Cenovno ugodna termična kamera: 10 korakov

2024 Avtor: John Day | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2024-01-30 12:02

• Razvil sem napravo, ki jo je mogoče pritrditi na brezpilotni letalo in lahko v živo predvaja mešani okvir iz termografske slike, ki prikazuje toplotno sevanje in redno fotografiranje z vidno svetlobo.
• Platforma je sestavljena iz majhnega računalnika z eno ploščo, senzorja termalne kamere in običajnega modula kamere.
• Namen tega projekta je preučiti možnosti poceni termovizijske platforme za odkrivanje poškodb na sončni plošči, za katero so značilni toplotni podpisi.

Zaloge

• Raspberry Pi 3B+
• Panasonic AMG8833 grid-eye
• Pi kamera V2
• Prenosni računalnik s pregledovalnikom VNC

1. korak: razvoj PCB

• PCB ploščo za Panasonic senzor mrežnega očesa lahko oblikujemo s pomočjo Auto-desk EAGLE.
• Datoteka.brd je razvita podobno kot modul Adafruit AMG8833 z rahlimi spremembami
• Potem lahko tiskano vezje natisnemo pri proizvajalcih tiskanih vezij in uporabil sem pcbway.com, kjer je bilo moje prvo naročilo popolnoma brezplačno.
• Ugotovil sem, da je spajkanje tiskanih vezij popolnoma drugačno od spajkanja, ki sem ga poznal, saj je vključeval površinsko nameščene naprave, zato sem šel k drugemu proizvajalcu tiskanih vezij in spajkal tiskano vezje s senzorjem.

2. korak: razvoj programske opreme

• Koda je napisana v Thonnyju, pythonovem integriranem razvojnem okolju.
• Postopek za projekt je bil povezati kamero pi in namestiti ustrezno programsko opremo.
• Naslednji korak je bil priključitev toplotnega senzorja na popravljanje zatičev GPIO in namestitev knjižnice Adafruit za uporabo senzorja.
• Knjižnica Adafruit je vsebovala skript za branje senzorja in preslikavo temperatur v barve, vendar gibljivih slik, ki jih je ustvarila, ni bilo mogoče izvesti
• Zato je bila koda prepisana v obliko, ki podpira obdelavo slik, predvsem za združevanje dveh okvirjev.

3. korak: Branje senzorjev

• Za zbiranje podatkov iz toplotne kamere je bila uporabljena knjižnica ADAFRUIT, ki omogoča ponovno analizo senzorjev z ukaznimi bralnimi piksli (), pri čemer se ustvari matrika, ki vsebuje temeprature v stopinjah Celzija, merjeno iz ločenih elementov senzorjev.
• Za kamero Pi funkcijski ukaz picamera.capture () ustvari sliko z določeno obliko izhodne datoteke
• Zaradi hitre obdelave je bila nižja ločljivost nastavljena na 500 x 500 slikovnih pik

4. korak: Nastavitev toplotnega senzorja

• Najprej moramo namestiti Adafruit Library in pakete python
• Odprite ukazni poziv in zaženite: sudo apt-get update, ki vas bo posodobil Pi
• Nato izdajte ukaz: sudo apt-get install -y build-bistven python-pip python-dev python-smbus git
• Nato zaženite: git clone https://github.com/adafruit/Adafruit_Python_GPIO…. Ki bo naložil paket Adafruit v vaš Raspberry Pi
• Premaknite se v imenik: cd Adafruit_Python_GPIO
• Namestite namestitev tako, da zaženete ukaz: sudo python setup.py install
• Zdaj namestite scipy in pygame: sudo apt-get install -y python-scipy python-pygame
• Končno namestite knjižnico barv z izdajo ukaza: sudo pip install color Adafruit_AMG88xx

5. korak: Omogočanje vmesnika I2C

• Izdajte ukaz: sudo raspi-config
• Kliknite Napredne možnosti in izberite I2C, nato ga omogočite in izberite Končaj
• Znova zaženite Pi, da uspešno omogočite I2C
• Prepričajte se, da ste omogočili tudi vmesnike Camera in VNC

6. korak: Ožičenje senzorja in kamere

• Na Pi morate priključiti samo 4 zatiče AMG8833 in pustiti IR zatič.
• 5V napajanje in ozemljitev je mogoče priključiti na GPIO zatiča 1 in 6
• SDA in SCL sta povezana na pin 4 in 5 Pi.
• Prijavite se v malino s ssh
• zaženi: sudo i2cdetect -y 1
• V 9. stolpcu bi morali videti "69", če ni, je pri ožičenju senzorja s Pi prišlo do težav.
• Končno povežite kamero pi v2 z režo za kamero v malini pi

7. korak: Kartiranje toplote

• Izdajte ukaz: git clone
• Premaknite se v imenik Adafruit_AMG88xx_python/examples
• izdajte ukaz: sudo python thermo_cam.py
• Spodaj sem priložil kodo za kartiranje toplote AMG8833.

8. korak: Obdelava slik

• Preslikava temperature

  1. Za vizualizacijo toplotnih podatkov so temperaturne vrednosti preslikane v barvni gradient, ki sega od modre do rdeče z vsemi drugimi barvami vmes
  2. Ko se senzor zažene, je najnižja temperatura preslikana na 0 (modra), najvišja temperatura pa na 1023 (rdeča)
  3. Vsem drugim temperaturam vmes se v intervalu dodelijo korelirane vrednosti
  4. Izhod senzorja je 1 x 64 matrika, ki je spremenjena v matriko.
• Interpolacija
  1. Ločljivost toplotnega senzorja je dokaj nizka, 8 x 8 slikovnih pik, zato se za povečanje ločljivosti na 32 x 32 uporablja kubična interpolacija, kar povzroči matriko 16 -krat večjo
  2. Interpolacija deluje tako, da med nizom znanih točk zgradi nove podatkovne točke, vendar se natančnost zmanjša.

• Številke slik

  1. Številke od 0 do 1023 v matriki 32 x 32 se v barvnem modelu RGB pretvorijo v decimalno kodo.
  2. Iz decimalne kode je sliko enostavno ustvariti s funkcijo iz knjižnice SciPy

• Spreminjanje velikosti z izravnavo

  1. Za spreminjanje velikosti slike 32 x 32 na 500 x 500, da se ujema z ločljivostjo kamere Pi, se uporablja PIL (knjižnica slik Python).
  2. Ima filter proti zatiranju, ki zgladi robove med slikovnimi pikami pri povečavi

• Prekrivanje s prozorno sliko

  1. Digitalna in toplotna slika se nato zlijeta v eno končno sliko in ju dodata s 50% prosojnostjo.
  2. Ko se zlijeta slike dveh senzorjev z vzporedno razdaljo med njima, se ne bodo popolnoma prekrivale
  3. Nazadnje sta prikazana merila minimalne in maksimalne temperature AMG8833 s prikazanim besedilom

9. korak: Datoteke s kodo in tiskanimi vezji

Spodaj sem priložil preskusno in končno kodo za projekt

10. korak: Zaključek

• Tako je bila zgrajena termična kamera z Raspberry Pi in AMG8833.
• Končni video je vgrajen v to objavo
• Opazimo lahko, da se temperatura takoj spremeni, ko pridem vžigalnik blizu nastavitve in senzor natančno zazna plamen vžigalnika.
• Zato se lahko ta projekt še naprej razvija za odkrivanje zvišane telesne temperature pri ljudeh, ki vstopajo v sobo, kar bo v veliko pomoč pri tej krizi COVID19.