쉽게 설명된 적외선 카메라 정확도와 불확실성

측정기의 감도와 정확도가 도출되는 방식에 대해 명확하게 이해하지 못한 경우 측정기의 측정 결과를 신뢰하기는 어려우며 적외선 카메라의 대다수가 이 범주에 속합니다. 또한 적외선 카메라 측정 정확도에 대한 논의는 일반적으로 혼란을 야기하거나 오해를 일으키는 복잡한 전문 용어와 관련합니다. 이로 인해 결국 몇몇 연구자들은 이러한 도구의 사용을 꺼리게 됩니다. 그러나 그들은 R&D 분야를 위한 열 측정의 잠재적 이점을 놓치게 됩니다. 다음 논의에서 우리는 기술적 용어를 제거하고 쉬운 언어로 측정 불확실성을 설명해 적외선 카메라 보정과 정확도를 이해할 수 있는 기본 지식을 제공합니다.

카메라 정확도 사양과 불확실성 등식

대부분의 적외선 카메라 데이터 시트는 검침 결과의 ±2ºC 또는 2%와 같은 정확도 사양을 보여준다고 알고 있습니다. 이러한 사양은 “Root‐Sum‐of‐Squares” 또는 RSS라 불리는 널리 사용되는 불확실성 분석 기술의 결과입니다. 이 등식은 온도 측정 등급의 각각의 변수에 대한 부분 오류를 계산하고 각각의 오차 항을 제곱하고 이들을 모두 더한 후 제곱근하는 것입니다. 이 등식이 복잡하게 느껴지지만 상당히 단순합니다. 반면 부분 오류를 결정하는 것은 까다로울 수 있습니다.

"부분 오류"는 다음을 포함한 일반 적외선 카메라 온도 측정 등식에서 여러 변수 중 하나로 부터 기인할 수 있습니다:

• 복사율
• 반사된 주변 온도
• 투과율
• 대기 온도
• 카메라 반응
• 캘리브레이터(흑체) 온도 정확도

위 항을 위한 "부분 오류"의 합리적인 값이 결정되면 전체 오류 등식은 다음과 같습니다:

여기에서 ΔT1, ΔT2, ΔT3등은 측정 등식에서 변수의 부분 오류입니다.

왜 그럴까요? 임의 오류는 동일한 방향으로 추가되어 실제 값에서 더 멀어지게 되는 경우가 있지만 반대 방향으로 추가되서 서로 상쇄되는 경우도 있다는 것이 밝혀졌습니다. RSS를 통해 전체 오류 사양에 가장 적합한 값을 찾을 수 있습니다. 이는 FL적외선 카메라 데이터 시트에서 표시된 사양입니다.

지금까지 설명한 계산은 카메라가 실험실이나 실외 단거리에서 사용되는 경우에만 유효하다는 점에 유의해야 합니다. 장거리의 경우 대기 흡수나 복사율로 인해 측정에서 불확실성이 야기될 것입니다. 카메라 R&D 엔지니어가 실험실 조건에서 최신 적외선 카메라 시스템을 RSS 분석하는 경우 결과 수치는 약 ±2ºC 또는 2%이며 카메라 사양에서 사용할 수 있는 합당한 정확도 등급입니다.

그러나 실제, FLIR X6900sc와 같은 고성능 카메라는 FLIR E40과 같은 저렴한 카메라보다 훨씬 더 나은 결과를 제공하기 때문에 이와 관련한 사항을 설명하기 위한 몇 가지 작업을 해야 합니다.

실험실 측정 및 ±1°C 또는 1% 정확도

다음에서 우리는 알려진 복사율과 온도를 가진 물체를 보고 있을 때 카메라기 실제로 만드는 온도 측정을 살펴보고자 합니다. 그러한 물체를 일반적으로 "흑체"라고 부릅니다. 알려진 복사율과 온도를 가진 물체의 이론적 컨셉과 관련해 이전에 이러한 용어에 대해 들어본 적이 있을 것입니다. 이는 이 컨셉을 모방하는 실험실 장비를 설명하기 위해 사용되기도 합니다. 최소 2개의 캐비티 흑체의 부채꼴을 가진 FLIR의 보정 실험실은 아래와 같습니다.

불확실성의 실험실 측정은 보정된 카메라를 보정된 흑체로 향해 일정 기간 동안 온도를 기록하는 것과 관련이 있습니다. 보정 시 주의를 기울였음에도 불구하고 측정에 몇몇 무작위 오류가 항상 존재합니다. 결과 데이터 세트는 정확도와 정밀성을 위해 정량화될 수 있습니다. 아래 그림 2는 보정된 흑체 측정의 결과를 보여줍니다.

아래 그래프는 실내 0.3 미터 범위에서 37ºC 흑체를 향하는 FLIR A325sc 카메라로부터 2시간 이상의 데이터를 보여줍니다. 카메라는 초당 1회 온도를 기록했습니다. 기록된 데이터는 이미지에서 모든 픽셀의 평균입니다. 이 데이터의 히스토그램은 더 명확해지지만 대부분의 데이터 점은 36.8ºC ~ 37ºC 입니다. 기록된 가장 넓은 범위 온도는 36.6ºC ~ 37.2ºC였습니다.

이 데이터를 봤을 때 모든 픽셀의 평균에서 0.5ºC의 예상된 정확도를 요구하게 만들 것입니다. FLIR A325sc와 동일한 감지기를 사용하는 다른 카메라에서는 ±1ºC를 요구하는 사람도 있을 수 있습니다. 그러나 위 그래프가 모든 픽셀의 평균을 보여주며 개별 픽셀을 대표하지는 않을 수도 있다는 점을 주장할 수도 있습니다.

모든 픽셀이 서로 얼마나 잘 일치되는지를 알 수 있는 한 가지 방법은 표준 편자 대 시간을 확인하는 것입니다. 이는 그림 3에서 제공됩니다. 그래프는 일반적인 표준 편차가 0.1ºC 미만임을 보여줍니다. 약 0.2ºC까지 스파이크가 이따금씩 발생하는 이유는 모든 마이크로볼로미터 기반 카메라가 주기적으로 수행해야 하는 자가 보정 절차의 유형인 카메라의 1 포인트 업데이트 결과입니다.

지금까지 우리는 비냉각식 마이크로볼로미터 카메라에서 데이터를 수집하는 방법에 대해 논의했습니다. 고성능 퀀텀 감지기 카메라의 경우 결과가 얼마나 다를까요?

그림 4는 FLIR X6900sc와 같은 안티몬화 인듐(InSb) 감지기가 장착된 일반적인 3‐5 μm 카메라의 반응을 보여줍니다. 이 카메라의 문서는 ±2ºC 또는 2%에서 시험된 정확도를 보여줍니다. 아래 그래프에서 해당 규격 내에 속하는 결과를 볼 수 있습니다: 당일 정확도 검침은 약 0.3ºC였으며 고정밀 검침은 0.1ºC 였습니다. 그러나 왜 0.3ºC에서 오프셋 에러가 발생할까요? 이는 흑체의 보정, 카메라 보정, 2항에서 언급한 부분 오류 항에 의해 발생할 수 있습니다. 또 다른 가능성은 카메라가 측정 초반에 예열되었기 때문일 수도 있습니다. 광학기기 혹은 카메라 본체 내부의 온도가 변하는 경우 온도 측정을 상쇄시킬 수도 있습니다.

이러한 두 가지 보정 테스트로부터 도출할 수 있는 결론은 마이크로볼로미터와 광자 계수 퀀텀 감지기 카메라가 출고 시 보정되어 일반적인 실내 환경 조건에서 알려진 복사율의 37ºC 물체를 바라볼 때 1ºC 미만의 정확도를 제공할 수 있습니다.

주변 온도 보정

출고 시 보정에서 가장 중요한 단계 중 하나는 주변 온도 보정입니다. 열화상 또는 양자 감지를 포함해 적외선 카메라는 감지기에 떨어지는 전체 적외선 에너지에 응답합니다. 카메라가 제대로 설계된 경우 이 에너지의 대부분이 장면에서 나오지만 카메라 자체에서는 결과가 거의 없습니다. 그러나 탐지기와 광학 기기 경로 주변의 재료에서 속성을 완전히 제거하는 것은 불가능합니다. 그림 2 - 37ºC 흑체를 향할 때 일반 FLIR A325sc 카메라의 반응, 그림 3 - 37ºC 흑체를 향할 때 일반 A325sc의 표준 편차, 그림 4 - 35ºC 흑체를 향하는 일반 InSb 카메라의 반응 적절한 보정 없이 카메라 바디나 렌즈의 온도를 변경하는 경우 카메라가 제공하는 온도 검침 결과기 상당히 변화될 것입니다.

주변 온도를 보정하기 위한 최상의 방법은 카메라 온도와 광학 기기 경로를 최대 3개의 다른 위치에서 측정하는 것입니다. 이후 측정 데이터는 보정 방정식에 포함됩니다. 이는 전체 작동 온도 범위에서 정확한 검침을 보장합니다(일반적으로 ‐15ºC ~ 50ºC). 실외에서 사용되거나 온도 변화에 민감함 카메라에 특히 중요합니다.

주변 온도 보정인 경우라도 중요한 측정을 수행하기 전에 카메라를 완전히 예열해야 합니다. 또한 카메라와 광학 기기를 직사광선이나 다른 열원을 피해 보관해야 합니다. 카메라와 광학 기기의 온도를 변경하면 측정 불확실성에 부정적인 영향을 미치게 됩니다.

우리는 모든 카메라 제조회사가 해당 보정 프로세스에서 주변 온도 보정을 포함한 것은 아니라는 점을 유의해야 합니다. 주변 온도 변화를 적절하게 보정하지 않을 경우 이 카메라의 데이터는 10oC 이상의 심각한 부정확성을 보입니다. 따라서 적외선 카메라에 투자하기 전에 보정과 보정을 수행하는 방법에 대해 물어야 합니다.

기타 측정 고려사항

카메라 보정과 직접적으로 관련은 없지만 복사율과 스팟 크기와 같은 고려사항도 카메라 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다. 부정확한 복사율 설정이나 부적절한 시험 조건은 대상을 올바르게 측정하기 위한 카메라의 기능에 영향을 미칩니다.

적외선 에너지를 반사하는 것이 아닌 방출하는 물체의 능력인 복사율을 적절하게 고려해야 합니다. 이를 위해 대상의 복사율을 판단하는 데 시간을 할애하고 카메라에 정보를 입력해야 합니다. 또한 대상이 완전 반사성인지에 주의를 기울이고 측정 전에 이를 해결하기 위한 조치(예: 비반사 도장으로 표면 코팅)를 취해야 합니다. 모든 FL적외선 카메라는 적절한 복사율을 정의하는 수단을 제공합니다. 실수한 경우 모든 FLIR R&D 소프트웨어를 통해 분석 동안 복사율을 변경할 수 있습니다(실시간 보기 또는 사후 분석). 이러한 변경은 일반적으로 전체 이미지나 영역 별로 수행됩니다.

고려해야 할 또 다른 요인은 스팟 크기 또는 각 픽셀이 표적에 얼마나 많은 영역을 포함해야 하는가입니다. 약 18미터 떨어져 불이 켜진 성냥을 측정하는 기본값 25도 렌즈가 장착된 A325sc를 예로 들어 봅시다. 각 픽셀은 전체 장면의 약 2.54cm2 영역을 커버합니다. 그러나 성냥 머리는 불과 0.31cm2에 불과해 이를 커버하는 픽셀보다 훨씬 더 작습니다. 이 픽셀에 가해지는 거의 모든 적외선 에너지는 성냥 불씨 뒤 여역에서 나옵니다. 기여량의 1/64만이 우리가 측정하도록 의도한 성냥 불씨에서 나옵니다. 배경이 실내 온도인 경우 카메라는 불씨의 온도를 심각하게 낮게 보고할 것입니다.

이에 대한 해결책은 망원 광학 렌즈를 카메라에 장착하거나 카메라를 표적 가까이로 이동하는 것입니다. 어떤 방법이든 성냥 불씨와 1:1 비율로 픽셀 크기가 가까워져야 합니다. 절대 온도 정확도에 가장 가까운 측정을 원하는 경우 가장 작은 물체를 최소 10 x 10 픽셀 그리드로 완전히 밀착되도록 보장해야 합니다. 그러나 스팟 크기를 단일 픽셀이나 3 x 3 픽셀 그리드가 되도록 고려하는 것도 실체 측정 결과에 매우 근접하게 될 것입니다.

결론

앞서 확인했듯이, RSS 불확실성 분석 기법을 통해 우리는 적외선 카메라의 정확도를 결정할 수 있으며 이 카메라가 2ºC의 오차한계를 가질 수 있음을 알게 되었습니다. 적절한 보정과 주변 온도, 복사율, 스팟 크기와 같은 요인에 주의를 기울이면 가능한 오차한계를 1ºC 미만이 될 수 있습니다.

최종 사항: 본 논문에서 제공된 정보는 주로 공장에서 보정된 적외선 카메라를 염두에 두고 작성되었습니다. 물리학을 사용자 보정에 적용 가능하지만 사용자 보정에 필요한 도구와 방법은 논의 중인 시스템에 따라 다릅니다. 또한 적절한 사용자 보정을 수행할 수 있는 경우 본 논문에서 논의된 일반화된 규격과는 관련성이 적은 맞춤화된 불확실성 분석을 수행할 수 있습니다.