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Tech 79 70
Notes
技術專文
為了讓檢測者能快速判讀人體溫度，通常僅在介面中顯示溫 在面對高危險性傳染病及施工人員尖鋒高流量入場的需求，
度最高的數值，若數值超過設定的通報標準，就會向監測者 以最精簡的人力，達到最快速有效且可靠的體溫快篩機制。
作出自動報警。 所以一套精準穩定的紅外線熱像測溫儀系統，除了需可
但這個機制，也導致環境中出現多熱源干擾時，容易 作即時溫度量測，尤其在新建廠工區人員大流量時不會造成
影響熱像儀對體溫的判定，比如接近室外的場域，可能出 進場壅塞瓶頸，特別設計出一套應用創新AI影像人形辨識技
現太陽熱源，而訪客手中的熱食，也會造成熱像儀誤判。 術，讓我們在新建廠工地在面對新冠狀病毒肺炎(COVID-19)
而且，市面上許多熱像儀原先是作為工業用途，佈署時 時，能以最精簡的人力，達到確實自動化、高穩定、高可靠
會先經過校正，大多也設置在環境因素(如溫、濕度)較可控 度及快速的體溫快篩機制，實現防疫零漏洞管理的功效。
的地方，來確保量測到的溫度足夠精準，但因應臨時疫情需
求用在一般生活場景後，環境條件變得不可控，大氣中各種

氣體分子、水蒸氣、粒子等，都會影響紅外線在傳遞過程產
生衰減，這也是為什麼氣溫低的時候，儀器感測到的溫度也 系統技術手 。
物 學技術 。
會下降，需要人為手動調降發燒通報的溫度基準。
[4] 所以在開發體溫量測熱像儀系統，需整合多種校正技

術縮小誤差值，因此，一套能整合AI人臉偵測、溫度補償、
成色影像校正演算法三種基本且最重要技術的熱像儀，不僅
能讓人流量增加且在走路的同時進行額溫量測，體溫量測
數值也必須有效且精準，能將誤差控制在0.3度之內。而且，
這套設備在部署時需要人工校正設定，部署後就能根據每
天的環境條件，來自動量測精準的體溫數值。
熱像儀整合技術中，AI人臉偵測技術能鎖定人臉來量
測額溫，避免其他熱源干擾產生誤判的問題；而溫度補償
技術，則是能根據儀器與熱源的距離、環境溫濕度等條件，
來自動對儀器量測到的溫度進行補償校正，使數值不會受
到紅外線衰減而影響；而成色影像校正演算法，則是能對
在熱像儀整合技術中，AI人臉偵測技術可鎖定人臉來量
感測器的每一個像素進行成色顯像的校正，來獲得更準確
測額溫，避免其他熱源干擾產生誤判的問題；而溫度補償技
的溫度數值。
術，則是能根據感測器，溫控恆溫板與熱源的距離、環境溫
也因為這些AI技術的整合，這一整套裝置，除了感測器
濕度等條件，來自動對系統量測到的溫度進行補償校正，使
以及顯示溫度數值的畫面之外，還配備一個運算單元，讓感
數值不會受到紅外線衰減而影響；此外成色影像校正演算法，
測器量測到的溫度先經過演算法校正，再顯示精確數值於畫
則是能對感測器的每一個像素進行成色顯像的校正，來獲得
面中。
更準確的溫度數值，在佈署時先進行感測器輻射校正，才能
未來若再發展搭配彩色鏡頭，運用人臉辨識的技術，將
確保每一顆出廠感測器的品質、穩定度是一致的。
體溫結合個人身份資料來長期追蹤，「就像人臉辨識打卡一
也因為這些AI技術的整合，使得整套系統，除了感測器
樣，可以做到類似體溫履歷的應用。」
以及顯示溫度數值的畫面之外，還配備一個運算單元，讓感
精準穩定的紅外線熱像測溫儀之外，需可提供在儀器
測器量測到的溫度先經過演算法校正，再顯示精確數值於畫
位置、動線安排上專業的建議，也是非常重要的條件因素，讓
面中。
我們在面對新冠狀病毒肺炎(COVID-19)時，能以最精簡的人
未來若能再搭配彩色鏡頭，運用人臉辨識的技術，將體溫
力，達到最有效、最快速的體溫快篩的功效。
結合個人身份資料來長期追蹤，「就像人臉辨識打卡一樣，可
以做到類似體溫履歷的應用。
5. 結論
4. 結果與分析 本文針對防疫偵測系統紅外線熱像測溫的各種特性，對
新建工地及公司治理上的重要價值，提供精準可靠的紅外線
事實上，紅外線熱像儀的原理，是透過熱感測器被動接
熱影像系統去做整體規劃設計，在系統偵測的位置、動線安
收物體表面發出的紅外線，再於監測畫面中即時轉換為熱像
排及環境溫控的要求提供具體實務上的建議，讓新建廠工地
圖，以不同顏色來呈現溫度分佈。而用來量測體溫的熱像儀，
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