红外热成像技术是一种利用红外辐射探测和测量物体表面温度分布的技术，通过非接触式的测量手段，将目标物体表面的温度分布以图像的形式展现出来。TN160红外热成像模组是一种集成了红外探测器和信号处理功能的模块化产品，可以广泛应用于工业检测、医疗诊断、建筑维护、安全监控等领域。 TN160红外热成像模组的产品资料中包含了多个关键组件的详细信息。数据手册中一般会包含模组的技术规格、性能参数、接口定义、使用方法和注意事项等内容，是用户了解和操作TN160模组的基础文档。而原理图则详细展示了模组的电路连接和工作原理，是进行故障诊断或二次开发的重要参考资料。 探测器数据手册对于理解TN160模组的核心组件——红外探测器的特性至关重要。探测器手册会包含探测器的像素尺寸、响应波长、噪声等效温差（NETD）、帧频等技术细节，这些参数直接影响到热成像的清晰度和准确性。 FPGA（现场可编程门阵列）例程源码的提供意味着TN160模组支持用户进行硬件编程和功能定制。FPGA是一种可以通过编程来实现特定功能的集成电路，用户可以通过修改FPGA的程序代码来改变模组的处理逻辑和输出格式，以满足特定的应用需求。 STM32例程源码则提供了基于STM32微控制器的软件编程参考。STM32系列微控制器广泛应用于嵌入式系统，其例程源码展示了如何通过软件控制TN160模组进行数据采集、处理和传输。用户可以通过阅读和修改这些例程，实现对热成像数据的高效处理和通信功能的定制。 STM32配套的上位机软件则是为了实现模组与计算机之间的数据交互而设计的。上位机软件通常具有图像显示、参数设置、数据保存等功能，可以将从TN160模组传输过来的原始热成像数据转化为直观的图像，并提供用户友好的界面进行操作。串口传图功能指的是通过串行通信接口将热成像数据传送到计算机，进而实现图像的显示和处理。 总体来说，TN160红外热成像模组的资料包含了从硬件原理、信号处理到软件编程的全方位信息，为用户提供了深入理解产品性能和开发定制化应用的可能性。

【MLX90640开发笔记】是关于如何使用MLX90640热成像仪进行软件开发的详细教程。MLX90640是一款高性能的红外热成像传感器，常用于各种环境监测、设备检测以及科研应用。在开始开发前，开发者需要准备必要的开发资料，包括MLX90640的数据手册，驱动库，以及相关的说明文档，这些资料可以从官方网站或第三方平台获取。 一、概述及开发资料准备 MLX90640有A型和B型两种，主要区别在于视场角和精度。A型提供110*75°的广角视野，适合近景检测，而B型则有55*35°的视角，更适合拍摄较远距离的物体。A型的噪声相对较大，B型则具有更好的绝对温度和灵敏度。传感器需要3.3V电源供电，I2C接口支持1MHz的通信速率，但实际操作中，1.2MHz的速率也可能存在错误，建议保持在1MHz以下。 二、API移植与接口函数 开发过程中，需要移植和编写IIC接口函数，以便与MLX90640进行通信。I2C接口的编程相对简单，因为其时序规范，且支持广泛的通信速率。 三、工作流程和操作步骤 开发流程通常包括初始化传感器，配置相关寄存器，读取数据，处理坏点，进行阵列插值，以及伪彩色编码等步骤。开发者需要理解传感器的工作原理，掌握读写寄存器的方法，以及如何解析和处理获取的温度数据。 四、坏点处理 坏点是传感器可能出现的问题，需要通过算法进行修复，确保热成像的准确性。坏点处理通常涉及数据校验和补偿技术。 五、阵列插值 阵列插值是将传感器采集的不均匀数据转换为平滑图像的过程，通过插值算法，提高图像的分辨率和清晰度。 六、红外图像伪彩色编码 为了便于人眼识别，通常会将红外图像进行伪彩色编码，将温度信息转化为可见光颜色，让非专业人士也能快速理解图像含义。 七、注意事项 在开发过程中要注意辐射率、灵敏度、精度和探测距离等因素，它们会影响最终的成像质量。此外，还需要了解EEPROM、RAM和寄存器的使用，以正确配置和控制传感器。 八、辐射率、灵敏度、精度、探测距离 了解这些参数对于精确测量和解读热成像至关重要。辐射率是物体反射和吸收热量的能力，直接影响测量结果；灵敏度关乎传感器对温度变化的响应速度；精度决定了测量的可靠性；探测距离则限制了能有效检测的最远距离。 九、EEPROM、RAM、寄存器说明 EEPROM用于存储配置信息，RAM用于暂时存储数据，而寄存器则是传感器内部控制和状态的存储单元，开发者需要熟悉这些硬件资源，以便进行有效的通信和数据处理。 MLX90640的开发涉及到多个层面，包括硬件连接、软件接口开发、图像处理算法等，需要开发者具备扎实的电子工程基础和编程技能。通过逐步学习和实践，可以成功地利用MLX90640构建高质量的热成像系统。

华景康光电K13E8红外热成像摄像头SDK v2.0.17是一款专为开发基于红外热成像技术的智能应用而设计的软件开发工具包。这款SDK适用于Windows操作系统，提供了丰富的功能和接口，使得开发者能够便捷地集成华景康K13E8红外热成像摄像头的功能到自己的软件系统中。 SDK中的核心知识点包括以下几个方面： 1. **红外热成像技术**：红外热成像是通过探测物体发出的红外辐射来形成图像的技术，它能显示物体的温度分布情况，广泛应用于安防监控、工业检测、医疗诊断等领域。K13E8摄像头具备高灵敏度的红外传感器，能提供清晰的热成像图像。 2. **硬件接口**：SDK提供了与K13E8摄像头交互的硬件接口，包括控制摄像头曝光、聚焦、增益等参数，以及获取实时图像数据。这些接口通常基于标准的通信协议，如USB或GigE Vision，确保了兼容性和稳定性。 3. **图像处理库**：SDK内包含图像处理库，用于对获取的原始热成像数据进行校正、增强、分析等操作。例如，温度校准可以确保图像准确反映物体的真实温度，而噪声过滤则能提高图像质量。 4. **API函数**：SDK提供了丰富的API函数，用于调用各种功能，如打开/关闭摄像头、捕获图像、设置参数、保存图像等。这些API通常遵循面向对象编程原则，具有良好的封装性和易用性。 5. **示例代码**：为了帮助开发者快速上手，SDK通常会包含一些示例代码，演示如何使用API进行基本操作。这些示例涵盖了从初始化设备到处理图像的完整流程，是学习和理解SDK的关键。 6. **文档支持**：完整的SDK会附带详细的技术文档，包括API参考手册、用户指南、安装指南等。这些文档将详细介绍每个函数的功能、参数、返回值以及使用方法，为开发者提供全面的技术支持。 7. **多平台兼容**：虽然描述中只提到Windows平台，但成熟的SDK通常也会考虑跨平台兼容性，可能包括Linux或MacOS等其他操作系统。这使SDK能在更广泛的环境中应用。 8. **开发环境集成**：SDK可能提供Visual Studio或其他IDE的项目模板或插件，简化在开发环境中的集成步骤，使得开发者可以专注于应用逻辑的编写。 9. **性能优化**：SDK通常会考虑性能优化，如图像处理的并行计算、内存管理等，以确保在不影响图像质量的前提下，提高处理速度和效率。 10. **安全性与隐私保护**：由于涉及摄像头数据，SDK应提供安全措施，防止未经授权的访问和数据泄露，确保用户隐私。 通过利用华景康光电K13E8红外热成像摄像头SDK v2.0.17，开发者能够快速构建具备红外热成像功能的应用，满足各种定制化需求，如目标检测、温度监测、故障预警等。在实际开发过程中，结合SDK提供的资源和文档，可以有效地缩短开发周期，提升产品质量。

MLX90640热成像上位机软件 热力图软件 可以获取原始数据，可以配置相关参数

英菲_MLX90640热成像软件使用说明 1安装支持文件 多数电脑自带Microsoft .NET Framework 4 ，如果电脑没有自带，请打开“DotNetFX40支持文件”文件夹，安装“dotNetFx40_Full_x86_x64”和“dotNetFx40LP_Full_x86_x64zh-Hans.exe”。 2将热成像测温模块连接电脑，一般选用USB转串口线连接。安装串口驱动程序。 3在设备管理器中查看串口号 4打开测温软件，波特率选择115200，选择对应的端口号，即可获取温度数据及图像 可以通过发送指令，修改模块参数。 发送指令说明 指令类型 指令 说明 修改波特率 A5 15 01 BB 9600bps A5 15 02 BC 115200bps A5 15 03 BD 460800bps 修改更新率 A5 25 00 CA 0.5HZ A5 25 01 CB 1HZ A5 25 02 CC 2HZ A5 25 03 CD 4HZ A5 25 04 CE 8HZ 工作模式查询/连续 A5 35 01 DB 查询输出模式 A5

在分析输送带发火机理和现有输送带监测技术的基础上,提出一种基于红外热像技术的输送带火灾监测方法。结合红外热像技术实时视频显示、动态识别和非接触式测温等特点,从热像仪测点布置、红外信息处理和输送带火灾的预警与响应等3个方面探讨了热像仪布置方式和红外信息传输方法。分析了红外热像技术应用于矿井输送带火灾监测中存在的难题,最后提出相应的解决对策。

包含8x8、32x32、80x64分辨率传感器的数据手册、3D模型、例程。包含多个应用手册，demo板说明书，demo板官方GUI，GUI示例代码等。资料非常详细。

无人机监测的光伏系统的热成像图像数据集，共120张无人机监测图片数据 无人机监测的光伏系统的热成像图像数据集，共120张无人机监测图片数据 无人机监测的光伏系统的热成像图像数据集，共120张无人机监测图片数据

红外热成像安防监控类应用介绍.doc

1、基于yolov5算法实现红外热成像人形识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明。 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。