Page Header

การพัฒนาอัลกอลิทึมแปลงอุณหภูมิจากกล้องความร้อนด้วยการประมวลผลภาพ
Development of Temperature Convert Algorithms by Image Processing

Witthaya Boonsuk, Watthanachai Boonsuk

Abstract


วัตถุประสงค์ในการวิจัยนี้เพื่อพัฒนาอัลกอลิทึมของกระบวนการแปลงอุณหภูมิจากสีสเปคตรัมของภาพความร้อนซึ่งกระบวนการนี้ใช้การวิเคราะห์ระดับความเข้มของสีจากสเปคตรัมความร้อนในการวิเคราะห์หาค่าระดับความเข้มของค่าเฉลี่ยสีสเปคตรัมโดยเน้นระดับค่าเฉลี่ยความเข้มของสีแดงและเขียวเพื่อใช้ในการวิเคราะห์อุณหภูมิจากกล้องความร้อนผลการประเมินประสิทธิภาพของซอฟต์แวร์ที่ได้จากการทดสอบและวัดการประมวลผลด้วยซอฟต์แวร์ที่พัฒนาใหม่ จากกลุ่มภาพตัวอย่าง 9 กลุ่มช่วงข้อมูล กลุ่มละ 10 ภาพ รวม 90 ภาพ ผลการทดสอบกลุ่มที่ 1 ที่อุณหภูมิ 60°ซ ความแม่นยำมีค่าเฉลี่ย 90% กลุ่มที่ 2 ที่อุณหภูมิ 55°ซ ความแม่นยำมีค่าเฉลี่ย 90% กลุ่มที่ 3 ที่อุณหภูมิ 50°ซ ความแม่นยำมีค่าเฉลี่ย 90% กลุ่มที่ 4 ที่อุณหภูมิ 45°ซ ความแม่นยำมีค่าเฉลี่ย 90% กลุ่มที่ 5 ที่อุณหภูมิ 40°ซ ความแม่นยำมีค่าเฉลี่ย 90% กลุ่มที่ 6 ที่อุณหภูมิ 35°ซ ความแม่นยำมีค่าเฉลี่ย 90% กลุ่มที่ 7 ที่อุณหภูมิ 30°ซ ความแม่นยำมีค่าเฉลี่ย 90% กลุ่มที่ 8 ที่อุณหภูมิ 25°ซ ความแม่นยำมีค่าเฉลี่ย 90% กลุ่มที่ 9 ที่อุณหภูมิ 20°ซ ความแม่นยำมีค่าเฉลี่ย 90% และความแม่นยำที่ทดสอบได้มีค่าเฉลี่ยรวม 90% ภาพรวมระบบที่พัฒนาถือว่า มีประสิทธิภาพอยู่ในระดับดี แสดงว่าคุณภาพในการเปรียบเทียบระดับกลุ่มสีของสเปคตรัมในระดับที่ค่อนข้างเที่ยงตรง และมีความเหมาะสมต่อการนำไปประยุกต์ใช้งานในการประมวลผล

The objective of this research was to develop algorithmic software to convert thermal image spectrum from a thermography into temperature. This process used an analy-sis of intensity of spectral colors from the thermography emphasizing the average amount of redness and greenness intensity to identify the temperature. To test the ef-fectiveness of the newly developed software performance, data ranges from 9 groups of thermal image samples classified by their quality were used. Each of the 9 groups comprised 10 different image files creating 90 images in total. The results showed that the software could perform very well in term of accuracy and precision. For all 9 groups; the temperature of every individual group, i.e. group 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, and 9 was at 60, 55, 50, 45, 40, 35, 30, 25, and 20 deg C respectively; each group showed an average accuracy of 90%. As a consequence, the total average accuracy for all 9 groups was 90%. Overall, the newly developed software is an efficient tool for spectral colors analysis at high accuracy and precision and suitable for applica-tion processing.


Keywords



Full Text: PDF

DOI: 10.14416/j.kmutnb. 2019.03.005

ISSN: 2465-4698