고객이 적외선 카메라 구매를 결정할 때, 얼마나 멀리 볼 수 있는지는 매우 중요하고 설명하기 어려운 질문입니다.
이 거리를 계산하는 방법을 이해하기 위해 먼저 Johnson 기준을 알아야 합니다.
Johnson 기준은 DRI(감지, 인식 및 식별)에 사용되는 표준입니다. 이는 객체를 정확하게 평가하는 데 필요한 픽셀 수를 기준으로 계산됩니다.
감지
감지는 다음과 같이 정의됩니다: 시야에서 대상이 발견되면 대상의 이미지가 임계 치수 방향으로 1.5픽셀 이상을 차지해야 합니다.
인식
인식은 대상이 자동차, 트럭 또는 사람인지 식별하기 위해 분류될 수 있는 것으로 정의됩니다. 즉, 대상의 이미지가 임계 치수 방향으로 6픽셀 이상을 차지해야 합니다.
식별
인식의 정의는 대상의 모델 및 기타 특성을 구별할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 적과 아군을 구별하려면 대상의 이미지가 임계 치수 방향으로 12픽셀 이상을 차지해야 합니다.
위 데이터는 확률이 50%인 조건, 즉 대상을 겨우 찾을 수 있고 대상과 배경 간의 대비가 1인 조건에서 얻은 것입니다. 위의 Johnson 기준에서 적외선 열화상 카메라가 얼마나 멀리 볼 수 있는지는 대상 크기, 렌즈 초점 거리, 감지기 성능 및 기타 요인에 의해 결정됨을 알 수 있습니다.
DRI 범위를 결정하는 요인
1. 렌즈 초점 거리
적외선 카메라의 감지 거리를 결정하는 가장 중요한 요인은 렌즈 초점 거리입니다. 이는 대상이 형성하는 이미지의 크기, 즉 초점면에 있는 픽셀 수를 직접 결정합니다. 이는 일반적으로 공간 해상도로 표현됩니다. 이는 객체 공간에서 각 픽셀 개구부의 각도, 즉 시스템이 해상할 수 있는 최소 각도를 나타냅니다. 일반적으로 픽셀 크기(d)와 초점 거리(f)의 비율, 즉 IFOV=d/f에서 파생됩니다.
초점면의 각 대상 이미지는 여러 픽셀을 차지하며, 이는 대상 크기, 대상과 열화상 카메라 사이의 거리 및 공간 해상도(IFOV)에서 계산할 수 있습니다. 대상 크기(D)와 대상과 열화상 카메라 사이의 거리(L)의 비율은 대상 각도이며, 이를 IFOV로 나누어 이미지에서 차지하는 픽셀 수를 얻습니다. 즉, n=(D/L)/IFOV=(DF)/(LD)입니다. 초점 거리가 길수록 대상 이미지가 더 많은 픽셀을 차지한다는 것을 알 수 있습니다. Johnson 기준에 따르면 감지 거리가 더 깁니다. 반면에 렌즈의 초점 거리가 길수록 시야각이 작아지고 비용이 높아집니다.
예를 들어, 열화상 카메라의 초점면 픽셀 크기가 38um이고 100mm 초점 거리 렌즈가 장착된 경우 공간 해상도 IFOV는 0.38mrad입니다. 1km 거리에서 3.2m 크기의 대상을 관찰하면 대상의 개방 각도는 2.3mrad입니다. 대상의 이미지는 2.3/0.38=6 픽셀을 차지합니다. Johnson 기준에 따르면 인식 수준에 도달합니다.
2. 적외선 감지기 성능
렌즈 초점 거리는 이론적으로 열화상 카메라의 감지 거리를 결정합니다. 실제 응용 프로그램에서 중요한 역할을 하는 또 다른 요인은 열화상 감지기 성능입니다. 렌즈 초점 거리는 이미지 크기와 차지하는 픽셀 수만 결정하는 반면, 열화상 센서 성능은 흐림 정도 및 신호 대 잡음비와 같은 이미지 품질을 결정합니다.
3. 대기 환경
열 복사가 대기 중으로의 투과력이 가시광선보다 강하지만, 대기의 흡수 및 산란은 여전히 열화상 카메라의 이미지 품질에 어느 정도 영향을 미칩니다. 특히 짙은 안개와 폭우와 같은 혹독한 기상 환경에서는 적외선 열화상 카메라의 감지 거리가 영향을 받습니다.