Как сделать недорогой тепловизор в домашних условиях. Какие компоненты нужны для сборки самодельного тепловизора. Как работает тепловизионная камера. Пошаговая инструкция по созданию тепловизора на базе Raspberry Pi и MLX90640.
Что такое самодельный тепловизор и зачем его делать
Тепловизор — это устройство для визуализации распределения температуры на поверхности объектов. Профессиональные тепловизоры стоят очень дорого — от нескольких сотен до тысяч долларов. Однако существует возможность собрать простой и недорогой тепловизор своими руками.
Основные преимущества самодельного тепловизора:
- Низкая стоимость — в 5-10 раз дешевле готовых устройств
- Возможность модификации и улучшения
- Изучение принципов работы тепловизионной техники
- Применение для бытовых нужд — поиск утечек тепла, диагностика электропроводки и т.д.
Самодельный тепловизор позволяет получить устройство с базовой функциональностью по доступной цене. Это отличный вариант для любителей DIY и тех, кому нужен простой тепловизор для некоммерческого использования.
Принцип работы тепловизионной камеры
Тепловизор работает по следующему принципу:
- Специальная оптическая система собирает инфракрасное излучение от объектов
- Инфракрасный датчик преобразует излучение в электрические сигналы
- Процессор обрабатывает сигналы и формирует тепловую карту
- Тепловая карта отображается на экране в виде цветного изображения
Ключевой элемент тепловизора — инфракрасный датчик. Он содержит матрицу чувствительных элементов, каждый из которых регистрирует интенсивность теплового излучения в своей зоне. Чем больше элементов, тем выше разрешение тепловизора.
В самодельных тепловизорах обычно используются недорогие ИК-датчики с низким разрешением. Это позволяет значительно снизить стоимость устройства.
Необходимые компоненты для сборки тепловизора
Для создания простого самодельного тепловизора потребуются следующие основные компоненты:- Инфракрасный датчик MLX90640 (разрешение 32×24 пикселя)
- Одноплатный компьютер Raspberry Pi 4
- Дисплей для Raspberry Pi
- Корпус для компонентов
- Провода, разъемы, крепеж
Общая стоимость комплектующих составляет около 100-150 долларов. Это значительно дешевле готовых тепловизоров начального уровня.
Выбор компонентов обусловлен их доступностью и простотой использования. MLX90640 — недорогой тепловизионный сенсор с достаточным для базовых задач разрешением. Raspberry Pi позволяет легко запрограммировать обработку данных с сенсора.
Пошаговая инструкция по сборке тепловизора
Процесс создания самодельного тепловизора включает следующие основные этапы:
1. Подключение компонентов
Соедините выводы MLX90640 с GPIO-портами Raspberry Pi согласно схеме. Для связи используется интерфейс I2C (порты SDA и SCL).
2. Настройка Raspberry Pi
Установите необходимое программное обеспечение на Raspberry Pi:
- Включите интерфейс I2C в настройках Raspberry Pi
- Установите библиотеку Adafruit для работы с MLX90640
- Проверьте подключение сенсора с помощью тестового скрипта
3. Программирование обработки данных
Напишите Python-скрипт для получения данных с MLX90640, их обработки и вывода на дисплей. Основные шаги:
- Инициализация сенсора
- Считывание массива температур
- Преобразование в цветное изображение
- Вывод на экран
4. Сборка устройства
Разместите все компоненты в корпусе, обеспечив удобный доступ к дисплею и сенсору. Подключите питание.
5. Тестирование и калибровка
Проверьте работу тепловизора, при необходимости откалибруйте цветовую схему и диапазон температур.
Подробные инструкции по программированию и настройке можно найти в документации к компонентам.
Области применения самодельного тепловизора
Несмотря на ограниченные характеристики, самодельный тепловизор может применяться во многих областях:
- Диагностика систем отопления и теплоизоляции
- Поиск перегревающихся элементов электропроводки
- Обнаружение утечек тепла в зданиях
- Выявление воспалительных процессов в медицине
- Контроль температуры при различных технологических процессах
Главное преимущество — возможность быстро получить тепловую картину объекта без больших затрат на оборудование.
Ограничения самодельных тепловизоров
При создании тепловизора своими руками нужно учитывать некоторые ограничения:
- Низкое разрешение изображения (32×24 пикселя)
- Невысокая точность измерения температуры
- Ограниченный температурный диапазон
- Отсутствие специальных режимов обработки изображения
- Меньшая надежность по сравнению с профессиональными устройствами
Самодельный тепловизор подходит для базовых задач, но не может заменить профессиональное оборудование в серьезных применениях.
Перспективы улучшения самодельных тепловизоров
Существуют возможности для дальнейшего совершенствования конструкции:
- Использование более качественных ИК-сенсоров с высоким разрешением
- Добавление оптической системы для увеличения дальности
- Разработка алгоритмов повышения качества изображения
- Создание влагозащищенного корпуса для работы на улице
- Добавление функций записи и передачи данных
Постоянное развитие электронных компонентов открывает новые возможности для создания все более совершенных самодельных тепловизоров.
Заключение
Создание тепловизора своими руками — увлекательный проект, позволяющий получить рабочее устройство при небольших затратах. Хотя самодельный тепловизор уступает по характеристикам профессиональным моделям, он вполне пригоден для решения базовых задач визуализации распределения температуры.
Сборка такого устройства дает возможность изучить принципы тепловидения на практике и получить полезный инструмент для технической диагностики. При желании конструкцию можно постепенно совершенствовать, добиваясь все лучших результатов.
Делаем небюджетный тепловизор своими руками
Кто из посмотревших фильм «Хищник» не мечтал обладать термальным зрением как инопланетный охотник? В наше время это не сложно, но достаточно дорого: не каждый может позволить себе купить тепловизор, хотя в последнее десятилетие, с развитием технологий, они стали гораздо доступнее. Одним из многих проектов на ардуино, которым я был очарован и вовлечен в удивительный мир микроконтроллеров, был как раз тепловизор, если его можно так назвать. Устройство на основе однопиксельного бесконтактного датчика температуры и системы механической развертки хотя меня и сильно впечатлило, но я так и не повторил его, так как, честно сказать, скорость его работы совсем не впечатляла. К слову сказать, датчик MLX90614, использованный в том проекте, достаточно дорогой (по стоимости за пиксель) по сравнению с теми, речь о которых пойдет дальше.
Disclaimer
Топик должен был называться «делаем бюджетный тепловизор», но за то время, пока у меня не доходили до него руки, ситуация изменилась и он стал весьма небюджетным. О текущих ценах на комплектующие в конце статьи.
Тема тепловизоров меня захватила и я всегда с интересом следил за новостями в этой области электроники. Очевидно, чтобы не использовать систему механической развертки нужен датчик большего разрешения, я составил для себя список таких датчиков, но многие из них были недоступны для покупки. Еще недавно на просторах интернета можно было встретить истории, что продавец отказывался отправлять подобные датчики в нашу страну, считая их устройством двойного назначения. Когда же в свободной продаже на aliexpress появился модуль с датчиком AMG8833, а в сети появились проекты с его использованием, я не смог противостоять желанию получить его, хотя стоимость и превышала почти вдвое ежемесячный лимит, отведенный мною на покупки.
«селфи» снятое на AMG8833
Вдоволь поэкспериментировав с AMG8833, я отложил его для будущего использования и стал думать о большем. Ведь все на том же aliexpress в продаже появились модули на базе сенсора MLX90640 с разрешением 32*24 и ценой в 60-70$. С таким разрешением возможно использовать его для каких то практических целей, ну и конечно поиграть серьезнее.
Особенности MLX90640:
— Диапазон рабочих температур от -40 до 85 ° C, позволяет использовать в сложных промышленных условиях
— Может измерять температуру объекта от -40 до 300 ° C
— Типичная точность измерения температуры целевого объекта 1 °, точность по всей шкале измерения
— NETD всего 0,1K RMS при частоте обновления 1 Гц
— Не требуется повторная калибровка для конкретных температурных требований, что обеспечивает большее удобство и снижает эксплуатационные расходы
— Два варианта поля зрения (FoV): стандартное (MLX90640BAB) 55 ° x35 ° и широкоугольное (MLX90640BAA) 110 ° x75 ° Матрица с широкоугольным полем зрения обладает меньшим шумом и большей точностью измерения.
— 4-контактный корпус TO39 с необходимой оптикой
— Цифровой интерфейс, совместимый с I²C, упрощающий интеграцию
Отдельно датчик можно было приобрести примерно за 55-60$ в зависимости от версии. Но мне интереснее модули с обвязкой. Есть несколько вариантов таких модулей:
1. Модули, включающие сам сенсор и его обвязку для питания и работы с микроконтроллером по шине I2C.
2. Модули для платформы M5STACK/M5STICK, такие модули содержат необходимую обвязку для питания сенсора и работы с микроконтроллером по шине I2C.
3. Модули с микроконтроллером, реализующим UART интерфейс. Для работы с таким модулем можно обойтись без внешнего микроконтроллера, подключив его к ПК через USB-UART конвертер, я встречал 2 варианта таких модулей. Программное обеспечение для ПК позволяет визуализировать исходное тепловое изображение с сенсора или с программной интерполяцией.
4. Следующим вариантом развития модулей с микроконтроллером являются модули, в которых реализован USB интерфейс и которые можно напрямую подключать к ПК, при этом сохранен UART интерфейс и доступна шина I2C самого сенсора.
Для доступа к сенсору по I2C нужно замкнуть конденсатор сброса (который еще нужно найти).5. Наконец последним вариантом является модуль Red Eye Camera, в котором также реализован USB интерфейс, но, насколько я понял, нет возможности получить сырые данные с сенсора по I2C, при этом доступен UART. Судя по картинкам на странице товара для данного модуля есть ПО для Android.
Мне хотелось иметь возможность для взаимодействия с сенсором по I2C, поэтому я выбрал модуль под номером 4, в котором есть эта возможность, а также реализован USB интерфейс. Со всевозможными скидками на распродаже 11.11.2019 г. этот модуль был приобретен за 54,31$.
Такой довольно дорогой модуль поставлялся в упаковке без какой бы то ни было защиты, к счастью не пострадал. Размеры модуля 28*15 мм.
К сожалению, не удалось найти никакой другой информации о данном модуле кроме представленной на странице товара: ни схемы, ни ПО. На модуле указано его название, версия и дата — «mlx_module v3.
1.0 20190608. Но поиск по данному обозначению не дал никаких результатов. У всех продавцов одни и те же фото и описание товара.
Я не терял надежды, что драйвера под Windows найдутся автоматически, но чуда не произошло. При подключении в диспетчере устройств появилось новое неизвестное устройство с com-портом, после поиска драйверов оно было идентифицировано как трекбол, но драйвера не были правильно установлены. При этом в системе еще появляется com-порт. Я попытался использовать ПО от аналогичного модуля без usb, но безрезультатно: видимо протоколы обмена данными через UART у этих модулей отличаются. При последующих подключениях оно вообще не обнаруживалось.
Остался второй вариант использования данного модуля – подключение непосредственно к сенсору по шине I2C. Для этого, согласно информации на странице товара, необходимо замкнуть конденсатор сброса. Осталось найти его на плате среди десятка конденсаторов.
На плате установлены следующие компоненты:
— микроконтроллер STM32F301K6;
— USB-UART конвертер Ch440;
— стабилизатор напряжения;
— кварцевый резонатор;
— резисторы и конденсаторы.
Вид сверху.
Вид снизу.
Чтобы найти нужный конденсатор, пришлось изучить даташит на микроконтроллер STM32F301K6 и прозвонить саму плату. Конденсатор, подключенный к пину reset микроконтроллера STM32, выделен на фотографии красным. Потребовалась довольно тонкая работа, чтобы замкнуть его с помощью кусочка провода МГТФ.
Я проверил несколько примеров работы сенсора с ESP32. Для итоговой реализации я использовал в качестве управляющей платформы TTGO T-Watch, о которой можно узнать из моих обзоров: раз, два. Для подключения сенсора к T-Watch я использовал прото-шилд для Wemos D1 mini и угловые штырьковые гребенки. Получилось довольно компактно, конечно, корпус бы не помешал. Взяв за основу данный проект, я переделал его под TTGO T-Watch, а также добавил интерполяцию и возможность сохранения фотографий на microSD.
Пример сохраненных фото с «тепловизора».
Ещё несколько примеров фотографий
Фотографии сделаны до реализации интерполяции в разрешении 32*24 пикселей.
А на видео уже пример работы с интерполяцией, с разрешением 64*48. Частота кадров составляет всего 4 кадра в секунду она зависит от частоты опроса датчика и задается программно, частоту можно увеличить до 32 при этом увеличится погрешность измерений.
Дополнительная информация
Я так же проверил работу сенсора MLX90640 c OpenMV
Несмотря на столь небольшое разрешение сенсора MLX90640 его вполне можно использовать для множества целей:
— поиск утечек тепла в доме, при утеплении лоджии проверено на личном опыте;
— поиск греющихся элементов на плате, конечно самые мелкие детали будут неразличимы, но тем не менее такой инструмент может быть полезен;
— контроль присутствия людей, там где нет возможности использовать видеокамеру, человека можно заметить с расстояния порядка 10 м;
— пожарная безопасность;
Функции и улучшения, которые я хотел бы добавить к «тепловизору»:
— переделать проект под большой дисплей с тачскрином;
— добавить поддержку LVGL и сделать красивый дизайн с меню;
— увеличить разрешение сохраняемых изображений;
— добавить возможность потоковой трансляции изображения по Wi-Fi.
Я хочу также реализовать следующие проекты на основе сенсора MLX9040: — Мобильный тепловизор на основе ESP32.
— Мобильный тепловизор для андроид.
— Радиоуправляемый робот с термальным зрением.
— Камера наблюдения с режимом термальной съемки.
— Тепловизор с детектором лиц на базе kendryte k210.
— Шлем виртуальной реальности или очки с термокамерой.
P.S.
Ссылки
Скетч для Arduino IDE
Реализация интерполяции по Гауссу
Пример генерации файла *bmp на ESP32
P.S.S.
В следствие пандемии коронавируса цены на сенсор MLX90640 взлетели в несколько раз. На Aliexpress можно найти модуль примерно за 200$. В конце 2019 г. компания Sipeed обещала выпустить в скором времени модуль термокамеры с разрешением 32*32 на базе сенсора от Heimann за ~ 50$, но опять же из-за пандемии этим обещаниям не суждено было сбыться. Надеюсь в будущем ситуация улучшится.
Самодельный тепловизор на базе Arduino менее чем за 100$ / Хабр
Не секрет что каждый из нас хоть раз но мечтал получить в свои руки настоящий тепловизор.
Ведь это уникальный шанс взглянуть на мир вокруг совершенно «другими глазами», увидеть скрытое и возможно даже глубже познать суть некоторых явлений. И единственной преградой к этой мечте служит цена подобных устройств. Несмотря на весь прогресс, она остается непомерно высокой для простого смертного.
Однако подобно лучу света в непроглядном мраке безысходности на свет появилась разработка двух студентов из Германии. Их устройство на базе микроконтроллера Arduino является довольно простым в изготовлении и существует аж с 2010 года.
Создателями данного чуда являются Макс Риттер и Марк Коул из города Миндельхейм, что в Германии. Их проект принес им награду на научно-техническом молодежном форуме в 2010 году, и с тех самых пор в сети имеются исходники с подробным описанием конструкции.
Низкая стоимость устройства достигается благодаря использованию одного-единственного температурного датчика MLX90614, подобного тому, что используются в пирометрах и системы механической развертки изображения, состоящей из двух сервоприводов.
Таким образом, датчик по сути обходит будущую картину, точка за точкой сканируя температуру. Само-собой, это выливается в долгое время получения изображения, что и является главным недостатком самодельного тепловизора. Но ведь если вспомнить о том, сколько мы сэкономили на цене, на это глаза сами-собой закрываются.
Итак, из компонентов для создания устройства, понадобится:
- Старая веб-камера, разумеется, рабочая;
- Микроконтроллер Arduino;
- Сервоприводы, 2 штуки;
- Датчик температуры MLX90614-BCI;
- Китайская лазерная указка;
- Корпуса для сервоприводов;
- Любой штатив (оптимально).
- Два резистора на 4.7кОм.
Веб-камера
Камера здесь будет являться источником исходной картинки а также своеобразным видоискателем для области сканирования. Подойдет практически любая дешевая вебка. Я нашел у себя в бардаке старую-добрую Logitech. Если же подходить к вопросу практично, чем меньше веб-камера по размерам, тем лучше.
Поэтому огромный корпус моей старушки пришлось снять.
Сервоприводы и крепления
К этому моменту тоже можно подступиться с широким размахом. Нам понадобятся 2 сервопривода — один будет отвечать за движение по вертикали, второй по горизонтали соответственно. Учитывая, что на горизонтальном приводе держится и вертикальный и сама веб-камера, стоит взять более мощный. Хотя многие, уже сделавшие устройство спокойно пользуются одинаковыми маломощными.
Крепления для сервоприводов в оригинале называются «поворотно-наклонным механизмом» а у нас «Серво-кронштейном»
Я покупал все эти компоненты тут.
В сборе данный элемент конструкции выглядит примерно так:
Нижний привод крепится к штативу или другому корпусу/подставке туда же надо вставить и лазерную указку, к вертикальному сервоприводу приделывается веб-камера и датчик MLX90614 путем хитрых манипуляций с клеем или деталями от конструктора или например запчастями от старых электросчетчиков (как у меня).
Датчик температуры MLX90614-BCI
Самая сложная часть данной конструкции. Сложная в плане добычи. Найти его непросто (по крайней мере на отечественных сайтах) и он является самой дорогой частью конструкции. Сам я ждал его около двух месяцев, везли видимо из Китая. Подсказать где взять не смогу, ибо ту лавочку уже прикрыли. Автор проекта ссылается на Futureelectronics.
При выборе необходимо обратить особое внимание на последние буквы «BCI» в названии, что означает наличие у датчика насадки для обеспечения узкого поля зрения.
Выглядит он так:
Arduino и схема подключения
Схема подключения датчика и сервоприводов к микроконтроллеру простейшая:
Скетч для Arduino и программное обеспечение для работы с тепловизором можно скачать здесь.
Также хочу обратить внимание, что авторы указывают на необходимость дополнительной настройки датчика при помощи специального скетча, что вроде как должно ускорить работу устройства.
Однако в моем случае, датчик после конфигурации стал выдавать ложные значения температуры и я сделал откат.
После сборки всей схемы, ее можно поместить в корпус, и закрепить на штативе:
Небольшие пояснения:
В качестве корпуса для микроконтроллера взял пластиковую упаковку из-под автомобильного освежителя (на фото слева), он в свою очередь держится на штативе при помощи крепежа от учебного оптического прицела. В общем, строго выдержан принцип дешевизны и использования того, что было под рукой. Светится на фото фонарик, который был бонусом к лазерной указке и оказался весьма полезным при сканировании темных областей.
Процесс съемки
Зачем здесь нужен китайский лазер и как же происходит процесс сканирования легко понять на примере моего шикарного ковра:
Не удивляйтесь, что ПО на русском, просто я уже некоторое время занимаюсь его доработкой под свои нужды, попутно изучая язык Java. К несчастью, пока моих знаний недостаточно для окончательного оформления готового продукта.
Итак, на картинке с веб-камеры есть две желтые точки и точка нашего лазера (снизу по центру). Вся калибровка состоит в том, чтобы выбрать координаты центра и левого нижнего угла будущей термограммы. В этом собственно и поможет лазерная указка:
Сегодняшнее ПО поддерживает всего два типа разрешения будущей картинки, в то время, как прошлая версия была богата на это дело, насчитывая шесть разных разрешений. Особенно было забавно получать сильно «пиксельные» картинки за 15 секунд. Думаю, разработчики осознали ненужность остальных режимов и убрали их, хотя программно они остались и могут быть активированы.
Результаты на десерт
Приведенные термограммы в различном разрешении.
Как греется нетбук:
Мой Кот:
Старый счетчик:
Новый щит:
Окно:
Мой друг в темной комнате перед компьютером
Применение
Из-за большого времени сканирования, данный прибор не подходит для проведения энергетического аудита (по крайней мере, для профессионального применения), этот вопрос рассмотрен в этой Статье (Англ.
).
Тем не менее, как мне кажется он мог бы стать отличным подспорьем для проверки на нагрев электрических соединений и силовых сборок. В моей практике (а я подрабатываю электриком) иногда использую этот тепловизор для оценки надежности соединений. Пирометр в данном случае проигрывает в наглядности.
Неудобства в работе связаны с жесткой привязкой прибора к компьютеру и необходимости всегда таскать нетбук. Какое-то время авторы вели разработку второй версии своего тепловизора, которая позиционировалась как обособленное устройство с другим датчиком температуры (который кстати использован в этом проекте) с собственным дисплеем и возможностью записи на карту памяти. Но к сожалению, как признался Макс Риттер, у него нет времени на завершение проекта.
В общем, дальнейшее развитие идеи лежит на плечах любителей и умельцев. Буду рад любым предложениям по доработке/усовершенствованию конструкции.
Спасибо за внимание!
Официальная страница проекта (Англ.)
Термокам | Тепловидение с открытым исходным кодом для всех!
DIY-Thermocam V3 — это недорогой тепловизор , который можно сделать своими руками, основанный на популярном радиометрическом датчике FLIR Lepton и экосистеме с открытым исходным кодом .
Купите комплект
DIY-Thermocam V3 дает частным лицам, учебным заведениям и компаниям доступ к портативной, доступной и настраиваемой тепловизионной платформе , который основан на программном обеспечении с открытым исходным кодом и аппаратном обеспечении . Он сконструирован как решение для самостоятельной сборки , которое можно собрать дома только с использованием некоторых стандартных инструментов .
Существует различных приложений , таких как обнаружение утечек тепла в изоляции зданий, анализ электрических или механических компонентов , обнаружение людей/животных или даже установка его на дрон и запись непрерывных или интервальных изображений .
Устройство имеет обширную экосистему программного обеспечения вокруг него, что позволяет расширить функциональные возможности устройства за пределы самой прошивки.
Вы можете использовать программное обеспечение ThermoVision – для редактирования файлов необработанных данных на ПК и для сохранения их в различных форматах файлов . В дополнение к этому, Thermal Live Viewer может транслировать тепловизионные изображения на ваш ПК в режиме реального времени , меняйте настройки на лету и записывайте изображения или видео . Средство просмотра тепловых данных обеспечивает еще один способ редактирования необработанных файлов , а с помощью видео конвертера вы можете преобразовывать серию захваченных изображений в видеофайлы .
Прошивка устройства предоставляет множество функций, доступ к которым можно получить через сенсорный ЖК-экран с диагональю 3,2 дюйма .0003 любая операционная система с автономным средством обновления прошивки .
Как только термокамера будет подключена к ПК , она будет отображаться как запоминающее устройство и позволит вам передавать тепловизионные изображения с или на устройство .
Самодельная термокамера предлагает широкий спектр функций , например, добавление температурных точек , изменение пределов температурного диапазона , отображение горячих или холодных температур только , сохранение отдельных изображений или серии изображений (видео или замедленная съемка) во встроенное хранилище, изменение цветовой схемы и т. д. Он также может обмениваться данными с ПК через последовательный протокол USB , чтобы поток тепловизионных изображений или удаленное изменение настроек .
Если вы хотите расширить существующий набор функций своими собственными функциями, это тоже возможно.
Прошивка для DIY-Thermocam полностью с открытым исходным кодом и написан на C/C++. Просто загрузите Visual Studio Code и расширение PlatformIO , и вы готовы к работе!
Как построить менее дорогой
Вы ищете способ зафиксировать тепловые сигнатуры зимой, но не можете позволить себе купить тепловизионную камеру? Если да, то вам нужна самодельная тепловизионная камера.
Сделать тепловизионную камеру не так сложно, как кажется. По правде говоря, этот процесс включает в себя активацию способности сенсора вашей камеры видеть инфракрасный свет.
Самодельная тепловизионная камера намного дешевле, чем самая дешевая тепловизионная камера, которая стоит до двухсот долларов.
Итак, в этой статье вы узнаете, как сделать простую тепловизионную камеру своими руками с плавной работой, и покажете, как работают эти профессиональные камеры.
Если вы также хотите узнать больше о схемах тепловизионных камер, эта статья для вас.
Обычный тепловизор — дорогое устройство. Если вы хотите арендовать, это будет стоить пятьдесят долларов в день. Однако вы можете построить более доступную тепловизионную камеру.
Короче говоря, любую цифровую камеру можно превратить в тепловизор. Почему? Потому что в этих камерах есть встроенные ПЗС-сенсоры, которые могут улавливать инфракрасный спектр света.
Но поскольку длительное воздействие инфракрасного излучения может повредить датчик, большинство производителей используют фильтр, блокирующий инфракрасное излучение, для деактивации этой функции. Тем не менее, сняв инфракрасный фильтр с объектива камеры, вы сможете увидеть красоту инфракрасного излучения.
В этой статье будет использоваться MLX90640 тепловизионная камера с разрешением 24 на 32 или 768 пикселей для нашей тепловизионной камеры DIY. Мы также объединим MLX90640 и Raspberry Pi SBC, что позволит ему записывать карты температуры с достаточно высоким разрешением.
Мы также будем использовать Python, чтобы мотивировать RPI для создания определенных ограничений. Затем мы можем правильно расположить MLX90640, чтобы поставить тепловизионную камеру с разрешением 320 на 240.
Если вы хотите, чтобы самодельная тепловизионная камера функционировала во время ходьбы, вам понадобится способ отображения изображения с камеры в режиме реального времени и батарея, чтобы она работала. Самое приятное то, что вы также можете использовать эту самодельную тепловизионную камеру в качестве камеры безопасности, поскольку ее разрешение достаточно велико для получения качественных изображений.
Принцип работы Тепловизионная камера может захватывать только инфракрасную область любого объекта, который не виден человеческому глазу. Интересно, что большинство вещей могут излучать инфракрасную энергию, которую также можно назвать тепловым следом. Следовательно, тепловизионная камера обнаруживает и измеряет инфракрасную энергию объекта.
Кроме того, камера преобразует инфракрасные данные, которые она обнаруживает и измеряет, в электронное изображение. Электронное изображение показывает температуру поверхности объекта, который вы измеряете. Тепловизионные камеры также содержат оптические системы, собирающие инфракрасную энергию на специальный детекторный чип или массив датчиков.
Кроме того, массив датчиков содержит тысячи пикселей детектора в виде сетки. Вот лучшая часть. Каждый пиксель матрицы датчиков обнаруживает сфокусированную на нем инфракрасную энергию и создает соответствующий электронный сигнал.
Затем процессор камеры вычисляет сигнал каждого пикселя и создает цветовую карту, показывающую температуру. Кроме того, каждое значение температуры имеет свой цвет. Наконец, созданная матрица цветов перемещается в память камеры и отображает тепловое изображение измеряемого объекта.
Большинство тепловизионных камер поставляются со стандартными камерами, которые автоматически захватывают видимый свет и создают стандартные цифровые изображения.
Когда вы смешиваете эти изображения, вы можете легко обнаружить проблемные области на тепловом изображении и сопоставить их с реальной областью и оборудованием, которое вы проверяете.
Для сборки самодельной тепловизионной камеры вам понадобятся два компонента, в том числе:
- Компьютер Raspberry Pi 4
- Тепловизионная камера MLX90640
Хотя цены на два компонента могут меняться в зависимости от того, где вы покупаете, проект не должен стоить больше ста пятидесяти долларов.
ШагиВот шаги, которые необходимо выполнить для создания этого проекта:
Шаг 1: ПодключениеВо-первых, вам нужно подключить MLX90640 к Raspberry Pi. Посмотрите на изображение ниже, чтобы увидеть, как подключить компоненты.
Также Raspberry Pi и MLX90640 используют для связи протокол I2C. Этот протокол I2C требует, чтобы аппаратные контакты Pi пять или три (SDA или SCL) работали.
Вам понадобится библиотека Adafruit для программирования коммутационной платы MLX90640. Следовательно, введите следующие коды на своем терминале Raspberry Pi, чтобы проверить, можете ли вы визуализировать датчик MLX90640 в Python:
Было бы полезно, если бы вы также сделали это; используйте следующие команды:
Используйте следующие команды: также используйте следующие команды, чтобы проверить, включен ли у вас I2C:Команда должна запустить загрузочный файл на RPi. Когда он откроется, перейдите к dtparam=i2c_arm=on и убедитесь, что раскомментирование не отключено. После включения I2C перезапустите RPi с помощью следующей команды:
Если все ваши подключения верны, вы можете проверить порт I2C, чтобы увидеть, регистрирует ли RPI ваш MLX90640 после перезагрузки.
Вы должны получить следующие результаты на своем терминале:
Все готово, если вы видите число 33 на своем терминале.
Это потому, что адрес I2P MLX90640 — 0x33. Однако обязательно подтвердите это в техническом описании MLX90640.
Теперь ваш Raspberry Pi должен иметь возможность читать коммутационную плату MLX90640. Но вам нужно будет установить некоторые другие библиотеки, так как вы работаете с библиотекой Adafruit. В этом вам могут помочь следующие команды:
Затем вы можете установить Python IDLE (интегрированная среда разработки и обучения), но это не обязательный шаг. Однако вы можете использовать следующий код для установки IDLE:
Наконец, откройте IDLE и попробуйте импортировать библиотеку MLX90640 из Adafruit со следующим тестовым кодом:
Приведенный выше код должен быть распечаткой средней температуры, считываемой вашим MLX90640. Не паникуйте, если вы столкнулись с какой-либо ошибкой частоты обновления при чтении MLX90640.
Вы можете решить проблему, увеличив скорость устройства I2C на RPi. Следовательно, вам нужно будет внести некоторые изменения в файл «config.
txt» с помощью следующей команды:
Перейдите в раздел с раскомментированным «dtparam=i2c_arm=on» и добавьте следующую строку, чтобы увеличить скорость I2C до 1 Мбит. /s: «i2c_arm_baudrate=1000000».
Шаг 3. Визуализация тепловизионной камеры реального времени MLX90640Существуют различные способы визуализации выходных данных MLX90640 при использовании Python. Одним из них является «imshow», который позволяет просматривать любое изображение.
Вот простая реализация визуализации MLX90640 ниже с использованием imshow в Python:
Код для визуализации
Шаг 4: Интерполяция MLX90640Простой и быстрый способ визуализации кода выше от вашего MLX9Тепловой массив 0640. На последнем шаге вам нужно будет улучшить разрешение вашей тепловизионной камеры и нормальную скорость печати.
Во-первых, вам понадобится набор инструментов «ndimage» из библиотеки Python, чтобы активировать функцию масштабирования.
