Termal Kamera ile Ekran Kartının 3 Boyutlu Modelinin Oluşturulması

Year 2016, Volume: 17 Issue: 1, 51 - 63, 25.04.2016

Aykut Durgut , Özgün Akçay

https://doi.org/10.18038/btda.72883

Abstract

Termal kameralar gözle göremediğimiz yaklaşık 700-1300 nanometre bant genişliğindeki IR enerjisini görüntüleme sistemidir. Bu enerji kızılötesi (Infared) şeklinde yayılmaktadır. Yayılan kızılötesi aralık X ışınları ve Gama ışınları arasında ki bölgedir. -273ºC üzerindeki tüm nesneler IR termal enerji yayar.  Yayılan bu enerji nesnenin kendi sıcaklığına bağlı olarak değişebilir. Termal kameralar sıcaklığa duyarlı sensörler ve uygun yazılımlar ile doğrudan temas etmeden sıcaklık modellerini algılayan bir sistemdir. Bu görüntüleme sistemi gözümüzle görüp tespit edemediğimiz, ancak ciddi derece de sonuçlara yol açabilecek çok küçük problemleri görmemizi sağlar. Bu çalışmada PI_Connect programı ile çalışır durumdaki ekran kartlarının görüntülerini alarak fotogrametrik değerlendirme ile 3 boyutlu sıcaklığa duyarlı modellerini oluşturarak sıcaklık değişimleri gözlenmiştir. Ayrıca elde edilen modellerin doğruluk değerleri açıklanmıştır.

Keywords

Termal kamera, 3B modelleme, Termal modelleme, Ekran kartı modeli

References

• S. Soldan, J. Rangel ve A. Kroll, An Overview of Calibration Boards for the Geometric Calibration of Thermal Cameras, InfraR&D 2011, 2011.
• R. Yang ve Y. Chen, Design of a 3-D Infrared Imaging System Using Structured Light, IEEE Transactıons on ınstrumentatıon and measurement, pp. 608-617, 2011.
• M. Weinmann, J. Leitloff, L. Hoegner, B. Jutzi, U. Stilla ve S. Hinz, Thermal 3d mappıng for object detection in dynamic scenes, ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, pp. 53-60, 2014.
• M. Weinmann, J. Leitloff, L. Hoegner, B. Jutzi, U. Stilla ve S. Hinz, Thermal 3d mappıng for object detectıon ın dynamıc scenes, ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, pp. 53-60, 2014.
• O. Oreifej, J. Cramer ve A. Zakhor, Automatic Generation of 3D Thermal Maps of Building Interiors, American Society of Heating, Refrigeration and Air Conditioning Engineers, Inc., pp. C1-C8, 2014.
• Y. Ham ve M. Golparvar-Fard, Rapid 3D Energy Performance Modeling of Existing Buildings using Thermal and Digital Imagery, Construction Research Congress 2012, pp. 991-1000, 2012.
• D. Borrmann, A. Nüchter, M. Ðakulović ve I. Maurović, The Project ThermalMapper – Thermal 3D Mapping of Indoor Environments for Saving Energy, Intelligent Robots and Systems (IROS), pp. 4538- 4539, 2012.
• G. Stockton, Using thermal mapping at the data center., Proc., InfraMation., 2010.
• L. B. Mario Ivan Alba, Mapping Infrared Data on Terrestrial Laser Scanning 3D, %1 içinde Remote Sensing, Milan, 2011.
• Y. Cho ve C. Wang, 3D Thermal Modeling for Existing Buildings Using Hybrid LIDAR System., 2011 ASCE Int Workshop on Computing in Civil Eng., 2011.
• A. Nüchter, Project ThermalMapper, 2012. [Çevrimiçi]. Available: http://www.faculty.jacobs- university.de/anuechter/thermalmapper.html. [Erişildi: 2015].
• A. Pelagottia, A. Del Mastio, F. Uccheddu ve F. Remondino, Automated multispectral texture mapping of 3D models, %1 içinde the 17th European Signal Conference (EUSIPCO 2009), Glasgow, Scotland., 2009.
• D. Gonzalez-Aguilera, P. Rodriguez-Gonzalvez ve J. Gomez-Lahoz, Camera and laser robust integration in engineering and architecture applications., Sensor Fusion and its Applications, 2010.
• J. Rangel, S. Soldan ve A. Kroll, 3D Thermal Imaging: Fusion of Thermography and Depth Cameras, Robotics and Automation (ICRA), 2013 IEEE International Conference on, pp. 2311 - 2318, 2014.
• S. Vidas, P. Moghadam ve M. Bosse, 3D Thermal Mapping of Building Interiors using an RGB-D and Thermal Camera, Robotics and Automation (ICRA), pp. 2311 - 2318 , 2013.
• Z. Zhang, Image-Based Modeling of Objects and Human Faces, 2001.
• S. Markov ve A. Birk , Detecting Humans in 2D Thermal Images by Generating 3D Models, %1 içinde 30th Annual German Conference on AI, Bremen, Germany., 2007.
• A. Koschan, P. Govindasamy, S. Sukumar, D. Page ve M. Abidi, Thermal Modeling and Imaging of As-built Vehicle Components, SAE 2006 World Congress, 2006.
• T. Salem, D. Ibitayo ve B. Geli, Calibration of an Infrared Camera for Thermal Characterization of High Voltage Power Electronic Components, IMTC 2005 - Instrumentation and Measurement Technology Conference, pp. 829-833, 2005.
• Bouguet, Camera Calibration Toolbox for Matlab, 2010. [Çevrimiçi]. Available: http://www. vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/.
• S. Sakai, K. Ito, T. Aoki, T. Masuda ve H. Unten, An Efficient Image Matching Method for Multi- View Stereo, 11th Asian Conference on Computer Vision, pp. 283-296, 2012.
• E. Özüağ, M. K. Güllü, O. Urhan, S. Ertürk ve T. İşken, Çok-Bakışlı Stereo Yaklaşımı İle Yüksek Çözünürlüklü Bir 3-B Model Oluşturma Yaklaşımı, IEEE Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı (SİU’2012), 2012.
• X. Yang, Y. Huang ve F. Gao, A simple camera calibration method based on sub-pixel corner extraction of the chess board image, IEEE Int. Conf. ICIS, Xiamen, pp. 688-692, 2010.
• L. Songand ve M. Wang, High precision camera calibration in vision measurement, Opt. Laser Technol., p. 2007, 1413-1420.
• Ş. Taşdemir, A. Ürkmez, M. Yakar ve Ş. İnal, Sayısal görüntü analiz işleminde kamera kalibrasyon parametrelerinin belirlenmesi, IATS’09, 2009.
• T. Luhmann , J. Ohm, P. Johannes ve T. Roelf, Geometric calibration of thermographic cameras, International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 38: 411- 416, 2010.