Calibration of the optical-electronic system based on infrared sensors

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. The object of the study is an optoelectronic system based on infrared (IR) sensors. The subject of the study is the calibration methodology of this system. The purpose of the work is to develop and present an adaptive calibration methodology that takes into account the influence of external factors (such as illumination and temperature) to improve the accuracy and reliability of measurements. Materials and methods. The research was carried out using mathematical modeling, in particular, the power approximation method and the least squares method. The system was modeled in MATLAB/Simulink and experimental studies were carried out in laboratory and field conditions. Data processing and system control were carried out using the Tiva C Series LaunchPad microcontroller. Results. The calibration method is presented, based on mathematical models describing the dependence of the output voltage of the IR sensors on the distance to the object. The analysis of the influence of external conditions is carried out. The correction factors are introduced and calculated, allowing the dynamic adaptation of the measuring system to the changing operating conditions. Conclusions. Analysis of the simulation results and experimental data showed that the proposed approach to adaptive calibration can significantly improve the accuracy and reliability of measurements. The developed methodology can be applied to improve the operation of autonomous navigation systems, medical sensor devices and industrial measuring systems.

About the authors

Sergey M. Zuev

MIREA – Russian Technological University; The Central Scientific Research Automobile and Automotive Engines Institute “NAMI”

Author for correspondence.
Email: sergei_zuev@mail.ru

Candidate of physical and mathematical sciences, associate professor, associate professor of the sub-department of optical-electronic devices and systems; head of the department for training of highly qualified personnel and additional professional education

(78 Vernadskogo avenue, Moscow, Russia);(2 Avtomotornaya street, Moscow, Russia)

Ivan Yu. Konstantinov

MIREA - Russian Technological University

Email: indavanes@yandex.ru

Student

(78 Vernadskogo avenue, Moscow, Russia)

References

  1. Jurman D., Jankovec M., Kamnik R., Topic M. Calibration and data fusion solution for the miniature attitude and heading reference system. Sensors and Actuators A: Physical. 2007;138(2):411‒420. doi: 10.1016/j.sna.2007.05.008
  2. Wang J., Lei B., Yang Z., Lei S. A low-cost calibration method for the infrared sensor array for quantitative analysis of natural gas. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2022;230. doi: 10.1016/j.chemolab.2022.104675
  3. Dinh T., Choi I., Son Y., Kim J. A review on non-dispersive infrared gas sensors: Improvement of sensor detection limit and interference correction. Sensors and Actuators B: Chemical. 2016;231:529‒538. doi: 10.1016/j.snb.2016.03.040
  4. Feudale R.N., Woody N.A., Tan H., Myles A.J., Brown S.D., Ferre J. Transfer of multivariate calibration models: a review. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2002;64(2):181‒192. doi: 10.1016/S0169-7439(02)00085-0
  5. Fonollosa J., Fernández L., Gutierrez-Galvez A., Huerta R., Marco S. Calibration transfer and drift counteraction in chemical sensor arrays using Direct Standardization. Sensors and Actuators B: Chemical. 2016;236:1044‒1053. doi: 10.1016/j.snb.2016.05.089
  6. Mishra P., Passos D. Deep calibration transfer: Transferring deep learning models between infrared spectroscopy instruments. Infrared Physics & Technology. 2021;117:103863. doi: 10.1016/j.infrared.2021.103863
  7. Li B., Zhao Z., Feng S. Design and Implementation of Remote Measurement and Calibration System for Gas Sensor Based on Internet of Things. In Proceedings of the 2023 5th International Conference on Internet of Things, Automation and Artificial Intelligence (IoTAAI '23). Association for Computing Machinery, New York, 2024:818– 823. doi: https://doi.org/10.1145/3653081.3653219
  8. Nagaraja Rao C.R., Zhang N., Sullivan J.T. Inter-calibration of meteorological satellite sensors in the visible and near-infrared. Advances in Space Research. 2001;28(1):3‒10. doi: 10.1016/S0273-1177(01)00262-9
  9. Green R.O., Pavri B., Boardman J. On-orbit calibration of an ocean color sensor with an underflight of the airborne visible/infrared imaging spectrometer (AVIRIS). Advances in Space Research. 2001;28(1):133‒142. doi: 10.1016/S0273-1177(01)00322-2
  10. Canatan M., Muñoz-Carpena R., Boz Z. Continuous surface temperature monitoring of refrigerated fresh produce through visible and thermal infrared sensor fusion. Postharvest Biology and Technology. 2025;222:113354. doi: 10.1016/j.postharvbio.2024.113354
  11. Deev O.I., Debelov V.V., Endachev D.V., Zuev S.M., Shmatkov Yu.M., Shirokov P.S. Technological Vision Systems Using Principle of Analysis of Changing Geometry and Spectrum of the Light. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 2021;666:032075. doi: 10.1088/1755-1315/666/3/032075
  12. Wenbo C. Computer vision algorithm based on fiber optic sensors and infrared thermal radiation images for fatigue detection under simulated operating conditions. Thermal Science and Engineering Progress. 2024;56:103066. doi: 10.1016/j.tsep.2024.103066

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».