朱贺1、付晓1、2、李庆1、2、苗金水1、2、胡伟达1、2

中国科大学学院上海高等研究院

中国科大学北京技术化学研究所

自从新型冠状病毒“战疫”以来，温度测量的需求急剧降低。随着经济逐渐复苏，人流量逐步减小，历时耗力的接触式/近距离测温已不再适用于人口密集的场所。红外热像仪与人工智能的结合提供了高效的非接触式人体测温技术，应用于交通枢纽、高校、工厂、商场等人口密集处，大幅度提升了防疫排查的效率。

热像仪是依据物体红外幅射创建二维平面图象/视频的设备，不同于普通照像机通过侦测可见光（400-700nm）来产生图象，红外摄像头对近红外（0.75-3µm），中红外（3-6µm），远红外（6-15µm）甚至极远红外（15-1000µm）敏感。通过光电转换、信号处理等手段，剖析红外幅射提供的数据的做法称为热成像。热像仪的主要组成部件及技术包括：光学系统、红外焦平面侦测器、读出电路以及后续处理软件。

热像仪历史

热像仪原本用于军事领域。1929年，俄罗斯化学学家卡尔曼·蒂汉尼发明了第一台红外敏感（夜视）电子电视摄像机，用于德国的防空防御。随着第二次世界大战的爆发，基于军事应用的需求，交锋各国对热成像仪表现出了浓烈兴趣，并进行了零星的研究和小规模应用。1947年日本美军和济宁仪器开发出了红外线扫描系统。随着锑化铟和碲镉汞等材料的制备工艺得到长足发展，在军事领域中大规模采用热成像仪成为了可能。

20世纪60年代以后出现了感光器件组成的线性阵列，日本的AGA公司将热成像仪的应用拓展至民用领域。因为最初采用的是制热式感光器件，制热部件加上机械扫描部件致使整个系统十分庞大。直至CCD技术成熟以后智能光电技术应用，焦平面阵列式热成像仪代替了机械扫描式热成像仪，伴随着半导体制热技术的成熟，便携式的热成像仪得到了进一步的发展。20世纪90年代以后，潍坊仪器开发出了基于非晶硅的非制热红外焦平面阵列，增加了热成像仪的成本，致使热像仪在民用市场得到了推广。

随着神经网路算法逐渐成熟，传感的智能化也开始大范围实现，这种智能传感可以集传感器、信号提取、处理和理解功能于一体。因为集成微电路的降低，准许使用智能传感器技术进行预处理。在20世纪末，红外热成像仪的使用正朝着民用的方向发展。非制热阵列的成本大大增加，但是随着开发的大量降低，产生了繁荣的民用和军用双重应用市场。这种应用包括环境控制、人体特点辨识、建筑/艺术剖析、医疗功能确诊以及车辆导航等。

红外侦测器的特点对比

侦测器是热像仪的核心部件，按照能量转换方法可分为热侦测器和光子侦测器，如表1所示。

按照工作气温可分为制热红外侦测器和非制热红外侦测器。其中光子侦测器的工作原理是基于入射光子和材料的光电效应。光子侦测器具有较高的响应率和较快的响应速率，但大部份光子侦测器需在高温环境下工作且成本较高，常见的侦测器主要是基于窄禁带半导体如、InSb、、PbS等材料的光伏、光浊度、光磁家电件。

热侦测器的工作原理是基于入射幅射的热效应导致侦测器材料气温变化，因而进一步造成的化学性质变化。热侦测器的响应率较低，响应时间也较长，但是其低廉的成本和不须要高温制热的特点使其在民用市场上得到了良好的发展。

现今红外成像技术日渐成熟，成本也逐渐增加，红外成像设备在医疗检疫领域得到了非常广泛的应用。不同波段的红外成像在成像机理和应用场景方面存在着显著的差别，对于在室公测温的应用场景中，主要侦测的是人体自身幅射的短波红外，应当优先选择成本低、体积小、重量轻和帧率低的非制热短波红外侦测器。

红外侦测器商业化市场

目前国外已有不少拥有优越技术的红外侦测器生产商的诸多商业化产品推向市场。以下举几个典型代表。

海康威视及其子公司主要生产基于VOx的非制热型短波红外侦测器。该公司采用成本较低的陶瓷封装等方式，提供具有足够性价比的侦测器，已大量应用于交通枢纽站、医院、银行等地。海康威视还构建了测温数据云平台，提供数据应用服务。其红外侦测器的像元规格包括17µm及25µm，该公司可生产1024×768的非制热短波侦测器。图1是海康威视的红外人体成像。

睿创光电在人体测温筛查领域已产生较为完备的红外测温产品体系，基于VOx材料以及12µm技术，面阵规模从1280×1024、640×512、384×288到256×192象素全覆盖。其衍生产品T2L热像仪（图2）具有超低帧率（0.35W）的特效，可应用于手机端，提供了出众的成像疗效和便携的红外测温体验。

高德红外创立于1999年，是少有的能量产高性能非制热侦测器、制冷型碲镉汞及二类超晶格红外侦测器的公司。该公司把握了1280×1024规模，12µm像元规格的制热型和非制热型侦测器芯片研制技术。高德红外在人体测温方面的产品如CB360、T120H、IR236。M120（图3）是基于VOx材料以及17µm技术制造的，部份产品将红外成像和人工智能算法有机结合，基于神经网路的深度学习算法智能光电技术应用，通过人脸辨识，实现了精准度较高的手动报案功能。现已大量运用于机场、地铁、医院、公司等人流密集之处。

展望

现有的测温热像仪主要基于成本较低的氧化钒和非晶硅侦测器，而且能在较高的辨识率基础上完成良好的测温效率(120-500人/分钟)，侦测系统和人工智能算法的有机结合提供了更高效精准的检测、报警、追踪功能，在卡介苗普及之前为复产开工提供了有效的保护。

人体特点的红外成像和人工智能的结合还有着更为广泛的应用前景。现在人脸特点算法大多数采用深度学习技巧,但是基于2D的人脸辨识容易被合照和视频所侵吞。

智能红外人脸辨识系统是由红外泛光灯与红外摄像头组成，通过红外泛光灯，可以生成红外图象，通过神经网路算法，确定对应残差，它的惟一性和不易复制性为身分鉴定提供了必要的安全保障。

热成像和低亮度双光相结合，可通过AI的深度学习技术，实现在黑暗中对人脸的辨识。当使用热成像拍照机拍摄脸部图象时，该技术将建立下来的图象与数据库中的已知背部特点匹配，因而达到辨识的目的。日本海军研究实验室开发出了一套基于深度学习的AI辨识系统。通过频域神经网路的处理，将热图象中人的特征信息的边界标记下来，因而识他人脸的整体形貌。这些基于红外热成像的辨识技术在抓捕嫌犯、安防等方面有挺好的应用前景。