I N S E N S Simulación visual del espectro infrarojo térmico (Simulación de sensores) Julio César Alonso Blanco Indra Sensor Simulation.

Presentación del tema: "I N S E N S Simulación visual del espectro infrarojo térmico (Simulación de sensores) Julio César Alonso Blanco Indra Sensor Simulation."— Transcripción de la presentación:

1 I N S E N S Simulación visual del espectro infrarojo térmico (Simulación de sensores) Julio César Alonso Blanco jcalonso@indra.es Indra Sensor Simulation Group

2 1 Los humanos tenemos muchas limitaciones en la visión La luz es una de las formas para transportar energía que la naturaleza ha seleccionado y se caracteriza por una longitud de onda y una amplitud (básicamente)

3 2 Thermal Camera Low Level TV (LLTV) Night vision goggles (NVG) 8 – 14 µm. 450 - 750 nm. 500 – 900 nm. Librería de simulación de sensores Librería de simulación de sensores Sensores Pasivos Los sensores son dispositivos que permiten ampliar el espectro, capacidades y alcance de la visión y se amparan en determinados comportamientos de la materia cuando interactua con la radiación EM o en su propia emisión

4 3 RADAR Wheather radar microwaves Microwaves Librería de simulación de sensores Librería de simulación de sensores Sensores activos Active Night vision goggles (NVG) 500 – 900 nm.

5 Modelo de simulación de sensores Aspectos generales  Sistemas Fotosensibles  Aprovechan un comportamiento físico emisivo, reflectivo o ambos  RANGO DINAMICO  Variación de la curva de sensibilidad del sensor  Como el brillo y contraste de la televisión pero trasladado a otras bandas  Su propio ojo  Sistemas Opticos  RANGO OPTICO  Profundidad de campo (DOF) y apertura angular  Averraciones de la lente  Sistemas orientados a la detección, orientación, reconocimiento e identificación (DORI)  TRACKING  Reconocimiento de formas  Comparacion de imágenes en tiempo real

6 Modelo de simulación de sensores Modelo general Excitación / emisión Transporte y extinción Detección / post- procesado Fuentes

7 6 Thermal Camera Low Level TV (LLTV) Night vision goggles (NVG) 8 – 14 µm. 450 - 750 nm. 500 – 900 nm. Librería de simulación de sensores Librería de simulación de sensores Sensores Pasivos Modelo de calentamiento de materiales Efectos atmosféricos (viento humedad) Modelo de atenuación atmosférica Modelo de interacción con el sensor Esquema general de simulación de sensores Postprocesos de imagen Librería fisico matemática Tratamiento de materiales (MatML) Efectos ópticos Autoganacia Factores de amplificación y curvas de respuesta Reflectividad y albedo de materiales Postpocesos de ruido

8 7 RADAR Wheather radar microwaves Microwaves Librería de simulación de sensores Librería de simulación de sensores Sensores activos Modelo de emisión y dinámica de la antena Modelo de convolución con el terreno Recepción y Postprocesado de la imagen Esquema general de simulación de sensores Postprocesos de imagen Librería fisico matemática Tratamiento de materiales (MatML) Modelo de evolución meteorológica Interpretación software de la imagen Active Night vision goggles (NVG) 500 – 900 nm. Factores de amplificación y curvas de respuesta Reflectividad y albedo de materiales Postpocesos de ruido Control de alcance de la fuente

9 8 Simulación de sensores  INVIS Librería físico-matemática  Emisiones del cuerpo negro  Modelo meteorológico y atmosferico simple  Ciclos diurnos para los materiales  Extinción  Convolución con la curva de sensibilidad del sensor  Técnicas de renderizado avanzado  Advanced shading  Multiples framebuffers  Vertex proccesing  Herramientas para integración de materiales y fuentes en modelos  Photoshop plugging  IRTextureEditor

10 Cámara térmica Breve introducción teórica La cámara térmica trabaja en el rango de los 300 K A estas temperatura el flujo de energía emitida es cinco ordenes de magnitud menor que la del Sol Radiación del cuerpo negro

11 10 Cámara térmica Modelo aproximado para el calentamiento Atmospheric Conditions (for heating) : Humidity Air Density Clouds State and precipitation Surface Temperature for each material map in texture Material Data Base MathML Each Material: Physic Constants Diurnal Cycle for each material Location Date / Time IR Simulation world & Models Data Base Material Maps in textures or vertex Particular pixel properties Ambient temperature Atmosphere radiation Sun contribution CALCULADOALMACENADO

12 11 Cámara térmica - INVIS Physical library based Temperatura de superficie y propiedades de ciclo diurno Emissivity variations As lower (red) emissivity is, Effective temperature decreasing Absorbency variations As lower (red) Absorbency factor is, Effective temperature decreasing Thermal Inertia variations As lower (red) thermal inertia is, Effective temperature decreasing All together variations Crossover The more hot at day, the more cold at night Heat variation diferential Eq: dT = F(T, t)·dt

13 12 Cámara térmica Modelo para el transporte de información Black (Gray) Body. Emissivity. Material Data Base Each Material: Emissivity Atmospheric Conditions (for correct wave) : Humidity Air Density Wavelength intensity distribution Surface temperature for each material map in texture

14 Cámara térmica Modelo de interacción con el sensor térmico Wave ranges Auto Gain Control Color Palette: Wavelength – Colour index Thermal IR Device IR Image with no device visual corrections Wavelength Dynamic Range

15 14 Value of Anticipation