目前分辨率稍微好一些的热成像传感器价格都在500元以上， 但测单点的红外探头很便宜， 但如果我们让红外探头运动起来，对空间进行扫描，那我们是否能够得到一副热成像图像呢， 为了验证想法，我做了一个低成本的慢扫描热成像仪。

材料清单：

MLX90614-BCC

MG995舵机x2 + 铁支架

铝管

锗镜一片（这个可能不好买，但可以用小的硒化锌透镜代替）

Ardunio-nano

硬质底座

MLX90614-BCC是内置MCU和I2C的单点红外探测器，通过I2C可以获取温度，其中bcc型号的测温距离最小， 最大只有10cm，但是没有关系，我们加入一个红外透镜后，测温距离能够大大增加。

将铝管、锗镜片、探测器组成了如下的结构

其中黑色胶布主要是减少管壁的反射， 然后将探测器的I2C与Ardunio的I2C引脚相连， 装在舵机上，再使用Ardunio控制舵机， 之所以使用arduino的原因，是发现手上的esp32模块都没有提供5V引脚， 无法驱动舵机， 不然使用esp32会更方便一些

最开始的装置效果如下：

接着就是扫描和处理的代码，这里很简单，只要两个循环，移动舵机获取“温度”数据即可。

注意加了锗镜之后，测出的温度是不准的， 但是没关系，我们只要有温度差异能成像即可

void loop() {

 for (int j = 0; j < v_schritte; j++)
 {
    MG995_ServoV.writeMicroseconds(verti_start + 2*j);
    MG995_ServoV.writeMicroseconds(verti_start + 2*j);
    MG995_ServoV.writeMicroseconds(verti_start + 2*j); 
    delay(80);        
    for (int i = 0; i < h_schritte; i++)
    { 
       MG995_ServoH.writeMicroseconds(horiz_start + 2*i);
       MG995_ServoH.writeMicroseconds(horiz_start + 2*i);
       MG995_ServoH.writeMicroseconds(horiz_start + 2*i);
       if(i % h_schritte == 0)
        delay(100);
       else
        delay(80);
       float Temp = mlx.readObjectTempC();
       Serial.print(i);
       Serial.print(" ");
       Serial.print(j);
       Serial.print(" ");
       Serial.println(Temp);      
    }
 }
 MG995_ServoV.writeMicroseconds(verti_start + v_schritte);
 MG995_ServoH.writeMicroseconds(horiz_start + h_schritte); 
 while(1)
  delay(50000);
}

获取到的数据是如下的格式：

0 0 17.69
1 0 15.87
2 0 15.87
3 0 15.75
4 0 15.67
5 0 15.67
6 0 15.47
7 0 15.47
8 0 15.85
9 0 15.85
10 0 16.01
11 0 16.01
12 0 15.61
13 0 15.61

第一列是x， 第二列是y， 第三列是浮点的温度值

然后再用一段python，把数据转换成图片，方法很简单，按照X和Y，像素的值就是温度的值

def main():
    img = Image.new( 'RGB', (160,120), "black") # Create a new black image
    pixels = img.load() # Create the pixel map
    databuf = get_data('dataFile.txt')
    size = get_size(databuf)
    base =  size[0]
    scale = int(256 / (size[1] - size[0]))
    print("high = %f low = %f, scale = %d " % (size[1], size[0], scale))
    for dat in databuf:
        x = int(dat[0])
        y = int(dat[1])
        value = int((float(dat[2]) - base)* scale )
        #print("x= %d  y= %d  v= %d" % (x, y, value))
        #print(value)
        pixels[x,y] = (value, value, value) 
    img.show()

最开始得到的图片比较模糊， 目标是拍摄一个热水壶，距离大概1.5m

上电之后就开始扫描，串口发送数据，扫描的时间很长， 最终拍摄完成， 用python处理后得到的图像很模糊

思考了一下，原因应该是FOV太大， 导致扫描的精度降低， 解决的方法，应该是降低FOV，于是对镜头传感器做了改进 ，加了一截铝管用做减少FOV，注意铝管内部也要加入黑色绒毛胶布降低内壁反射

最终的结构就是如下了：

再次进行扫描，并优化了一下python显示的代码，加大放大系数，再次扫描的图像如下：

可见再次扫描的效果有了很大的改善了，可以看见水壶的底座，底座是塑料的不导热，温度较低，同时水壶的表面，也可以看见红外发射的角度差异造成的阴影

扫描时的视频，那是真的慢

VID_20230118_114408236.mp4 点击下载 ‎

主要是MLX90614太废柴， 这个传感器根本不是给快速测温使用的，内部的ADC和MCU速度极慢，拖尾很严重， 需要30ms才能得到正确的温度，所以延长了扫描时间， 如果换成普通的PIR传感器，自己采用高速的ADC进行采样，可能速度能好很多

还拍摄了一些其他的照片，水杯：

总体来说，初步可以看出个轮廓，还是比不上FPA的传感器，这是FILR 320x240拍摄的效果，供参考

但是优势在于成本很低，只花了不到150元