DIY 열화상 카메라:저렴한 카메라를 만드는 방법

겨울 동안 열 신호를 포착할 방법을 찾고 있지만 상업용 열화상 카메라를 구입할 여유가 없습니까? 그렇다면 DIY 열화상 카메라가 필요합니다.

열화상 카메라를 만드는 것은 생각보다 어렵지 않습니다. 사실, 이 과정에는 적외선을 볼 수 있는 카메라 센서의 기능을 활성화하는 과정이 포함됩니다.

DIY 열화상 카메라는 최대 200달러에 달하는 가장 저렴한 탐색 열화상 카메라보다 훨씬 저렴합니다.

따라서 이 기사에서는 원활한 작동으로 손쉬운 DIY 열화상 카메라를 제작하는 방법과 이러한 전문가용 카메라가 어떻게 작동하는지 보여드릴 것입니다.

열화상 카메라 회로에 대해서도 자세히 알아보려면 이 문서를 참조하십시오.

DIY 열화상 카메라

평균적인 열화상 카메라는 고가의 장치입니다. 빌리고 싶다면 하루에 50달러입니다. 하지만 더 저렴한 열화상 카메라를 만들 수 있습니다.

간단히 말해서 모든 디지털 카메라를 열화상 카메라로 변환할 수 있습니다. 왜요? 이 카메라에는 적외선 스펙트럼의 빛을 포착할 수 있는 CCD 센서가 내장되어 있기 때문입니다.

열화상 카메라가 있는 휴대폰 카메라

그러나 적외선에 장기간 노출되면 센서가 손상될 수 있으므로 대부분의 제조업체에서는 적외선 차단 필터를 사용하여 이 기능을 비활성화합니다. 그럼에도 불구하고 카메라 렌즈에서 적외선 필터를 제거하면 적외선의 아름다움을 볼 수 있습니다.

이 기사에서는 24 x 32 해상도 또는 768픽셀의 MLX90640 열화상 카메라를 DIY 열화상 카메라에 사용할 것입니다. 또한 MLX90640과 Raspberry Pi SBC를 페어링하여 합리적인 고해상도로 온도 지도를 기록할 수 있도록 합니다.

또한 Python을 사용하여 RPI가 특정 한계를 생성하도록 동기를 부여할 것입니다. 그런 다음 MLX90640을 적절하게 배치하여 320 x 240 해상도를 실행하는 열화상 카메라를 제공할 수 있습니다.

걸어다니는 동안 DIY 열화상 카메라가 작동하도록 하려면 카메라의 실시간 출력을 표시하는 방법과 작동을 유지하기 위한 배터리가 필요합니다. 가장 좋은 점은 이 DIY 열화상 카메라를 고품질 이미지를 캡처할 수 있을 만큼 해상도가 높기 때문에 보안 카메라로도 사용할 수 있다는 것입니다.

작동 원리

열화상 카메라는 사람의 눈에 보이지 않는 물체의 적외선 영역만 캡처할 수 있습니다. 흥미롭게도, 대부분의 사물은 열 신호라고도 하는 적외선 에너지를 생성할 수 있습니다. 따라서 열화상 카메라는 물체의 적외선 에너지를 감지하고 측정합니다.

또한 카메라는 감지하고 측정한 적외선 데이터를 전자 이미지로 변환합니다. 전자 이미지는 측정 대상의 표면 온도를 보여줍니다. 열화상 카메라에는 적외선 에너지를 특수 감지기 칩 또는 센서 어레이에 모으는 광학 시스템도 포함되어 있습니다.

열화상

또한 센서 어레이에는 그리드 스타일의 수천 개의 감지기 픽셀이 있습니다. 여기 가장 좋은 부분이 있습니다. 센서 어레이의 각 픽셀은 초점을 맞춘 적외선 에너지를 감지하고 일치하는 전자 신호를 생성합니다.

그런 다음 카메라 프로세서는 각 픽셀의 신호를 계산하고 온도를 보여주는 컬러 맵을 생성합니다. 또한 온도 값마다 색상이 다릅니다. 마지막으로 생성된 색상 매트릭스가 카메라의 메모리로 이동하여 측정 대상의 열화상을 표시합니다.

대부분의 열화상 카메라는 가시광선을 자동으로 포착하고 표준 디지털 이미지를 생성하는 표준 카메라와 함께 제공됩니다. 이러한 이미지를 혼합하면 열화상 이미지에서 문제 영역을 쉽게 감지하고 검사 중인 실제 영역 및 장비와 일치시킬 수 있습니다.

필요한 구성 요소

DIY 열화상 카메라를 제작하려면 다음과 같은 두 가지 구성 요소가 필요합니다.

• 라즈베리 파이 4 컴퓨터
• MLX90640 열화상 카메라

두 구성 요소의 가격은 구매 위치에 따라 달라질 수 있지만 프로젝트 비용은 150달러를 넘지 않아야 합니다.

단계

이 프로젝트를 구축하기 위해 따라야 할 단계는 다음과 같습니다.

1단계:배선

먼저 MLX90640을 Raspberry Pi에 연결해야 합니다. 구성 요소를 연결하는 방법을 보려면 아래 이미지를 확인하십시오.

또한 Raspberry Pi와 MLX90640은 I2C 프로토콜을 사용하여 통신합니다. 이 I2C 프로토콜이 작동하려면 Pi의 하드웨어 핀 5 또는 3(SDA 또는 SCL)이 필요합니다.

배선도

2단계:MLX90640을 사용하여 Raspberry Pi 설정하기  

MLX90640의 브레이크아웃 보드를 프로그래밍하려면 Adafruit 라이브러리가 필요합니다. 따라서 Raspberry Pi 터미널에 다음 코드를 입력하여 Python에서 MLX90640의 센서를 시각화할 수 있는지 확인하십시오.

당신도 이것을 한다면 도움이 될 것입니다. 다음 명령어를 사용하세요. 

다음 명령을 사용합니다. 또한 다음 명령을 사용하여 I2C가 활성화되어 있는지 확인합니다. 

이 명령은 RPi에서 부팅 파일을 시작해야 합니다. 열리면 dtparam=i2c_arm=on으로 이동하여 주석 해제가 비활성화되지 않았는지 확인합니다. I2C를 활성화한 후 아래 명령으로 RPi를 다시 시작하십시오.

모든 배선이 올바르면 I2C 포트를 확인하여 재부팅 후 RPI가 MLX90640을 등록하는지 확인할 수 있습니다.

터미널에서 다음과 같은 결과를 얻어야 합니다.

명령 결과

터미널에 숫자 33이 표시되면 이동하는 것이 좋습니다. MLX90640의 I2P 주소가 0x33이기 때문입니다. 그러나 MLX90640 데이터시트에서 이를 확인하십시오.

이제 Raspberry Pi가 MLX90640의 브레이크아웃 보드를 읽을 수 있어야 합니다. 그러나 Adafruit 라이브러리로 작업하기 때문에 다른 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령이 도움이 될 수 있습니다.

다음으로 Python IDLE(통합 개발 및 학습 환경)을 설치할 수 있지만 필수 단계는 아닙니다. 그러나 다음 코드를 사용하여 IDLE을 설치할 수 있습니다.

마지막으로 IDLE을 열고 다음 테스트 코드를 사용하여 Adafruit에서 MLX90640 라이브러리를 가져오십시오.

테스트 코드

위의 코드 결과는 MLX90640이 읽는 평균 온도의 인쇄여야 합니다. MLX90640을 읽는 동안 재생 빈도 오류가 발생하더라도 당황하지 마십시오.

RPi에서 I2C 장치의 속도를 높여 문제를 해결할 수 있습니다. 따라서 다음 명령을 사용하여 "config.txt" 파일을 약간 조정해야 합니다.

주석 처리되지 않은 'dtparam=i2c_arm=on'이 있는 섹션으로 이동하고 I2C의 속도를 1Mbit/s로 높이기 위해 다음 줄을 추가합니다. "i2c_arm_baudrate=1000000".

3단계:MLX90640 실시간 열화상 카메라 시각화

Python을 사용하는 동안 MLX90640의 출력을 시각화하는 다양한 방법이 있습니다. 그 중 하나는 모든 이미지를 볼 수 있는 "imshow"입니다.

다음은 Python에서 imshow를 사용하여 MLX90640 시각화를 간단하게 구현한 것입니다.

시각화용 코드

4단계:MLX90640 보간

위의 시각화 코드는 MLX90640 열 어레이에서 디스플레이를 가져오는 빠르고 간단한 방법일 뿐입니다. 마지막 단계에서 열화상 카메라의 해상도와 일반 플로팅 속도를 개선해야 합니다.

먼저 확대/축소 기능을 활성화하려면 Python 라이브러리의 'ndimage' 도구 상자가 필요합니다. 이 명령을 사용하면 카메라의 24×32 출력을 240×320으로 보간할 수 있습니다. 그런 다음 위의 시각화 코드에 명령을 추가합니다.

다음으로, 보간된 이미지에 대한 업데이트된 프레임 속도를 얻기 위해 "matplotlib"에서 "blitting" 방법을 활성화해야 합니다. 여기에 필요한 코드는 다음과 같습니다.

블리팅 코드

반올림

더 저렴한 DIY 열화상 카메라는 주머니를 비우지 않고 적외선 이미지를 캡처할 수 있는 좋은 방법입니다. 열화상 카메라를 만든 후에는 열화상 카메라로 온도 차이를 빠르게 조사할 수 있습니다.

고해상도 이미지로 온도를 표시하는 열 센서를 구축할 수도 있습니다. DIY 열화상 카메라의 해상도는 상용 제품과 비교할 수 없지만 해당 지역이나 물체의 열 누출이나 온도 변화를 감지하는 데는 충분합니다.

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