আমি থার্মাল ক্যামেরা দিয়ে কতদূর দেখতে পারি?

ঠিক আছে, এটি একটি যুক্তিসঙ্গত প্রশ্ন কিন্তু কোন সহজ উত্তর নেই।অনেকগুলি কারণ রয়েছে যা ফলাফলগুলিকে প্রভাবিত করবে, যেমন বিভিন্ন জলবায়ু পরিস্থিতিতে ক্ষয়, তাপ সনাক্তকারীর সংবেদনশীলতা, ইমেজিং অ্যালগরিদম, ডেড-পয়েন্ট এবং ব্যাক গ্রাউন্ড নয়েজ এবং লক্ষ্য পটভূমির তাপমাত্রার পার্থক্য।উদাহরণস্বরূপ, লক্ষ্য পটভূমির তাপমাত্রার পার্থক্যের কারণে একটি সিগারেটের বাট একই দূরত্বে থাকা গাছের পাতার চেয়ে অনেক বেশি স্পষ্টভাবে দেখা যায়, এমনকি এটি অনেক ছোট হলেও।
সনাক্তকরণ দূরত্ব বিষয়গত কারণ এবং উদ্দেশ্য কারণের সংমিশ্রণের ফলাফল।এটি পর্যবেক্ষকের চাক্ষুষ মনোবিজ্ঞান, অভিজ্ঞতা এবং অন্যান্য কারণের সাথে সম্পর্কিত।"একটি থার্মাল ক্যামেরা কতদূর দেখতে পারে" এর উত্তর দিতে, আমাদের প্রথমে এর অর্থ কী তা খুঁজে বের করতে হবে।উদাহরণস্বরূপ, একটি লক্ষ্য শনাক্ত করতে, যখন A মনে করে সে এটি পরিষ্কারভাবে দেখতে পাচ্ছে, B নাও হতে পারে।অতএব, একটি উদ্দেশ্য এবং ঐক্যবদ্ধ মূল্যায়ন মান থাকতে হবে।

জনসনের মানদণ্ড
পরীক্ষা অনুসারে জনসন চোখের সনাক্তকরণের সমস্যাটিকে লাইন জোড়ার সাথে তুলনা করেছেন।একটি লাইন জোড়া হল পর্যবেক্ষকের চাক্ষুষ তীক্ষ্ণতার সীমাতে সমান্তরাল আলো এবং অন্ধকার রেখা জুড়ে দূরত্ব।একটি লাইন জোড়া হল দুই পিক্সেলের সমতুল্য।অনেক গবেষণায় দেখা গেছে যে টার্গেটের প্রকৃতি এবং চিত্রের ত্রুটি বিবেচনা না করে লাইন জোড়া ব্যবহার করে ইনফ্রারেড থার্মাল ইমেজার সিস্টেমের লক্ষ্য শনাক্তকরণ ক্ষমতা নির্ধারণ করা সম্ভব।

ফোকাল প্লেনে প্রতিটি টার্গেটের ইমেজ কয়েক পিক্সেল দখল করে, যা আকার, টার্গেট এবং থার্মাল ইমেজারের মধ্যে দূরত্ব এবং তাৎক্ষণিক ফিল্ড অফ ভিউ (আইএফওভি) থেকে গণনা করা যেতে পারে।লক্ষ্য আকার (d) থেকে দূরত্ব (L) এর অনুপাতকে অ্যাপারচার কোণ বলা হয়।ইমেজ দ্বারা দখল করা পিক্সেলের সংখ্যা পেতে এটিকে IFOV দ্বারা ভাগ করা যেতে পারে, অর্থাৎ n = (D / L) / IFOV = (DF) / (LD)।এটি দেখা যায় যে ফোকাল দৈর্ঘ্য যত বড় হবে, লক্ষ্য চিত্রটি তত বেশি প্রাইম পয়েন্ট দখল করবে।জনসনের মানদণ্ড অনুসারে, সনাক্তকরণের দূরত্ব আরও বেশি।অন্যদিকে, ফোকাল লেন্থ যত বড় হবে, ফিল্ড অ্যাঙ্গেল তত ছোট হবে এবং খরচও তত বেশি হবে।

জনসনের মানদণ্ড অনুসারে ন্যূনতম রেজোলিউশনের উপর ভিত্তি করে একটি নির্দিষ্ট তাপীয় চিত্র কতদূর দেখতে পারে তা আমরা গণনা করতে পারি:

সনাক্তকরণ - একটি বস্তু উপস্থিত রয়েছে: 2 +1/-0.5 পিক্সেল
স্বীকৃতি - টাইপ অবজেক্ট সনাক্ত করা যেতে পারে, একজন ব্যক্তি বনাম একটি গাড়ি: 8 +1.6/-0.4 পিক্সেল
সনাক্তকরণ - একটি নির্দিষ্ট বস্তু সনাক্ত করা যেতে পারে, একজন মহিলা বনাম একজন পুরুষ, নির্দিষ্ট গাড়ি: 12.8 +3.2/-2.8 পিক্সেল
এই পরিমাপগুলি একটি পর্যবেক্ষকের 50% সম্ভাবনা দেয় যে নির্দিষ্ট স্তরে একটি বস্তুকে বৈষম্য করে।