Máy ảnh nhiệt tiết kiệm chi phí: 10 bước

2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:30

• Tôi đã phát triển một thiết bị có thể gắn vào một máy bay không người lái và có thể phát trực tiếp một khung hình pha trộn được làm từ hình ảnh nhiệt điện tử hiển thị bức xạ nhiệt và chụp ảnh thông thường với ánh sáng nhìn thấy.
• Nền tảng này bao gồm một máy tính bo mạch đơn nhỏ, một cảm biến máy ảnh nhiệt và một mô-đun máy ảnh thông thường.
• Dự án này nhằm mục đích kiểm tra các khả năng của một nền tảng hình ảnh nhiệt chi phí thấp để phát hiện các hư hỏng trong bảng điều khiển năng lượng mặt trời được đặc trưng bởi các dấu hiệu nhiệt.

Quân nhu

• Raspberry Pi 3B +
• Mắt lưới Panasonic AMG8833
• Máy ảnh Pi V2
• Máy tính xách tay với trình xem VNC

Bước 1: Phát triển PCB

• Bo mạch PCB cho cảm biến mắt lưới Panasonic có thể được thiết kế với sự trợ giúp của Auto-table EAGLE.
• Tệp.brd được phát triển tương tự như mô-đun Adafruit AMG8833 với những sửa đổi nhỏ
• Sau đó, PCB có thể được in với các nhà sản xuất PCB và tôi đã sử dụng pcbway.com, nơi đơn đặt hàng đầu tiên của tôi hoàn toàn miễn phí.
• Tôi thấy rằng cách hàn PCB hoàn toàn khác với cách hàn mà tôi biết vì nó liên quan đến các thiết bị được gắn trên bề mặt, vì vậy tôi đã đến một nhà sản xuất PCB khác và hàn PCB của tôi với cảm biến.

Bước 2: Phát triển phần mềm

• Mã được viết bằng Thonny, một Môi trường phát triển tích hợp python.
• Quy trình đằng sau dự án là kết nối camera pi và cài đặt phần mềm liên quan.
• Bước tiếp theo là kết nối cảm biến nhiệt với các chân GPIO và cài đặt Thư viện Adafruit để sử dụng cảm biến.
• Thư viện Adafruit chứa tập lệnh để đọc cảm biến và ánh xạ nhiệt độ thành màu sắc, tuy nhiên, không thể triển khai các hình ảnh chuyển động mà nó tạo ra
• Do đó, mã đã được viết lại thành một định dạng hỗ trợ xử lý hình ảnh, chủ yếu để kết hợp hai khung hình với nhau.

Bước 3: Đọc các cảm biến

• Để thu thập dữ liệu từ máy ảnh nhiệt, thư viện ADAFRUIT đã được sử dụng, cho phép khôi phục lại các cảm biến với lệnh readpixels (), tạo ra một mảng chứa nhiệt độ temep theo độ C được đo từ các phần tử riêng biệt của cảm biến.
• Đối với máy ảnh Pi, lệnh hàm picamera.capture () tạo ra một hình ảnh với định dạng tệp đầu ra được chỉ định
• Để phù hợp với quá trình xử lý nhanh chóng, độ phân giải thấp hơn đã được đặt thành 500 x 500 pixel

Bước 4: Thiết lập cảm biến nhiệt

• Đầu tiên, chúng ta phải cài đặt Thư viện Adafruit và các gói python
• Mở dấu nhắc lệnh và chạy: sudo apt-get update sẽ cập nhật cho bạn Pi
• Sau đó, ra lệnh: sudo apt-get install -y build-essential python-pip python-dev python-smbus git
• Sau đó chạy: git clone https://github.com/adafruit/Adafruit_Python_GPIO…. Mà sẽ tải gói Adafruit xuống Raspberry Pi của bạn
• Di chuyển bên trong thư mục: cd Adafruit_Python_GPIO
• Và cài đặt thiết lập bằng cách chạy lệnh: sudo python setup.py install
• Bây giờ hãy cài đặt scipy và pygame: sudo apt-get install -y python-scipy python-pygame
• Cuối cùng, cài đặt thư viện màu bằng cách ra lệnh: sudo pip install color Adafruit_AMG88xx

Bước 5: Bật giao diện I2C

• Phát hành lệnh: sudo raspi-config
• Nhấp vào Tùy chọn nâng cao và chọn I2C, sau đó kích hoạt nó và chọn Kết thúc
• Khởi động lại Pi để kích hoạt thành công I2C
• Đảm bảo rằng bạn cũng đã bật giao diện Camera và VNC

Bước 6: Nối dây cảm biến và máy ảnh

• Bạn chỉ nên kết nối 4 chân của AMG8833 với Pi và để lại chân IR.
• Nguồn 5V và nối đất có thể được kết nối với chân GPIO 1 và 6
• SDA và SCL được nối với chân 4 và 5 của Pi.
• Đăng nhập vào mâm xôi bằng ssh
• run: sudo i2cdetect -y 1
• Bạn sẽ thấy "69" trên cột thứ 9 nếu không có vấn đề nào đó trong việc đấu dây cảm biến với Pi.
• Cuối cùng kết nối pi camera v2 vào khe camera trên mâm xôi pi

Bước 7: Lập bản đồ nhiệt

• Ra lệnh: git clone
• Di chuyển vào thư mục Adafruit_AMG88xx_python /amples
• ra lệnh: sudo python heat_cam.py
• Tôi đã đính kèm mã cho bản đồ nhiệt AMG8833 bên dưới.

Bước 8: Xử lý hình ảnh

• Lập bản đồ nhiệt độ

  1. Để trực quan hóa dữ liệu nhiệt, các giá trị nhiệt độ được ánh xạ thành một gradient màu, từ xanh lam đến đỏ với tất cả các màu khác ở giữa
  2. Khi cảm biến được khởi động, nhiệt độ thấp nhất được ánh xạ thành 0 (Xanh lam) và nhiệt độ cao nhất thành 1023 (Đỏ)
  3. Tất cả các nhiệt độ khác ở giữa được ấn định các giá trị tương quan trong khoảng thời gian
  4. Đầu ra của cảm biến là mảng 1 x 64 được thay đổi kích thước thành ma trận.

• Phép nội suy

  1. Độ phân giải của cảm biến Nhiệt khá thấp, 8 x 8 pixel, vì vậy phép nội suy khối được sử dụng để tăng độ phân giải lên 32 x 32, dẫn đến ma trận lớn hơn 16 lần
  2. Nội suy hoạt động bằng cách xây dựng các điểm dữ liệu mới giữa một tập hợp các điểm đã biết, tuy nhiên độ chính xác giảm.

• Số đến hình ảnh

  1. Các số từ 0 đến 1023 trong ma trận 32 x 32 được chuyển đổi thành mã thập phân trong mô hình màu RGB.
  2. Từ mã thập phân, có thể dễ dàng tạo hình ảnh bằng một hàm từ thư viện SciPy
• Thay đổi kích thước với khử răng cưa
  1. Để thay đổi kích thước hình ảnh 32 x 32 thành 500 x 500 để phù hợp với độ phân giải của máy ảnh Pi, PIL (Thư viện hình ảnh Python) được sử dụng.
  2. Nó có bộ lọc khử răng cưa sẽ làm mịn các cạnh giữa các pixel khi phóng to lên

• Lớp phủ hình ảnh trong suốt

  1. Hình ảnh kỹ thuật số và hình ảnh nhiệt sau đó được trộn thành một hình ảnh cuối cùng, thêm chúng với độ trong suốt 50% mỗi hình.
  2. Khi hợp nhất hình ảnh từ hai cảm biến có khoảng cách song song giữa chúng, chúng sẽ không hoàn toàn trùng lặp
  3. Cuối cùng, các phép đo Nhiệt độ Tối thiểu và Tối đa của AMG8833 được hiển thị với văn bản phủ trên màn hình

Bước 9: Mã và tệp PCB

Tôi đã đính kèm mã thử nghiệm và mã cuối cùng cho dự án bên dưới

Bước 10: Kết luận

• Do đó, một Camera nhiệt đã được xây dựng với Raspberry Pi và AMG8833.
• Video cuối cùng đã được nhúng trong bài đăng này
• Có thể quan sát thấy nhiệt độ thay đổi ngay lập tức khi tôi lấy bật lửa gần nơi lắp đặt và ngọn lửa của bật lửa đã được cảm biến phát hiện chính xác.
• Do đó, dự án này có thể được phát triển thêm để phát hiện sốt ở những người bước vào phòng, điều này sẽ rất hữu ích trong cuộc khủng hoảng COVID19 này.