000℃까지 계측 가능하도록 업그레이드 할 수 있으며 고온 계측을 할 경우 조리개를 사용하여 복사량을 감소시킨다. The camera can optionally be upgraded to 2000 ° C and the aperture is used to reduce the amount of radiation when measuring at high temperatures.
카메라의 주요 사양은 도 4에 도시되어 있다.The main specifications of the camera are shown in Fig.
한편, 본 발명에 사용된 중성밀도필터를 설명하면 다음과 같다.The neutral density filter used in the present invention will be described as follows.
위에서 설명한 본 발명에 사용된 열화상 카메라는 고온 계측을 할 때 조리개를 조절하여 복사량을 줄이지만 2000℃ 이상에서는 검출기에 수집되는 복사량이 과도하여 백화현상이 발생한다. In the thermal imaging camera used in the present invention described above, the amount of radiation is reduced by adjusting the iris when performing high-temperature measurement. However, when the temperature is higher than 2000 ° C., the amount of radiation collected in the detector is excessively white.
이에 본 발명에서는 이를 방지하기 위해 카메라 스펙트럼 영역에서 투과율이 약 50%로 균일한 중성밀도필터를 사용하여 복사량을 감소시켰다. In order to prevent this, the present invention reduces the amount of radiation by using a neutral density filter having a transmittance of about 50% uniform in the camera spectrum region.
이 필터는 A655sc 카메라에 부속품인 filter holder를 이용하여 렌즈와 검출기 사이에 결합하였으며 파장에 따른 필터 투과율은 도 5에 도시되어 있다.This filter is coupled between the lens and the detector using a filter holder, which is an accessory to the A655sc camera, and the filter transmittance according to the wavelength is shown in FIG.
또한, 본 발명에 사용된 실제 중성밀도피터를 나타낸 사진은 도 9에 도시되어 있다.Further, a photograph showing the actual neutral density polyethylene used in the present invention is shown in FIG.
이하 본 발명에서 구현되는 실제 실험 구성 및 방법에 대해 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, the actual experiment configuration and method implemented in the present invention will be described.
열화상 카메라는 정량적 온도계측을 위해 실험에 의한 교정곡선 작성이 필요하다. Thermal imaging cameras require calibration curve creation by experiment for quantitative temperature measurement.
교정곡선이란 주지 하다시피 각각의 열화상 카메라에 기저장되며, 이 교정곡선을 통해 사용자에게 피사체의 온도를 알려주는 곡선에 해당된다.The calibration curve is stored in each infrared camera as known in the art, and corresponds to a curve that informs the user of the temperature of the subject through the calibration curve.
다만, 2000℃ 이상의 피사체의 온도를 사용자에게 알려주는 교정곡선은 고가인바, 이에 본 발명은 고가인 교정곡선을 구입하지 않아도 2000℃ 이상의 피사체의 온도를 사용자에게 알려줄 수 있는 새로운 형식의 교정곡선을 제안함에 그 목적이 있다.However, since the calibration curve for informing the user of the temperature of the object of 2000 ° C or more is expensive, the present invention proposes a new type of calibration curve that can inform the user of the temperature of the object of 2000 ° C or more without purchasing the expensive calibration curve It has its purpose.
본 발명에서 구현된 실험은 측정하고자 하는 온도를 설정하고 이를 구현할 수 있는 검증된 흑체시스템, 열화상 카메라, 카메라 제어 및 분석을 위한 PC를 준비한다.Experiments implemented in the present invention set up the temperature to be measured and prepare a PC for a verified black body system, a thermal imaging camera, a camera control and an analysis capable of implementing the temperature.
열화상 카메라는 고온 물체를 계측한 후 검출기에 잔상이 생길 수 있기 때문에 측정 전에 검출기 초점면에 출력이 균일하도록 불균일 보정(non-uniform correction)을 우선 수행한다.Since an afterimage may occur in the detector after measuring a high temperature object, the non-uniform correction is first performed so that the output is uniform on the focal plane of the detector before measurement.
본 발명의 최종 목적이라 할 수 있는 새로운 형식의 교정곡선 작성을 위한 흑체시스템은 FLIR사의 실험시설을 사용하였으며, 이 실험을 위한 개략적 구성은 도 6에 도시되어 있다. A black body system for creating a calibration curve of a new type, which is the final object of the present invention, employs a laboratory facility of FLIR, and a schematic configuration for this experiment is shown in FIG.
본 발명에 사용된 열화상카메라와 표적 사이의 거리는 최소 초점거리(25cm)를 만족하면서 최대한 대기투과율을 높이기 위해 30cm로 하였으며, 실험실 온도 24.7℃, 습도 40% 환경에서 실험을 수행하였다.The distance between the thermal imaging camera used in the present invention and the target was set to 30 cm in order to maximize the atmospheric transmittance while satisfying the minimum focal length (25 cm), and the experiment was performed at a laboratory temperature of 24.7 ° C and a humidity of 40%.
흑체시스템의 온도는 최대 1700℃까지 설정할 수 있으며 총 9개의 온도에서 복사에너지 필터링을 하지 않은 case 1과 필터링을 적용한 case 2로 나누어 계측하였다. The temperature of the black body system can be set up to 1700 ℃. In case of total 9 temperatures,
각각 온도에서 카메라는 50Hz의 속도로 6초간 300 frame을 저장하고 흑체시스템 중앙에서 방사한 값을 평균하여 이를 교정곡선 작성 데이터로 활용하였다. At each temperature, the
도 7은 실험을 통해 최종적으로 얻게 되는 일반적인 그래프이다. Fig. 7 is a general graph finally obtained through experiments.
도 7의 오른쪽은 온도와 복사에너지 사이에 관계를 나타내며 식(4)에 설명한 것처럼 온도가 증가함에 따라 복사에너지가 급격히 증가하는 것을 알 수 있다. The right side of FIG. 7 shows a relationship between the temperature and the radiant energy, and it can be seen that the radiant energy increases sharply as the temperature increases as described in equation (4).
도 7의 왼쪽은 카메라 디지털 레벨과 복사에너지의 관계를 보여주고 있으며 열화상 카메라의 교정곡선은 열화상 카메라 탐지 원리에 따라 1차 선형방정식으로 표현된다.The left side of FIG. 7 shows the relationship between the camera digital level and the radiant energy, and the calibration curve of the thermal imaging camera is represented by a first-order linear equation according to the thermal imaging camera detection principle.
좌측은 그래프는 실제 실험 데이터에 따른 곡선이고, 디지털 레벨값은 열화상카메라가 실제로 감지하는 일종의 전기량(전기에너지)이다.On the left, the graph is a curve according to the actual experimental data, and the digital level value is a kind of electricity quantity (electric energy) actually sensed by the infrared camera.
본 발명의 실험을 통한 결과 분석을 보면 다음과 같다.The result analysis through the experiment of the present invention is as follows.
열화상 시스템은 탐지기 응답 특성에 따라 일정한 파장영역에 반응하고 필터를 사용할 경우 필터의 투과율에 따라 탐지기에 집속되는 복사에너지가 감소한다. The thermal imaging system reacts to a certain wavelength range according to the detector response characteristics and when the filter is used, the radiation energy to be focused on the detector decreases with the filter transmittance.
도 8은 일정온도에서 case 1과 case 2의 파장에 따른 복사에너지를 나타내며 그래프 영역을 적분하여 열화상 시스템에 입사하는 총 복사에너지를 계산할 수 있다.FIG. 8 shows the radiant energy according to the wavelengths of
이하, 본 발명의 전체 단계를 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, the overall steps of the present invention will be described.
도 10은 본 발명의 전체 단계를 나타내는 순서도이다.10 is a flowchart showing the entire steps of the present invention.
도시된 바와 같이 (a)피사체를 설정된 파장영역 범위와 설정된 온도범위 내에서 중성밀도필터를 사용한 열화상카메라에 의해 촬영한 뒤 상기 설정된 온도 범위에 대응되어 상기 열화상카메라에 의해 센싱된 디지털레벨값을 산출하는 단계를 먼저 수행한다.As shown in (a), a subject is photographed by a thermal imaging camera using a neutral density filter within a set wavelength range and a set temperature range, and then a digital level value sensed by the thermal imaging camera corresponding to the set temperature range Is first performed.
중성밀도필터는 기 설명한바 여기서는 생략한다.The neutral density filter is not described here.
(a)단계에서, 설정된 파장영역범위는 6 이상 18 이하 μm 범위 내인 것을 특징으로 한다.In the step (a), the set wavelength range is in the range of 6 to 18 μm.
즉, 도 3에 도시된 바와 같이 열화상 카메라 탐지기의 응답 특성 구간은 약 7.5-18 μm이다. That is, as shown in FIG. 3, the response characteristic interval of the IR camera detector is about 7.5 to 18 μm.
결과적으로 이론적 계산값은 카메라의 탐지기가 일정구간의 복사에너지에만 반응하기 때문에 전체 파장대역이 아닌 6-18μm영역만 적분함이 바람직하다.As a result, it is desirable that the theoretical calculation integrates only the 6-18 μm area, not the entire wavelength band, because the camera detector responds only to the radiation energy of a certain period.
또한, 설정된 온도범위는 300℃ 이상 1700℃ 이하인 것을 특징으로 한다.The set temperature range is 300 ° C or more and 1700 ° C or less.
이를 통해 상기 설정된 온도범위 내에서 열화상카메라에 의해 센싱된 디지털레벨값을 산출 결과가 도 11에 도시되어 있다.The result of calculating the digital level value sensed by the thermal imaging camera within the set temperature range is shown in FIG.
도 11에는 이론적인 값과 본 발명에서 실제 구현된 실험 값(열화상카메라에 의해 센싱된 디지털레벨값)을 비교하기 위해 흑체복사를 이용한 이론값을 좌측에 도시하였다.FIG. 11 shows the theoretical values using blackbody radiation on the left side in order to compare the theoretical values with the experimental values actually practiced in the present invention (digital level values sensed by a thermal imaging camera).
도 11을 통해 case 1과 case 2는 같은 온도에서 복사에너지값이 거의 절반이 되는 것을 확인할 수 있다. Referring to FIG. 11, the
이러한 결과는 중성밀도필터의 영향으로 도 5에 도시된 바와 같이 열화상카메라가 반응하는 파장 대역에서 필터투과율이 균일하게 약 50%를 나타내기 때문이다. This result is due to the influence of the neutral density filter, as shown in Fig. 5, the filter transmittance uniformly represents about 50% in the wavelength band in which the thermal imaging camera responds.
이미 기 설명하였지만 case 1은 중성밀도필터를 사용하지 않은 경우이고, case 2는 중성밀도필터를 사용한 경우이다.
다만, 이론적 계산 결과(흑체복사)와는 달리 도 11의 실험 결과값(열화상카메라의 디지털레벨값)은 동일한 온도에서 case 1과 case 2의 출력 값이 절반이 되지 않는다. However, unlike the theoretical calculation result (black body copy), the output values of
이러한 결과는 열화상 시스템의 전자회로 기본 출력값의 영향으로 온도에 따른 digital level의 증가 폭만 계산하면 그 결과 값은 거의 2배가 된다는 것을 알 수 있다. 그 결과는 도 12에 있다.This result shows that the calculation result of the increase of the digital level according to the temperature by the influence of the basic output value of the electronic circuit of the thermal imaging system almost doubles the result. The results are shown in Fig.
그 후, (b)상기 설정된 온도 범위 내에서 온도와 디지털레벨값과의 관계를 보여주는 측정그래프와 상기 측정그래프를 기초로 선형회귀분석을 이용한 선형회귀분석그래프를 작성한 뒤 상기 측정그래프와 상기 선형회귀분석그래프를 비교하는 단계가 수행된다.Thereafter, (b) a measurement graph showing the relationship between the temperature and the digital level value within the set temperature range, and a linear regression analysis graph using the linear regression analysis based on the measurement graph, A step of comparing the analysis graph is performed.
이를 나타내는 그래프가 도 13과 도 14에 도시되어 있다.A graph representing this is shown in Figs. 13 and 14. Fig.
도 13은 본 발명의 실제 실험에서 설정된 온도 범위 내에서 온도와 디지털레벨값과의 관계를 토대로 생성된 측정그래프와 이 측정그래프를 기초로 선형회귀분석을 이용한 선형회귀분석그래프를 나타낸다.FIG. 13 shows a measurement graph generated based on a relationship between temperature and a digital level value within a set temperature range in an actual experiment of the present invention, and a linear regression analysis graph using a linear regression analysis based on the measured graph.
도 13에 도시된 실선은 실제 측정된 측정그래프이고, 점선으로 표시된 직선은 선행회귀분석그래프이다.The solid line shown in Fig. 13 is an actually measured measurement graph, and a straight line indicated by a dotted line is a pre-regression analysis graph.
한편, 실제 이론값과의 비교를 위해 도 14에는 흑체복사에 기초한 측정그래프와 이 측정그래프를 기초로 선형회귀분석을 이용한 선형회귀분석그래프가 도시되어 있다.For comparison with actual theoretical values, FIG. 14 shows a measurement graph based on blackbody radiation and a linear regression analysis graph using linear regression analysis based on the measured graph.
이 역시 실선은 실제 측정된 측정그래프이고, 점선으로 표시된 직선은 선행회귀분석그래프이다.Again, the solid line is the measured measured graph and the dotted line is the leading regression graph.
선형회귀분석그래프는 주지하다시피 직선 그래프로 이상적으로 표현된 그래프이다.The linear regression analysis graph is a graph that is ideally represented by a straight line graph.
한편, 도 13을 살펴보면, 300℃ 이상 1700℃ 이하에서는 점선과 실선의 차이가 거의 나지 않는 것으로 확인된다. 즉, 실제 측정그래프와 이를 이상적으로 도출한 그래프와의 오차가 거의 나지 않는다.On the other hand, referring to FIG. 13, it is confirmed that there is almost no difference between the dotted line and the solid line at 300 ° C or more and 1700 ° C or less. That is, there is almost no error between the actual measured graph and the ideal derived graph.
이를 고려하여, 측정그래프를 기초로 선형회귀분석을 이용한 선형회귀분석그래프는 하기의 수학식으로 산출되는 것을 특징으로 한다.In view of this, a linear regression analysis graph using a linear regression analysis based on a measurement graph is calculated by the following equation.
Y=8.849X + 4341.5 Y = 8.849X + 4341.5
(Y = DL, 디지털레벨값, X=온도) (Y = DL, digital level value, X = temperature)
다만, 이 그래프는 이른바 고온계측을 위한 교정곡선에 해당되나, 그 온도 범위가 300℃ 이상 1700℃ 이하로 한정되고, 이 그래프를 이용하여 1700℃ 이상의 영역에서도 이를 사용해도 정확성이 보장되는지 확인되지 않는다.However, this graph corresponds to a calibration curve for so-called high-temperature measurement, but the temperature range is limited to 300 ° C. or more and 1700 ° C. or less, and it is not confirmed whether the accuracy is guaranteed even when using this graph in the region above 1700 ° C. .
실제로, 점선(선행회귀분석그래프)와 실선(실제 측정그래프)는 온도가 올라갈수록 점점 그 오차가 커질것으로 예측되는바, 오차 범위가 바람직하게는 설정된 범위 내로 들어올 수 있는 새로운 교정곡선이 필요하다.In practice, a new calibration curve is required, in which the error range is expected to fall within a set range, as the dashed line (a pre-regression analysis graph) and the solid line (actual measurement graph) are expected to gradually increase as the temperature rises.
이에 본 발명은 (c)측정그래프와 선형회귀분석그래프와의 오차가 설정된 오차 범위 내로 들어오도록 측정되는 온도 범위의 시작점을 재설정하는 단계가 수행된다.Accordingly, the present invention performs the step of resetting the starting point of the temperature range in which the error between the measurement graph and the linear regression analysis graph falls within the set error range.
즉, 본 발명에서는 신뢰성 있는 온도계측 결과를 얻기 위해서는 3000℃를 구현할 수 있는 흑체시스템을 사용하여 교정곡선을 도출함에 그 목적이 있다.That is, in order to obtain a reliable temperature measurement result in the present invention, it is an object of the present invention to derive a calibration curve using a blackbody system capable of implementing 3000 ° C.
이에 국내의 고성능 흑체시스템은 1700℃ 이내의 온도를 구현할 수 있기 때문에 외삽법을 이용하여 미계측영역을 예측하였고, 이를 위해 300-1700℃ 구간의 실험값과 이론적 계산 값의 경향 및 상관관계를 파악하기 위해 상관분석을 수행하였다. Since the high-performance blackbody system in Korea can realize the temperature within 1700 ℃, extrapolation method is used to predict the unmeasured area. For this purpose, the tendency and correlation of the experimental values and theoretical values in the range of 300-1700 ° C Correlation analysis was performed.
그 결과, Case 1과 case 2의 상관계수 결과는 온도와 계산값이 각각 99.87%, 99.86%로 온도와 실험 결과값은 각각 99.75%, 99.84%로 계산되었다. 이는 온도와 계산값 그리고 실험 결과값의 선형성이 높다는 것을 나타낸다.As a result, the correlation coefficients of
그러나, 이미 설명한 바와 같이 상기 도출된 교정곡선 방정식인 'Y=8.849X + 4341.5' 를 1700℃ 이상에서도 적용하기에는 그 정확성이 도모되지 않는다.However, as described above, the accuracy of the derived calibration curve equation 'Y = 8.849X + 4341.5' can not be applied even at 1700 ° C. or more.
이를 위해 본 발명은 설정된 오차범위를 상기 측정그래프와 상기 선형회귀분석그래프의 순간변화율을 고려하여 오차범위가 0.02% 이하가 되도록 하는 것을 특징으로 하였고, 이 변화율 오차가 0.02% 이하인 지점은 1000℃ 이상의 결과값만을 반영하여 상관분석을 하면 모든 조건에서 상관계수 결과값이 99.98% 이상으로 선형성이 더 높다는 것을 확인할 수 있었다. For this purpose, the present invention is characterized in that the error range is set to 0.02% or less in consideration of the instantaneous change rate of the measurement graph and the linear regression analysis graph, and the point at which the rate error is 0.02% Correlation analysis was performed to reflect only the result, and it was confirmed that the linearity was higher than that of correlation coefficient of 99.98% in all conditions.
도 15는 1000℃ 를 시작점으로 하여 새로이 작성된 교정곡선 방정식이며, 도시된 바와 같이 중성밀도필터를 사용한 case2 뿐만 아니라 중성밀도필터를 사용하지 않은 case1 역시 점선(선행회귀분석그래프)와 실선(실제 측정그래프)과의 오차가 거의 나오지 않는 것을 확인할 수 있다.15 is a newly prepared calibration curve equation starting from 1000 DEG C. As shown in FIG. 15, not only the
또한, 도 16은 1000℃ 를 시작점으로 하여 흑체복사를 이용한 온도와 에너지와의 관계를 나타내는 그래프로 이 역시 점선(선행회귀분석그래프)와 실선(실제 측정그래프)과의 오차가 거의 나오지 않는 것을 확인할 수 있다.16 is a graph showing the relationship between temperature and energy using blackbody radiation at a temperature of 1000 占 폚 as a starting point. It is also confirmed that there is almost no error between a dotted line (a pre-regression analysis graph) and a solid line .
그 후 (d)상기 새로이 측정되는 온도범위의 시작점을 기초로 온도와 디지털레벨값과의 관계를 보여주는 새로운 교정곡선을 산출하는 단계를 포함한다.And then (d) calculating a new calibration curve showing the relationship between the temperature and the digital level value based on the starting point of the newly measured temperature range.
(d)단계에서, 새로운 교정곡선은 하기의 수학식으로 산출되는 것을 특징으로 한다/In step (d), the new calibration curve is characterized by being calculated by the following equation:
Y= 9.758X + 3082.8 Y = 9.758X + 3082.8
(Y = DL, 디지털레벨값, X=온도) (Y = DL, digital level value, X = temperature)
상기 (d)단계 이후에, 상기 (d)단계에 의해 도출된 새로운 교정곡선이, (e)설정된 온도 이상에서도 백화현상이 발생하지 않는 것을 검증하는 단계를 더 포함한다.After the step (d), the new calibration curve derived by the step (d) further comprises: (e) verifying that whitening does not occur above a predetermined temperature.
즉, 분석 결과를 토대로 3000℃까지 상기의 고온계측용 교정곡선을 사용하더라도 백화현상이 발생하지 않는 것을 확인할 필요가 있다.That is, it is necessary to confirm that whitening phenomenon does not occur even if the above calibration curve for high temperature measurement is used up to 3000 ° C based on the analysis result.
도 17의 오른쪽 부분은 온도 증가에 따른 복사에너지 계산값으로 1000℃이상에서 case 1과 case 2의 결과값이 거의 2배인 것을 확인할 수 있다. In the right part of FIG. 17, it can be seen that the resultant values of
또한, 1000℃ 이상의 결과 값은 매우 높은 선형성을 보이고 있다. Also, the results of 1000 ° C or higher show very high linearity.
이러한 결과는 1000℃ 이상 6-18 μm구간에서 온도 증가에 따른 복사에너지 증가율이 낮기 때문이다.These results are due to the low rate of radiant increase with increasing temperature in the range of 6 ℃ to 18 ℃.
도 17의 왼쪽 부분은 1000℃ 이상의 실험 결과값을 최소자승법을 통해 y=ax+b의 선형방정식을 구하고 외삽법을 통해 3000℃까지 작성한 결과이다. In the left part of FIG. 17, the experimental result of 1000 ° C or more is obtained by linear equations of y = ax + b through the least squares method and extrapolation is performed up to 3000 ° C.
중성밀도필터를 사용하지 않은 case 1은 디지털레벨값이 약 40000 이상(2000℃ 이상)에서 백화현상을 보이지만 중성밀도필터를 사용한 case 2는 고온영역을 계측하더라도 백화현상을 보이는 지점까지 도달하지 않는다는 것을 알 수 있다.
상기와 같은 과정을 통해 본 발명에 의해 도출된 새로운 교정곡선이 고온 영역에서도 백화현상이 발생하지 않는 것이 검증된다.Through the above process, it is verified that the new calibration curve derived by the present invention does not cause whitening even in the high temperature region.
이상 본 발명을 구체적인 실시예를 통하여 상세히 설명하였으나, 이는 본 발명을 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명에 따른 고온계측이 가능한 교정곡선 산출 방법에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상 내에서 당해 분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 그 변형이나 개량이 가능함은 명백하다고 할 것이다. 본 발명의 단순한 변형 내지 변경은 모두 본 발명의 영역에 속하는 것으로 본 발명의 구체적인 보호 범위는 첨부된 특허청구범위에 의하여 명확해질 것이다.Although the present invention has been described in detail with reference to specific embodiments thereof, it should be understood that the present invention is not limited to the calibration curve calculation method capable of measuring at high temperature according to the present invention. In the technical idea of the present invention, It will be apparent that modifications and improvements can be made by those skilled in the art. It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims.
Claims (9)
(b)상기 설정된 온도 범위내에서 온도와 디지털레벨값과의 관계를 보여주는 측정그래프와 상기 측정그래프를 기초로 선형회귀분석을 이용한 선형회귀분석그래프를 작성한 뒤 상기 측정그래프와 상기 선형회귀분석그래프를 비교하는 단계;
(c)상기 측정그래프와 상기 선형회귀분석그래프와의 오차가 설정된 오차범위내로 들어오도록 상기 측정되는 온도 범위의 시작점을 재설정하는 단계;
(d)상기 재설정된 온도를 시작점으로 하여 온도와 디지털레벨값과의 관계를 나타내는 새로운 교정곡선을 산출하는 단계; 를 포함하는, 고온계측이 가능한 교정곡선 산출 방법.(a) photographing a subject by a thermal imaging camera using a neutral density filter within a set wavelength range and a set temperature range, and calculating a digital level value sensed by the thermal imaging camera corresponding to the set temperature range ;
(b) a measurement graph showing the relationship between the temperature and the digital level value within the set temperature range, and a linear regression analysis graph using the linear regression analysis based on the measurement graph, Comparing;
(c) resetting a starting point of the measured temperature range such that an error between the measurement graph and the linear regression analysis graph falls within a set error range;
(d) calculating a new calibration curve indicating the relationship between the temperature and the digital level value at the starting point of the reset temperature; And calculating a calibration curve capable of high temperature measurement.
상기 (d)단계 이후에,
상기 (d)단계에 의해 도출된 새로운 교정곡선이,
(e)설정된 온도 이상에서도 백화현상이 발생하지 않는 것을 검증하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 고온계측이 가능한 교정곡선 산출 방법.The method according to claim 1,
After the step (d)
Wherein the new calibration curve derived by the step (d)
(e) verifying that whitening does not occur even at a set temperature or higher.
상기 (a)단계에서,
상기 설정된 파장영역범위는 6 이상 18 이하 μm 범위내이고,
상기 설정된 온도범위는 300℃ 이상 1700℃ 이하 인 것을 특징으로 하는, 고온계측이 가능한 교정곡선 산출 방법.The method of claim 2,
In the step (a)
The set wavelength range is in the range of 6 to 18 μm,
Wherein the set temperature range is 300 DEG C or more and 1700 DEG C or less.
상기 (a)단계에서,
상기 중성밀도필터는,
투과율이 50%인 것을 특징으로 하는, 고온계측이 가능한 교정곡선 산출 방법.The method of claim 2,
In the step (a)
Wherein the neutral density filter comprises:
And the transmittance is 50%.
상기 (a)단계에서,
상기 중성밀도필터의 유무에 따른 상기 설정된 온도 범위에 대응되어 상기 열화상카메라에 의해 센싱된 디지털레벨값을 산출하되,
흑체복사이론에 의한 이론값과의 비교를 더 하는 것을 특징으로 하는, 고온계측이 가능한 교정곡선 산출 방법.The method of claim 2,
In the step (a)
Calculating a digital level value sensed by the thermal imaging camera in correspondence with the set temperature range according to presence or absence of the neutral density filter,
And a comparison with a theoretical value by the black body radiation theory is added to the calibration curve.
상기 (b)단계에서,
상기 측정그래프를 기초로 선형회귀분석을 이용한 선형회귀분석그래프는 하기의 수학식으로 산출되는 것을 특징으로 하는, 고온계측이 가능한 교정곡선 산출 방법.
Y=8.849X + 4341.5
(Y = DL, 디지털레벨값, X=온도)
The method of claim 2,
In the step (b)
Wherein the graph of the linear regression using the linear regression analysis based on the measurement graph is calculated by the following equation: Calculation curve calculation method capable of measuring at high temperature.
Y = 8.849X + 4341.5
(Y = DL, digital level value, X = temperature)
상기 (c)단계에서,
상기 설정된 오차범위는 상기 측정그래프와 상기 선형회귀분석그래프의 순간변화율을 고려하여 오차범위가 0.02% 이하가 되도록 하는 것을 특징으로 하는, 고온계측이 가능한 교정곡선 산출 방법.The method of claim 2,
In the step (c)
Wherein the error range is set to 0.02% or less in consideration of the instantaneous rate of change of the measurement graph and the linear regression analysis graph.
상기 (c)단계에서,
상기 측정되는 온도 범위의 시작점은 1000℃ 인 것을 특징으로 하는, 고온계측이 가능한 교정곡선 산출 방법.The method of claim 2,
In the step (c)
Wherein the starting point of the temperature range to be measured is 1000 占 폚.
상기 (d)단계에서,
상기 새로운 교정곡선은 하기의 수학식으로 산출되는 것을 특징으로 하는, 고온계측이 가능한 교정곡선 산출 방법.
Y= 9.758X + 3082.8
(Y = DL, 디지털레벨값, X=온도)The method of claim 2,
In the step (d)
Wherein the new calibration curve is calculated by the following equation.
Y = 9.758X + 3082.8
(Y = DL, digital level value, X = temperature)
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|---|---|---|---|---|
| US11386530B2 (en) * | 2020-02-26 | 2022-07-12 | Flir Systems Ab | Digital filter for turbulence reduction and gas detection in thermal images |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000500226A (en) * | 1995-07-31 | 2000-01-11 | イギリス国 | Temperature detection system with fast response calibration device |
| JP2005291711A (en) * | 2004-03-31 | 2005-10-20 | Nagoya Industrial Science Research Inst | Calibration method and calibration apparatus of radiation thermometer |
| WO2011004396A1 (en) * | 2009-07-08 | 2011-01-13 | Priti Paresh Rege | Temperature determination of a visible heat source using digital camera |
| JP2011510274A (en) * | 2008-01-19 | 2011-03-31 | テスト アクチエンゲゼルシャフト | Thermal camera |
| KR20120061039A (en) * | 2009-04-30 | 2012-06-12 | 윌리스 | System and method for detecting infrared radiation |
| JP2015224887A (en) * | 2014-05-26 | 2015-12-14 | 株式会社Ihi | Temperature calibration method and temperature calibration device |
| US20160225142A1 (en) * | 2011-04-04 | 2016-08-04 | James G. Spahn | Grayscale Thermographic Imaging |
| KR101666095B1 (en) | 2015-05-29 | 2016-10-14 | 주식회사 아이스기술 | system of IR-camera for monitoring that extraneous matter of furnace wall in fossil fuel boilers |
-
2017
- 2017-03-06 KR KR1020170028084A patent/KR101947256B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000500226A (en) * | 1995-07-31 | 2000-01-11 | イギリス国 | Temperature detection system with fast response calibration device |
| JP2005291711A (en) * | 2004-03-31 | 2005-10-20 | Nagoya Industrial Science Research Inst | Calibration method and calibration apparatus of radiation thermometer |
| JP2011510274A (en) * | 2008-01-19 | 2011-03-31 | テスト アクチエンゲゼルシャフト | Thermal camera |
| KR20120061039A (en) * | 2009-04-30 | 2012-06-12 | 윌리스 | System and method for detecting infrared radiation |
| WO2011004396A1 (en) * | 2009-07-08 | 2011-01-13 | Priti Paresh Rege | Temperature determination of a visible heat source using digital camera |
| US20160225142A1 (en) * | 2011-04-04 | 2016-08-04 | James G. Spahn | Grayscale Thermographic Imaging |
| JP2015224887A (en) * | 2014-05-26 | 2015-12-14 | 株式会社Ihi | Temperature calibration method and temperature calibration device |
| KR101666095B1 (en) | 2015-05-29 | 2016-10-14 | 주식회사 아이스기술 | system of IR-camera for monitoring that extraneous matter of furnace wall in fossil fuel boilers |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 윤석태 외 2명. 고온 계측 열화상 시스템 구현을 위한 복사에너지 필터링 연구. 비파괴검사학회지. 2016.12., Vol.36, No.6, pp466-473.* * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11386530B2 (en) * | 2020-02-26 | 2022-07-12 | Flir Systems Ab | Digital filter for turbulence reduction and gas detection in thermal images |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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