热成像测温的最重要指标就是精准度。红外热成像测温仪捕获到视场内的红外辐射后，将其转换为灰度数字信号值，但该数值会随环境温度变化漂移，并受到目标发射率、大气透过率和测温距离等因素影响。应对上述一系列难点，InfiRay®自研AItemp算法应运而生。
测温精准的“硬核”保障：InfiRay®红外探测器芯片
在非制冷红外探测器芯片领域，InfiRay®以持续的技术进步达到世界领先，AItemp基于InfiRay®自研高响应率、高热灵敏度的红外探测器芯片，能够实时得到极为细致的高频热像数据。
AItemp定制，自动化生产和标定生产线：标定环境无差模拟
根据AItemp特点，InfiRay®自建了完备的自动化生产及标定流程线，针对应用环境对标定环境进行无差模拟，并选用高性能的测温标定黑体设备，黑体设备的量值传递与溯源源头可追溯到中国计量科学研究院等全球知名机构，最后出厂进行严格的测温精度检验卡控，为AItemp算法的落地提供全面保障。
AItemp智能测温算法集
AItemp算法集包括采用智能感知环境温度的温漂动态补偿算法、根据目标特性溯源性测温修正算法和基于大数据分析的人体体表温度与体内温度动态预测算法等。
动态温度补偿算法：实时自动判断，实时补偿
实时自动判断环境温度变化，并对环境温度变化引起的红外探测器输出漂移进行动态温感补偿。作为采集热辐射的红外探测器也最容易受环境温度的影响，导致红外探测器输出随环境温度变化而发生变化，AItemp通过实时获取的产品温度数据，自动计算与之相适应的环境补偿参数，对因环境温度引起的温度漂移进行实时补偿。
溯源性修正算法：红外辐射路径逆推修正
针对环境中因目标测温距离、发射率和大气透过率引起的红外辐射能量获取偏差进行溯源性修正。作为一种非接触式无损测温的技术，在红外探测器捕获目标红外辐射的路径中，存在目标测温距离、发射率和大气透过率等影响目标红外辐射传递效率的因素，AItemp中建有完备的大气传递数学模型，通过配置模型中影响因素参数值，沿目标红外辐射传递路径逆推修正，剥离重重影响因素迷雾，获得目标真实的红外辐射能量值。
人体体温动态预测算法：由表及里
人体测温类AItemp算法基于大数据分析基础上，通过体表温度智能预测体内核心温度，直观体现体内核心温度。
InfiRay®推出的全球首款1280×1024 AT1280热成像测温仪，测温精度可以达到±0.3℃，将AItemp算法的精准展现得淋漓尽致。
