特集 赤外線イメージングとセキュリティーセンシングへの応用
流れを可視化するための微小温度イメージング
宇都宮大学

先端光工学専攻

オプティクス教育研究センター
ネイザン・ヘーガン

1.

はじめに

2. 乱流との表面熱的相互作用の解析

3 次元の乱流の速度と方向の測定は，1 つの課題であ

図 1 は，小さな熱変化を強調表示するために処理される。例えば，地面近くの風のパターンによって形成された赤外線ビデオのフレーム例を示している。赤外線カメた複雑な渦を可視化するためには，コンパクトな機器とラを暖かい午後に直射日光の当たる場所を見たわせる駐受動測定が大切である。多くの流れの可視化技術は，車場に設置した。空気温度は 35 ℃，相対湿度 75％，コ長年にわたって開発されてきたが，トレーサーやコヒーンクリート表面温度は 50 ℃であった。この測定に使用レントな光源を使用する必要があり，屋外での操作や大されるカメラは，640×512 の画像サイズ，20 µmピク

きな物体の周りの流れの分析が困難になる。例えば，煙セル，および 60フレーム/秒での 14 ビット出力を備えたのイメージングは，煙発生器および制御された煙流れをInSb検出器（IRCameras LLC，QuazIR SD）である。

放出するための機構を有することが必要である。シュ検出器は 77 Kまで凍結冷却され，2.95-4.97 µmを伝送

リーレンイメージングおよびシャドーグラフ法は共に，するコールドフィルターを用い，MWIRスペクトル範囲全体イメージングカメラに沿って空間的にコヒーレントな光で動作する。カメラは焦点距離 50 mmのf / 2.3 レンズ

1）源を必要とし，流れ内で屈折率のコントラストが必要となる。 それらと比べ赤外線イメージングは，完全に受動的であり，単一の赤外線ビデオカメラと単純なビデオ処理しか必要としない。この技術は，大部分の容積流量よりもむしろ表面流量を測定することで，アプリケーションに応じては利点または欠点となり得るが，既存の流れ可視化方法とは異なる。Inagaki et al.は表面と大気との間の強い熱コントラストの良好な観察条件下での風表面流の赤外線イメージング，およびイメージを構成するための時間平均化を可能にする滑らかな流れの実行可能性を以前に実証している 2）。そこで我々は，雨のような劣悪な条件で画像を撮ることが可能であるだけでなく，高速で強い乱流に対しても，リアルタイム（最大500 フレーム/秒）に高速にビデオ測定することが可能となったので報告する。

図1

微小な熱変化を強調するために処理された赤外線ビデオからの画像形。白い矢印は，ビデオデータを見るときに容易に現れるコンク
リート流れ方向に沿う風の流れのローカル方向を示すために追加されている。画像ディスプレイは，±75 mKの輝度温度差で直線的に黒 /白にスケールされている
ねいざん・へーがん

Vol.40, No.5・O plus E593

特集：赤外線イメージングとセキュリティーセンシングへの応用（Janos Technology Inc.，
ASIO 50mm）を使用している。

流れ（翼幅方向）の運動を引き起こし，サーマルカメラ

この構成では，カメラNETDは 15 mK（23 ℃での計算）によって示される表面温度の急激な変化を引き起こす。

で，積分時間は 2 msであった。積分時間がフレームレー下にある材料基板との導通は，熱変化が測定ノイズを下トを 500 フレーム/秒に制限する点まで，画像を切り取回るまで，これらの熱変動を数秒間緩和させる。

ることにより，より速い読み出し速度を達成することができる。

それは赤外線ビデオシーケンスを時間的にフィルタリングすることで，場面内の物体の温度変化δⓉを数ミリ

図 1 が示すデータは，乱気流の冷たい空気が暖かい表ケルビンレベルまで解析することができる。このレベル

面を横切ると，表面幾何学的形状の差，表面を通過するでは，明らかにこれまでとは違った熱的挙動を見るよう空気の小さな温度差，および 空気が表面と相互作用すになる。これらのダイナミクスを解析するために，さまる方法である。これらの小さな温度差は，熱が表面下のざまな時間フィルターが可能であるが，それらのすべて材料に伝導するか，または異なる温度を有する空気の小は，ノイズ抑制のための高周波カットオフと，ノイズ抑片が表面を通過する際に減衰することを示している。流制のための最小周波数を規定する低周波カットオフとを体（風）と固体表面の間の熱的相互作用の大まかなモデ有する 1 次微分フィルタの一形態を実装することで，最ルは，コンクリートの場合，20 mKの表面温度の瞬間小のダイナミクス率を調整できる。単純な時間勾配フィ的な変化が，約 5 秒後にカメラの感度限界（<5 mK）にルタを使用してフローを可視化することは可能である達する 。

が，この場合の生の測定ノイズは，最大振幅縞以外のす3）

図 1 で見ることができる縞は，一般に，その横断（翼べてを見ることが困難になる。したがって，時間勾配を幅方向）寸法に沿って，互いに約 3 ピクセル離れており，計算する前に時間平均を取ると，ノイズが大幅に減少し，この撮像距離 8 mで 12 mmの幅に対応する。コンクリー

一般に熱信号が減少しないため，2 次微分またはそれ以ト表面はθ～ 75°の斜めの角度で観察されるので，コンク上で完全な値に達することがある。しかし，平均が長すリート表面に物理的に発生するよりも線条がcosθ～ 0.26ぎる場合，風速に起因するより速い局部熱力学に比べて，のファクターによって互いに接近して見えるので，コンク温度のゆっくりした全体的な変動が支配的になる傾向がリートの実際の物理的間隔は約 46 mmとなる。多くの研ある。このように，2 次微分フィルタは，全体的な変化究者が，乱流境界層や流線状の縞においても同様の大規を除去し，ノイズを抑制しながら，中間周波数範囲を通模なコヒーレントな流れ構造を観測している過するように設計される。

。

3）, 4）, 5）

図 1 で観測された熱線縞は，（暖かい）低速な空気がここで一般的な 2 次フィルターには，ガウシアンのラ表面から押し上げられた（冷たい）高速な空気と急速にプラシアンフィルターと離散ラプラシアンフィルターが交換されることによって生成される可能性が高い 6）。こ含まれている。時間的フィルタリングの場合，後者は 2れらの交換は，流れ方向の渦によって誘発された空気のつの時間的移動平均の差として容易に構成される（図 2

図2594

風を可視化するビデオに使用される時間フィルター

O plus E・2018 年 7・8 月

特集：赤外線イメージングとセキュリティーセンシングへの応用参照）。この形式は，そのシンプルさのため高速処理に定義している。これは，多くの一般的な材料が直射日光特に適しており，図 1 のビデオを生成するアルゴリズムに曝されると達成できる。
図 3 からは，Ⓣlocal，Ⓣtrend，およびδⓉが得られる，図 1が実装されている。
δ (x，y) = (フレームの平均) ­ (1フレームの平均) =2(x，y) ­

local

(x，y)

trendのビデオシーケンスから得られた単一ピクセルの温度動力学を示す。ピクセルを横切る暗い線は，図 3 の細い灰議論しているすべての可視化ビデオでは，使用された色曲線で見られるくぼみを生成し，ビデオの約 35 s点

フィルタパラメータは ɴ1= 4 フレーム，ɴ2 = 80 フレー

での強いくぼみは，近くの装置からの空気の破裂によるムで，平均時間はそれぞれ 67 msと 1.3 秒に相当する。

表面の冷却を示す。この変動は，ピクセルの熱コントラ

長いベースライン移動平均Ⓣtrendはデータの全体的な冷ストがΔⓉ ～ 12 ℃である場合に，熱線縞によって誘起却傾向を除去し，短いベースライン移動平均Ⓣlocalはノイされる 10 ～ 20 mKの温度変化を示す。
図 4 は，完全に曇った雨の日に撮影されたシーンを示

ズを低減するために数フレームにわたって平均化されたしているため，ここでは空気と地面の熱的コントラスト現在の温度を与える。
一般に，ここに示されたビデオはパラメータ値にあまがはるかに小さい（ΔⓉ～5 ℃）。ビデオ中に小雨が当たっり敏感ではないので，ɴ1 とɴ2 の値の選択にはかなりのているシーンがあるが，シーケンスの途中で停止してい柔軟性がある。例えば，図 1 のビデオでは，ɴ1 = 1 にしる。バケツまでの距離は 8 mである。このように測定条ても良好な結果が得られるが，ノイズが約 40％増加し件が悪いにもかかわらず，フィルタリングされたビデオた場合には，より速い時間的変化をイメージングする機は複雑な風の動きを難なく可視化することができる。

能と交換する。同様に，ɴ1 = 10，ɴ2 = 120 とすることもでき，このデータでは妥当な結果が得られる。

測定条件

3.

縞の予想される信号強度に使用する有用なメトリック

風面の流れを良好に測定するためには，ノイズの存在は，ピクセルの「熱コントラスト」ΔⓉ ，またはシーン

下で熱構造を見るのに十分な信号対雑音比（SNR）が必と周囲空気との間の温度差によって与えられるシーンの要である。より大きな熱変動は，物体表面と風との間の平均熱コントラストであり，より大きい熱的コントラストΔⓉ により生じ，表面放射bkg率が高いときに良好な視認性（放射輝度の変化）を有す­ airる。屋外測定の場合，ΔⓉ は通常，表面上の太陽光の吸で表す。一般に，良好な熱コントラストをΔⓉ >15℃と収によって引き起こされ，周囲の空気の温度以上に加熱
0.1547.0

local

0.10trendδ

温度（℃）

46.9

0.05
0.00

46.8

­0.05
46.7

46.60δ ←温度差（℃）

Δ =­0.1010203040

­0.15

時間（秒）
図3

対象のⓉ local（黒線），80フレームの時間平均 Ⓣ trend（太い灰色線），および 2 つのδⓉ の中央の差異の 4フレームの時間平均温度を示す経時的なサン
プルピクセルの温度解析（細い灰色線）。

Vol.40, No.5・O plus E595

特集：赤外線イメージングとセキュリティーセンシングへの応用⒜中波長赤外線イメージ
図4⒝可視光イメージ

曇り日にコンクリートの駐車場の赤外線ビデオを処理したフレーム。シーンの中央には，電気ホットプレート（120 ℃でカメラを飽和状態にする）にバケツが表示される。

される。図 1 のように，接触サーミスタを用いて，コンよって変化する。 夏の暑い日には，日に焼けたコンククリート（約 50℃）と大気（約 35℃）が得られ，同様に，リートは 50 ℃に達し，アスファルト舗装は 60℃以上の光サーモメーターを用いてコンクリート（約 49℃）を温度に達することがある 7）。これらの高温はNETDを大得ることで，ΔⓉ を約 15 ℃を決めることができる。曇っ幅に改善する。検出器の通過帯域にわたって積分され，た空と少雨が降っている間に，図 3 が撮影されたので，検出器の応答性によって重み付けされた各温度での表面熱コントラストはわずか 5 ℃であった。また，ここで撮の黒体放射スペクトルをモデル化すると，表 1 に示すさ影されたシーンの風速は 1 ～ 2 m/sであった。より強い

まざまな対象温度についての推定NETD値が得られる。

風速は，一般に，シーン内の表面と周囲空気との間の熱雑音が限られているため，ノイズレベルは光子束からの的コントラストを減少させ，困難な測定環境となる。

ポアソン分布としてスケールすると仮定できる。

図 1 と図 4 に示すデータの場合，温度測定からΔⓉ を知考慮するもう 1 つの要因は，複数のフレームの合計にることができ，図 3 に示したように，例示的なピクセルよるノイズの減少である。図 1 と図 4 に使用されるアルの温度履歴を解析することによって熱構造信号を推定す

ゴリズムは，4 フレームと 80 フレーム幅の移動平均をることができる。 ビデオの構造をピクセルの熱履歴と適用する。静的オブジェクト統計を仮定すると，
表1は，相関させることによって，図を破線で示したように，ピ移動平均データの結果のノイズ推定値を示している。2

クセルを横切る明暗の縞がδⓉ～ 10mK程度の熱変化をつの移動平均の差をとることによって，得られるノイズ生じることがわかる。

はおおよそ直角に加算されたペアになるので，結果の差SNRを評価するには，ノイズの尺度も必要となる。

分画像のノイズは 4 フレーム移動平均のノイズとほぼ同NETD値はサーマルカメラの基本的なノイズ測定値であじになる。したがって，50 ℃でのコンクリート表面のるが，NETDはイメージングされるサーフェスの温度に撮 像，12.5 mKの 熱 変 動，6.3 mKの カ メ ラNETDが

表1596

QuazIR SDカメラの異なる表面温度を撮像し，表面放射率を0 .95と仮定した場合の推定 NETD 値

表面温度（℃）

NETD（mK）

4 フレーム平均
NETD（mK）

80 フレーム平均
NETD（mK）

2315.0

7.5

1.730

14.3

7.2

1.6

50

12.5

6.3

1.460

11.7

5.9

1.3

O plus E・2018 年 7・8 月

特集：赤外線イメージングとセキュリティーセンシングへの応用
SNR＝２に相当することになる。

4.

結論
ここで示したパッシブイメージング法は，表面近くの乱流風パターンを測定する方法を提供する。 赤外線イの点で）非常に遅い風の動きに，風の表面流の赤外線画像を示した 2）。冷却カメラは，我々が示した条件によって実用化することができた。特に，ビデオ測定を可能にすることによって，固有の乱気流のダイナミクスを捉えることができる。

メージングは場面の準備を必要とせず，リアルタイムで見ることができるので，広い視野および複雑な形状の上でこれらの現象を可視化する便利な手段をユーザに提供できる。高放射率断熱材は測定のための最良の背景を提供するが，塗装された導電性材料を使用することも可能であるため，車や飛行機などの物体の周りにイメージング風が流れる可能性がある。このような複合的な利点により，サーマルエンジニアは，例えば，複雑な設備の表面上の空気流の冷却効果だけでなく，3D流体モデルを構築することなく流れの方向を可視化することができる。
表面と風との熱的コントラストはこの方法の必要条件であるが，不利な条件（曇りの空と雨）であっても，目に見える流れパターンを作り出すことが可能であることを示したので，広く適用可能である。冷却カメラ（MWIRまたはLWIRのいずれか）は，良好なSN比のため，これらの測定には最適な選択である。
以前の研究ではなく，単一の画像において，高い熱コントラスト条件下，および（フレームあたりのピクセルVol.40, No.5・O plus E

参考文献1）N. T. Clemens: “Flow imaging”, in Encyclopedia of Imaging
Science and Technology, J. P. Hornak, ed., pp. 390-419(Wiley, New York, 2002).
2）A. Inagaki, M. Kanda, S. Onomura, and H. Kumemura:“Thermal image velocimetry”, Boundary Layer Meteorology
149, pp. 1-18 (2013).
3）B. J. Cantwell: “Organized motion in turbulent flow”, Ann.
Rev. Fluid Mech. 13, pp. 457-516 (1981).
4）T. Itano and S. Toh: “The dynamics of bursting process inwall turbulence”, J. Phys. Soc. Japan 70, pp. 703-716(2001).
5）J. Jiménez: “Turbulent flows over rough walls”, Ann. Rev.
Fluid Mech. 36, pp. 173-196 (2004).
6）G . Kawahara: “Theoretical interpretation of coherent
structures in near-wall turbulence”, Fluid Dynamics
Research 41, 064001 (2009).
7）T. Asaeda, V. T. Ca, and A. Wake: “Heat storage ofpavement and its effect on the lower atmosphere",Atmospheric Environment 30, pp. 413-427 (1996).

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