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熱成像測溫儀國內產能基本滿足供應量 缺貨有所好轉

“1000多人的單位,如果排隊用額溫槍測溫,將耗時1個多小時。”


這是復工潮來臨時,企業面臨的真實困境。


“復工了,我們要對園區進行熱成像體溫篩查,請協助我們一同部署解決方案。”


這是張江高科技園區向園區內企業發出的求助通知。


隨著疫情防控和復工推進,越來越多的單位開始恢復現場辦公,測溫成為上班出行的第一道關卡,也成為各企業管理者的一場“入門考試”。


為此,交通部門、各大企業紛紛展開“自救”,“只是在人群中看了你一眼,溫度就被記錄下來”的紅外熱成像測溫儀因此成為新晉“網紅”。


一同飄紅的還有股價。


2月3日開市以來,高德紅外(002414)、大立科技(002214)、睿創微納(688002)、華中數控(300161)、海康威視(002415)、大華股份(002236)等紅外熱成像概念股紛紛走高。


2月2日,工信部在新聞發布會上提到,收到各地各方面對紅外體溫檢測儀的需求大概2萬臺,預計整個全自動紅外體溫檢測儀需求大概6萬臺。


但根據東興證券2月23日的研報,從了解到的企業工廠訂單情況,初步預計市場需求約為9.3萬臺。


可見,隨著返程復工高峰的來臨,紅外熱成像測溫儀的需求明顯增多。那么,“網紅測溫儀”的供給,能否滿足市場需求?它的測量精度又能否保證?


產能基本滿足需求


總部位于武漢的華中數控是一家紅外測溫設備制造商,疫情以來,已有數千套紅外智能體溫檢測系統投入武漢天河機場、雷神山醫院等抗疫一線。



“我們屬于復工特殊部門,春節期間一直沒有停工。”


2月26日,華中數控一位產品經理告訴《IT時報》記者,“武漢工廠紅外體溫產品線幾十名員工除夕就開始加班生產,因為訂單量大,我們還把佛山工廠一條產線進行了升級改造。”


“現在產能基本能跟上需求,大訂單一周之內可以發貨。”


這位經理表示,“春節時,有些上游產業鏈供應商沒有復工,我們的產能大約在每天70臺。現在,供應商也在逐步復工,產能已提升到每天100多臺。”


收到工信部組織供貨通知、具備完全知識產權和完整產品鏈的大立科技,也是國內紅外線熱成像測溫儀的主要生產廠商。



其一位市場經理告訴《IT時報》記者:“我們的紅外探測器、機芯組件、整機都是自己研發、生產,1月21日工廠開始復工,但也受到零部件供應不足和物流影響。


不過,現在正在慢慢恢復,日均產能約為300臺。截至2月25日,我們已經向全國供應了5000多臺設備。如果現在訂購,基本一周之內能發貨。”


安防龍頭海康威視早在2年多前,便已經布局紅外熱成像人體測溫產品,同樣具備紅外探測器和機芯的自主研發能力。



正月初三開始,熱成像測溫儀產品線復工后,便一直加班加點生產,確保第一時間將產品送達一線。


海康威視負責人表示,目前,部分供應商仍處于停工、半復工的狀態,物料這塊會有一定的影響,但隨著疫情逐漸得以控制,供應商復工,情況將得到緩解。




產業鏈上游出貨百萬


紅外熱成像測溫儀的核心部件包括紅外探測器、機芯、智能處理電路、電池、外殼、顯示屏等。


相比上述具備核心部件自主研發能力的企業,部分紅外測溫制造商的核心部件由外部供應商提供,他們的復工情況直接決定了制造商的產能。


集成電路設計龍頭華大半導體主要生產測溫儀所需的電池管理芯片、光感芯片等元器件產品,2月10日,華大半導體總部正式復工。



截至2月20日,華大半導體復工率超過90%,員工到崗率超過70%。


其子公司上海貝嶺相關手持紅外測溫儀IC產品發貨已超過400萬片,南京微盟供應用于測溫儀的電源管理芯片出貨量接近100萬片,有效保證了紅外熱成像測溫儀芯片的供給。


“目前,我們和主流廠商溝通時,基本能保證現款現貨。”一位紅外熱成像測溫儀方案解決商告訴記者。


為張江高科技園區部署熱成像測溫方案的企樹網絡科技創始人、CEO王振宇說,“2月初,我們在接到園區第一批部署通知時,多家設備制造商表示缺貨。



但最近部署第二批測溫儀時,缺貨情況有所好轉,目前和多家廠商都在協商之中。”




確保測溫精度是技術難點


除供貨外,另一個被眾人關心的問題,是紅外熱成像測溫儀的測量精度。


“沒有感覺!”這是體驗過紅外熱成像測溫儀人的第一感覺。



遠距離、大面積、大客流是紅外熱成像測溫儀的優點。


只要出現在測溫熱成像攝像機前,即可在1秒內被測溫,同時,電腦屏幕上會實時顯示每個人的體溫“色彩”,一旦捕捉到發熱高溫點,系統會自動以聲光報警的方式通知工作人員及時處理。


但正因為暴露在大環境、大人流中,紅外熱成像測溫儀的測量精度也會受到多重因素的影響。



“一群人涌來時,露出的皮膚面積、不同人皮膚的干性油性、空氣的干燥濕潤都會影響測量精度。


不同人群、不同環境、不同天氣下,如何在綜合條件下保證測量結果的一致性,是紅外熱成像測溫儀最大的難點,也是AI算法需要攻克的部分。”


機器人視覺公司微鏈科技創始人、董事長冉祥告訴《IT時報》記者。


此次,他們推出了DaoAI-ThermApp機器視覺體溫檢測系統。


根據非典時期發布的國標GB/T19146-2003《紅外人體表面溫度快速篩檢儀通用技術條件》,警示溫度測量誤差應不超過±0.4℃。


目前,主流設備制造商提高測量精度的方法是配備黑體校準。


黑體是一種理想化的輻射體,它能吸收所有波長的輻射能量,沒有能量的反射和透過。


也就是說,絕對黑體只發射紅外電磁波,但不反射外界環境的電磁波,使其輻射情況只與溫度有關,有效避免外界環境干擾以及自身材料影響。



因此,紅外熱成像系統可以利用黑體的特性開展測溫標定:將黑體安裝在攝像機的視野里,后者對黑體進行溫度測量,并以此為基準實時進行測溫校正。


黑體校正后,測量精度有了明顯提升。


海康威視的人體測溫雙光半球/筒機產品的精度為無黑體校準±0.5℃,有黑體校準±0.3℃;


大華股份的熱成像人體測溫設備,配合黑體使用前的精度只有±1℃,使用后精度可達±0.3℃。


但與此同時,成本也會上升。


不過,紅外熱成像測溫儀的使用環境仍有一定局限性。


“紅外熱成像測溫儀的測試環境是在20-25℃的室溫條件下,為保證測試精度,目前只能用于室內。


現在有些用戶提出室外使用需求。如何在不同環境下保證測量的穩定性,也是紅外熱成像測溫儀需要攻克的難點。”華中數控前述產品經理說。(作者/IT時報見習記者 錢奕昀)


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