特長・機能

2つの斬新な温度補正技術^※1

技術①

2つの遠赤外線センサを連携させることで、時間経過と共に変動する測定温度のブレを大幅に軽減します。

技術②

各遠赤外線センサ前面に温度計を搭載することで、測定誤差をリアルタイムに補正します。

以下グラフは、室温25.6℃で、35℃の黒体炉(温度性能測定用の発熱体)を撮影したものです。本製品は測定温度が±0.5℃の範囲に収まっていることが分かります。同じ遠赤外線センサを使うインフィニテグラ社従来品では大きな誤差が出ています。

以下グラフは、変化する室温の環境内で、34℃の黒体炉を撮影し続けたものです。室温(オレンジ)が22.5℃から25.2℃まで7時間かけて上昇しています。室温が変化しても、技術②によりリアルタイムに温度補正することで、黒体炉の測定温度(青)は0.6℃の範囲に収まっていることが分かります。

室温はサーマルカメラの精度性能に大きく影響します。以下グラフは、各室温内における、黒体炉の温度測定結果です。各グラフの赤線が黒体炉の温度で、赤線に近いほど精度が高いです(赤線との差が測定誤差)。

室温 20℃

概ね±0.4℃の範囲に収まっています。

 

室温 25℃

概ね±0.4℃の範囲に収まっています。測定温度がやや低めに出やすいことが観測されています。

 

室温 30℃

概ね±0.4℃の範囲に収まっています。

カタログ・資料

Python SDK

カメラの制御と、温度値/熱画像の取得ができる別途有償のソフトウェア開発キット(SDK)です。入退室システムやデジタルサイネージ等機器への組み込みに最適です。

• 言語：Python 3 (CPython 3.6/3.7)
• プラットフォーム：Windows 10 32bit/64bit, Raspberry Pi 3B/3B+/4 (Raspberry Pi OS)
• ソースコード付きサンプルプログラムを同梱
  体温測定アプリ、平均・最大表示ツール、録画・再生ツール、基本的なサンプル

主な機能

ソフトウェアレイヤ

プログラム例：温度テーブルの最大値を出力する完全なコード

import numpy as np
from owlifttypeh import OwhDevice

ow = OwhDevice.connect()                        # カメラに接続
ow.set_options({ “image_tab”: False,            # 画像出力OFF、温度テーブル出力ON
        "temp_tab": True })
ow.capture_start()                              # カメラからのデータ取得を開始
fc0 = 0

while ow.alive:
    fc = ow.frame_counter                       # フレーム番号を取得・比較
    if fc0 and fc == fc0:
        continue
    fc0 = fc
    img, meta = ow.get_frame()                  # フレームと付加情報を取得
    if meta.temp_tab is None:
        continue
    max_temp = np.max(meta.temp_tab)            # 温度テーブルの最大値を取得
    print(“{:.2f}”.format(max_temp - 273.15))   # ケルビン(K)から摂氏(℃)に変換して表示

設置が容易

温度補正用の参照機器(黒体炉)の設置は不要です。

プライバシーへの配慮

本品は可視画像カメラを搭載していません。プライバシーを配慮すべき公共の場の設置に最適です。

米国/日本国産

主要部品(遠赤外線センサ、CPU)は米国製、ソフトウェアは国産、組み立ては国内です。

情報開示

前述のような測定データを、積極的に開示していきます。