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技術の話、日本語

OWLIFTの保護窓の研究

OWLIFTは内蔵している赤外線センサモジュールの外側に保護窓を付けていません。そのため、防水・防塵の対策ができていないのがOWLIFTの弱点の一つです。

これを改善したく研究を進めていますが、遠赤外線カメラの一般的な保護窓に使用される材料であるゲルマニウムやカルコゲナイドは、OWLIFTの価格帯で用いるには少々高価なので、別の材料を探していました。

保護窓の材料として求められるのは、遠赤外線の透過率が高く、反射率が低いことです。

最近樹脂で試したところ、比較的良い結果が得られる材質がありました。以下に実験結果を示します。

 

実験対象

  • PS (ポリスチレン) 0.5mm
  • PP(ポリプロピレン) 0.75mm
  • PET(ポリエチレンテレフタレート) 0.25m
  • PVC(塩化ビニル) 0.2mm
  • POLYSAME(ポリセーム) 0.2mm … POLYSAME ・ポリセームは 積水成型工業株式会社の商標です

実験対象の材料は簡単に手に入り、材質がわかるものを手当たり次第に集めたので、厚みにバラツキがあります。

以下に示すのが実験装置です。黒体スプレーで塗装したPTCヒータの上に文字型に切ったアルミホイルを置きました。塗装部分とアルミホイルで放射率が異なるため、赤外線カメラで撮影すると文字型が見えます。

vl

普通に撮影するとこのようになります。

test-none

以下、材質ごとの結果です。

■ PS(ポリスチレン) 0.5mm

test-ps_0-5

ほとんど透過しません。

■ PP(ポリプロピレン) 0.75mm

test-pp_0-75

これもほとんど透過しません。板厚が0.75と、少々分厚いせいもあると思います。

■ PET(ポリエチレンテレフタラート)0.25mm

test-pet_0-2

微妙に透過しています。ちなみに購入時の表示では板厚が0.2mmでしたが、実際に測定したところ0.25mmでした。また、少々気泡が混入している材料でした。

■PVC(塩化ビニル) 0.2mm

test-pvc_0-2

PETよりも透過しています。

■ POLYSAME(ポリセーム) 0.2mm

test-polysame_0-2

他と比較するとかなり透過しています。

今回の実験ではポリセームが良い成績でした。透過した赤外線の強度は弱くなっているので、温度を取得するには補正する必要があります。また、画像上では判断できませんが、ほとんどの窓材では、OWLIFT本体の熱が窓材に反射して画像に映り込みます。次は窓材を通した後の温度出力の精度を高める方法を研究したいと思います。

 

FreeBasicによるOWLIFTサンプルプログラム

(有)ケプストラムの山口様からFreeBasicによるOWLIFTのサンプルプログラムを頂きましたので紹介します。

OWLIFT SDKにはRawデータから画像に変換するAPIがありますが、このプログラムは自前でRawデータからグレースケール画像に変換して表示します。

最低温度のピクセル値を基準にしたゲイン制御なので、OWLIFT SDKに含まれる最低・最高の両方を基準にしたAGCより、落ち着いた色の変化をする傾向にあります。スペースキーを押下すると色の強度が変化します。

freebasic-sample

ダウンロードファイルには、ソースコード付きの単純なサンプルプログラムと、ソースコードなしの時間軸平均によるノイズ除去フィルタを実装した実行ファイルが含まれます。

FreeBasicはオープンソースのBasicコンパイラで、Windows、Linuxなどで動作します。このプログラムはWindowsでしか試していませんが、Linux でも動作すると思います。

プログラムのダンロードはこちらから

OWLIFT – RAW録再機能

小型サーマルカメラOWLIFT 用のアプリ OWLIFTCap Rev. 1.5.0.0 からRAW録再機能が追加されました。全ての温度情報を録画し、再生時に任意の箇所の温度を見ることができます。


字幕を有効にしてご覧ください。

便利機能「Time-based AGC」

一般的な熱画像では、AGC(Automatic Gain Control)により、画面内の最高・最低温度を基準にカラーテーブルを割り当て、当該温度に色付けをしています。画面内の温度分布が分かりやすくなります。
AGC

しかし、動画にこのAGCをそのまま適用すると、時間変化と共に画面内の最高・最低温度が変化してしまうことで、1フレームごとにカラーテーブルの温度割り当てが変化し、チカチカとした見づらい動画になってしまいます。そこで、録画時間の範囲における最高・最低温度を基準にカラーテーブルを割り当てることで、視認性を向上させました。この技術を弊社では Time-based AGC と名付けました。Time-based AGC

デモを体験できます!!

冒頭のデモは、無償公開中のアプリOWLIFTCapにて、サンプル録画ファイル(64MB)を再生することで体験頂けます。

お好み焼きを焼いている様子を20分間撮影しました。ダイナミックな温度変化をご確認ください。

00:00 ホットプレートの電源を入れます。
02:20 ホットプレートの温度が100℃を超えました。
03:45 お好み焼きを焼き始めます。
06:40 2つ目のお好み焼きも焼き始めます。
09:30 1つ目のお好み焼きををひっくり返します。ホットプレートの温度を落とし、ゆっくりと中まで火を通します。
13:40 ホットプレートの温度を上げ、表面をカリッとさせます。
16:50 1つ目のお好み焼きをひっくり返します。
17:10 ソースをかけます。
17:40 マヨネーズをかけます。
18:02 鰹節をかけます。
18:20 青のりをかけて、完成です!