JESSINIE AMG8833 8 * 8 IR وحدة استشعار التصوير الحراري بالأشعة تحت الحمراء كاشف مستشعر الكاميرا الحرارية 0 درجة مئوية ~ 80 درجة مئوية 8 × 8 وحدة كاميرا تعمل بالأشعة تحت الحمراء لوحة صفيف IIC I2C 3-5V لـ Arduino Raspberry Pi
Temperature detection of two-dimensional area: 8 × 8 (64 pixels), I2C Digital output (capability of temperature value output)
The temperature measurement range of the AMG8833 thermal imaging camera sensor is 0°C to 80°C(32 °F to 176 °F), and the accuracy is ± 2.5°C(4.5 °F)
There is a configurable interrupt pin that can be triggered when any single pixel is above or below the threshold you set
It can detect humans from distances as far as 7 meters (23) feet. The maximum frame rate is 10Hz, which is very suitable for creating your own human body detector or mini thermal imager.
Suitable For High function home appliances (microwaves and air-conditioners), Energy saving at offi ce (air-conditioning/lighting control), Digital signage, Automatic doors/elevators
وصف
مستشعر كاميرا التصوير الحراري AMG8833 عبارة عن مجموعة مستشعرات حرارية تعمل بالأشعة تحت الحمراء 8 × 8. عند توصيله بوحدة التحكم الدقيقة (أو Raspberry Pi)، فإنه سيعيد مجموعة من 64 قراءة منفصلة لدرجة حرارة الأشعة تحت الحمراء عبر I2C. وهذا يشبه تلك الكاميرات الحرارية الفاخرة، لكنها صغيرة الحجم وبسيطة وسهلة الدمج. AMG8833 هو مستشعر الأشعة تحت الحمراء الحراري 8x8 من الجيل التالي ويوفر أداءً أعلى من AMG8831 السابق. يدعم المستشعر I2C فقط ويحتوي على دبوس مقاطعة قابل للتكوين يمكن تشغيله عندما يكون أي بكسل واحد أعلى أو أقل من العتبة التي تحددها.
نطاق قياس درجة الحرارة لمستشعر التصوير الحراري بالأشعة تحت الحمراء AMG8833 هو من 0 درجة مئوية إلى 80 درجة مئوية (32 درجة فهرنهايت إلى 176 درجة فهرنهايت)
مصدر الطاقة: 3-5 فولت، والدقة هي -2.5 درجة مئوية (4.5 درجة فهرنهايت). يمكنه اكتشاف البشر من مسافات تصل إلى 7 أمتار (23) قدمًا. الحد الأقصى لمعدل الإطارات هو 10 هرتز، وهو مناسب جدًا لإنشاء كاشف الجسم الخاص بك أو التصوير الحراري الصغير. نحن نستخدم رمز الاختراق هذا على Arduino أو المتوافق (تتواصل المستشعرات من خلال I2C) أو Raspberry Pi باستخدام Python. على Pi، بمساعدة معالجة الصور من مكتبة SciPy python، يمكننا إدراج شبكة 8x8 والحصول على بعض النتائج الجيدة جدًا.