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紅外熱像儀的距離係數比

時間:2020-09-09 18:42:02 來源:美國FLIR 點擊:139次

找準紅外熱像儀的距離係數比,才能獲得清晰的熱圖像!

距離目標多遠,紅外熱像儀仍能測溫?答案取決於諸多因素,但需要謹記:想要借助熱像儀看到目標,並不一定意味著您的距離越近,獲得目標的測量值越。類如醫院的視力檢查,當您坐在檢查室裏看視力表時,您或許能看清字母zui小的那一行,但如果距離再遠一點,您還能看得清嗎(即“測量”它們)?

紅外熱像儀

為了確定能夠測量的zuida距離,您需要了解紅外熱像儀的光斑尺寸比(SSR),也稱作距離係數比(D:S比),能夠決定您距離特定尺寸(光斑尺寸)的目標有多遠(測量距離),仍能測量目標溫度。


紅外熱像儀的光斑尺寸比保持恒定

公式:SSR = 距離/光斑尺寸
SSR為36:1的熱像儀能在距離被測物36英尺(約11米)處測量直徑1英尺(約0.3米)的目標,或距離被測物36米處測量直徑1米的目標,或距離144米處測量直徑4米的目標。需要注意的是,距離係數比保持恒定。

 紅外熱像儀的光斑尺寸比保持恒定當您離待測目標越來越遠,就會無法準確測量溫度

計算紅外熱像儀的光斑尺寸比

假設需要在距離120英寸(約36.5米)處用FLIR E8紅外熱像儀對直徑1英寸(約0.3米)的待測目標進行的溫度測量。如何確定您的熱像儀能否做到這一點,換句話說,如何確定您的熱像儀的SSR是否大於120:1?

首先,您需要知道熱像儀的瞬時視場角(IFOV)參數。

紅外熱像儀的視場角

視場角(FOV)基本上就是您在熱像儀屏幕上能看到的範圍,而IFOV是單一像素的角度投影。每個像素能夠覆蓋的區域大小取決於待測目標的距離:離目標越近,每個像素覆蓋的區域越小。
IFOV即“距離係數比”中的“尺寸”。

紅外熱像儀的光斑尺寸比

IFOV是探測器的單一像素在紅外圖像中的角度投影,對於給定的鏡頭,每個像素能夠覆蓋的區域大小取決於待測目標的距離。

紅外熱像儀的光斑尺寸比舉例計算

您可以利用熱像儀的視場角和分辨率計算IFOV,也可以在線瀏覽,FLIR為每台熱像儀創建了一個視場角計算器,讓您省去大部分計算。若要訪問計算器,點擊FLIR熱像儀係列名稱,查看有關係列中全部熱像儀的清單。點擊您所使用的紅外熱像儀旁的“FOV calc.”,快速查找任意給定距離(單位為英尺或米)的IFOV(單位為英寸或毫米)。
如果使用FLIR E8紅外熱像儀的視場角計算器,輸入10英尺(120英寸/3米),得到的IFOV為0.31英寸(約7.8毫米),該數值為單一像素(1×1)的可測量尺寸。通過將這些數值代入S公式:SSR = 距離/光斑尺寸。

紅外熱像儀的光斑尺寸比

成版人香蕉app官网下载得到的距離係數比為120:0.31。簡而言之,0.31英寸大約為1英寸的1/3,因此該計算結果得出的結論就是:該熱像儀能夠在120英寸(3米)遠的距離測量1/3英寸(約7.8毫米)的物體。
但這並不是完全正確的,該單一像素測量值被稱為“光斑尺寸比理論值”。盡管該數值真實準確,但會令人誤解,因為它必定達不到更高度。


紅外熱像儀的光斑尺寸比:理論≠實際

光斑尺寸比理論值僅能反映單一像素內非常小範圍的溫度,但是單一像素測量值可能不準確的原因有很多:
● 紅外熱像儀會產生壞像元;
● 物體反射:鏡頭劃傷或太陽光反射會造成錯誤的正讀值或錯誤的高讀數;
● 物體溫度較高:例如螺栓頭,可能與單一像素寬度相近,但像素是正方形的,而螺栓頭是六角形的;
● 沒有完美的光學組件:光學係統中通常會存在一些失真影響測量值。
在實際情況下,為了獲得zui的溫度測量值,您的確需要盡可能多地獲取待測目標的像素。一兩個像素可能足以定性地確定溫差的存在,但它可能無法反映整個區域範圍內的平均溫度。香蕉频蕉dd4app建議確保用至少3×3像素的麵積,覆蓋待測物體數值所在的熱區。
為了計算3×3像素的SSR,隻需將您的IFOV乘以3,得出3×3像素而不是1×1。此數值會更加。如果將之前的IFOV(0.31英寸)乘以3,會得到:0.31×3=0.93英寸,zui終得出的SSR為120:0.93,這意味著您能從120英寸(3米)處測量尺寸將近1英寸的目標。

紅外熱像儀的光斑尺寸比

在理想情況下,投影目標應至少覆蓋一個像素,為了確保讀數的性,建議擴大所覆蓋的區域,以補償投影中的光色散
zui後,光斑尺寸比確實很重要,因為它能夠幫助您了解紅外熱像儀是否能夠在需要的距離處地測量溫度。如果需要對較小的目標進行遠距離測量,那麽了解紅外熱像儀的光斑尺寸比以及您是否位於測量範圍內至關重要。
紅外熱像儀的分辨率越高,您能在更遠的距離處獲取待測目標足夠多像素的可能性也就越高。數字變焦並不能提高測量度,更高的分辨率或較窄的視場角才是關鍵所在。如果您正計劃進行紅外熱成像調查,請考慮您是否能在保證安全的前提下足夠接近待測目標以獲取讀數。總之,沒有數據勝過基於不準確的數據作出錯誤的結論!

本文轉自flir微信公眾號!

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