赤外線画像リンクと画質補正
最小入力:L1
主な出力:利用可能なフレーム、不正なピクセル マップ、NUC パラメータ、品質ステータス
技術的なルートは、企業の要件を評価、開発、受け入れ可能な作業パッケージに分割するために使用されます。最初に最小入力を確認し、アルゴリズム、デバイスの適応、インターフェイス、受け入れ方法を決定します。
最小入力:L1
主な出力:利用可能なフレーム、不正なピクセル マップ、NUC パラメータ、品質ステータス
最小入力:L0/L1
主な出力:ホット/コールドスポット、相対温度差代理、異常領域
最小入力:L2
主な出力:温度マトリクス、ROI温度、補償パラメータおよび誤差バジェット
最小入力:L2 または L4
主な出力:オブジェクト、パーツ ID、温度統計およびアラーム
最小入力:L3
主な出力:変化率、定常状態の値、変化点、傾向および健全性指標
最小入力:L4
主な出力:レジストレーション変換、融合マップ、クロスモーダル機能および信頼性
最小入力:L0/L3/L4
主な出力:カテゴリ、ボックス/マスク、トラック、カウント、イベント
最小入力:L1/L2/L3
主な出力:火災スポット、熱源等高線、拡散傾向、レビュー クリップ
最小入力:特殊 MWIR/LWIR L3
主な出力:気煙の候補、軌道、および継続時間。定量化には特別なキャリブレーションが必要です
最小入力:L5
主な出力:欠陥コントラスト、位相、深さの候補、および POD
最小入力:NIR L1/L3
主な出力:虹彩/静脈/目/反射対象の特性
最小入力:SWIR L1/L5
主な出力:水分プロキシ、マテリアル クラス、異物および回帰値
最小入力:L5
主な出力:スペクトルクラス、エンドメンバー、存在量、異常、組成回帰
最小入力:L4/L5
主な出力:地表温度、指数、変化帯、GIS レイヤー
最小入力:L4
主な出力:3D サーマル テクスチャ、ターゲット座標、リスク ゾーン、およびナビゲーション情報
最小入力:制御された L2/L3
主な出力:対称性、温度回復曲線、補助指標
最小入力:MWIR/SWIR L2/L3
主な出力:高温場、溶融池/炉壁の状態、プロセスパラメータ
最小入力:NIR/SWIR L1/L5
主な出力:亀裂、破損ゾーン、発光の均一性および分類
最小入力:L3/L4
主な出力:侵入、滞在、カウント、結合候補とイベントフラグメント
最小入力:任意の
主な出力:バージョン、階層インジケーター、ドリフト、アラーム監査および再発データ
| ターゲットの質問 | 提案されるデータ | 一般的なルート | 必須入力 |
|---|---|---|---|
| 相対的なホットスポット/コールドスポットを見つけるだけです | L0/L1 熱画像 | T02 | パラメータやオリジナルDN、参照領域、動作条件を安定表示 |
| 温度を摂氏で報告する必要がある | ラジアルタイプ L2 | T03 | カメラのキャリブレーション、放射率、反射温度、距離、環境、ウィンドウ |
| どのデバイス/コンポーネントが過熱しているかを調べる必要がある | L2 または RGB-IR L4 | T04/T06 | 資産の注釈、視野の調整、オブジェクトと温度のピクセル マッピング |
| 早期警告または分析プロセスが必要 | L3 | T05/T19 | タイムスタンプ、負荷/プロセス量、長期の正常および障害データ |
| 夜間に人、車両、動物を検出する必要がある | LWIR/NIR L3、必要に応じて RGB-IR | T06/T07 | ターゲットのピクセル数、距離、天候、オクルージョン、製品ドメインの注釈 |
| 内部層間剥離/ボイドを特定する必要がある | 積極的なモチベーション L5 | T10 | 励起波形、サンプリング同期、材料パラメータ、基準テストブロックおよび真の値 |
| 含水率・材質・成分の測定が必要 | SWIR/ハイパースペクトル L5 | T12/T13 | マッチングバンド、白色プレート暗視野、サンプルアッセイ真値およびバッチ |
| ガスを特定する必要がある | 特殊 OGI L3/L5 | T09 | 対応するガス吸収バンド、バックグラウンドΔT、風場、距離、放出制御 |
| 表面温度/指数のリモートセンシングの必要性 | マルチバンド L5 を修正 | T14 | 大気、放射率/反射率、地形、位相、グランドトゥルース |
| 医学的または人間的な結論が必要です | 管理された放射線データとコンプライアンス プログラム | T16/T20 | 使用目的、環境/被験者のプロトコル、倫理、臨床上の真実と規制 |
カメラのモデル、スペクトル帯域、またはデータ条件がまだ決定されていない場合は、完全な開発範囲が決定される前に、小規模なサンプルを通じて主要な技術的ルートを検証できます。
| 優先順位 | 検証項目 | 目的 | 最小限のデータと真の値 | 推奨される検証指標 |
|---|---|---|---|---|
| P0-01 | 生のフレーム、温度マトリックス、AGC 表示の一貫性 | 温度を測定できるデータかどうかを確認する | カメラ SDK、RAW、温度フレーム、黒体 2 つの温度ポイント | ビット深度/エンディアンネスは正しいです。温度マトリックスは SDK と一致します |
| P0-02 | 黒体のマルチ温度放射校正と NUC | 温度測定の基礎を確立する | 測定範囲内の複数の温度点と異なる周囲温度 | MAE/P95、温度ドリフト、視野均一性をレポートします。 |
| P0-03 | 固定機器のホットスポットと基準ゾーンの温度差 | 最小限の検査チェーンを確立する | 機器の正常/異常、負荷、接点温度 | ホットスポットリコール、誤警報率、および温度エラーが書面に記載されたしきい値に達する |
| P0-04 | ROI温度に関連付けられた物体認識 | 「どの部分が熱いか」を実証する | RGB-IR または熱画像部品の注釈 | 部品のリコール、マッピングエラー、温度統計を確認できます。 |
| P0-05 | 長期的な気温の傾向と変化点 | 警告が利用可能であることを証明する | 正常/故障のタイミング、負荷およびメンテナンスの記録 | 変更点の遅延、1 日あたりの誤警報、リードタイム |
| P0-06 | RGB-IR の校正、同期、登録 | デュアルライト基盤の確立 | 同期二重光、可視赤外線校正ターゲット | 登録P95、同期エラーと失敗率 |
| P0-07 | 夜間の人/車両/動物検知 | ターゲットの認識を確認する | ターゲット距離積層製品ドメインのビデオ | 階層的リコール、誤報/時間、およびエンドサイド遅延 |
| P0-08 | SWIR 含水率・材質分離性試験 | モデル化する価値があるかどうかを判断する | サンプルの勾配、ホワイトボードの暗視野、実験室の真の値 | スペクトル分離性とセットアウトバッチ RMSE |
| P0-09 | アクティブパルスサーモグラフィリファレンスブロック | 内部欠陥ルートの検証 | 既知のサイズ/深さの欠陥、励起および同期シーケンス | POD、最小限の欠陥、および深さの剥離の結果 |
| P0-10 | 太陽光発電モジュールドローン熱画像処理 | 検査チェーンの検証 | 放射照度/風/ビュー、IR+RGB、IV/EL 真の値 | コンポーネントの位置決め率、ホットスポットのリコール、地理的誤差 |
| P0-11 | 専用の OGI 制御ガス放出 | ガスルートの確認 | ガス/流れ/風/距離/バックグラウンド制御テスト | 状態ごとに階層化された検出率と誤報。定量的な検証は別途 |
| P0-12 | データ、モデル、レポートのトレーサビリティ | 結果が再現できないようにする | 生データ、パラメータ、バージョン、ハッシュ、ブラインド テスト セット | 結果はすべて元のフレーム、構成、モデルのバージョンに戻すことができます。 |
各ルートは、入力、真理値、コード/モデル、パラメーター、依存関係、ハードウェア、障害条件をそれぞれ修正します。組み合わせたスキームでは、座標、タイムスタンプ、単位、エラー ステータス、モジュール間の劣化パスも検証する必要があります。
各許容しきい値は、対象機器、サンプル範囲、作業条件、展開プラットフォームに基づいてプロジェクト計画で決定されます。
赤外線画像アルゴリズム技術ルートと入力条件
タスクオブジェクト、元の画像またはビデオ、ターゲットインジケーター、デバイスプラットフォーム、インターフェイス、およびサンプル状況を説明してください。
電話: 13910119357