画像センサーによる高速発熱検知

人工知能を活用して検出速度と精度を向上

2003年のSARSの発生以来、熱画像技術は徐々に発熱検知技術へと発展してきました。現在では、COVID-19対策の重要なツールとなっており、空港、駅、レストランなどの公共の場で広く使用されています。しかし、AI技術の急速な発展により、発熱検知システムはより速く、より正確な方向に発展していくでしょう。

Arrow Electronicsは、発熱検知アプリケーション向けにAI熱センシング技術を使用したリファレンス デザインを発表しました。このセンサーは最先端のCMOS温度センサーを使用し、温度値を補正するためにToF (Time of Flight) 距離測定センサーも使用します。RGBカメラ画面を通じて、サーマルとRGBビデオを同時に表示できます。このソリューションでは、Arrow Electronicsは製品パートナーと共同開発を行い、AI人体検知と人体深部温度計算を実行し、それをST Microの先進的な組み込みプロセッシング ユニットに移植しました。

超低ノイズで検出精度が向上

発熱検知システム ソリューションのハードウェアは、4つの主要ブロックで構成されています。最初の部分はメインプロセッサで、STMicroelectronics (ST) ArmベースのCortex MCU、M7およびM4デュアルコアプロセッサ（480MHzで動作）を搭載したMCUを使用しています。2番目の部分では、Meridian Innovation社が提供する解像度80 x 62の熱画像センサーを使用します。これは、CMOS技術で製造され、熱エネルギーを捕捉するように特別に設計された新しいタイプのセンサーです。3つ目はSTの8×8 TOFセンサーアレイ距離検出システムで、レーザーダイオードとセンサーを6×3mmサイズの単一コンポーネントに統合し、64ゾーンのデータを同時に測定できるシステムインパッケージを使用した設計です。4番目の部分は、実際の温度情報をデジタル データに変換してシステムにインポートできるSTのデジタル周囲温度センサーです。

さらに、電源部分についても、Arrow Electronicsが特別な設計を施しました。より優れた信号対雑音比を実現するために、STの超低ノイズ低ドロップアウト レギュレータ (LDO) が採用されており、6マイクロRMS未満のノイズを出力できるため、より鮮明で正確な画像が得られます。3つのセンサーはすべてI2CおよびSPIインターフェイスを介してメイン プロセッサに接続され、すべてのデータ処理と計算がメイン プロセッサによって処理されます。

組み込みシステムで人工知能を実行する

このソフトウェアでは、Arrow Electronicsとサプライヤーが、システムによって収集された距離と環境温度情報データを使用して人体の中心温度を計算するまったく新しい補正アルゴリズムを開発しました。つまり、システムの結果はセンサーと検出対象物の距離と位置、または設置場所の温度条件の影響を受けず、ユーザーにとってより安定した正確な検出データを生成します。

さらに、このシステムでは特別な熱画像ノイズ低減プロセスが実行され、システムは鮮明でノイズの少ない熱画像を受信できるようになります。これは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) システムによって開発された特殊なノイズ低減プロセスです。このソフトウェアは、最初にTensorFlowを使用してコンピューターで開発およびテストされ、その後MCU上で実行されました。480MHzの速度と2MBのメモリという、コンピュータの10分の1以下の性能にもかかわらず、MCUはSTの最新のSTM32 Cube.AIインテリジェントソフトウェア開発ツールを通じてTensorFlow Liteモデルを特別なST AIモデルに変換することができ、MCU上でリアルタイムに実行できるため、組み込みシステムで人工知能と機械学習フレームワークを実行するためのシステム要件が大幅に削減されます。

結論

パンデミックが人々の生活に影響を及ぼしている今、発熱検知装置は感染拡大を抑制するための最良の手段です。新しい発熱検知システムにより、発熱検知の速度が向上するだけでなく、精度も大幅に向上します。Arrow ElectronicsのAI発熱検知リファレンス デザインは、関連製品の開発時間を短縮し、製品の市場競争力を高めるため、市場獲得に関心のあるメーカーが深く理解する価値があります。