Ekonomiczna kamera termowizyjna: 10 kroków

2024 Autor: John Day | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2024-01-30 11:27

• Opracowałem urządzenie, które można przymocować do drona i które może transmitować na żywo mieszaną ramkę wykonaną z obrazu termowizyjnego pokazującego promieniowanie cieplne i zwykłą fotografię w świetle widzialnym.
• Platforma składa się z małego komputera jednopłytkowego, czujnika kamery termowizyjnej oraz zwykłego modułu kamery.
• Celem tego projektu jest zbadanie możliwości taniej platformy termowizyjnej do wykrywania uszkodzeń w panelu słonecznym, który charakteryzuje się sygnaturami cieplnymi.

Kieszonkowe dzieci

• Raspberry Pi 3B+
• Panasonic AMG8833 siatka-oczko
• Kamera Pi V2
• Laptop z przeglądarką VNC

Krok 1: Rozwój PCB

• Płytkę PCB dla czujnika siatkowego oka Panasonic można zaprojektować za pomocą programu Auto-desk EAGLE.
• Plik.brd jest rozwijany podobnie do modułu Adafruit AMG8833 z niewielkimi modyfikacjami
• Następnie PCB można wydrukować u producentów PCB, a ja skorzystałem z pcbway.com, gdzie moje pierwsze zamówienie było całkowicie bezpłatne.
• Odkryłem, że lutowanie PCB było zupełnie inne niż lutowanie, które znałem, ponieważ dotyczyło urządzeń montowanych powierzchniowo, więc poszedłem do innego producenta PCB i zlutowałem swoją PCB z czujnikiem.

Krok 2: Rozwój oprogramowania

• Kod jest napisany w Thonny, zintegrowanym środowisku programistycznym Pythona.
• Procedura stojąca za projektem polegała na podłączeniu kamery pi i zainstalowaniu związanego z nią oprogramowania.
• Następnym krokiem było podłączenie czujnika termicznego, aby poprawić piny GPIO i zainstalować bibliotekę Adafruit do wykorzystania czujnika.
• Biblioteka Adafruit zawierała skrypt do odczytu czujnika i odwzorowywania temperatur na kolory, jednak ruchome obrazy, które stworzyła, nie mogły zostać zaimplementowane
• Dlatego kod został przepisany do formatu obsługującego przetwarzanie obrazu, głównie w celu łączenia dwóch ramek.

Krok 3: Odczytywanie czujników

• Do zbierania danych z kamery termowizyjnej wykorzystano bibliotekę ADAFRUIT, która pozwala na łatwe przeskakiwanie czujników za pomocą polecenia readpixels(), generując tablicę zawierającą temperatury w stopniach Celsjusza mierzone z oddzielnych elementów czujników.
• W przypadku kamery Pi polecenie funkcyjne picamera.capture() generuje obraz w określonym formacie pliku wyjściowego
• Aby umożliwić szybkie przetwarzanie, ustawiono niższą rozdzielczość na 500 x 500 pikseli

Krok 4: Konfiguracja czujnika termicznego

• Najpierw musimy zainstalować bibliotekę Adafruit i pakiety Pythona
• Otwórz wiersz polecenia i uruchom: sudo apt-get update, który zaktualizuje Cię Pi
• Następnie wydaj polecenie: sudo apt-get install -y build-essential python-pip python-dev python-smbus git
• Następnie uruchom: git clone https://github.com/adafruit/Adafruit_Python_GPIO….który pobierze pakiet Adafruit do twojego Raspberry Pi
• Przejdź do katalogu: cd Adafruit_Python_GPIO
• I zainstaluj konfigurację, uruchamiając polecenie: sudo python setup.py install
• Teraz zainstaluj scipy i pygame: sudo apt-get install -y python-scipy python-pygame
• Na koniec zainstaluj bibliotekę kolorów, wydając polecenie: sudo pip install color Adafruit_AMG88xx

Krok 5: Włączanie interfejsu I2C

• Wydaj polecenie: sudo raspi-config
• Kliknij opcję Zaawansowane i wybierz I2C, a następnie włącz ją i wybierz Zakończ
• Uruchom ponownie Pi, aby pomyślnie włączyć I2C
• Upewnij się, że włączyłeś również interfejsy kamery i VNC

Krok 6: Okablowanie czujnika i kamery

• Należy podłączyć tylko 4 piny AMG8833 do Pi i pozostawić pin IR.
• Zasilanie 5V i uziemienie można podłączyć do pinów 1 i 6 GPIO
• SDA i SCL są podłączone do pinów 4 i 5 Pi.
• Zaloguj się do Raspberry przez ssh
• uruchom: sudo i2cdetect -y 1
• Powinieneś zobaczyć "69" w 9. kolumnie, jeśli nie, jest jakiś problem z okablowaniem czujnika z Pi.
• Na koniec podłącz kamerę pi v2 do gniazda kamery w raspberry pi

Krok 7: Mapowanie ciepła

• Wydaj polecenie: git clone
• Przejdź do katalogu Adafruit_AMG88xx_python/examples
• wydaj polecenie: sudo python Thermal_cam.py
• Poniżej załączyłem kod do mapowania ciepła AMG8833.

Krok 8: Przetwarzanie obrazu

• Mapowanie temperatury

  1. Aby zwizualizować dane termiczne, wartości temperatury są mapowane w gradiencie kolorów, od niebieskiego do czerwonego z wszystkimi innymi kolorami pomiędzy
  2. Po uruchomieniu czujnika najniższa temperatura jest odwzorowywana na 0 (niebieski), a najwyższa na 1023 (czerwony)
  3. Wszystkim pozostałym temperaturom pomiędzy nimi przypisywane są skorelowane wartości w przedziale
  4. Wyjście czujnika to macierz 1 x 64, której rozmiar zmienia się na matrycę.
• Interpolacja
  1. Rozdzielczość czujnika termicznego jest dość niska, 8 x 8 pikseli, więc interpolacja sześcienna służy do zwiększenia rozdzielczości do 32 x 32, co daje 16-krotnie większą matrycę
  2. Interpolacja polega na konstruowaniu nowych punktów danych między zbiorem znanych punktów, jednak dokładność spada.

• Liczby do obrazów

  1. Liczby z zakresu od 0 do 1023 w matrycy 32 x 32 są konwertowane na kod dziesiętny w modelu kolorów RGB.
  2. Z kodu dziesiętnego łatwo jest wygenerować obraz za pomocą funkcji z biblioteki SciPy

• Zmiana rozmiaru z wygładzaniem

  1. Aby zmienić rozmiar obrazu 32 x 32 na 500 x 500, aby dopasować rozdzielczość kamery Pi, używany jest PIL (Biblioteka obrazów Pythona).
  2. Posiada filtr antyaliasingowy, który po powiększeniu wygładzi krawędzie między pikselami

• Przezroczysta nakładka obrazu

  1. Obraz cyfrowy i obraz cieplny są następnie łączone w jeden obraz końcowy, dodając je z 50% przezroczystością każdy.
  2. Gdy obrazy z dwóch czujników znajdujących się w równoległej odległości są połączone, nie będą się całkowicie nakładać
  3. Wreszcie, minimalne i maksymalne pomiary temperatury AMG8833 są wyświetlane z nakładającym się tekstem na wyświetlaczu

Krok 9: Kod i pliki PCB

Poniżej załączam testowanie i ostateczny kod projektu

Krok 10: Wniosek

• W ten sposób zbudowano kamerę termowizyjną z Raspberry Pi i AMG8833.
• Ostatni film został osadzony w tym poście
• Można zaobserwować, że temperatura zmienia się natychmiast, gdy zbliżam się do zapalniczki w pobliżu ustawienia, a płomień zapalniczki został dokładnie wykryty przez czujnik.
• Dlatego ten projekt może być dalej rozwijany w celu wykrywania gorączki u osób wchodzących do pokoju, co będzie bardzo pomocne w kryzysie COVID19.