New Thermal Cam 3X COVID-19 with Pi 3+

コロナ対策用にRaspberry PI3、及びLEPTON3.5、Bionic12以上のCPUを持つiPhone又はiPad限定の機能です。本来のLEPTON3.5は温度測定精度が±5度又は5%となっていて、実際、同一点を測定するとかなりの変化が見られます。つまり体温測定には不向きです。

New feature for COVID-19 but you need Raspberry PI3, and LEPTON 3.5, iPhone 11, 11 pro and iPad Pro(2020). LEPTON 3.5 Raw data has a temperature accuracy of ±5 degrees or 5% as following chart. it is not suitable for measuring body temperature.

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LEPTON3.5で、37.5℃の黒体炉を約40分にわたって測定しています。横軸が0.5℃ピッチなので、同一ポイントで3℃以上の開きがあることが分かります。

そこで画面上で温度変化の少ないポイントを記憶させ、時間の経過とともに変動する数値を画像単位で補正するという発想が生まれました。結果的に±0.25℃程度の精度を保たせることができます。

We measured the black body furnace at 37.5°C with LEPTON3.5 for about 40 minutes. Since the horizontal axis is at a 0.5°C pitch, we can see that there is a difference of 3°C or more at the same point. This is 

The point at which the temperature changes little is stored on the screen, and the value that changes over time is shown in the image.This idea of compensating in units was born. As a result, it is possible to maintain an accuracy of about ±0.25°C. And other commercial products for Microborometer are also the same system. 

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このグラフは今回のPI3を使ったLEPTON3.5の測定結果です。対象測定物が国産の電気釜の保温中の表面温度です。横軸が0.2℃ピッチです。LEPTON3.5でも素晴らしい精度になることがおわかりいただけると思います。電気釜なので大きな波で温度が上下していることも分かります。この電気釜も素晴らしい保温性能ですね!

この温度測定機能に、マスク着用を含めた赤外線画像の顔認識機能を取り入れたものが、今回のシステムです。

原理上基準点は温度変化のない場所が理想ですが、石膏ボードを使用した壁や天井、水槽、発泡スチロール版などを利用しても、かなりの精度が維持できることが分かっています。高度な顔認識AIを組み入れたシステムとしては非常に低価格に押さえられることになります。

This graph shows the results of the LEPTON 3.5 measurement using the PI3 in this case. This is the surface temperature of my rice cocker. The horizontal axis is 0.2℃. You can see that LEPTON 3.5 is also very accurate. I think you can get it. It’s an electric kettle so you can also see the temperature rise and fall in large waves. This electric rice cocker system is also precisely keeping warm too !

The new system is a combination of this temperature measurement function with the face recognition function of thermal images as well as face with  a mask.

In principle, the ideal reference point is an area where there is not much change in temperature, but it is also possible to measure the temperature of walls and ceilings made of gypsum board, water tanks and Styrofoam. We’ve found that the system can maintain a fair amount of accuracy.

This means that the system can be a very low cost without the black body furnace for a system as AI(image recognition.)

黒体炉(温度基準器)を使って基準温度を設定すると精度が上がります。下記ビデオ参照。

Accuracy is improved by setting the reference temperature using a blackbody furnace(Temperature Calibrator). Refer to following video.

黒体炉がなければ、空調の効いた部屋の壁や発泡スチロールも使えます。安定しているので10−20分程度。

10−20分毎に自分の体温を測ってメモリーポイントに設定してください。

下記ビデオを参照ください。

if you do not have any standard as same as blackbody furnace, you can try wall, Styrofoam  etc. in well air-conditioned room, which is stable for 10-20min.

you can calibrate every 10-20 min instead.

for your understanding, please refer to following video.

 

For Raspberry Pi 3+ software and instruction, please refer to following GitHub.

TakeX1/Thermal_Cam
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(1) ESP8266Raspberry PIの切り替え

「設定」からThermal Cam3Xを選択して以下のように ESP8266=ON PI=OFF をONにし、Yolo ON をONにします。

(1) Switching between ESP8266 and Raspberry PI

Select Thermal Cam3X from “Settings” and set ESP8266=ON PI=OFF to ON and “Yolo ON” to ON as shown below.

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(2) マスクを含めた顔の学習済みデータのダウンロード

ロゴボタンを押して、表示されたWEB画像下部(d)のデータ(マスクを考慮した顔認識)をダウンロードし、Thermal Cam3Xフォルダに移動し、解凍します。他のw_tフォルダが存在している場合は消去又は移動して下さい。

(2) Download Pre-learned data of face with mask.

Press logo button to download the data (face recognition considering the mask) at the bottom (d) of the displayed WEB image, move it to the Thermal Cam3X folder, and decompress it. If another w_t folder exists, delete or move it.

Pre-learned data of face with mask

(3) Raspberry PI側アプリの起動

様々な起動方法が考えられますが、この場合は同一無線ルーターに、PI・Mac・iPhoneを接続して、Macのターミナル画面からSSHを使用してPIに接続、iPhoneのiPアドレスを指定してPIアプリを起動してみました。もちろんPIにキーボードを接続すれば、PI本体からの起動もできます。

(3) Start Raspberry PI application

There are various possible startup methods, but in this case, connect PI, Mac, iPhone to the same your wireless router, connect to PI using SSH from the terminal screen of Mac, specify iP address of iPhone I started the PI application. Of course, if you connect a keyboard to PI, you can also start from PI itself.

Mac

スクリーンショット 2020-06-25 10.26.01.png

Windows(WIondows PowerShell)