MLX90640传感器如何开发为红外热成像仪？
MLX90640 有两个型号， A 型和 B 型。 （1） A 型和 B 型的区别
区别主要有以下几点
视场角不同： A 型为 11075° ， B 型为 5535° ，通俗一点讲就是 A 型是广角，所以镜头矮一些，视野更宽，但对远处物体的捕捉能力更低， B 型更适于拍摄稍远的物体。精度不同： A 型的噪声比 B 型大，所以 B 型的绝对温度和灵敏度都好一些。
（2） 供电电压和数字接口
MLX90640 共有 4 个引脚，两个电源 3.3V 供电，两个通讯 I2C 接口， I2C 支持最高 1MHz的通讯速率（实际测试发现 1.2MHz 也是可以的，只是偶尔会出错，还是老老实实 1MHz 吧）。I2C 完全是经典的时序，而且通讯速率范围特别宽，从几十赫兹到兆赫兹都通讯正常，所以它的 I2C接口程序还是很好写的。功耗大约是 25mA，实测没有问题。
供电必须是 3.3V，但 I2C 的两根引脚可以 2.5~5V 兼容。
（3）灵敏度、测温范围和精度
MLX90640的测量速率最高可以达到 64Hz，但越快的速率时的噪声会越大，导致灵敏度下降，手册上给出的指标是 1Hz 时可以区分出 0.1℃。测温范围是-40~300℃。
测温精度和成像的区域有关，靠近中间位置是±0.5~1.0℃，最外侧 4 个角是±2.0℃，其它区域约是±1.0℃。还有就是传感器上电后有个热平衡的时间，大约是 5分钟，未达到热平衡时精度会差一些。
（4）坏点
手册里特别提到了每个MLX90640 传感器可能存在最多 4 个不能使用或者精度达不到要求的像素，这也许和传感器的生产工艺有关吧，坏点都会在出厂时记录到传感器的EEPROM 里，实际使用时记得要读取一下并且在成像时特殊处理这种可能存在的像素点数据。在后面的实际测试过程中，并没有发现坏点的存在，可能是运气比较好。在官方的 API 库里，坏点和未达到精度要求的点是不做区分的，都是同样的处理方法（用相邻的好的点做平均值做为坏点的值）。
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
MLX90640是一款由Melexis公司生产的红外热成像阵列传感器，广泛应用于非接触式温度测量和热成像领域。您提供的信息已经很详细了，我将基于这些信息进行补充说明，并结合阿里云产品来探讨如何更好地利用这类传感器数据。
（1）A型与B型的区别应用
- 视场角选择：根据应用场景选择合适的型号。如果您需要宽视角监测，比如环境温控或大面积的表面温度分布分析，A型（广角）可能更合适。而对远距离物体精确测温，如特定目标监控，则推荐使用B型。
- 精度考量：如果项目对温度测量的准确性要求极高，应优先考虑B型，因其噪声更低，绝对温度和灵敏度表现更优。
（2）供电与接口配置
- 电源与通信兼容性：在设计电路时，确保提供稳定的3.3V电源给MLX90640，同时利用其I2C接口的电压兼容性（2.5~5V），可以灵活地与不同电压等级的微控制器连接。阿里云物联网平台支持多种MCU通过SDK集成，实现设备上云，因此您可以轻松地将MLX90640采集的数据上传至云端进行进一步处理或展示。
（3）性能参数与注意事项
- 数据处理与精度优化：考虑到测温精度受多个因素影响，可以通过软件算法优化，如滤波、坏点校正等方法提升最终的成像质量。阿里云Link Platform提供了数据分析服务，您可以利用此服务对收集到的原始数据进行后处理，提高温度测量的准确性和稳定性。
- 热平衡时间：在系统设计中，应预留足够的时间让传感器达到热平衡状态，以保证测量精度。可通过阿里云物联网平台设置设备的初始化流程，确保传感器稳定后再开始数据采集任务。
（4）坏点管理
- 数据预处理：虽然您未遇到坏点问题，但建议在软件层面加入读取EEPROM并处理坏点的逻辑，确保数据的可靠性。阿里云IoT Studio提供了丰富的数据处理工具和可视化组件，您可以快速开发一个界面，显示经过坏点修正后的热成像图，甚至设定告警规则，当检测到异常温度时自动触发通知。
综上所述，结合阿里云物联网平台和IoT Studio，您可以高效地将MLX90640采集的热成像数据上传至云端，利用云上的数据分析能力进行深度处理和智能分析，为工业监测、智能家居、医疗健康等领域提供强大的技术支持。
