Servizi di sviluppo di algoritmi per immagini a infrarossi e adattamento di apparecchiature
Per produttori di apparecchiature, integratori di sistemi, imprese industriali e gruppi di ricerca scientifica, fornisce valutazione dei campioni, sviluppo di algoritmi, SDK/API, implementazione dei bordi e progettazione di verifica attorno a NIR, SWIR, MWIR, LWIR, matrice di temperatura di radiazione, dati a doppia luce e sequenze di immagini termiche attive.
Che problema risolve questo servizio?
L'infrarosso non è un singolo tipo di immagine. L'immagine pseudo-colore a 8 bit può essere utilizzata per l'analisi del target e dei relativi hot spot, ma non può sostituire direttamente la matrice della temperatura della radiazione; quando è necessario segnalare la temperatura, il flusso di calore, la profondità del difetto o la composizione del materiale, è necessario integrare la calibrazione corrispondente, le condizioni fisiche e i valori reali indipendenti.
Innanzitutto distinguere il tipo di dati a infrarossi
La banda spettrale, il rilevatore, la lente, il filtro e la sorgente del segnale determinano l'algoritmo che può essere sviluppato. Il piano del progetto si basa sulla risposta spettrale, sui parametri di imaging e sui dati di interfaccia del dispositivo target.
| Tipo di immagine | Ambito comune del progetto | sorgente principale del segnale | Lavoro tipico | Principali limitazioni |
|---|---|---|---|---|
| Vicino infrarosso NIR | Circa 0,75–1,0/1.4 μm | Luce riflessa, luce di riempimento attiva | Visione notturna, iride, vene, vegetazione, luce visibile complementari | Non una mappa della temperatura; influenzato dalla sorgente luminosa, dalla riflessione della superficie e dalla luce solare |
| SWIR infrarosso ad onde corte | Circa 0,9/1,0–2.5 μm | Riflessione, trasmissione, radiazione parziale ad alta temperatura | Differenza del contenuto di umidità, selezione dei materiali, prospettiva del wafer di silicio, osservazione dell'ambiente con fumo | Le bande d'onda e i picchi di assorbimento del materiale devono corrispondere; i normali grafici a banda larga non possono sostituire le misurazioni spettrali |
| Infrarosso ad onde medie MWIR | Circa 3–5 μm | Radiazione termica, assorbimento specifico di gas | Bersagli ad alta temperatura, bersagli termici a lunga distanza, imaging ottico di gas | Spesso sono necessari rilevatori raffreddati o filtraggi a banda stretta; costi elevati e requisiti di calibrazione |
| Infrarosso a onda lunga LWIR | Circa 8–14 μm | Radiazione termica di oggetti a temperatura normale | Imaging termico, ispezione di apparecchiature, rilevamento di persone/animali, ingegneria termica edilizia | La riflessione del metallo, l'opacità del vetro, l'emissività e la riflessione ambientale hanno effetti evidenti |
| Infrarosso multispettrale/iperspettrale | Bande multiple discrete o continue | Spettri di riflessione, assorbimento o emissione | Classificazione dei materiali, regressione contenuto/composizione di acqua, inversione del telerilevamento | Richiede calibrazione campo scuro/lavagna/spettrale, migrazione tra strumenti e convalida batch |
| Doppia luce/multisensore | RGB+NIR/SWIR/MWIR/LWIR, può sovrapporre profondità, radar o lidar | Molteplici fonti si completano a vicenda | Rilevamento in tutte le condizioni atmosferiche, riconoscimento di oggetti, posizionamento spaziale, revisione dei risultati | È necessario affrontare la sincronizzazione temporale, la parallasse, la lunghezza focale, il campo visivo e le differenze di occlusione |
Classificazione della capacità di sviluppo di algoritmi a infrarossi
Le otto categorie di capacità coprono ciascuna 20 algoritmi o flussi di lavoro di ingegneria e possono essere implementate sulla base di una combinazione di input, output, piattaforma di implementazione e indicatori di accettazione del progetto.
Collegamento, correzione e miglioramento delle immagini
Copre 20 algoritmi e flussi di lavoro come profondità di bit del frame originale a infrarossi, analisi endian e step di riga, matrice di temperatura, controllo della coerenza del frame di radiazione e del frame di visualizzazione, file di guadagno, file di intervallo e identificazione del tempo di integrazione.
Visualizza i servizi classificati →C02 · I021–I040Termometria a radiazione, misura del campo termico e incertezza
Copre 20 algoritmi e flussi di lavoro tra cui la conversione da DN a radianza in banda, conversione da radianza a temperatura apparente, stima dell'emissività, configurazione e compensazione della regionalizzazione.
Visualizza i servizi classificati →C03 · I041–I060Registrazione geometrica, cross-spettrale e fusione multisensore
Copre 20 algoritmi e flussi di lavoro, tra cui la calibrazione della distorsione interna della fotocamera a infrarossi, la partecipazione esterna RGB-IR alla calibrazione delle relazioni di corpo rigido e la registrazione spettrale incrociata dell'omografia planare.
Visualizza i servizi classificati →C04 · I061–I080Rilevazione, segmentazione, identificazione e analisi delle anomalie
Copre 20 algoritmi e flussi di lavoro come la segmentazione della soglia termica globale/adattativa, l'anomalia termica della differenza di fondo locale e il rilevamento di piccoli hotspot top-hat multiscala.
Visualizza i servizi classificati →C05 · I081–I100Video a infrarossi, tracciamento, comportamento ed eventi
Copre 20 algoritmi e flussi di lavoro come rilevamento del movimento differenziale a doppio fotogramma/tre fotogrammi, modellazione MOG/adattiva dello sfondo, flusso ottico a infrarossi sparse/densi, ecc.
Visualizza i servizi classificati →C06 · I101–I120Termografia attiva e prove termiche non distruttive
Copre 20 algoritmi e flussi di lavoro come l'estrazione della curva di risposta termica e la sottrazione della linea di base, le velocità di riscaldamento e raffreddamento e le costanti di tempo, nonché il contrasto termico originale della termografia a impulsi.
Visualizza i servizi classificati →C07 · I121–I140NIR/SWIR, multispettrale, iperspettrale e telerilevamento
Copre 20 algoritmi e flussi di lavoro tra cui calibrazione del campo scuro, della lavagna e della riflettanza, linee spettrali difettose, bande difettose e rimozione delle bande di rumore, correzione della geometria spettrale smile/keystone, ecc.
Visualizza i servizi classificati →C08 · I141–I160Dati, modelli, distribuzione e validazione
Copre 20 algoritmi e flussi di lavoro come la normalizzazione unificata a 8/12/14/16 bit e la mappatura reversibile, il miglioramento dei dati che mantiene il significato fisico della temperatura e l'adattamento del dominio tra sensori.
Visualizza i servizi classificati →Il livello dei dati di input determina i risultati finali
| grado | Ingressi disponibili | Lavori applicabili | Si applicano restrizioni |
|---|---|---|---|
| L0 | Schermate JPG/PNG, immagini in pseudocolori e immagini con codice colore | Rilevazione target, relativo hotspot, analisi dell'area e degli eventi; la lettura limitata dell'immagine è possibile quando è presente il segno colorato | Temperatura dei pixel grezzi, precisione assoluta della temperatura, gamma dinamica completa |
| L1 | DN grezzo a 12/14/16 bit o scala di grigi lineare senza parametri radiometrici completi | NUC, pixel morti, relative anomalie termiche, cambiamenti di temporizzazione, modello di rilevamento dell'addestramento | Temperatura Celsius, differenza di temperatura comparabile tra i dispositivi |
| L2 | Matrice della temperatura della radiazione e parametri della fotocamera | ROI Temperatura, isoterme, differenze di temperatura, temperature a livello di oggetto e trend | Temperatura superficiale target verificata senza compensazione per emissività, temperatura riflessa, distanza, atmosfera e finestra |
| L3 | Sequenze video/temperatura a infrarossi con timestamp affidabili | Tracciamento, curve del processo termico, trend, punti di cambiamento, movimento fiamma/pennacchio | Frequenza, fase o tempo di risposta quando il frame time è sconosciuto |
| L4 | Sincronizza dati RGB-IR, IR-Depth, IR-Radar o multi-camera | Registrazione, fusione, rilevamento cross-modale, mappe di calore 3D e associazione di oggetti | Mappatura della temperatura pixel per pixel in condizioni di parallasse non calibrate |
| L5 | Sequenza di eccitazione termica attiva, cubo spettrale, corpo nero/lavagna/campo oscuro e verità fisica | Prove termiche non distruttive, analisi spettrale dei materiali, inversione parametri proprietà fisiche/difetti | Profondità del difetto interno e composizione del materiale senza stimoli, campione di riferimento o valori reali |
Si prega di indicare il livello dati attuale al momento della richiesta. L'identificazione visiva e l'analisi delle modifiche relative possono utilizzare grafici di visualizzazione o DN grezzi; le misurazioni della temperatura assoluta richiedono parametri radiometrici, dati di calibrazione e valori reali di riferimento.
20 percorsi tecnici per suddividere l'ambito del progetto
Collegamento di immagini a infrarossi e correzione della qualità
Ingresso minimo: L1; output principale: fotogrammi disponibili, mappa pixel errata, parametri NUC, stato della qualità.
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T02Anomalie termiche relative rispetto alle aree di riferimento
Ingresso minimo: L0/L1; uscita principale: punto caldo/punto freddo, proxy della differenza di temperatura relativa, area anomala.
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T03Termometria delle radiazioni e incertezza
Ingresso minimo: L2; output principali: matrice di temperatura, temperature ROI, parametri di compensazione e budget di errore.
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T04Riconoscimento di oggetti e correlazione della temperatura
Ingresso minimo: L2 o L4; output principale: oggetto, ID parte, statistiche di temperatura e allarmi.
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T05Serie temporali della temperatura e andamento dello stato
Ingresso minimo: L3; output principali: tasso di cambiamento, valore di stato stazionario, punto di cambiamento, trend e indicatori di salute.
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T06Registrazione e fusione nel visibile-infrarosso
Ingresso minimo: L4; risultati principali: trasformazione della registrazione, mappa di fusione, caratteristiche cross-modali e confidenza.
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T07Rilevazione e tracciamento di persone, veicoli e animali
Ingresso minimo: L0/L3/L4; output principale: categorie, scatole/maschere, traiettorie, conteggi ed eventi.
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T08Analisi della fiamma, delle alte temperature e delle sorgenti di calore
Ingresso minimo: L1 / L2 /
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T09Rilevazione ottica di gas
Ingresso minimo: dedicato MWIR/LWIR L3; output principale: candidati pennacchio d'aria, traiettoria, durata; la quantificazione richiede una calibrazione speciale.
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T10Prove non distruttive di imaging termico attivo
Ingresso minimo: L5; output principali: contrasto del difetto, fase, candidato alla profondità e POD.
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T11Imaging e biometria NIR attivi
Ingresso minimo: NIR L1/L3; output principale: caratteristiche dell'iride/vena/occhio/bersaglio riflettente.
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T12SWIR Differenze nel contenuto di acqua e nei materiali
Ingresso minimo: SWIR
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T13Analisi multi/iperspettrale nell'infrarosso
Ingresso minimo: L5; risultati principali: classi spettrali, membri finali, abbondanze, anomalie e regressione della composizione.
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T14Telerilevamento a infrarossi satellitare/UAV
Ingresso minimo: L4/L5; output principale: temperatura superficiale, indice, modifica zona e livello GIS.
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T15Mappa termica Mappatura 3D e percezione dei robot
Ingresso minimo: L4; output principale: texture termica 3D, coordinate del target, zona di rischio e informazioni di navigazione.
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T16Ricerca sulla fisiologia termica della superficie umana / animale
Ingresso minimo: controllato L2/L3; uscita principale: simmetria, curva di recupero temperatura e indicatori ausiliari.
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T17Processo ad alta temperatura e analisi delle radiazioni
Ingresso minimo: MWIR/SWIR L2/L3; output principale: campo ad alta temperatura, stato della vasca di fusione/parete del forno e parametri di processo.
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T18Wafer di silicio, EL/PL fotovoltaico e luminescenza infrarossa
Ingresso minimo: NIR/SWIR L1/L5; risultati principali: fessure, aree di rottura, uniformità e classificazione della luminescenza.
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T19Regole, monitoraggio ed eventi aziendali
Ingresso minimo: L3/L4; output principale: invasione, permanenza, conteggio, collegamento candidato e frammento di evento.
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →T20Dati, modello, distribuzione e governance dell'accettazione
Ingresso minimo: qualsiasi; output principale: versione, indicatori gerarchici, deriva, audit degli allarmi e dati di ricorrenza.
Visualizza indicazioni stradali e condizioni di input →Percorso di implementazione del progetto aziendale
- Conferma dell'input del progettoControllare la fotocamera, la banda spettrale, la profondità di bit, SDK, le condizioni ambientali, il campione e il valore reale di accettazione.
- Verifica del campioneVerificare i principali collegamenti di elaborazione, le condizioni applicabili e le condizioni di lavoro anomale e determinare l'ambito di sviluppo e i metodi di accettazione.
- Sviluppo e integrazione di algoritmiImplementare l'analisi dei dati, algoritmi, controlli di qualità, interfacce e distribuzione della piattaforma di destinazione.
- Accettazione e consegna del testRitestare in base al set di test concordato e alla piattaforma target e consegnare i risultati finali, i risultati dei test e le condizioni applicabili.
Risultati piacevoli
Il mix di consegna viene determinato in base alla fase del progetto, alla piattaforma di distribuzione, alle autorizzazioni del codice sorgente, alle licenze dei modelli e all'ambito del lavoro in loco.
- Requisiti e soluzioni tecniche, definizioni dei campi di input e output e di interfaccia
- Libreria di algoritmi, modello o SDK/API; il modulo di consegna è confermato nel piano di progetto
- Programma di esempio, configurazione dei parametri, stato di errore e istruzioni di chiamata
- Versione del set di test, definizione dell'indicatore, risultati della stratificazione e registrazioni dei campioni non riusciti
- Adattamento della piattaforma target, utilizzo delle risorse e record di ritardo nell'esecuzione
- Descrizione della versione, delle dipendenze, della licenza, delle fasi di riproduzione e delle condizioni applicabili
Metodi di accettazione e confini del progetto
| Tipo di attività | Metriche di accettazione suggerite |
|---|---|
| Termometria a radiazione | MAE, bias, P95, ripetibilità, deriva, uniformità di campo, diversa emissività/distanza/stratificazione ambientale |
| punti caldi/freddi | Richiamo, precisione, IoU, errore centrale, area minima rilevabile, stratificazione ΔT |
| Rilevamento oggetti | mappa, richiamo, falsi allarmi/ora o chilometri, distanza/altezza pixel/meteo/stratificazione occlusione |
| Monitoraggio ed eventi | IDF1, ID Switch, tasso di integrità della traiettoria, evento F1, ritardo allarme, tasso di allarme ripetuto |
| Registrazione e sincronizzazione | Errore di riproiezione, distanza dal bordo P95, deviazione temporale, deriva, tasso di fallimento |
| Tendenze e avvertimenti | Lead time di rilevamento, latenza del punto di modifica, falsi allarmi/giorno, stabilità del carico incrociato |
| CND termico attivo | POD, a90/95, SNR, difetto minimo, errore dimensione/profondità, ripetibilità del blocco di riferimento |
| regressione spettrale | Mettere da parte i lotti RMSE/MAE, R², deviazione, migrazione strumento/temperatura/varietà |
| Classificazione spettrale | Macro-F1, Richiamo per classe, Rifiuto classe sconosciuta, Verifica esterna batch |
| telerilevamento | Verità a terra RMSE, modifica area IoU, errore di geolocalizzazione, livello di qualità pixel cloud/non valido |
| sistema | Ritardo end-to-end, frequenza fotogrammi, frequenza fotogrammi persi, velocità online, tempo di ripristino del riavvio, risorse e consumo energetico |
| governance dei dati | Integrità dei dati grezzi, integrità dei metadati, hashing, tracciabilità delle versioni, autorizzazioni e verifica dell'eliminazione |
Le soglie di accettazione vengono scritte nel piano di progetto dopo la valutazione del campione e vengono fissati i dati di test, i valori reali di riferimento, l'hardware, il software, i parametri e le condizioni di test ripetute.
Domande frequenti per i clienti aziendali
Posso sviluppare solo immagini JPG, PNG o pseudo-colori?
Per prima cosa è possibile effettuare il rilevamento degli oggetti, l'estrazione dell'area, i relativi hot spot e l'analisi degli eventi. Se è necessario segnalare la temperatura dei pixel, l'accuratezza della temperatura assoluta o le differenze di temperatura tra dispositivi, è necessario fornire una matrice di temperatura radiometrica, parametri della fotocamera e dati reali di riferimento.
È possibile fornire direttamente un modello IR generico o SDK?
È necessario controllare innanzitutto la banda spettrale target, la risoluzione, la distanza, il numero di pixel target, le condizioni di lavoro, la categoria e la piattaforma hardware. I moduli comuni possono fungere da base per lo sviluppo, ma non possono sostituire la verifica dei dati del dispositivo di destinazione e del dominio del prodotto.
Come quotare per progetti di algoritmi?
Di solito è suddiviso in valutazione del campione, verifica speciale, sviluppo di algoritmi o modelli, SDK/API, implementazione della piattaforma target, debug e accettazione congiunta delle apparecchiature. La copertura dei campioni, la calibrazione fisica, le licenze di terze parti, l'ambito del codice sorgente e le condizioni sul campo influiscono tutti sul carico di lavoro.
Può essere utilizzato per la protezione antincendio, il collegamento di arresto di apparecchiature mediche o?
Tali usi devono completare l'applicabilità normativa, la sicurezza funzionale, la gestione dei guasti, la revisione manuale e la progettazione di accettazione in loco ed essere attivati secondo il piano di collegamento approvato.
Invia campioni e condizioni dell'attrezzatura per chiarire l'ambito di sviluppo e consegna
Servizi di sviluppo di algoritmi per immagini a infrarossi e adattamento di apparecchiature
Descrivi l'oggetto dell'attività, l'immagine o il video originale, gli indicatori di destinazione, la piattaforma del dispositivo, l'interfaccia e la situazione campione.
Telefono: 13910119357xuzhiyang0928@gmail.com