Detection range :
Termal kameranın birincil amacı uzun mesafelerde zorla giren davetsiz misafirleri tespit etmektir. Termal kameranın tespit mesafesini tanımlarken, Johnson kriterleri kullanılmaktadır.
Johnson kriterleri :
1950’ler boyunca, ABD’li askeri bilim adamı John Johnson sensör sistemlerinin performansını tahmin edecek bir metot geliştirdi. Çeşitli koşullar altında ölçekli model hedeflerini (insan ve araç) belirleme yeteneğini ölçtü ve gereken minimum çözünürlük için piksel cinsinden belirtilen kriterler bulundu.
Bu çözünürlükle, bir gözlemcinin bir nesneyi belirtilen düzeyde ayırt edebilmesi olasılığı %50’dir. (tespit, teşhis, tanıma)
Bir termal sensör için, obje ve arka plan arasındaki sıcaklık farkı en az 2oC (3.6 oF) olmalıdır. Ayrımı yapılacak şey tipik olarak insandır. İnsan için kritik genişlik 0.75m’dir. (2.5ft), ya da araç, kritik değer 2.3m’dir. (7.6ft) Johnson kriterleri :
Tespit için minimum nesne genişliği en az 1.5px, (gözlemci bir nesnenin mevcut olduğunu görebilir)
Teşhis için minimum nesne genişliği en az 6px, (gözlemci bir nesneyi ayırt edebilir, bir çit önünde insan varlığının görüntülenmesi)
Tanıma için minimum nesne genişliği en az 12px, (gözlemci bir nesneyi ve nesnenin karakteristiklerini ayırt edebilir. Silah taşıyan bir insan gibi)
Johnson kriterleri, termal kamera tarafından elde edilen görüntünün bir insan gözlemci tarafından izlendiği varsayımı ile geliştirildi. Termal görüntü bir video analitik yazılımı tarafından işlenerek sonuç üretmek için güvenilir bir analiz için obje üzerinde yeterli piksel gereksinimleri bulunmaktadır. Tüm video analitik yazılımı algoritmalarının belirli sayıda pikselle çalışması gerekir. Ancak yeterli piksel sayıları algoritmadan algoritmaya farklılık gösterebilir. Bir insan gözlemci nesneyi algılayabilse bile, algoritmanın düzgün çalışması için belirli sayıda piksele ihtiyacı vardır.
Elektromanyetik Spektrum :
Işığın görünür dalga boyu dışında, Infrared (IR) ve ultraviole (UV) ışığı da vardır ve insan gözü tarafından tespit edilemez. Görünür ışık dalga boyundaki kamera sensörleri, near infrared (NIR) 700-1000 nanometre (nm) dalga boyunu da tespit edebilir. Eğer bu dalga boyundaki ışık filtrelenmezse, görüntünün renginde distorsiyona sebep olabilir. Bu yüzden görünür ışık dalga boyunda çalışan kameralar, filtreye sahiptir. Bir kısım optik cam, lens ve görüntü sensörü arasına konumlandırılır. Bu IR kesici filtre, infrared cut filter – kızılötesi kesici filtresi olarak bilinir. Bu filtre NIR ışık dalga boyunu filtreler ve insan gözünün görmüş olduğu renk bilgisinin benzerini getirir.
Bazı görünür ışık dalga boyunda çalışan kameralarda, IR cut filtre bulunmamaktadır. Bu durumda sensör, düşük ışık koşullarında ya da karanlık sahnelerde, NIR ışık dalga boyunu da kullanarak yüksek kaliteli, grayscale görüntü oluşturur.
Diğer tüm kameralarda olduğu gibi, termal kamera elektromanyetik ışınımı toplar ve görüntüye dönüştürür. Görünür ışık dalga boyunda çalışan kameralar 0.4-0.7 micrometer ya da 400-700nm, termal kameralar SWIR,MWIR, LWIR dalga boylarını tespit etmek üzere tasarlanmıştır. LWIR; 8-14µm, MWIR; 3-5µm, SWIR 0.9-1.7µm gibi..
Bu, canlı nesnelerin Planck eğrisinde zirve yaptığı dalga boyu bölgesindedir ve termal kameraların insanları tespit etmede bu kadar iyi olmasının bir nedeni de budur.
37 oC’de insan vücudunun black body ışınım eğrisi
Emisivite :
Mutlak sıfırın üzerindeki tüm objeler (0 Kelvin, -273 oC ya da -459 oF) kızılötesi ışınım yayar. Soğuk objeler bile, örneğin buz, eğer sıcaklığı -273 oC üzerindeyse, kızılötesi/infrared ışınım yayar. Obje daha sıcaksa, daha çok termal ışınım yayacaktır. Obje ile arka plan arasındaki sıcaklık farkı da ne kadar fazlaysa, daha net termal görüntü oluşumunu sağlar. (Kontrast farkı) Ancak, termal bir görüntünün kontrastı yalnızca sıcaklığa bağlı değildir. Aynı zamanda objenin emisivite değerine de bağlıdır.
Bir malzemenin Emisivitesi (ε), radyan termal enerjiyi emme ve yayma yeteneğinin bir ölçüsüdür. Emisivite 0 ile 1 arasında değişir ve malzemenin termal ışınımının, ideal bir kara cismin (black body) termal ışınımına oranı olarak ölçülür.
Emisivite yüksek oranda yüzey özelliğine bağlıdır. Birçok materyal LWIR alanda, örneğin odun, beton, taş, insan derisi, yüksek emisivite değerine sahiptir. (ε=0.8 ya da daha üstü) Aksine birçok metalde düşük emisivite değerine sahiptir. (ε=0.8 ya da daha düşük) . yüzey ne kadar parlaksa, emisivite o kadar düşüktür.
Bir malzeme tarafından emilmeyen termal enerji yansıtılacaktır. Yansıyan enerji ne kadar yüksek olursa, yanlış yorumlanmış termografi ölçüm sonuçları riski gibi problemler ortaya çıkar.
Sıcaklık alarmlarını yüksek doğruluk oranı ile alabilmek için emisivite değeri yüksek objeler için bu işlemin yapılması düşünülebilir ya da emisivite değeri 0.5 ve altı olan objelerde de yapılabilir ancak ölçüm kurulumları doğru bir şekilde planlanmalıdır. Görünür ışık dalga boyunda bir malzeme genellikle bir ayna gibi davranıyorsa, yani yansıtıyorsa, LWIR bölgesinde de genellikle bir ayna gibi davranır. Sıcaklık ölçümlemelerinin, görüntülenen nesnede diğer nesnelerden kaynaklı yansımalar varsa, etkilenebileceğini unutmamak önemlidir.
Lens :
Bir lens aşağıdaki birkaç fonksiyonu yerine getirir.
- FoV, yani bir sahnenin ne kadarının ve hangi ayrıntı düzeyinde yakalandığı,
- Bir görüntünün doğru şekilde pozlanması için görüntü sensöründen geçen ışık miktarını kontrol etme.
Odaklama, lens düzeneği içindeki elemanları ayarlayarak ya da lens düzeneği ile görüntü sensörü arasındaki mesafeyi ayarlayarak yapılır.
Atermalize Lens:
Bir kamera sisteminin çeşitli malzeme özellikleri, ortamın termal koşullarından etkilenir. Bu nedenle sıcaklıktaki bir değişiklik, optik bir sistemin odaklanmamasına neden olabilir. Güvenlik kameraları genellikle büyük sıcaklık dalgalanmalarının olduğu ortamlarda konuşlandırıldığından, termal değişikliklere duyarlı olmayan optik sistemlerin kullanılması önemlidir ve bu özellikle kızılötesi dalga boyu bölgesinde kritiktir.
Pasif, atermalize optik sistem tasarımı termal kamera güvenlik uygulamaları için bir zorunluluktur. Optik sistemin karmaşıklığına bağlı olarak birçok pasif atermalizasyon tasarımı mümkündür.
NETD :
NETD (Noise Equivalent Temperature Difference), gürültü eşiğini veya bir nesnenin gürültüden ayırt edilmesi için gereken minimum sıcaklık farkını tanımlar. NETD, bir termal sensörün performansını sınıflandırmanın en yaygın ölçüsüdür.
NETD ne kadar küçük olursa, sensör o kadar iyidir. Örneğin, 50mK (milikelvin) bir NETD ile, bir sensör yalnızca 50mK’den büyük sıcaklık farklarını algılayabilir, daha küçük farklar gürültüde kaybolacaktır.
Ancak, farklı yöntemler kullanılarak veya farklı koşullar altında, örneğin farklı ortam sıcaklıklarında veya farklı F değerleriyle hesaplanmış olabileceğinden, belirtilen NETD değerlerinin karşılaştırılması zor olabilir.
Termal kameranın gerçek performansı, sensörün NETD değeri dışında birçok faktörden etkilenir ve en iyi termal kameranın mutlaka en küçük NETD’ye sahip olması gerekmez.
NUC :
Non-uniform correction (NUC), sensörün istenmeyen işlevsellik varyasyonlarını telafi eden smoothing algoritmasıdır.
Üretim varyasyonları genellikle mikrobolometre sensörlerinde büyüktür ve sıcaklık bilgilerini farklı şekilde temsil eden farklı, tek tip olmayan piksellere neden olur.
NUC, homojen bir gelen sinyale karşılık gelen giden sinyalin mümkün olduğu kadar tek tip olması için farklılıkları düzeltmek için kullanılır. Bazı non-uniformitiler, sensör ve optik arasına konulan hareket eden bir mekanik shutter ile düzeltilir. Kamera sisteminin karakteristiğine bağlı olarak, shutter bir görüntü elde edilmeden önce, tüm görüş alanını bloklamak üzere hareket ettirilir. Bu görüntü daha sonra indüklenen gürültüyü ortadan kaldırmak için NUC algoritmasına dahil edilir. Bu görüntü düzeltmesi her zaman çalışma zamanında yapılır.
AGC :
İlk termal görüntüleme kameraları kontrast ve kazancı manuel olarak kullanıcı tarafından ayarlanmasını gerektiriyordu. Ancak kullanıcılar bu ayarlamaları yapabilecek teknik kabiliyette olmayabiliyorlardı. Kullanıcının AGC ayarları ile uğraşıp asıl işten uzaklaşmasını engellemek amacıyla AGC geliştirildi.
Alanın iyi bir genel görünümüyle ilgilendiğinizde, Otomatik Kazanç Kontrolü (AGC) çok iyidir.
Automatic Gain Control (AGC) gain ve offset’i otomatik olarak ayarlayarak, video analitik için ya da doğru görüntüleme yapılabilmesini, memnun edici bir görüntü elde edilmesini sağlayan bir kontrol algoritmasıdır. Farklı AGC teknikleriyle; Parlaklık, kontrast ve diğer görüntü kalitesi özellikleriyle ilgili olarak, ortaya çıkan görüntüyü optimize etmek için hem hızlı hem de yavaş sahne değişiklikleri kontrol edilebilir.
Hızlı bir sahne değişikliği, yani gelen sinyal seviyesinde hızlı bir değişiklik, bir termal kamera için, sahneye soğuk veya sıcak bir şey girdiğinde, örneğin bir motoru uzun süredir çalışan bir traktörün sahneye girişi olabilir. Görünür ışık dalga boyu için buna karşılık gelen sahne değişikliği, güneşin bir bulutun arkasında kaybolması olabilir.
AGC ayrıca sensörün 14 bitlik sinyal seviyesinden 8 bitlik görüntüye çıkış eşleştirmesinin doğrusal olarak mı yoksa bir histogram eşitleme eğrisi kullanılarak mı yapıldığını kontrol eder. Histogram eşitleme, gelen sinyal seviyelerini yeniden dağıtarak daha iyi görüntü kontrastı sağlar. Örneğin, büyük düz bir arka plana ve küçük ama çok sıcak bir nesneye sahip bir sahnede, doğrusal bir eğri, nesne ile arka plan arasındaki sinyal seviyelerini boşa harcar. Histogram eşitleme, sinyal düzeylerinin aradaki düzeylerde değil, yalnızca arka planda ve nesnelerde harcanmasını sağlar.
Varsayılan mod, gelen sinyale bağlı olarak eşitleme miktarını değiştiren dinamik bir histogram eşitlemedir. Düşük sinyalli sahnelerde ortaya çıkan eğri neredeyse doğrusal olurken, yüksek kontrastlı sahnelerde çok fazla eşitleme yapılır.
Pixel Pitch :
Pixel pitch, sensör üzerindeki iki komşu piksel arasındaki mesafedir. (piksel merkezinden – piksel merkezine). Daha küçük pixel pitch genellikle daha yüksek çözünürlük sağlar.
Daha az piksel aralığı, sensör boyutunun azalması gelir, bu da daha küçük optiklerin kullanılabileceği anlamına gelir. Bu özellikle termal kameralar için önemlidir. Çünkü en yaygın lens malzemesi olan germanyum nadir bulunan ve pahalı bir elementtir. Daha küçük piksel aralığının dezavantajı, her pikselin daha küçük olması ve dolayısıyla daha az enerji almasıdır. Ancak nihayetinde, bir sensörün performansı, piksel boyutundan çok piksel tasarımına bağlıdır.
Sensör :
2 ana tip termal sensör vardır. Soğutmalı ve soğutmasız tip.
Soğutmalı tip sensör :
Soğutmalı tip sensörler high end, pahalı, sıklıkla askeri uygulamalarda kullanılır. Performansı, soğutmasız tipe göre oldukça daha iyidir, ancak fiyat farkı da soğutmasız tipe göre oldukça çoktur. Uncooled – soğutmasız tip sensör, pratikte, birçok markete uygundur. ITAR vb gereksinimleri de çoğunlukla yoktur. (Uzun mesafeli olanlar hariç. ) . Belirli periyotlarda performansı sürdürebilmek için, düzenli bakıma ihtiyacı vardır. Bu durumda toplam maliyeti arttırıcı bir faktördür. https://turk-iot.com/sogutmali-ve-sogutmasiz-tip-termal-kameralar/
Soğutmalı tip sensörün yaygın tipleri Mercury Cadmium Telluride’dır. (MCT) ve Indium Antimonide (InSb)’dır. MCT sensörleri, düşük SWAP özelliklerine sahip bir tür soğutmalı termal sensördür.
Mercury Cadmium Telluride (MCT) MWIR soğutmalı tip termal görüntüleme kameraları için çok önemli dedektör materyalidir. MCT soğutmalı dedektörler askeri ve bilimsel uygulamalarda kullanılmaktadır. Askeri uygulamalar IR dedektör FPA kullanımını da içerir. MWIR 3-5um dalga boylarını yaygın olarak kullanır.
Soğutmasız tip sensör :
Soğutmasız sensörün en yaygın tipi microbolometer’dır.
Microbolometer :
Bir mikrobolometre, temelde direnci sıcaklıkla değiştiren bir dirençtir. Gelen sinyalin mikrobolometreyi ısıtmasına izin vererek ve ardından kör bir mikrobolometreye kıyasla dirençteki değişikliği okuyarak, gelen kızılötesi ışınım için bir değer oluşturur. Her mikrobolometre bir piksel oluşturur ve bir dizi mikrobolometre kullanılarak bir görüntü oluşturulur.
Mikrobolometreler çeşitli malzemelerden yapılabilir, ancak ticari gözetimde en yaygın olarak vanadyum oksit (VOx) ve amorf silikon (a-Si) kullanılır.
Önemli sensör parametreleri sensör malzemesi tarafından değil, mikrobolometre tarafından belirlenir. Ayrıca, soğutmasız bir termal kamera sisteminin nihai video çıktı kalitesi, sensör malzemesinin türünden çok görüntü işlemenin kalitesine bağlıdır. Bu nedenle bir sistem sadece sensör malzemesinden dolayı seçilmemelidir.
Sun safe :
Birçok mikrobolometre sensör üreticisi, dedektör tasarlarken sun safe tasarım yaparlar. Bu sensörün/dedektörün güneş ışınlarından shortpass filtre, yansıma önleyici kaplama ya da elektronik tasarım ile korunduğu anlamına gelir.
Termal kameralar genellikle sun safe özelliklidir. Ancak doğrudan güneş ışığına maruz bırakılmamalıdır.
Termografi :
Termografi (thermography) ya da termal görüntüleme, kızılötesi ışınımın dönüştürüldüğü ve görüntü olarak sunulduğu bir metottur. Termografi ısı farklılıklarını tespit etmede çok güçlü bir araçtır. Eğer termal kamera kalibre edildiyse, termal görüntü objenin yüzey sıcaklığı hakkında bilgi sağlar. Spesifik bir yüzeyin sıcaklığını ölçmek istediğimizde, termal kamera birçok parametreden etkilenebilir örneğin yüzeyin soğurması/emilimi (absorption), emisyon/yayım (emission), yansıtma (reflection) ve çevredeki nesnelerden yayılan ısı gibi…
Kaynakca :
https://www.axis.com/dam/public/e1/df/a5/thermal-technology-glossary-en-US-111749.pdf
