紅外熱成像

自然界任何高於絕對溫度的物體（-273攝氏度）都向外輻射著熱量（電磁波）。電磁波有長有短，波長範圍為760nm~ 1mm的波叫做紅外，人的肉眼無法看見。溫度越高的物體，輻射的能量越大。

紅外熱成像即通過特殊的材料來感應紅外波，然後將紅外波轉換為電信號，再把電信號轉換為圖像信號。

因為感應紅外的特殊材料本身也會受外部溫度的影響，所以在製作紅外熱成像機芯的時候，要麼對sensor（探測器）進行低溫、恆溫處理，要麼通過演算法去矯正。

對sensor（探測器即特殊材料）進行低溫、恆溫處理的技術 稱為 製冷遠紅外。這方面中國在2016年貌似還沒突破，不知今年如何。由於紅外熱成像技術會讓以前的隱形飛機（躲避雷達監測）無所遁形，美國禁止對外出口。製冷紅外成像效果精度很高，2015年我有幸得見一台進口的flir制冷機芯，機芯成像的解析度為640*480，成像效果已和黑白電視的效果差不多。PS：Flir是全球最大的紅外熱成像廠商。

通過演算法矯正sensor採集的數據的技術叫做非製冷遠紅外，這也是我接觸的最多的紅外熱成像技術。這種技術需要通過大量演算法去矯正探測器取回來的數據，有的還需要擋板矯正。擋板即在sensror前邊放一塊黑色的等溫物體，對sensor進行溫度補償和壞點去除。

海康、大華IPC所具有的紅外探測叫做近紅外。它是通過紅外燈發射紅外長波，然後cmos接受物體反射回發射的紅外長波進行成像，這種技術只能探測近處紅外燈輻射的物體。

雖然遠紅外sensor製作精度要求很高，但是國內目前也有廠商能生產。

遠紅外sensor的主要原理：感應紅外波長的材料（根據材料不同可能帶有電阻材料）封閉在一個盒子里，盒子一直接通固定電流，當感應紅外波長的材料接收到紅外後會改變整個盒子的電阻，這樣通過盒子的電壓就會改變，後端得到sensor過來的電壓（具體採用穩流還是穩壓沒去研究）大小調節為對應的Y（YUV）。

在這兒大家可以發現，紅外是沒有顏色的，大家所看到的紅紅綠綠的紅外熱成像圖是根據Y的大小疊加上去的偽彩。

其實上訴的一個盒子就對應sensor的一個像素點，由於材料和製作工藝的限制目前紅外的sensor沒辦法做到可見光的cmos、ccd那麼小，當然這是以後發展的趨勢。

2015年非製冷紅外的主要解析度的320*240，今年應該到了640*480了，不過640*480的紅外sensor價格不菲，一顆640*480的紅外sensor市面上的價格應該為1W左右。

紅外的sensor從生產到壽終不管通不通電都是在一直工作的，因為熱感應材料在不停的接受外界的紅外波，所以紅外的設備還是盡量妥善保存，不要對著高溫物體，如果長時間對著高溫度的物體（這兒是指物體本身的溫度，不看遠近，比如太陽）可能會永久發生形變，感應也就不再靈敏。

紅外sensor的製作流程和材料特性，導致sensor抗干擾能力差，採集數據精度不夠。所以每一個像素點都可能需要去矯正（椒鹽雜訊、高斯雜訊、豎條紋、橫條紋......），然後確定Y的值。因此目前紅外熱成像技術的實現還沒辦達到晶元級，全球的紅外熱成像技術都停留在FPGA階段。因為一旦生產為晶元內部邏輯將不能再做調整，而數據矯正一般不會放在軟體上去做。軟體矯正，其一效率跟不上，其二效率跟上會導致機芯整體功耗高、價格高，不值當。

FPGA可以把它理解成一種可編程（改編晶元內部邏輯）的晶元就可以了。

FPGA 與 ASIC FPGA與asic的區別

嗯，在這兒不得不吐槽下做半導體行業和嵌入式行業的悲哀，你懂的比搞互聯網的多，技術含量比互聯網的高，薪水卻沒搞互聯網的高，拉投資也沒搞互聯網的容易。不知道是國內的整體環境不好還是全球都是這樣。我都不知道我為什麼還要呆在這個行業，滾回去搞web、移動app不也挺好，哈哈。

言歸正傳，寫了紅外熱成像的技術，現在談一下紅外熱成像的應用。

其實目前的大環境下紅外熱成像主要還是用在軍用，民用很少。不過現在大家盡量在往民用靠，軍用就不去談了，主要談下民用。

目前成熟的民用主要還是安防，比如森林防火和倉庫安全監控。

其次不成熟的就是車載，做輔助駕駛。

記得2015年工作的那家公司做的紅外車載的行人識別識別率達到了94%。那還是一個小公司，一兩個人搞出來的演算法，如果交給大公司或者丟給機器學習/深度學習去做，識別率肯定會再上一個台階，為智能駕駛添磚加瓦。

近紅外還有一個用處就是靜脈識別，據說這種識別比指紋和人臉識別要好得多。

效果大致如下圖，下圖應該是用類似近紅外靜脈識別的技術做的靜脈位置探測：

（圖片我在網路上找的，如果侵權，聯繫刪除）

最後，紅外技術的民用正在被逐漸開發出來，大家拭目以待...