KR20220064629A - Temperature calibration method for measuring body temperature - Google Patents

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Abstract

A temperature information calibration method for measuring a body temperature of the present invention includes: acquiring a fpa value map of a thermal image by using the thermal image and a fpa value of at least three pixels of the thermal image; associating fpa values of a general image of a specific point where a temperature value is disclosed and the thermal image corresponding to the specific point; and acquiring temperature distribution information or temperature information of the thermal image by using the temperature value of the specific point and the fpa value map.

Description

체온측정을 위한 온도정보보정방법{Temperature calibration method for measuring body temperature}Temperature calibration method for measuring body temperature

본 발명은 온도정보를 보정방법에 관한 것이다. 구체적으로, 체온을 측정을 하는 방법으로서, 인체에 접촉하지 않는 비접촉으로 온도를 측정하고 더 정확한 온도정보로 보정하는 방법에 관한 것이다. 상기 비접촉의 방법으로는 인체의 복사에너지를 측정하여 온도를 예측할 수 있다. The present invention relates to a method for correcting temperature information. Specifically, as a method of measuring body temperature, it relates to a method of measuring temperature without contact with a human body and correcting the temperature with more accurate temperature information. In the non-contact method, the temperature can be predicted by measuring the radiant energy of the human body.

체온을 측정하는 방법으로 복사에너지를 측정하는 방식이 있다. 상기 복사에너지를 측정하는 기기로는 열화상 카메라가 사용할 수 있다. One way to measure body temperature is to measure radiant energy. A thermal imaging camera may be used as a device for measuring the radiant energy.

상기 열화상 카메라는 측정되는 fpa값으로 온도를 추정할 수 있다. 그러나, 외부 온습도, 물체와의 거리, 및 카메라 내부 온도 등이 변수로 작용한다. 상기 변수를 고려하지 않는다면 정확한 체온측정이 불가능하다.The thermal imaging camera may estimate the temperature from the measured fpa value. However, the external temperature and humidity, the distance to the object, and the internal temperature of the camera act as variables. If the above variables are not taken into account, accurate body temperature measurement is impossible.

상기 열화상 카메라를 이용하여 온도를 측정하는 방법으로서, 인용문헌 1이 알려진 바가 있다. 상기 인용문헌 1은, fpa값(0-16383)을 활용하고 정확한 온도측정을 위하여, 주변온도를 이용하여 열화상 카메라의 측정값을 쉬트프하는 과정을 수행한다. 상기 인용문헌에 따르더라도, 물체와의 거리, 카메라의 내부온도, 및 외부의 온도에 대해서는 적절히 대응할 수 없는 문제점이 있다. As a method of measuring a temperature using the thermal imaging camera, Citation 1 is known. Reference 1 uses the fpa value (0-16383) and performs a process of shifting the measurement value of the thermal imaging camera using the ambient temperature for accurate temperature measurement. Even according to the cited literature, there is a problem in that it cannot properly respond to the distance to the object, the internal temperature of the camera, and the external temperature.

한편, 열화상 카메라는 상기 fpa값을 제공한다. 상기 fpa값은 모든 픽셀에 대하여 제공되지 않는다. 물론, 고가의 기기는 상기 fpa값을 모두 제공하지만, 많은 열화상 카메라는 상기 fpa값의 수치정보가 화소에 대응하는 수준으로 제공되지 않는다. 이 경우에, 전체 이미지에서 온도정보를 얻고, 특히 체온을 측정하는 것은 어렵다. Meanwhile, the thermal imaging camera provides the fpa value. The fpa value is not provided for all pixels. Of course, expensive devices provide all the fpa values, but many thermal imaging cameras do not provide numerical information of the fpa values at a level corresponding to pixels. In this case, it is difficult to obtain temperature information from the entire image, and especially to measure body temperature.

KR101731287B1: 적외선 디텍터의 출력 보정 방법 및 장치KR101731287B1: Method and apparatus for compensating output of infrared detector

본 발명은 상기되는 배경에서 제안되는 것으로, 열화상 카메라의 정보가 한정적일 때, 정확한 체온정보를 얻을 수 있는 체온측정을 위한 온도정보보정방법을 제안한다. The present invention is proposed against the background described above, and proposes a temperature information correction method for body temperature measurement that can obtain accurate body temperature information when information from a thermal imaging camera is limited.

본 발명은 외부 온습도, 물체와의 거리, 및 카메라 내부 온도를 모두 반영하여 정확한 체온정보를 제공하는 체온측정을 위한 온도정보보정방법을 제안한다. The present invention proposes a temperature information correction method for body temperature measurement that provides accurate body temperature information by reflecting all external temperature and humidity, distance to an object, and internal temperature of a camera.

본 발명의 체온측정을 위한 온도정보보정방법은, 열상 이미지와 그 열상 이미지의 적어도 세 픽셀의 fpa값을 이용하여 상기 열상 이미지의 fpa값 맵을 구하는 것; 온도값이 알려진 특정 지점의 일반 이미지과, 상기 특정 지점과 대응하는 상기 열상 이미지의 fpa값을 연관시키는 것; 및 상기 특정지점의 상기 온도값과, 상기 fpa값 맵을 이용하여 열상 이미지의 온도분포정보 또는 체온정보를 얻는 것이 포함된다.The method for correcting temperature information for body temperature measurement of the present invention comprises: obtaining an fpa value map of the thermal image using a thermal image and fpa values of at least three pixels of the thermal image; associating a general image of a specific point whose temperature value is known and an fpa value of the thermal image corresponding to the specific point; and obtaining temperature distribution information or body temperature information of a thermal image by using the temperature value of the specific point and the fpa value map.

다른 측면에 따르면, 상기 fpa값 중의 적어도 하나는 상기 열상 이미지의 중심의 값일 수 있다.According to another aspect, at least one of the fpa values may be a value of a center of the thermal image.

다른 측면에 따르면, 상기 fpa값 중의 적어도 하나는 상기 열상 이미지에서 가장 높은 값이고, 상기 fpa값 중의 적어도 하나는 상기 열상 이미지에서 가장 낮은 값일 수 있다.According to another aspect, at least one of the fpa values may be a highest value in the thermal image, and at least one of the fpa values may be a lowest value in the thermal image.

다른 측면에 따르면, 상기 특정지점은 열상 이미지 중에서 온도가 높은 곳일 수 있다. According to another aspect, the specific point may be a high temperature in the thermal image.

다른 측면에 따르면, According to another aspect,

상기 fpa값 맵은, 수학식 1과 수학식 2에 의해서 획득되고, The fpa value map is obtained by Equations 1 and 2,

수학식 1:Equation 1:

Figure pat00001
Figure pat00001

수학식 2:Equation 2:

Figure pat00002
Figure pat00002

여기서, fpa는 fpa값을 의미하고, i, j는 열상 이미지의 픽셀의 x, y축 인덱스를 의미하고, gray는 열상 이미지인 흑백 이미지의 휘도를 의미하고, T는 휘도를 의미하고, M은 max를 의미하고, m은 min의 의미하고, c는 center를 의미한다. Here, fpa means fpa value, i and j mean the x and y-axis index of the pixel of the thermal image, gray means the luminance of the black-and-white image that is the thermal image, T means the luminance, and M is means max, m means min, and c means center.

다른 측면에 따르면, 상기 열상 이미지가 획득된 거리에 따른 오류를 보정하기 위하여, 상기 열상 이미지 내의 최고 fpa값을 보정하는 것이 더 수행될 수 있다.According to another aspect, in order to correct an error according to a distance at which the thermal image is acquired, correcting the highest fpa value in the thermal image may be further performed.

다른 측면에 따르면, 상기 최고 fpa값은, 상기 온도분포정보 중에서 가장 온도가 높은 픽셀의 fpa값일 수 있다.According to another aspect, the highest fpa value may be an fpa value of a pixel having the highest temperature among the temperature distribution information.

다른 측면에 따르면, 상기 보정은, 어느 보정치를 더하는 것에 의해서 수행될 수 있다.According to another aspect, the correction may be performed by adding a certain correction value.

다른 측면에 따르면 상기 어느 보정치는, 이미지 중의 일부를 추출하는 추출 알고리즘으로 추출된 박스의 크기가, 상기 열상 이미지가 획득된 거리에 따라서 작아지는 것을 이용하여 획득될 수 있다.According to another aspect, the correction value may be obtained by using that the size of a box extracted by an extraction algorithm for extracting a part of the image becomes smaller according to the distance at which the thermal image is acquired.

본 발명에 따르면, 외부 온습도, 물체와의 거리, 및 카메라 내부 온도에 무관하게 정확한 체온정보를 얻을 수 있다.According to the present invention, accurate body temperature information can be obtained irrespective of the external temperature and humidity, the distance to the object, and the internal temperature of the camera.

도 1은 제 1 실시예에 따른 온도보정방법을 설명하는 흐름도이다.
도 2는 개략적으로 도 1의 과정을 보이는 도면이다.
도 3은 제 2 실시예에 따른 온도보정방법을 설명하는 흐름도이다.
도 4는 카메라와 신체 간의 거리 정보와, 상기 박스 이미지의 크기 및 fpaM값의 대략적인 상관관계를 보이는 도면이다.
1 is a flowchart illustrating a temperature correction method according to a first embodiment.
FIG. 2 is a view schematically showing the process of FIG. 1 .
3 is a flowchart illustrating a temperature correction method according to the second embodiment.
FIG. 4 is a diagram showing a rough correlation between distance information between a camera and a body, the size of the box image, and an fpaM value.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예를 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명의 사상은 이하의 실시예에 제한되지 아니하고, 본 발명 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위에 포함되는 다른 실시예를 구성요소의 부가, 변경, 삭제, 및 추가 등에 의해서 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 그 실시예들도 본 발명의 사상에 포함된다고 할 것이다. Hereinafter, specific embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. However, the spirit of the present invention is not limited to the following embodiments, and those skilled in the art who understand the spirit of the present invention can easily change other embodiments included in the scope of the same idea by adding, changing, deleting, and adding components. It will be possible to suggest, but it will be said that the embodiments are also included in the spirit of the present invention.

본 발명의 체온측정을 위한 온도정보보정방법는 소정의 하드웨어 장치에 의해서 구현될 수 있다. 상기 하드웨어에는, 촬영장치, 상기 촬영장치의 정보를 처리하는 디지털정보처리장치가 포함될 수 있다. 상기 촬영장치는, 열상 이미지를 촬영하는 열화상 카메라와, 칼러 또는 흑백의 일반 이미지를 촬영하는 일반카메라를 포함할 수 있다. 상기 디지털정보처리장치는, 상기 열상 이미지와 상기 일반 이미지를 처리하는 프로세서, 필요한 정보가 저장되는 메모리, 및 정보의 입출력을 담당하는 IO장치가 포함될 수 있다. 본 발명의 온도보정방법은, 다른 장소에서 촬영한 이미지를 단순히 프로세싱처리하여 제공할 수도 있다. 현장에서 이미지를 촬영하여 신속하게 온도정보를 제공할 수도 있다. The temperature information correction method for body temperature measurement of the present invention may be implemented by a predetermined hardware device. The hardware may include a photographing device and a digital information processing device that processes information of the photographing device. The photographing apparatus may include a thermal imaging camera for photographing a thermal image, and a general camera for photographing a general color or black-and-white image. The digital information processing apparatus may include a processor for processing the thermal image and the general image, a memory in which necessary information is stored, and an IO device responsible for input/output of information. The temperature compensation method of the present invention may provide an image photographed at another location by simply processing it. It is also possible to quickly provide temperature information by taking an image in the field.

본 발명의 실시예에 있어서, 상기 열화상 카메라는 열상 이미지를 제공할 수 있다. 상기 열화상 카메라는 제한되는 갯수의 fpa값을 제공할 수 있다. 상기 열화상 카메라는 최고의 fpa값, 최저의 fpa값, 및 화상중심의 fpa값을 제공할 수 있다. 상기 열상 이미지는 흑백 이미지 일 수 있다. 상기 일반 카메라는 칼러인 일반 이미지를 제공할 수 있다. In an embodiment of the present invention, the thermal imaging camera may provide a thermal image. The thermal imaging camera can provide a limited number of fpa values. The thermal imaging camera may provide the highest fpa value, the lowest fpa value, and the image center fpa value. The thermal image may be a black-and-white image. The general camera may provide a general image in color.

이하의 각 도면에서, fpa는 fpa값을 의미하고, i, j는 픽셀의 x, y축 인덱스를 의미하고, gray는 열상 이미지인 흑백 이미지의 휘도를 의미하고, T는 휘도를 의미하고, M은 max를 의미하고, m은 min의 의미하고, c는 center를 의미하고, body는 신체를 의미하고, temp는 온도를 의미하고, box는 소정의 추출 알고리즘에서 추출된 박스 이미지를 의미하고, N은 일반이미지를 의미하고, d는 거리를 의미하고, δ는 보정치를 의미하고, btd는 d만큼의 거리차를 의미하고, dtf는 fpa값의 차이를 의미하고, func는 함수를 의미할 수 있다. In each of the following figures, fpa means fpa value, i and j mean the x and y-axis index of a pixel, gray means the luminance of a black-and-white image that is a thermal image, T means the luminance, and M means max, m means min, c means center, body means body, temp means temperature, box means box image extracted by a predetermined extraction algorithm, N is a general image, d is a distance, δ is a correction value, btd is a distance difference as much as d, dtf is a difference in fpa, and func is a function. .

상기 fpa값은 0-16383의 범위를 가질 수 있고, 상기 휘도값은 0-256의 범위를 가질 수 있다. 상기 fpa값은, 값이 크면 온도가 높고, 값이 낮으면 온도가 낮을 수 있다. 상기 휘도값은, 값이 크면 온도가 높고, 값이 낮으면 온도가 낮을 수 있다.The fpa value may have a range of 0-16383, and the luminance value may have a range of 0-256. The fpa value may have a high temperature when the value is large, and a low temperature when the value is low. If the luminance value is large, the temperature may be high, and if the value is low, the temperature may be low.

도 1은 제 1 실시예에 따른 온도보정방법을 설명하는 흐름도이다. 1 is a flowchart illustrating a temperature correction method according to a first embodiment.

도 1을 참조하면, 상기 열상 이미지가 입력될 수 있다(S10). 세 개의 상기 fpa값이 입력될 수 있다(S11). Referring to FIG. 1 , the thermal image may be input (S10). The three fpa values may be input (S11).

상기 열상 이미지와 상기 fpa값은 단일의 단계로 함께 입력될 수도 있다. 상기 열상 이미지의 휘도와 상기 세 개의 fpa값을 이용하여, 상기 열상 이미지의 fpa값을 얻을 수 있다. 구체적으로, 열상 이미지의 현재 픽셀의 휘도가 열상 이미지 중앙의 휘도값보다 높으면 제 1 변환식을 적용하는 단계(S121)로 이행한다. 열상 이미지의 현재 픽셀의 휘도가 열상 이미지 중앙의 휘도값보다 낮으면 제 2 변환식을 적용하는 단계(S122)로 이행한다. 상기 제 1 변환식은 수학식 1이고, 상기 제 2 변환식은 수학식 2로 나타낼 수 있다. The thermal image and the fpa value may be input together in a single step. By using the luminance of the thermal image and the three fpa values, an fpa value of the thermal image may be obtained. Specifically, if the luminance of the current pixel of the thermal image is higher than the luminance value of the center of the thermal image, the step S121 of applying the first conversion equation is performed. If the luminance of the current pixel of the thermal image is lower than the luminance value of the center of the thermal image, the process proceeds to the step S122 of applying the second conversion equation. The first transformation equation may be expressed as Equation 1, and the second transformation equation may be expressed as Equation 2.

Figure pat00003
Figure pat00003

Figure pat00004
Figure pat00004

상기 수학식 1과 상기 수학식 2를 이용하면, 상기 열상 이미지의 전체 픽셀의 fpa값을 구할 수 있다(S13). 이를 fpa값 맵이라고 할 수 있다. 상기 수학식은 화면 전체의 휘도의 스케일과 fpa값의 스케일을, 화상 중심의 fpa값을 중심으로 양방향으로 스케일할 수 있다. 여기서 양방향 중의 어느 일 방향은 상기 수학식 1의 방향이고, 상기 양방향 중의 어느 다른 방향은 상기 수학식 2의 방향이다. Using Equations 1 and 2, fpa values of all pixels of the thermal image can be obtained (S13). This can be called an fpa value map. The above equation can scale the luminance scale of the entire screen and the scale of the fpa value in both directions based on the fpa value of the center of the image. Here, any one of the two directions is the direction of Equation 1, and the other direction of the two directions is the direction of Equation 2 above.

상기 변환식에 따르면, 화상 중심에 측정하고자 하는 신체가 놓일 가능성에 따라서, 신체의 fpa값을 더 반영할 수 있다. According to the conversion equation, the fpa value of the body may be further reflected according to the possibility that the body to be measured is placed in the center of the image.

상기 두 개의 변환식에 따르면, 휘도를 기준정보로 이용하여 상기 양방향으로 모든 픽셀의 상기 fpa값를 획득한다. 이에 따르면, 열상 이미지의 화이트 밸런드(white balance)의 문제를 제거할 수 있다. 상기 화이트 밸런스는, 뜨거운 물질에 가까우면 그 주변부의 복사에너지가 크게 두드러지는 현상을 말한다. 예를 들어, 화면 중앙의 신체(36도씨)가 화면 한쪽 모서리에 상당히 더운 온도(80도씨)의 커피를 들고 있는 모습을 예로 들자. 이 경우에 커피에 의한 화이프 밸런스의 영향을 약화될 수 있다. According to the two conversion equations, the fpa values of all pixels are obtained in both directions using the luminance as reference information. Accordingly, it is possible to eliminate the problem of white balance of the thermal image. The white balance refers to a phenomenon in which the radiant energy of the surrounding area is greatly conspicuous when it is close to a hot material. For example, let's take an example of a body in the center of the screen (36 degrees Celsius) holding coffee at a fairly hot temperature (80 degrees Celsius) in one corner of the screen. In this case, the influence of the pipe balance by the coffee may be weakened.

상기 두 개의 변환식에 따르면, 세 개의 fpa값 및 휘도정보를 모두 다 활용하여 가장 정확한 fpa값의 맵을 구할 수 있다. According to the two conversion equations, the most accurate map of fpa values can be obtained by using all three fpa values and luminance information.

상기 일반 이미지가 입력되고(S20), 그와 함께 상기 일반 이미지 중에서 뜨거운 곳의 위치정보와 그 위치의 온도정보가 입력될 수 있다(S21). 여기서, 온도정보는 그라운드 트루스를 제공하는 기기에 의해서 직접 측정하는 것에 의해서 입력될 수 있다. 상기 위치정보는 미간이 될 수도 있으나, 신체 중의 이마 등이 될 수4도 있다. 가급적 뜨거운 곳이면 좋으나, 특정한 위치로 제한되지는 아니한다. 상기 일반 이미지 입력(S20), 및 위치정보 및 온도정보의 쌍 입력단계(S21)는 도 3의 S42 단계에 의해서 더 상세하게 설명한다. The general image may be input (S20), and together with it, location information of a hot spot and temperature information of the location among the general images may be input (S21). Here, the temperature information may be input by directly measuring it by a device providing ground truth. The location information may be the forehead, but may also be the forehead in the body. It is good to be in a hot place as much as possible, but it is not limited to a specific location. The general image input ( S20 ) and the pair input step ( S21 ) of location information and temperature information will be described in more detail by step S42 of FIG. 3 .

이후에는, 신체 중에서 상기 위치정보에서의 온도정보와, 상기 위치정보에서와 대응되는 상기 열상 이미지의 픽셀의 fpa값을 서로 연관시킬 수 있다(S30). 이때, 최고 fpa값이 아니라도 가능하다. 그러나, 스케일링의 정확도를 향상시키고, 계산의 복잡도를 낮추기 위하여, 상기 fpa값의 연관단계(S30)는 신체 중의 온도가 가장 높은 곳의 위치정보 및 온도정보를 이용하는 것이 바람직하다. 예를 들어, fpa값이 가장 높은 위치에서 상기 일반 이미지의 온도정보를 측정할 수 있다. Thereafter, the temperature information in the location information in the body and the fpa value of the pixel of the thermal image corresponding to the location information may be correlated with each other ( S30 ). In this case, it is possible even if it is not the highest fpa value. However, in order to improve the accuracy of the scaling and reduce the complexity of the calculation, it is preferable to use the location information and the temperature information of the place with the highest temperature in the body in the step of associating the fpa ( S30 ). For example, the temperature information of the general image may be measured at a position having the highest fpa value.

상기 fpa값의 연관단계(S30)는 기기가 동작을 시작할 때 한 번만 수행되는 것으로 충분하다. 상기 fpa값의 연관단계(S30) 및 그 이전의 단께는 본 발명과 관련되는 장치가 계속해서 동작 중에는 다시 수행할 필요가 없다. 물론, 사용자가 새로이 샘플로서의 그라운드 트루스 체온을 다시 측정할 필요가 없다. 예를 들어, 다음번에 체온을 측정하고자 하는 경우에는, 상기 열상 이미지에서 얻어진 fpa값과 대응하는 온도값을 이용하여 체온을 알아낼 수 있다. 물론, fpa값 맵을 이용하여 온도분포정보를 출력할 수도 있다. It is sufficient that the step (S30) of associating the fpa value is performed only once when the device starts to operate. The step of associating the fpa value (S30) and the previous step do not need to be performed again while the device related to the present invention continues to operate. Of course, there is no need for the user to measure the ground truth body temperature as a new sample again. For example, when the body temperature is to be measured next time, the body temperature may be found by using the fpa value obtained from the thermal image and the corresponding temperature value. Of course, temperature distribution information may be output using the fpa value map.

상기 신체는 측정 대상자의 얼굴일 수 있다. The body may be the face of the subject to be measured.

이후에는, 소정의 비례관계, 즉 fpa값의 비례관계를 이용하여 모든 신체의 온도분포를 알아낼 수 있다(S31). 상기 온도분포 중에서 가장 온도가 높은 지점을 신체의 온도로서 출력할 수 있다. After that, it is possible to find out the temperature distribution of all the body by using a predetermined proportional relationship, that is, the proportional relationship of the fpa value (S31). A point having the highest temperature among the temperature distribution may be output as the body temperature.

도 2는 개략적으로 도 1의 과정을 보이는 도면이다. FIG. 2 is a view schematically showing the process of FIG. 1 .

도 2를 참조하면, 가장 뒤의 이미지는 Tij로서 열상 이미지 정보를 나타낸댜. 가운데 이미지는 세 지점의 fpa값을 이용하여 열상 이미지의 fpa값 맵을 나타낸다. 가장 앞의 이미지는 열상 이미지는 온도 이미지인 Tempij로 나타낸 것을 알 수 있다. Referring to FIG. 2 , the rearmost image is Tij, indicating thermal image information. The middle image shows the fpa value map of the thermal image using the fpa values of three points. It can be seen that the first image shows that the thermal image is a temperature image, Tempij.

도 1 및 도 2에 제시되는 방법에 의해서 외부 온습도, 및 카메라 내부 온도 등의 변수에 대해서는 독립하여 작용할 수 있다. 동작 개시 시에 한 번의 캘리브레이션이 수행되었기 때문이다. 다만, 신체와 카메라의 거리에 따른 부정확도는 보정되지 않았다. 이를 개선하는 제 2 실시예를 도 3 및 도 4를 이용하여 설명한다. By the method shown in FIGS. 1 and 2 , variables such as external temperature and humidity and camera internal temperature can act independently. This is because one calibration was performed at the start of the operation. However, the inaccuracy according to the distance between the body and the camera was not corrected. A second embodiment for improving this will be described with reference to FIGS. 3 and 4 .

도 4는 카메라와 신체 간의 거리 정보와, 상기 박스 이미지의 크기 및 fpaM값의 대략적인 상관관계를 보이는 도면이다. FIG. 4 is a diagram showing a rough correlation between distance information between a camera and a body, the size of the box image, and an fpaM value.

도 4를 참조하면, 상기 박스 이미지의 크기는 거리가 커질수록 작아지고, 그아 함께, 상기 fpaM값도 작아지는 것이 일반적이다. 이느 복사 에너지를 측정하는 기기에서 발생할 수 있다. Referring to FIG. 4 , the size of the box image decreases as the distance increases, and the fpaM value also decreases in general. This can occur in instruments that measure radiant energy.

도 3은 제 2 실시예에 따른 온도보정방법을 설명하는 흐름도이다. 3 is a flowchart illustrating a temperature correction method according to the second embodiment.

도 3을 참조하면, 다수의 상기 일반 이미지를 이용하여 거리에 따른 보정치(δ)를 얻어낼 수 있다. 예를 들어, 다양한 이미지를 입력받고(S40), 입력된 이미지에서 카메라와 신체 간의 거리(d)를 입력받고(S41), 상기 박스 이미지를 추출한다(S42). 상기 박스 이미지는, 상기 입력 이미지 전체에서 신체의 특정부분을 추출하는 소정의 추출 알고리즘을 적용할 수 있다. 예를 들어, Retinaface로 알려진 얼굴을 추출하는 알고리즘을 사용할 수 있다. 상기 박스 이미지는 소정 크기의 직사각형(boxsize)으로 추출될 수 있다(S43). 상기 추출된 정보는 메모리에 저장될 수 있다(S44). Referring to FIG. 3 , a correction value δ according to distance may be obtained using a plurality of the general images. For example, various images are input (S40), the distance d between the camera and the body is input from the input image (S41), and the box image is extracted (S42). To the box image, a predetermined extraction algorithm for extracting a specific part of the body from the entire input image may be applied. For example, an algorithm for extracting faces known as Retinaface can be used. The box image may be extracted as a rectangle (boxsize) of a predetermined size (S43). The extracted information may be stored in a memory (S44).

상기 동작과는 별개로, 상기 열상 이미지를 입력받고(S50), 그 열상 이미지에서 최고 fpa값을 추출하여 상기 메모리에 저장될 수 있다. 상기 최고 fpa값은 상기 도 1의 신체의 온도분포획득단계(S31)에서 얻을 수 있다. 물론 고온 물체와 같은 노이즈가 없이, 동일한 사람의 신체라면 상기 신체의 온도분포획득단계(S31)가 아니라, 열화상 카메라에서 입력받은 단순한 최고 fpa값을 이용할 수도 있을 것이다. Separately from the operation, the thermal image may be input (S50), and the highest fpa value may be extracted from the thermal image and stored in the memory. The highest fpa value can be obtained in the body temperature distribution acquisition step (S31) of FIG. Of course, if there is no noise such as a high-temperature object, and if it is the same person's body, the simple highest fpa value input from the thermal imaging camera may be used instead of the body temperature distribution acquisition step ( S31 ).

상기 메모리에는, 다양한 거리에서 측정된 상기 열상 이미지 및 상기 일반 이미지에 대한 정보가 수록될 수 있다. 예를 들어, 0.5미터, 1미터, 2미터, 및 3미터의 거리(d)에서 각각 수백 개의 데이터를 구할 수 있다. 상기 데이터 중에서 박스 크기는 다수의 실험의 평균값을 이용할 수 있다. 이때 상기 열상 이미지와 상기 일반 이미지는 동일한 조건에서 획득한 정보일 수 있다.In the memory, information about the thermal image and the general image measured at various distances may be recorded. For example, hundreds of data can be obtained at distances d of 0.5 meters, 1 meter, 2 meters, and 3 meters, respectively. Among the data, the box size may use an average value of a plurality of experiments. In this case, the thermal image and the general image may be information obtained under the same condition.

상기 메모리에 수록된 정보를 이용하여 fpa값의 보정치(δ)를 산출할 수 있다(S45). The correction value δ of the fpa value may be calculated using the information stored in the memory (S45).

먼저, 거리와 박스크기를 상관을 수학식 3이 사용될 수 있다. 실제로 상기 거리는 구하기 어려우므로 상기 박스크기를 이용하여 상기 fpa값을 보정하기 위한 것이다. First, Equation 3 can be used to correlate the distance and the box size. In fact, since the distance is difficult to obtain, the fpa value is corrected using the box size.

Figure pat00005
Figure pat00005

여기서, d햇은 추정거리이고, 뮤는 박스의 평균 크기값이고, 숫자는 거리의 단계를 말하고, α는 각 거리의 단계에서 다음 단계의 거리로 맞추는 비례상수일 수 잇다. Here, d hat is the estimated distance, mu is the average size value of the box, the number indicates the distance step, and α may be a proportional constant that fits the distance from each distance step to the next step.

상기 수학식 3에 따르면 상기 박스 이미지의 크기가 주어지면 거리의 추정값을 얻을 수 있다. 이후에는 추정거리에 따른 fpa값의 보정치(δ)를 구할 수 있다. 구체적으로는, 추정거리에서 이전단계의 거리를 뺀값과 이후단계의 fpa값에서 이전단계의 fpa값을 뺀값을 곱한 값으로 구할 수 있다. 예를 들어, 상기 추정거리 d햇이 1-2미터의 사이에 있는 경우에 수학식 4와 같이 적용할 수 있다. 이때, fpa값은 최고값을 사용할 수 있다. 여기서, fpa값은 다른 값을 사용할 수도 있으나, 신체의 최고온도가 환자를 가려내는 체온을 식별할 수 있으므로 바람직하다. 아울러, 최고값을 이용하는 것이 스케일링 시에 정확도를 향상시킬 수 있으므로 바람직하다. According to Equation 3, given the size of the box image, an estimated value of the distance can be obtained. Thereafter, a correction value (δ) of the fpa value according to the estimated distance can be obtained. Specifically, it can be obtained as a value obtained by multiplying the estimated distance by subtracting the distance of the previous step and the value obtained by subtracting the fpa value of the previous step from the fpa value of the subsequent step. For example, when the estimated distance d-hat is between 1-2 meters, Equation 4 may be applied. In this case, the highest value of fpa may be used. Here, other values may be used for the fpa value, but it is preferable because the highest body temperature can identify the body temperature that selects the patient. In addition, it is preferable to use the highest value because accuracy can be improved at the time of scaling.

Figure pat00006
Figure pat00006

상기 추정거리 d햇이 일정거리를 넘어서면, fpa값은 거의 변하지 않으므로 보정할 필요가 없다. 예를 들어, 추정거리 d햇이 3미터이상인 경우에는 fpa값의 보정치(δ)는 동일하게 사용할 수 있다. When the estimated distance d-hat exceeds a certain distance, the fpa value hardly changes, so there is no need for correction. For example, when the estimated distance d-hat is 3 meters or more, the correction value (δ) of the fpa value can be used in the same way.

상기 단계를 거쳐서 상기 박스 이미지의 크기에 따른 fpa값의 보정치(δ)를 이용하여 최고 fpaM값을 구할 수 있다(S52). Through the above steps, the highest fpaM value can be obtained using the correction value δ of the fpa value according to the size of the box image (S52).

이후에는 거리보정 신체온도분포정보를 얻을 수 있다(S53). Thereafter, distance-corrected body temperature distribution information can be obtained (S53).

여기서, 상기 신체는 얼굴을 의미할 수 있다. Here, the body may mean a face.

상기 실시예에 따르면, 간단한 알고리즘으로 구현이 가능하여 계산량이 많음로, 초소형 컴퓨터만으로 신체의 온도를 측정할 수 있다. According to the above embodiment, since it can be implemented with a simple algorithm and the amount of calculation is large, the body temperature can be measured only with a microcomputer.

본 실시예에 따르면 신체와 카메라 간이 거리에 따른 오류를 보정하여 더 정확한 신체온도를 측정할 수 있다. According to the present embodiment, it is possible to measure the body temperature more accurately by correcting an error according to the distance between the body and the camera.

본 발명에 따르면, 값비싼 장비의 필요없이, 신체의 온도를 다양한 오류 발생원(온도, 습도, 및 거리)의 영향이 없이 측정할 수 있다. According to the present invention, the body temperature can be measured without the need for expensive equipment and without the influence of various sources of error (temperature, humidity, and distance).

Claims (9)

열상 이미지와 그 열상 이미지의 적어도 세 픽셀의 fpa값을 이용하여 상기 열상 이미지의 fpa값 맵을 구하는 것;
온도값이 알려진 특정 지점의 일반 이미지과, 상기 특정 지점과 대응하는 상기 열상 이미지의 fpa값을 연관시키는 것; 및
상기 특정지점의 상기 온도값과, 상기 fpa값 맵을 이용하여 열상 이미지의 온도분포정보 또는 체온정보를 얻는 것이 포함되는,
체온측정을 위한 온도정보보정방법.
obtaining an fpa value map of the thermal image using the thermal image and fpa values of at least three pixels of the thermal image;
associating a general image of a specific point whose temperature value is known and an fpa value of the thermal image corresponding to the specific point; and
It includes obtaining temperature distribution information or body temperature information of a thermal image using the temperature value of the specific point and the fpa value map,
Temperature information correction method for body temperature measurement.
제 1 항에 있어서,
상기 fpa값 중의 적어도 하나는 상기 열상 이미지의 중심의 값인, 체온측정을 위한 온도정보보정방법.
The method of claim 1,
At least one of the fpa values is a value of the center of the thermal image.
제 1 항에 있어서,
상기 fpa값 중의 적어도 하나는 상기 열상 이미지에서 가장 높은 값이고, 상기 fpa값 중의 적어도 하나는 상기 열상 이미지에서 가장 낮은 값인, 체온측정을 위한 온도정보보정방법.
The method of claim 1,
At least one of the fpa values is the highest value in the thermal image, and at least one of the fpa values is the lowest value in the thermal image.
제 1 항에 있어서,
상기 특정지점은 열상 이미지 중에서 온도가 높은 곳인, 체온측정을 위한 온도정보보정방법.
The method of claim 1,
The specific point is a place where the temperature is high in the thermal image, temperature information correction method for body temperature measurement.
제 1 항에 있어서,
상기 fpa값 맵은, 수학식 1과 수학식 2에 의해서 획득되고,
수학식 1:
Figure pat00007

수학식 2:
Figure pat00008

여기서, fpa는 fpa값을 의미하고, i, j는 열상 이미지의 픽셀의 x, y축 인덱스를 의미하고, gray는 열상 이미지인 흑백 이미지의 휘도를 의미하고, T는 휘도를 의미하고, M은 max를 의미하고, m은 min의 의미하고, c는 center를 의미하는,
체온측정을 위한 온도정보보정방법.
The method of claim 1,
The fpa value map is obtained by Equations 1 and 2,
Equation 1:
Figure pat00007

Equation 2:
Figure pat00008

Here, fpa means fpa value, i and j mean the x and y-axis index of the pixel of the thermal image, gray means the luminance of the black-and-white image that is the thermal image, T means the luminance, and M is means max, m means min, c means center,
Temperature information correction method for body temperature measurement.
제 1 항에 있어서,
상기 열상 이미지가 획득된 거리에 따른 오류를 보정하기 위하여, 상기 열상 이미지 내의 최고 fpa값을 보정하는 것이 더 수행되는
체온측정을 위한 온도정보보정방법.
The method of claim 1,
In order to correct an error according to the distance at which the thermal image is acquired, correcting the highest fpa value in the thermal image is further performed
Temperature information correction method for body temperature measurement.
제 6 항에 있어서,
상기 최고 fpa값은, 상기 온도분포정보 중에서 가장 온도가 높은 픽셀의 fpa값인, 체온측정을 위한 온도정보보정방법.
7. The method of claim 6,
wherein the highest fpa value is an fpa value of a pixel having the highest temperature among the temperature distribution information.
제 6 항에 있어서,
상기 보정은, 어느 보정치를 더하는 것에 의해서 수행되는,
체온측정을 위한 온도정보보정방법.
7. The method of claim 6,
The correction is performed by adding a certain correction value,
Temperature information correction method for body temperature measurement.
제 8 항에 있어서,
상기 어느 보정치는,
이미지 중의 일부를 추출하는 추출 알고리즘으로 추출된 박스의 크기가, 상기 열상 이미지가 획득된 거리에 따라서 작아지는 것을 이용하여 획득되는, 체온측정을 위한 온도정보보정방법.


9. The method of claim 8,
Any of the above correction values,
A method for correcting temperature information for body temperature measurement, wherein the size of the box extracted by an extraction algorithm for extracting a part of the image is obtained by using that the size of the extracted box becomes smaller according to the distance at which the thermal image is acquired.


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