Grid-EYE温冷感 センシングソリューション

温熱快適性を見分けるメインビジュアル

何ができる?

放熱量算出による温冷感推定アルゴリズムで体感温度に合わせた空調制御を実現のイメージ
放熱量算出による温冷感推定アルゴリズムで体感温度に合わせた空調制御を実現
高解像度アルゴリズムにより、非接触で詳細な温度分布測定、物体検知を実現、各種システムの高機能化に貢献のイメージ
高解像度アルゴリズムにより、非接触で詳細な温度分布測定、物体検知を実現、各種システムの高機能化に貢献
お客様の用途に適したソリューション提供によりお客様の開発期間を短縮のイメージ
お客様の用途に適したソリューション提供によりお客様の開発期間を短縮

赤外線アレイセンサ『Grid-EYE』とは

非接触での温度分布検知が可能で、家電・産業に幅広く使用されているセンサ

GridEYE画像と分解イメージ
  • 8x8画素で赤外線を捉えることで、エリアの温度分布を検知可能
  • 対象の人の動き、存在を検知可能(静止、移動を検知)

人が放射する赤外線波長を捕らえるイメージ

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温熱快適性を見分ける仕組み

進化したGrid-EYEで「⼈検知」「温度検知」から、『人の感覚』『人やモノの状態』を推定できる領域へ

  • ハードウェアの進化

    MEMSセンサデバイス技術

    GridEYEの画像
  • プラスマーク
  • ソフトウェアの進化

    独自アルゴリズム技術
    • 高解像度化アルゴリズム
    • 温冷感推定アルゴリズム

独自アルゴリズム技術

独自アルゴリズム技術の流れ⾼解像度化アルゴリズムと温冷感推定アルゴリズム

高解像度化アルゴリズム

高解像度化アルゴリズムの超解像処理とノイズ対策の画像

温冷感推定アルゴリズム

『非接触』&『着衣外』からの温冷感推定アルゴリズムを確立

放熱量を着衣から非接触で計測の画像と放熱量から温冷感を推定のグラフ

解像度化アルゴリズム

画像が劣化する過程をモデル化し、その逆の過程をたどらせることで、劣化した画像を劣化前の画像に近づけようという技術が、超解像である。

本システムでは、
(A)Grid-EYEのレンズで集光する時点でボケ(Blur)が発生
(B)縦解像度8ピクセルでサンプリングしてしまうことで解像度が劣化
(C)測定時のノイズ、という過程を、劣化モデルとしている。

この劣化モデルに対して、
(1)Grid-EYEを傾け、ピクセルとピクセルの間の位置を測定(サブピク セルサンプリング)することで解像度増加(モザイク処理)、
(2)ボケとノイズの逆フィルタ処理をすることで、輪郭のはっきりした画像を⽣成(信号処理)という処理を施すことが、本システムの超解像処理である。

放熱量を着衣から非接触で計測の画像と放熱量から温冷感を推定のグラフ

温冷感推定アルゴリズム

赤外線アレイセンサGrid-EYEを用いた温冷感推定アルゴリズムの開発
従来、人の温冷感は、平均皮膚温の計測(接触式センサ)により推定されてきた。
当社は「着衣の上から非接触で」温冷感を推定するアルゴリズムを開発。

【考え方】
奈良女子大学との共同実験結果

温冷感推定アルゴリズムのイメージ

人と環境の熱交換モデル(右図)において、K(熱伝導)が小さく、
水分蒸発による放熱が一定の場合、放熱量 H はRC が主な変数
R = hr × (TclTr) :放射による放熱
C = hc × (Tcl - Ta) :対流による放熱
hr :放射熱伝達率 hc :対流熱伝達率
壁面温度と周囲気温が同じであれば、
R + C = (hr + hc) × (Tcl - Tr)

下矢印

着衣含めた表面温度(Tcl)と壁面温度(Tr)が
赤外線アレイセンサにより分かれば、
非接触で着衣に依らない温冷感推定が可能

  • 放熱量(H)から温冷感への変換は、奈良女子大学との共同実験結果を用いている。
  • 同じ放熱量でも、日本人の温冷感は、冬と夏で異なる値となる(季節に合わせ、人体が、代謝量を変化させるためと言われている)
  • そのため、同じ放熱量から、異なる計算式を使って、冬用と夏用の両方の温冷感を求める。
  • さらに、湿度と室温に応じて、その温冷感を補正している。
  • 冬⽤温冷感(ts)算出式
    ts = a0 * H + b0
  • 夏⽤温冷感(ts)算出式
    放熱量が26.315より小さかったら
    ts = a1 * H + b1
    放熱量が26.315以上なら
    ts = a2 * H + b2
  • 湿度による補正(t: 室温, h: 相対湿度, ts’:補正された温冷感, ts: 温冷感)
    ts’ = ts + (h0 * (t – t0) + h1) * h – h2 * (t – t1) – h3

商品に関するお問い合せ

お役立ちできる領域

家電から車載分野・産業分野へ展開、お客様のニーズに合わせて幅広く展開
・人の温冷感の感覚を見分けるセンシング用途
・詳細な温度分布測定、物体検知などのセンシング用途

  • データセンター
  • コールドチェーン
  • 防犯・セキュリティ
  • 省エネ(BEMS, HEMS, FEMS)
  • 異常温度検知
  • 医療介護・見守り
  • 動線・人数カウント(店舗、駅、工場)
  • アプライアンス