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热成像测温仪国内产能基本满足供应量 缺货有所好转
发布日期:2020-03-04 10:52:01

“1000多人的单位,如果排队用额温枪测温,将耗时1个多小时。”


这是复工潮来临时,企业面临的真实困境。


“复工了,我们要对园区进行热成像体温筛查,请协助我们一同部署解决方案。”


这是张江高科技园区向园区内企业发出的求助通知。


随着疫情防控和复工推进,越来越多的单位开始恢复现场办公,测温成为上班出行的第一道关卡,也成为各企业管理者的一场“入门考试”。


为此,交通部门、各大企业纷纷展开“自救”,“只是在人群中看了你一眼,温度就被记录下来”的红外热成像测温仪因此成为新晋“网红”。


一同飘红的还有股价。


2月3日开市以来,高德红外(002414)、大立科技(002214)、睿创微纳(688002)、华中数控(300161)、海康威视(002415)、大华股份(002236)等红外热成像概念股纷纷走高。


2月2日,工信部在新闻发布会上提到,收到各地各方面对红外体温检测仪的需求大概2万台,预计整个全自动红外体温检测仪需求大概6万台。


但根据东兴证券2月23日的研报,从了解到的企业工厂订单情况,初步预计市场需求约为9.3万台。


可见,随着返程复工高峰的来临,红外热成像测温仪的需求明显增多。那么,“网红测温仪”的供给,能否满足市场需求?它的测量精度又能否保证?


产能基本满足需求


总部位于武汉的华中数控是一家红外测温设备制造商,疫情以来,已有数千套红外智能体温检测系统投入武汉天河机场、雷神山医院等抗疫一线。



“我们属于复工特殊部门,春节期间一直没有停工。”


2月26日,华中数控一位产品经理告诉《IT时报》记者,“武汉工厂红外体温产品线几十名员工除夕就开始加班生产,因为订单量大,我们还把佛山工厂一条产线进行了升级改造。”


“现在产能基本能跟上需求,大订单一周之内可以发货。”


这位经理表示,“春节时,有些上游产业链供应商没有复工,我们的产能大约在每天70台。现在,供应商也在逐步复工,产能已提升到每天100多台。”


收到工信部组织供货通知、具备完全知识产权和完整产品链的大立科技,也是国内红外线热成像测温仪的主要生产厂商。



其一位市场经理告诉《IT时报》记者:“我们的红外探测器、机芯组件、整机都是自己研发、生产,1月21日工厂开始复工,但也受到零部件供应不足和物流影响。


不过,现在正在慢慢恢复,日均产能约为300台。截至2月25日,我们已经向全国供应了5000多台设备。如果现在订购,基本一周之内能发货。”


安防龙头海康威视早在2年多前,便已经布局红外热成像人体测温产品,同样具备红外探测器和机芯的自主研发能力。



正月初三开始,热成像测温仪产品线复工后,便一直加班加点生产,确保第一时间将产品送达一线。


海康威视负责人表示,目前,部分供应商仍处于停工、半复工的状态,物料这块会有一定的影响,但随着疫情逐渐得以控制,供应商复工,情况将得到缓解。




产业链上游出货百万


红外热成像测温仪的核心部件包括红外探测器、机芯、智能处理电路、电池、外壳、显示屏等。


相比上述具备核心部件自主研发能力的企业,部分红外测温制造商的核心部件由外部供应商提供,他们的复工情况直接决定了制造商的产能。


集成电路设计龙头华大半导体主要生产测温仪所需的电池管理芯片、光感芯片等元器件产品,2月10日,华大半导体总部正式复工。



截至2月20日,华大半导体复工率超过90%,员工到岗率超过70%。


其子公司上海贝岭相关手持红外测温仪IC产品发货已超过400万片,南京微盟供应用于测温仪的电源管理芯片出货量接近100万片,有效保证了红外热成像测温仪芯片的供给。


“目前,我们和主流厂商沟通时,基本能保证现款现货。”一位红外热成像测温仪方案解决商告诉记者。


为张江高科技园区部署热成像测温方案的企树网络科技创始人、CEO王振宇说,“2月初,我们在接到园区第一批部署通知时,多家设备制造商表示缺货。



但最近部署第二批测温仪时,缺货情况有所好转,目前和多家厂商都在协商之中。”




确保测温精度是技术难点


除供货外,另一个被众人关心的问题,是红外热成像测温仪的测量精度。


“没有感觉!”这是体验过红外热成像测温仪人的第一感觉。



远距离、大面积、大客流是红外热成像测温仪的优点。


只要出现在测温热成像摄像机前,即可在1秒内被测温,同时,电脑屏幕上会实时显示每个人的体温“色彩”,一旦捕捉到发热高温点,系统会自动以声光报警的方式通知工作人员及时处理。


但正因为暴露在大环境、大人流中,红外热成像测温仪的测量精度也会受到多重因素的影响。



“一群人涌来时,露出的皮肤面积、不同人皮肤的干性油性、空气的干燥湿润都会影响测量精度。


不同人群、不同环境、不同天气下,如何在综合条件下保证测量结果的一致性,是红外热成像测温仪最大的难点,也是AI算法需要攻克的部分。”


机器人视觉公司微链科技创始人、董事长冉祥告诉《IT时报》记者。


此次,他们推出了DaoAI-ThermApp机器视觉体温检测系统。


根据非典时期发布的国标GB/T19146-2003《红外人体表面温度快速筛检仪通用技术条件》,警示温度测量误差应不超过±0.4℃。


目前,主流设备制造商提高测量精度的方法是配备黑体校准。


黑体是一种理想化的辐射体,它能吸收所有波长的辐射能量,没有能量的反射和透过。


也就是说,绝对黑体只发射红外电磁波,但不反射外界环境的电磁波,使其辐射情况只与温度有关,有效避免外界环境干扰以及自身材料影响。



因此,红外热成像系统可以利用黑体的特性开展测温标定:将黑体安装在摄像机的视野里,后者对黑体进行温度测量,并以此为基准实时进行测温校正。


黑体校正后,测量精度有了明显提升。


海康威视的人体测温双光半球/筒机产品的精度为无黑体校准±0.5℃,有黑体校准±0.3℃;


大华股份的热成像人体测温设备,配合黑体使用前的精度只有±1℃,使用后精度可达±0.3℃。


但与此同时,成本也会上升。


不过,红外热成像测温仪的使用环境仍有一定局限性。


“红外热成像测温仪的测试环境是在20-25℃的室温条件下,为保证测试精度,目前只能用于室内。


现在有些用户提出室外使用需求。如何在不同环境下保证测量的稳定性,也是红外热成像测温仪需要攻克的难点。”华中数控前述产品经理说。(作者/IT时报见习记者 钱奕昀)