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红外热像仪的距离系数比

时间:2020-09-09 18:42:02 来源:美国FLIR 点击:1751次

找准红外热像仪的距离系数比,才能获得清晰的热图像!

距离目标多远,红外热像仪仍能测温?答案取决于诸多因素,但需要谨记:想要借助热像仪看到目标,并不一定意味着您的距离越近,获得目标的测量值越。类如医院的视力检查,当您坐在检查室里看视力表时,您或许能看清字母zui小的那一行,但如果距离再远一点,您还能看得清吗(即“测量”它们)?

红外热像仪

为了确定能够测量的zuida距离,您需要了解红外热像仪的光斑尺寸比(SSR),也称作距离系数比(D:S比),能够决定您距离特定尺寸(光斑尺寸)的目标有多远(测量距离),仍能测量目标温度。


红外热像仪的光斑尺寸比保持恒定

公式:SSR = 距离/光斑尺寸
SSR为36:1的热像仪能在距离被测物36英尺(约11米)处测量直径1英尺(约0.3米)的目标,或距离被测物36米处测量直径1米的目标,或距离144米处测量直径4米的目标。需要注意的是,距离系数比保持恒定。

 红外热像仪的光斑尺寸比保持恒定当您离待测目标越来越远,就会无法准确测量温度

计算红外热像仪的光斑尺寸比

假设需要在距离120英寸(约36.5米)处用FLIR E8红外热像仪对直径1英寸(约0.3米)的待测目标进行的温度测量。如何确定您的热像仪能否做到这一点,换句话说,如何确定您的热像仪的SSR是否大于120:1?

首先,您需要知道热像仪的瞬时视场角(IFOV)参数。

红外热像仪的视场角

视场角(FOV)基本上就是您在热像仪屏幕上能看到的范围,而IFOV是单一像素的角度投影。每个像素能够覆盖的区域大小取决于待测目标的距离:离目标越近,每个像素覆盖的区域越小。
IFOV即“距离系数比”中的“尺寸”。

红外热像仪的光斑尺寸比

IFOV是探测器的单一像素在红外图像中的角度投影,对于给定的镜头,每个像素能够覆盖的区域大小取决于待测目标的距离。

红外热像仪的光斑尺寸比举例计算

您可以利用热像仪的视场角和分辨率计算IFOV,也可以在线浏览,FLIR为每台热像仪创建了一个视场角计算器,让您省去大部分计算。若要访问计算器,点击FLIR热像仪系列名称,查看有关系列中全部热像仪的清单。点击您所使用的红外热像仪旁的“FOV calc.”,快速查找任意给定距离(单位为英尺或米)的IFOV(单位为英寸或毫米)。
如果使用FLIR E8红外热像仪的视场角计算器,输入10英尺(120英寸/3米),得到的IFOV为0.31英寸(约7.8毫米),该数值为单一像素(1×1)的可测量尺寸。通过将这些数值代入S公式:SSR = 距离/光斑尺寸。

红外热像仪的光斑尺寸比

我们得到的距离系数比为120:0.31。简而言之,0.31英寸大约为1英寸的1/3,因此该计算结果得出的结论就是:该热像仪能够在120英寸(3米)远的距离测量1/3英寸(约7.8毫米)的物体。
但这并不是完全正确的,该单一像素测量值被称为“光斑尺寸比理论值”。尽管该数值真实准确,但会令人误解,因为它必定达不到更高度。


红外热像仪的光斑尺寸比:理论≠实际

光斑尺寸比理论值仅能反映单一像素内非常小范围的温度,但是单一像素测量值可能不准确的原因有很多:
● 红外热像仪会产生坏像元;
● 物体反射:镜头划伤或太阳光反射会造成错误的正读值或错误的高读数;
● 物体温度较高:例如螺栓头,可能与单一像素宽度相近,但像素是正方形的,而螺栓头是六角形的;
● 没有完美的光学组件:光学系统中通常会存在一些失真影响测量值。
在实际情况下,为了获得zui的温度测量值,您的确需要尽可能多地获取待测目标的像素。一两个像素可能足以定性地确定温差的存在,但它可能无法反映整个区域范围内的平均温度。我们建议确保用至少3×3像素的面积,覆盖待测物体数值所在的热区。
为了计算3×3像素的SSR,只需将您的IFOV乘以3,得出3×3像素而不是1×1。此数值会更加。如果将之前的IFOV(0.31英寸)乘以3,会得到:0.31×3=0.93英寸,zui终得出的SSR为120:0.93,这意味着您能从120英寸(3米)处测量尺寸将近1英寸的目标。

红外热像仪的光斑尺寸比

在理想情况下,投影目标应至少覆盖一个像素,为了确保读数的性,建议扩大所覆盖的区域,以补偿投影中的光色散
zui后,光斑尺寸比确实很重要,因为它能够帮助您了解红外热像仪是否能够在需要的距离处地测量温度。如果需要对较小的目标进行远距离测量,那么了解红外热像仪的光斑尺寸比以及您是否位于测量范围内至关重要。
红外热像仪的分辨率越高,您能在更远的距离处获取待测目标足够多像素的可能性也就越高。数字变焦并不能提高测量度,更高的分辨率或较窄的视场角才是关键所在。如果您正计划进行红外热成像调查,请考虑您是否能在保证安全的前提下足够接近待测目标以获取读数。总之,没有数据胜过基于不准确的数据作出错误的结论!

本文转自flir微信公众号!

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