そうですね、これはもっともな質問ですが、簡単な答えはありません。さまざまな気候条件での減衰、熱検出器の感度、イメージング アルゴリズム、デッドポイントおよびバックグラウンド ノイズ、ターゲット バックグラウンド温度の差など、結果に影響を与える要因が多すぎます。たとえば、タバコの吸い殻は、同じ距離にある木の葉よりも、それがはるかに小さい場合でも、ターゲットの背景温度に差があるため、よりはっきりと見えます。
検出距離は、主観的要因と客観的要因の組み合わせの結果です。それは観察者の視覚心理、経験、その他の要因に関連しています。「サーマルカメラはどこまで見えるのか」に答えるには、まずそれが何を意味するのかを知る必要があります。たとえば、ターゲットを検出する場合、A はそれがはっきりと見えると思っていますが、B はそうではない可能性があります。したがって、客観的で統一された評価基準が必要です。
ジョンソンの基準
ジョンソン氏は、実験に従って目の検出の問題をラインペアと比較しました。線対とは、観察者の視力の限界で平行な光線と暗線を横切る距離です。ライン ペアは 2 ピクセルに相当します。多くの研究で、ターゲットや画像欠陥の性質を考慮せずに、ラインペアを使用することで赤外線熱画像システムのターゲット認識能力を判断できることが示されています。
焦点面内の各ターゲットの画像は数ピクセルを占めます。これは、サイズ、ターゲットと熱画像装置間の距離、および瞬間視野 (IFOV) から計算できます。ターゲットのサイズ (d) と距離 (L) の比は開口角と呼ばれます。これを IFOV で割って、画像が占めるピクセル数を求めることができます。つまり、n = (D / L) / IFOV = (DF) / (LD) となります。焦点距離が長いほど、ターゲット画像が占める主点が多くなることがわかります。ジョンソン基準によれば、検出距離はさらに遠くなります。一方、焦点距離が長くなると画角が狭くなり、コストが高くなります。
ジョンソン基準による最小解像度に基づいて、特定の熱画像がどこまで見えるかを計算できます。
検出 - 物体が存在する: 2 +1/-0.5 ピクセル
認識 - タイプオブジェクトを識別可能、人対車: 8 +1.6/-0.4 ピクセル
識別 - 特定の物体、女性と男性、特定の車を識別可能: 12.8 +3.2/-2.8 ピクセル
これらの測定により、観察者がオブジェクトを指定されたレベルまで識別できる確率が 50% になります。
投稿時間: 2021 年 11 月 23 日