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                                                                              表1、AI熱顯像系統功能測試_Spec.             77 57                      58                                                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,                                                                                                                                                       79                         60
                                                                                                                                          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
                                                                    編號 測試     測試              預期       通過  沒過 檢查                          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。
                                                                       項目     內容              結果              結果                          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
                                                                    1  發燒測試   以超過37.5的暖暖包放在額  系統發出警示   ■      Pass
                                                                              頭上,測試系統是否警示                                                     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
                                                                    2  熱源干擾   手持超過37.5熱水、咖啡、  系統不會警示   ■      Pass                        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
                                                                              便當或是其他熱源(如打火
                                                                              機或暖暖包),測試系統是                                                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)
                                                                              否誤警示                                                            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
                                                                    3  日曬後量測 以超過37.5的暖暖包放在頭   系統不會警示   ■      Pass
                                                                              頂上,並低頭刷卡進入閘門,                                               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。
                                                                              測試系統是否誤警報                                                   的地方,來確保量測到的溫度足夠精準,但因應臨時疫情需
                                                                    4  多通道測試 多人同時進入偵測區通道,     可同時顯示    ■      Pass                        求用在一般生活場景後,環境條件變得不可控,大氣中各種
                                                                              確認可同時顯示實測溫度值    實測溫度值
                                                                    5  人体溫實測 人体溫實測 : 記錄5人,連續  確認實測溫度   ■      Pass                        氣體分子、水蒸氣、粒子等,都會影響紅外線在傳遞過程產
                                                                       比對額溫槍 7天体溫資料確認實測溫度     值均在±0.5°C                                   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 。
                                                                              值均在±0.5°C                                                                                                                     物 學技術    。
                                                                    一天測試3次,包含早上,中午高溫及夜間時段 06 : 00、12 : 00、21 : 00                         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
                       圖10、F12P8工區熱顯像一對一通道系統(Version 2)                                                                                   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,
                                                                          圖13、新型熱影像體溫異常偵測系統技術架構
                                                                                                                                          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
                   圖11、F12P8工區熱顯像系統空調隔間規劃(溫控 : 25℃~28℃)                                                                                   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12、F12P8工區熱顯像系統溫度比對及警報測試紀錄                  圖,以不同顏色來呈現溫度分佈。而用來量測體溫的熱像儀,
 91  92  93  94  95  96                                                                      FACILITY JOURNAL          0 3   2 0 2 1  97  98                                                                                                                                                                                                                                 99                         100
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