产业链上游出货百万
红外热成像测温仪的核心部件包括红外探测器、机芯、智能处理电路、电池、外壳、显示屏等。
相比上述具备核心部件自主研发能力的企业,部分红外测温制造商的核心部件由外部供应商提供,他们的复工情况直接决定了制造商的产能。
集成电路设计龙头华大半导体主要生产测温仪所需的电池管理芯片、光感芯片等元器件产品,2月10日,华大半导体总部正式复工。
截至2月20日,华大半导体复工率超过90%,员工到岗率超过70%。
其子公司上海贝岭相关手持红外测温仪IC产品发货已超过400万片,南京微盟供应用于测温仪的电源管理芯片出货量接近100万片,有效保证了红外热成像测温仪芯片的供给。
“目前,我们和主流厂商沟通时,基本能保证现款现货。”一位红外热成像测温仪方案解决商告诉记者。
为张江高科技园区部署热成像测温方案的企树网络科技创始人、CEO王振宇说,“2月初,我们在接到园区第一批部署通知时,多家设备制造商表示缺货。
但最近部署第二批测温仪时,缺货情况有所好转,目前和多家厂商都在协商之中。”
确保测温精度是技术难点
除供货外,另一个被众人关心的问题,是红外热成像测温仪的测量精度。
“没有感觉!”这是体验过红外热成像测温仪人的第一感觉。
远距离、大面积、大客流是红外热成像测温仪的优点。
只要出现在测温热成像摄像机前,即可在1秒内被测温,同时,电脑屏幕上会实时显示每个人的体温“色彩”,一旦捕捉到发热高温点,系统会自动以声光报警的方式通知工作人员及时处理。
但正因为暴露在大环境、大人流中,红外热成像测温仪的测量精度也会受到多重因素的影响。
“一群人涌来时,露出的皮肤面积、不同人皮肤的干性油性、空气的干燥湿润都会影响测量精度。
不同人群、不同环境、不同天气下,如何在综合条件下保证测量结果的一致性,是红外热成像测温仪最大的难点,也是AI算法需要攻克的部分。”
机器人视觉公司微链科技创始人、董事长冉祥告诉《IT时报》记者。
此次,他们推出了DaoAI-ThermApp机器视觉体温检测系统。
根据非典时期发布的国标GB/T19146-2003《红外人体表面温度快速筛检仪通用技术条件》,警示温度测量误差应不超过±0.4℃。
目前,主流设备制造商提高测量精度的方法是配备黑体校准。
黑体是一种理想化的辐射体,它能吸收所有波长的辐射能量,没有能量的反射和透过。
也就是说,绝对黑体只发射红外电磁波,但不反射外界环境的电磁波,使其辐射情况只与温度有关,有效避免外界环境干扰以及自身材料影响。
因此,红外热成像系统可以利用黑体的特性开展测温标定:将黑体安装在摄像机的视野里,后者对黑体进行温度测量,并以此为基准实时进行测温校正。
黑体校正后,测量精度有了明显提升。