Thermal sensors, also called thermal infrared wavelength sensors, measure temperature based on the intensity of infrared signals that reach the sensor. The infrared signals recognized by the sensor include infrared wavelength(0.7~3.0㎛) and radiant infrared wavelength(3.0~100㎛). Infrared(IR) wavelengths are divided into five bands: near infrared(NIR), shortwave infrared(SWIR), midwave infrared(MWIR), longwave infrared(LWIR), and far infrared(FIR). Most thermal sensors use the LWIR to capture images. Thermal sensors measure the temperature of the target in a non-contact manner, and the data can be affected by the sensor's viewing angle between the target and the sensor, the amount of atmospheric water vapor (humidity), air temperature, and ground conditions. In this study, the characteristics of three thermal imaging sensor models that are widely used for observation using unmanned aerial vehicles were evaluated, and the optimal application field was determined.
The objective of this study is to determine the concentrations of mixed gases by establishing a diagnosis method of a transformer using tunable-wavelength optical infrared sensors. Absorption of infrared light by methane, acetylene, and ethylene gases injected is measured from the outputs of the infrared sensors. Regression analysis equations of the gas concentrations are acquired from their respective measured absorption. The obtained concentrations are as follows: -3-9 % errors above 600 ppm(methane), 3 % errors above 1200 ppm(acetylene), and 10 % errors above 500 ppm(ethylene). The concentration inference equations obtained using the individual gases are applicable when the absorption wavelength bands do not overlap. The results of the fault analysis of a transformer using the Duval triangle method and the tunable infrared gas sensors are as follows: temperature faults with -1-1% errors and energy faults with -7-7 % errors.
This paper proposes an effective algorithm for following a wall by an autonomous mobile robot with sonar sensors and infrared sensors in an indoor environment. The proposed method uses deadreckoning to estimate the current position and orientation of a mobile robot. Sonar sensor data are used to estimate shape and position of wall using proposed algorithm. Infrared sensor data are used as assistant when sonar sensor data is uncertain. Simulation results using mobile robot show that the proposed algorithm is proper for the following wall.
The mobile robots to rescue a life in a disaster area and to explore planets demand high mobility as well as recognition of the environment. To avoid unknown obstacles exactly in unknown environment, accurate sensing is required. This paper proposes a sensor fusion to recognize unknown obstacles accurately by using low-cost sensors. Ultrasonic sensors and infrared sensors are used in this paper to avoid obstacles. If only one of these sensors is used alone, it is not useful fer the mobile robots to complete their tasks in the real world since the surrounding environment in the real world is complex and composed of many kinds of materials. So infrared sensor may not recognize transparent or reflective obstacles and ultrasonic sensor may not recognize narrow obstacles, far example, columns of small diameter. Therefore, I selected six ultrasonic sensors and five infrared sensors to detect obstacles. Then, I fused ultrasonic sensors with infrared sensors in order that both advantages and disadvantages of each sensor are utilized together. In fusing sensors, fuzzy algorithm is used to cope with the uncertainties of each sensor. TAMRY which is terrain-adaptive mobile robot is used as the mobile robot for experiments.
In this study, biomarkers were analyzed and segmented using tunable infrared gas sensors after performing the principal component analysis. The free spectral range of the device under test (DUT) was around 30 nm and DUT-5580 yielded the highest output voltage property among the others. The biomarkers (isoprophyl alcohol, ethanol, methanol, and acetone solutions) were sequentially mixed with deionized water and their mists were carried into the gas chamber using high-purity nitrogen gas. A total of 17 different mixed gases were tested with three tunable infrared gas sensors, namely DUT-3144, DUT-5580, and DUT-8010. DUT-8010 resolved the infrared absorption spectra of whole mixed gases. Based on the principal component analysis with each DUT and their combinations, each mixed gas and the trends in increasing gas concentration could be well analyzed when the contributions of the eigenvalues of the first and second were higher than 70% and 10%, respectively, and their sum was greater than 90%.
In this paper, we present an infrared sensors aided map building method for mobile robot using genetic algorithm and fuzzy logic. Existing Bayesian update model using ultrasonic sensors only has a problem of the quality of map being degraded in the wall with irregularity which is caused by the wide beam width of sonar waves and Gaussian probability distribution. In order to solve this problem we propose an improved method of map building using supplementary infrared sensors. In the method, wide beam width of sonar waves is divided by infrared sensors and probability is distributed according to infrared sensors' information using fuzzy logic and genetic algorithm.
적외선 기반 깊이 센서는 최근 저렴해진 가격으로 인해 소비자용으로 널리 보급되고 있으며 원래 목적을 넘어서 방송용 가상 스튜디오 제스처 인식을 포함한 다양한 분야로까지 적용 범위를 확대하고 있다. 그러나 이러한 방송 스튜디오 환경에서는 깊이 센서와 간섭을 일으키는 적외선이 다량 방출되어 올바른 깊이 정보의 포착이 불가능한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 특정 적외선 파장대를 사용하는 깊이 센서가 적외선 방출 광원 하에서 간섭이 발생하는 원리에 대해 분석하고 깊이 센서의 올바른 작동을 보장하기 위한 필터링 기법을 논의한다. 또한 여러 차단 주파수대를 가지는 통과 필터를 적용하는 실험방법과 그 결과를 제시하며 올바른 대역 통과 필터를 적용함으로써 조명에서 방출되는 적외선을 차단하고 효과적으로 깊이 정보를 포착할 수 있다는 사실을 실험적으로 증명한다.
Tracking the motion of tennis balls is a challenging task in using cameras around the tennis court. The most important instance of the tennis trajectory is the time of impact and touch the court which in some cases could not be detected precisely. In the present study, we aim to present a novel design of tennis balls equipped with nano-sensors to detect the touch of the ball to the court. In the impact instance, tennis ball receives significant acceleration and change in the linear momentum. This large acceleration could deform a small-beam structure with piezoelectric layer to produce voltage. The voltage could further be utilized to produce infrared waves which could be easily detected by infrared detection sensors installed on the same video cameras or separately near the tennis court. Therefore, the exact time of the impact could be achieved with higher accuracy than image analyzing method. A detailed dynamical property of such sensors is discussed using nonlinear beam equations. The results show that within the acceleration range of tennis ball during an impact, the piezoelectric patches of the nano-sensors in the tennis ball could produce enough voltages to propagate infrared waves to be detected by infrared detectors.
Mid-infrared optical sensors have a number of compelling advantages for remote sensing and the simultaneous measurement of mixtures. However, they still have difficulties in accurate detection owing to signal interferences among a large number of molecular fingerprints in the mid-infrared band, which result in very slow commercialization. Higher sensitivity and higher selectivity are required to overcome this obstruction in measurement technology. In this paper, we review and analyze the trends of mid-infrared sensor technologies enhancing the sensitivity and selectivity.
Jang, Jin Cheol;Lee, Min Ho;Lee, Jun Yeop;Choi, Hee Chul;Choi, Dong Yun;Kim, Hyeok Ju;Kim, Hyeon Tae
Journal of Biosystems Engineering
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제40권4호
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pp.368-372
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2015
Purpose: The purpose of this study is to verify the feasibility of using an infrared sensor to measure the body temperature of a sow. We first conducted experiments on three pigs by using three infrared sensors and one indoor temperature sensor. Methods: The three infrared sensors were installed inside our model house and were used to take temperature measurements per second of the backs of the pigs. While feeding, the temperatures of the backs of the pigs were measured at distances of 10 cm, 20 cm, and 30 cm from the infrared sensors. Results: We concluded that the relation between the temperature of the pigs' backs and the indoor temperature was y =0.549x + 18.459 at a measuring distance of 30 cm. The relation was y = 0.645x + 15.461 for a distance of 20 cm and y = 0.760x + 11.913 for a distance of 10 cm. We found high correlation between the indoor temperature and the temperature of the pigs' backs. Conclusions: It is possible to use an infrared thermometer to monitor the temperature of pigs' backs. This system seems to be feasible and effective in monitoring pig temperature. The use of an infrared thermometer will also make daily monitoring easy. In later experiments, the possibility of developing a system that can determine if an error can be corrected by using infrared sensor is explored by considering humidity variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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