熱画像の処理

熱マッピング入門

赤外線画像処理は、特に産業施設の熱マップを取得するためにますます利用されるようになり、プラント内の異常を迅速に検出し、保守作業をより効果的に行い、運用効率を向上させるのに役立っている。.

サーマルカメラは、通常のRGBカメラとはかなり異なります。まず、サーマルカメラは現在のRGBカメラよりも解像度がかなり低い傾向があります。また、長波長の赤外線を遮断しないよう、特殊な光学系が必要です。さらに、サーマルカメラには通常シャッターが搭載されていますが、これは通常、写真撮影には使用されず、センサーの内部キャリブレーションにのみ使用されます。.

画像取得にかかる時間は、カメラセンサーの「応答時間」によって決まりますが、これは一般的にRGBカメラの露光時間よりも長くなります。さらに、サーマルカメラの応答時間は時間とともに変化（ドリフト）し、センサー全体で均一ではない傾向があります。.

熱プロジェクトに使用できる画像はどれですか？

で説明されている推奨事項に従って撮影された熱画像を処理できます セクション。

Pix4Dのどのソフトウェアが熱画像を処理できますか？

• PIX4Dmapper と PIX4Dengineは で説明されている推奨事項に従ってキャプチャされたすべてのタイプの熱画像（RJPG、.tff、.jpg）を処理できます セクション。
• PIX4Dfieldsは 、Micasense Altum/Altum-PTおよびSentera 6Xカメラの熱画像バンドを処理し、実際の温度値を提供します。
• PIX4Dfields と PIX4Dreactは 、多くのドローンが撮影した.jpg形式の熱画像を処理し、温度を視覚的に表現したカラーマップを提供します。
• PIX4Dmaticは 熱画像の処理には対応していません。RGB画像のみをサポートしています。
• PIX4Dcloud Starter/PIX4Dcloud Pro 単体では、rjpegおよびグレースケールの熱画像の処理はサポートされていません。PIX4DcloudにJPGグレースケール画像を直接アップロードしてデータセットに保存することは可能ですが、放射測定誤差、スケール問題、キャリブレーションの不正確さが生じる可能性があるため、推奨されません。 

どのサーマルカメラがサポートされており、それぞれどのくらいの温度を提供しますか？

センサーの推奨事項

PIX4Dmapperがシーンを再構築するために十分な視覚コンテンツが画像に含まれているようにするには、以下のことをお勧めします。

• センサーの最小解像度は640x480です。これより小さいセンサーはサポートされておらず、通常はキャリブレーションできません。.
• 焦点距離の短いレンズ（9mm）を使用すると画像のサイズが大きくなりますが、焦点距離の長いレンズを使用することも可能です。.

対応サーマルカメラ

すぐに使用できる推奨統合ソリューションには、以下のカメラが含まれます。.

放射測定式サーマルカメラ

「R」とラベル付けされたカメラは、放射測定校正済みです。このようなカメラを使用すると、画像のすべてのピクセルにおける絶対温度を記録できます。FLIR Vue Pro RとZenmuse XTRはどちらも放射測定対応バージョンで、絶対温度を記録します。これらのカメラは、画像をRJPG（放射測定JPG）形式で保存します。これは、すべてのピクセルに温度データが埋め込まれた.jpg画像です。.

Mavic 3T Enterprise、Mavic 2 Dual Enterprise Advanced、Zenmuse H20T、Zenmuse H20NなどのDJIサーマルカメラで取得した画像を処理する方法を教えてください。

Pix4Dのソフトウェアは現在、DJIのMavic 3T Enterprise、Matrice 30T、Mavic 2 Dual Enterprise Advanced、Zenmuse H20T、Zenmuse H20Nなどの特定のサーマルカメラから、温度値を含む反射率マップを生成することができません。これは、これらのカメラのサーマル画像のメタデータが他の一般的なサーマルカメラのメタデータと異なるため、Pix4Dのソフトウェアで使用されているFLIR SDKがそれらをrjpeg画像として識別することが困難であるためです。その結果、ソフトウェアはこれらの画像をサーマル画像ではなくRGB画像として処理します。.

Pix4Dのソフトウェアでこれらの画像を正しく処理するには、サードパーティ製のソフトウェアを使用してrjpeg画像を温度情報付きのTIFFファイルに変換してからPix4Dのソフトウェアで処理するという回避策があります。詳細については、 「熱画像の変換」を参照してください。

場合 .jpg形式の熱画像 を処理する PIX4Dmapper、PIX4Dfields、 または PIX4Dreact、それらは標準のRGB画像として扱われます。結果として得られるオルソモザイク画像は、 視覚化にのみ使用。.jpg形式では温度データが保持されないため、マップ内のオブジェクトやピクセルから温度値を抽出したり測定したりすることはできません。

熱画像を撮影するにはどうすればよいでしょうか？

熱画像プロジェクトにおいて、撮影されたシーンをより正確に再現するためには、画像取得時に以下の推奨事項に従う必要があります。

• 非常に高い重なり率： 90% と 側面の 重なっている。
• 画像は 解像度 の 少なくとも640x480。
• 画像に はモーションブラーは発生していません。飛行速度が上がると、画像がぼやける可能性があります。

熱画像データセットを処理する方法

熱プロジェクトを処理する

1. 新しいプロジェクトを作成します。詳細については、 「PIX4Dmapper での新規プロジェクト」。
正確な画像位置情報を持つ天底データセットの場合は、処理テンプレート 「サーマルカメラ」。詳細については、 「処理オプションのデフォルトテンプレート」を参照してください。

2. ピクセル サイズ と 焦点距離の 値が正しく設定されていることを確認します。メニュー バーで、 [プロジェクト] > [画像プロパティ エディター...] セクションで [選択したカメラ モデル]をクリックします [編集...] 。カメラ モデルの変更方法については、 [カメラ モデル オプションの編集方法] を参照してください。
で [処理] をクリックして [開始] 処理を開始します。ステップ 3 で熱指数マップが生成されます。DSM 、オルソモザイク、およびインデックス。

Micasense Altum からのプロセス データセット

Micasense Altumは、青、緑、赤、レッドエッジ、近赤外線（NIR）、熱赤外線（LWIR）の6バンドに対応したカメラです。熱センサーの解像度は160×120ですが、高解像度のマルチスペクトルセンサーのおかげで、リグとして画像処理を問題なく行うことができます。.

1. 画像をアップロードし、agマルチスペクトルテンプレートを使用します。
2. LWIRピクセル値を摂氏に変換するには、次の式を使用します：Thermal_ir=(lwir/100)-273.15

このカメラのデモデータセットは、micasenseのウェブサイトに掲載されています。.

熱画像とRGB画像の両方を含むデータセットを処理する（より精度の高い3Dメッシュ／モデルを作成する）

サーマルカメラは通常、RGBカメラよりも解像度がはるかに低いため、3Dモデルの品質も大幅に低下します。そこで、高解像度のRGB画像を使用して詳細な3Dモデル（メッシュ）を計算し、その上にサーマルテクスチャを投影するという方法が考えられます。これにより、最終的なサーマル3Dモデルの品質が大幅に向上します。サーマル画像とRGB画像の両方を含むデータセットを処理するには、以下の手順を実行します。

1. 1. 熱データセットの初期処理を 上記の手順に従って、
2. 1. RGB データセットの初期処理を実行します 別の PIX4Dmapper プロジェクトで、
3. RGB プロジェクトと熱データセットをマージします。プロジェクトのマージの詳細については、「 プロジェクトのマージ。
4. メニュー バーで、 [処理] > [処理 オプション]。 [2. ポイント クラウドとメッシュ] タブを [詳細]。[ポイント クラウドとメッシュ ジオメトリ] 画像グループで、[熱 IR] のチェックが外れ、[group1] のチェックがオンになっていることを確認します 。 [ メッシュ テクスチャ ] 画像グループで、[熱 IR ] のチェックがオンになっており、[group1] のチェックがオフになっていることを確認します。 詳細 について は 、 [ メニュー ] [処理] > [処理オプション] > [2. ポイント クラウドとメッシュ] > [詳細]。

熱出力を視覚化するにはどうすればよいでしょうか？

rayCloudで3D点群を可視化する

をクリックして [表示] > [rayCloud]を開き rayCloud をオンにして 3D ポイントクラウドを読み込みます [ポイントクラウド] 左サイドバーの [レイヤー] セクションにある [メニュー] [表示] > [rayCloud] > [左サイドバー] > [レイヤー] > [ポイントクラウド] 。
2. 表示: (オプション) [ポイントクラウド] 左サイドバーの [表示プロパティ] 変更します シェーダー に [スクリーンに揃った四角形、 熱] または [球面ポイント、熱]。

rayCloudで3Dテクスチャメッシュを視覚化する

を使用し Thermal Camera 、3D テクスチャ メッシュ出力が必要な場合は、メニュー バーで [処理] > [3D テクスチャ メッシュを生成]。 詳細については、 [メニュー] [処理] > [3D テクスチャ メッシュを生成] を参照してください。
2. [表示] > [rayCloud]を開き、 rayCloud をオンにして 3D テクスチャ メッシュを読み込みます [三角形メッシュ] 。詳細については、 [メニュー] [表示] > [rayCloud] > [左サイドバー] > [レイヤー] > [三角形メッシュ] を 。
3. 表示: (オプション) [三角形メッシュ] 、 [表示プロパティ] 、 シェーダー に Thermal。

熱指数マップを指数計算ツールで視覚化する

1. [表示] > [インデックス計算機] を開きます 。
セクションで [インデックスマップ] 、熱データを含むバンドを選択します。

セクションで 「カラーマップと処方」 、クラス数を 32 に増やし、ドロップダウン リストから 「等間隔」。 メニュー表示 > インデックス計算機 > サイドバー > 4. カラーマップと処方。

連続する画像間の熱強度の不連続性を修正するにはどうすればよいでしょうか？

温度が時間とともに変化するように見える場合、それはカメラの特性（通常、非冷却カメラでこのような挙動が見られます）によるものであり、ソフトウェアで補正することはできません。カメラには、通常シャッターを閉じた状態で撮影することで、強度を自動的に再調整する機能が備わっています。実際には、均一な温度を持つ表面の熱画像自体が均一ではなく、特定のカメラ特有の、時間とともに大きく変化するパターンが現れることがあります。.

詳細については、カメラメーカーにお問い合わせください。.

非常に長い処理時間を短縮するにはどうすればよいでしょうか？

ステップ1の速度に影響を与える主な要因は2つあります。 初期処理：

• 重複が多すぎる場合：プロジェクト内の画像の一部が同じ場所から撮影されている場合、処理時間が飛躍的に長くなります。時間ではなく距離に基づいてカメラをトリガーするフライトプランニングアプリ（PIX4Dcaptureなど）を使用することをお勧めします。あるいは、ドローンが同じ場所に長時間ホバリングしていた場合は、手動で画像を削除することをお勧めします。.
• カメラモデルの最適化：カメラの初期値が最適化された値と大きく異なると、処理速度が低下する可能性があります。ピクセルサイズと焦点距離が正しく入力されていることを確認してください。 「カメラモデルオプションの編集方法」を参照してください。

rayCloudに完全に白い画像や黒い画像が表示され、キャリブレーションレートが低い場合はどうすればよいでしょうか？

rayCloudに真っ黒または真っ白な画像が表示され、プロジェクトのキャリブレーション率が非常に低い場合、使用されているサーマルカメラが当社のデータベースに登録されていないことを意味します。このような状況では、次の2つの対応が可能です。

• 最も望ましい方法は、データセットのサンプルを弊社に送付していただき、弊社のデータベースに組み込むことです。.
• 別の方法としては、プロセスを開始する前にプロジェクトを閉じて、テキストエディタで .p4d ファイルを開き、その下に <tangentialT2> そしてその上に <cameraModelSource> 行を追加するには、次の行を追加します。
  <pixelValue pixelType="uint16" min="-1" max="-1"/>

「pixelType」は入力画像のデータ型と一致している必要があります。例えば、float型や8ビットデータを使用している場合、上記のコードは機能しません。.

サーマルセンサーのカスタム統合を使用する方法は？

カスタム統合を使用する場合は、PIX4Dmapperが必要とするメタデータを画像のEXIFタグに統合する必要があります。PIX4Dmapperが読み取るすべてのEXIFタグを一覧にしたこちらのドキュメント「 プロジェクト作成のためのEXIFおよびXMPタグ情報」を。

トラブルシューティングに関するガイドライン

熱画像データの処理が成功しない場合、またはキャリブレーションがうまくいかない場合は、以下の点を確認してください。

• 画像は均一ではない。.
• カメラモデルは、 ピクセルサイズ と 焦点距離。ただし、EXIFからピクセルサイズが正しく読み取られない場合があります。このパラメータはメーカーによって提供されます。カメラモデルオプションの詳細については、 「カメラモデルオプションの編集方法」を参照してください。
• 画像の位置情報と向きは、明らかな欠陥なく正確です。画像の位置情報と向きに関する詳細については、「 画像の位置情報と向きを選択/変更する方法」を。
• を使用してください サーマルカメラ 。処理テンプレートの詳細については、 「処理オプション」→「デフォルトテンプレート」を参照してください。

上記の点を確認した後でも、プロジェクトがキャリブレーションされない、または依然として非常に歪んでいる場合は、以下の処理オプションを以下の順序で適用してみてください。

1. を適用します All Prior の詳細については Prior 処理オプション メニューの「処理」>「処理オプション...」>「1. 初期処理」>「キャリブレーション」を参照。
2. 歪みパラメータを含むカメラモデルをゼロに設定します（ラジアルR1、R2、R3、およびタンジェンシャルT1、T2）。カメラモデルオプションの詳細については、「 カメラモデルオプションの編集方法」を参照してください。
3. で実行してみてください標準、代替。詳細については、 [メニュー] > [処理] > [処理オプション...] > [1. 初期処理] > [キャリブレーション] を参照してください。熱画像およびサーモマップのテンプレートでは、代替キャリブレーション パイプラインが使用されます。このパイプラインでは、データセットに斜めの画像が含まれておらず、地形が平坦で均質であると想定しています。この想定のため、キャリブレーション中に 35 度を超える方向の画像はキャリブレーションされません。標準キャリブレーションで処理してみてください。
4. 優れた熱画像データセットは、約95%という非常に高い重複率を持つべきです。ただし、画像が同じ視点から撮影されているのではなく、画像の中心が異なる点であることが重要です。Tau2（ビデオカメラ）のようなカメラでは、フレームレートが高すぎるため、特にドローンがホバリングしている場合、同じ場所に多くの画像が存在する可能性があります。このような場合は、データセットから手動で一部のフレームを削除する必要があります。.