¿Qué es la Visión Térmica?

14 de Agosto de 2024 - Innovación y Desarrollo

Por I+D Manager - Soludrones.

Todo lo que Debes Saber sobre la Tecnología de Cámaras de Visión Térmica: Ciencia, Ingeniería y Aplicaciones

Las cámaras de visión térmica han revolucionado la manera en que observamos el mundo, permitiendo ver más allá de lo visible y detectar lo invisible a simple vista. Utilizadas en una amplia gama de aplicaciones, desde la seguridad hasta la inspección industrial y la agricultura de precisión, estas cámaras ofrecen una perspectiva única al capturar imágenes basadas en la radiación térmica. En este artículo, exploraremos la ciencia detrás de la tecnología de visión térmica, su desarrollo ingenieril y cómo interpretar a groso modo sus colores para que no te pasen gato por liebre.

Radiación Térmica: ¿Qué es y Cómo se Detecta?

La radiación térmica es un tipo de radiación electromagnética que todos los cuerpos emiten en función de su temperatura. A diferencia de la luz visible, que es percibida por el ojo humano y tiene longitudes de onda entre 400 y 700 nanómetros (nm), la radiación térmica se encuentra en el rango infrarrojo del espectro electromagnético, con longitudes de onda que varían desde 700 nanómetros hasta varios 7.5 micrómetros (μm).

• Emisión de Radiación Térmica: Todos los objetos que tienen una temperatura superior al cero absoluto (0 K o -273,15 °C) emiten radiación térmica. Esto incluye desde un cuerpo humano hasta una máquina industrial. La cantidad y el tipo de radiación emitida dependen de la temperatura del objeto y de su emisividad, que es una medida de cómo un material emite radiación en comparación con un cuerpo negro ideal (Pugh & Hamilton, 2011; Pheasant & Haslam, 2019).
• Ley de Planck: La radiación térmica sigue la Ley de Planck, que describe cómo la intensidad de la radiación emitida por un cuerpo negro varía con la longitud de onda a diferentes temperaturas. Esta ley es fundamental para entender cómo los objetos calientes emiten más radiación en longitudes de onda más cortas (frecuencias más altas) y menos radiación en longitudes de onda más largas (frecuencias más bajas) (Pugh & Hamilton, 2011).
• Ley de Stefan-Boltzmann: Esta ley establece que la potencia total emitida por un cuerpo negro es proporcional a la cuarta potencia de su temperatura absoluta. En palabras simples, a medida que la temperatura de un objeto aumenta, la cantidad total de radiación que emite aumenta rápidamente (Pugh & Hamilton, 2011).

Cómo se Detecta la Radiación Térmica

Las cámaras de visión térmica detectan la radiación infrarroja utilizando sensores especializados que convierten la energía térmica en una imagen visual. El proceso de detección y conversión de radiación térmica en imágenes visuales incluye varios pasos, por ejemplo:

1. Sensores de Microbolómetro: La mayoría de las cámaras térmicas modernas utilizan sensores de microbolómetro. Estos sensores están compuestos por una matriz de píxeles que detectan la radiación infrarroja. Cada píxel en el sensor mide la temperatura de la radiación infrarroja y convierte esa medida en una señal eléctrica. Los microbolómetros están hechos de materiales como el vanadio o el silicio, que cambian su resistencia eléctrica en respuesta a la radiación térmica recibida (Roy & Hall, 2016; D’Amico & Kirtman, 2018).
2. Óptica Especializada: A diferencia de las cámaras convencionales que utilizan lentes de vidrio, las cámaras térmicas requieren lentes hechas de materiales que son transparentes a la radiación infrarroja, como el germanio o el silicio. Estas lentes dirigen la radiación infrarroja hacia el sensor, permitiendo que la cámara capture la imagen térmica (Pugh & Hamilton, 2011).
3. Procesamiento de Imágenes: Una vez que el sensor ha convertido la radiación térmica en una señal eléctrica, el procesamiento de imágenes convierte estas señales en una imagen visual. Este proceso incluye la aplicación de escalas de colores para representar diferentes rangos de temperatura, permitiendo la interpretación de las imágenes que vemos en el control del drone (Hsu & Wang, 2015; Khameneh & Tsoi, 2020).

Interpretación de Imágenes Térmicas

Las imágenes térmicas no tienen colores naturales, ya que representan radiación infrarroja, no luz visible. Sin embargo, para facilitar su interpretación, las cámaras térmicas aplican paletas de colores que permiten distinguir las variaciones de temperatura, estas las podemos seleccionar o ajustar en nuestros drones:

• Paleta de Colores: Las paletas de colores más comunes son el "Blanco Caliente", donde las áreas más calientes aparecen en blanco y las más frías en negro, y el "Arcoíris", que utiliza un espectro de colores (de azul a rojo) para representar el rango de temperaturas. Otros esquemas de colores pueden invertirse o utilizar gradientes de grises, dependiendo de las necesidades específicas de la aplicación del servicio a utilizar (Greiner & Voss, 2017; Bradley & Campbell, 2018).
• Interpretación de Temperaturas: En una imagen térmica, las áreas más cálidas se muestran generalmente en colores cálidos como rojo, amarillo o blanco, ¿bastante intuitivo verdad?, mientras que las áreas más frías se representan en azul o negro. Es importante recordar que estos colores no son absolutos; su interpretación depende de la escala de temperatura configurada en la cámara. Una misma tonalidad de color puede representar diferentes temperaturas en diferentes contextos dependiendo del profesional que opere el drone o de la técnica a utilizar (Khameneh & Tsoi, 2020).
• Análisis de Imágenes: Las cámaras térmicas avanzadas permiten realizar análisis detallados de las imágenes, como la medición de temperatura en puntos específicos, la detección de anomalías térmicas, y la creación de perfiles térmicos que muestren cómo cambia la temperatura a lo largo de una línea trazada en la imagen (Hsu & Wang, 2015). Existen infinitas posibilidades :)

Aplicaciones de las Cámaras Térmicas con Drones

Las aplicaciones de la visión térmica son vastas y diversas, abarcando desde la seguridad y el monitoreo ambiental hasta la inspección industrial y la medicina (Zarco-Tejada & Morales, 2019; Baluja & Ortega, 2020).

• Seguridad y Vigilancia: Las cámaras térmicas son utilizadas en seguridad para detectar intrusos en condiciones de poca luz o nulas, ya que pueden identificar el calor corporal incluso en la oscuridad total (Bradley & Campbell, 2018).
• Inspección Industrial: Son esenciales para la inspección de equipos eléctricos, paneles solares y sistemas mecánicos, edificios comerciales y parques eólicos permitiendo detectar puntos calientes que indican fallos o desgaste antes de que se conviertan en problemas serios (Greiner & Voss, 2017).
• Agricultura de Precisión: En la agricultura, las cámaras térmicas se utilizan para monitorear la salud de los cultivos, aumentar la producción mediante la optimización de las hectáreas de terreno, detectar estrés hídrico y optimizar el uso de recursos, mejorando la eficiencia y la productividad de las empresas e instituciones (Zarco-Tejada & Morales, 2019).
• Medicina y Diagnóstico: En el campo médico, estas cámaras permiten la detección temprana de enfermedades mediante la identificación de anomalías térmicas en el cuerpo de los animales, permitiendo la detección temprana de patologías o simplemente enfocando esfuerzo hacia el conteo o seguimiento de diversas especies de animales en predios extensivos (Coche & Foll, 2020; Parisi & Minto, 2018).
• Existen muchísimas otras aplicaciones, si te interesa saber más visita nuestros servicios o envíanos un mensaje y cuéntanos lo que te apasiona.

La tecnología de cámaras de visión térmica es un ejemplo asombroso de cómo la ciencia y la ingeniería pueden transformar nuestra capacidad para observar y comprender el mundo. A medida que esta tecnología continúa evolucionando, es probable que veamos aún más aplicaciones innovadoras y una mayor accesibilidad en una variedad de campos. En Soludrones, estamos comprometidos a proporcionar soluciones sustentables de vanguardia que aprovechen al máximo esta tecnología para nuestros clientes. ¡Explora nuestras opciones de servicios, arriendo de drones o compra tus equipos con cámaras térmicas junto a nosotros y descubre cómo pueden beneficiar tu proyecto de vida! 

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Bibliografía

• Baluja, J., & Ortega, J. F. (2020). Using thermal imaging for precision agriculture: Applications and technologies. Journal of Precision Agriculture, 21(3), 560-574. *Relacionados de Libre Acceso: https://www.scirp.org/journal/paperinformation?paperid=50193
• Bradley, A., & Campbell, T. (2018). The role of thermal imaging in modern security systems. Security Technology & Management, 21(6), 40-47. *Relacionados de Libre Acceso: surveillance-with-thermal-security-camera
• Coche, E., & Foll, M. (2020). Medical applications of thermal imaging: A review. Biomedical Optics Express, 11(10), 5314-5331. Relacionados de Libre Acceso: 10.1088/0967-3334/33/3/R33
• D’Amico, M., & Kirtman, B. P. (2018). A review of the state-of-the-art in infrared sensors for aerospace applications. Journal of Infrared, Millimeter, and Terahertz Waves, 39(4), 431-451. Relacionados de Libre Acceso: 10.1007/s10762-012-9878-x 
• Greiner, P. S., & Voss, A. (2017). Applications of thermal imaging in industrial inspection. Infrared Physics & Technology, 84, 84-91. Relacionados de Libre Acceso: 10.1109/TII.2018.2884738
• Hsu, Y. K., & Wang, Y. T. (2015). Thermal Image Processing and Analysis. Wiley.
• Khameneh, A., & Tsoi, K. (2020). Advances in infrared imaging: A comprehensive review. Journal of Optical Technology, 87(8), 550-573. Relacionados de Libre Acceso: 10.1007/978-3-319-64674-9_3
• Parisi, A., & Minto, L. (2018). The role of thermal imaging in medical diagnostics. Journal of Medical Imaging, 25(5), 157-172. Relacionados de Libre Acceso:  https://doi.org/10.1016/j.infrared.2019.06.013
• Pheasant, S., & Haslam, R. (2019). Human Vision and the Thermal Spectrum. Springer.
• Pugh, S. M., & Hamilton, D. L. (2011). Introduction to Thermal Imaging. CRC Press.
• Roy, J., & Hall, R. (2016). Infrared Imaging and Thermal Sensors: Principles and Applications. Springer.
• Zarco-Tejada, P. J., & Morales, A. (2019). Thermal imaging for crop monitoring: A comprehensive review. Remote Sensing, 11(12), 1462. Relacionados de Libre Acceso: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2021.100583