DIY一個熱成像監視器

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資料介紹

描述

想為我們辦公室做一個疫情期間的熱像儀已經很久沒有了。但是陣列熱傳感器在 2020 年曾經非常昂貴，因為對 COVID-19 有巨大的需求，我不得不暫停我的計劃，直到最近，我才有機會這樣做。當然，從市場上買一個也不錯，但價格昂貴，實際上還不如我的設計。在硬件和固件上都開源。

補給品

1、基于ESP32-S2的并行TFT Touch，分辨率320*240：

。https ://youtu.be/fXq_TVa0oq4

2.) 基于ESP32-S2，帶WIFI，可以直接將數據/結果傳輸到本地網絡，進行遠程監控。

2. MLX90640 紅外熱像儀，是我專門為這個應用設計的。

3. 以及為此設計的一套亞克力外殼，帶有激光切割

第 1 步：硬件組裝

熱像儀使用 I2C 與控制器通信，I2C 地址為 0x33，而 ESP32-S2 Parallel TFT 具有用于外部傳感器的內置連接器（I2C/GPIO），因此很容易將熱像儀連接到 TFT，通過簡單的即插即用電纜。

將 SD 卡插入 SD 插槽進行數據存儲。

第 2 步：固件

固件是這個應用程序的核心工作，對于 MLX90640，我使用了Adfruit_MLX90640 Lib 。此外，由于 MLX90640 得到的原始數據是 32*24 的數據，帶有噪聲，我們需要對其進行更多處理：

一個。過濾數據，使它們顯示平滑，否則顯示會很刺眼。

灣。查看所有原始數據中的最高溫度。通常，最高溫度指向我們感興趣的地方，它告訴我們一個人的健康狀況是否良好。

C。原始數據的線性插值算法，使其看起來不那么像素，并且適合顯示（我將其顯示在320x240區域，顯示區域的50％）。

1.過濾溫度數據：

Void filter_frame(float *in, float *out)
{
    if (MLX_MIRROR == 1)
    {
        for (int i = 0; i < 32 * 24; i++)
        {
            out[i] = (out[i] + in[i]) / 2;
        }
    }
    else
    {
        for (int i = 0; i < 24; i++)
            for (int j = 0; j < 32; j++)
            {
                out[32 * i + 31 - j] = (out[32 * i + 31 - j] + in[32 * i + j]) / 2;
            }
    }
}

在濾波器中，溫度最終輸出被輸入平均，從而產生穩定平滑的輸出；

查看不帶/帶過濾器的輸出對比。

2. 快速整理溫度，找出最高溫度點，存入frame[767]：

void qusort(float s[], int start, int end)
{
    int i, j;        
    i = start;       
    j = end;         
    s[0] = s[start];
    while (i < j)
    {
        while (i < j && s[0] < s[j])
            j--;
        if (i < j)
        {
            s[i] = s[j];
            i++;         
        }
        while (i < j && s[i] <= s[0])
            i++;
        if (i < j)
        {
            s[j] = s[i];
            j--;         
        }
    }
    s[i] = s[0];
    if (start < i)
        qusort(s, start, j - 1);
    if (i < end)
        qusort(s, j + 1, end);
}

3. 原始數據的線性插值算法，更好的顯示，適合320x240的顯示區域：

//Transform 32*24 to 320 * 240 pixel
void interpolation(float *data, uint16_t *out)
{


    for (uint8_t h = 0; h < 24; h++)
    {
        for (uint8_t w = 0; w < 32; w++)
        {
            out[h * 10 * 320 + w * 10] = map_f(data[h * 32 + w], MINTEMP, MAXTEMP);
        }
    }
    for (int h = 0; h < 240; h += 10)
    {
        for (int w = 1; w < 310; w += 10)
        {
            for (int i = 0; i < 9; i++)
            {
                out[h * 320 + w + i] = (out[h * 320 + w - 1] * (9 - i) + out[h * 320 + w + 9] * (i + 1)) / 10;
            }
        }
        for (int i = 0; i < 9; i++)
        {
            out[h * 320 + 311 + i] = out[h * 320 + 310];
        }
    }
    for (int w = 0; w < 320; w++)
    {
        for (int h = 1; h < 230; h += 10)
        {
            for (int i = 0; i < 9; i++)
            {
                out[(h + i) * 320 + w] = (out[(h - 1) * 320 + w] * (9 - i) + out[(h + 9) * 320 + w] * (i + 1)) / 10;
            }
        }
        for (int i = 0; i < 9; i++)
        {
            out[(231 + i) * 320 + w] = out[230 * 320 + w];
        }
    }
    for (int h = 0; h < 240; h++)
    {
        for (int w = 0; w < 320; w++)
        {
            out[h * 320 + w] = camColors[out[h * 320 + w]];
        }
    }
}