Användningen av termisk infraröd strålning sprider sig till nya användningsområden. Ett område är säkerhetsövervakning via värmekameror. Värmekameror har en fördel jämfört med vanliga säkerhetskameror som endast bearbetar synligt ljus eftersom detta inte påverkar värmekameran i samma utsträckning. Syftet med detta projekt är att undersöka möjligheter för att åstadkomma högre noggrannhet i temperaturmätningar med en värmekamera. Genom att använda oss av tekniker som används som bästa praxis inom liknande områden kalibreras vår värmekamera till högre noggrannhet. Detta med hjälp av tekniker som två-punktskalibrering med svartkroppar för att få ett referensvärde för två olika temperaturer. Därefter kan andra okända temperaturer beräknas. Vi använder oss av medelvärdesbildning för att bli av med temporalt och spatialt brus. Med denna metod får vi en bättre bild av genomsnittstemperaturen för varje värmebild. Vår kalibrering av värmekameran testas sedan i ett experiment där vi mätte högerhänderna på testpersonerna. Dessa resultat jämförs sedan med en annan värmekamera som inte kalibrerats. Testresultaten visar att vi lyckats uppnå en högre noggrannhet av värmekameran med en variation högst 0.348°C vid mätning av en människas hudtemperatur. Detta visar att kalibreringen är i allmänhet gynnsam.

The usage of thermal infrared radiation spreads to new fields. One area of use is security monitoring with thermal cameras. Thermal cameras have an advantage over regular security cameras which only processes visible light as this does not affect the thermal camera to the same extent. The purpose of this project is to investigate the possibilities for achieving higher accuracy in temperature measurement with a thermal camera. By using best practice methods applied in similar areas, our thermal camera is calibrated to measure temperature with a higher accuracy. Methods such as two- point calibration with black bodies are used to get two reference values from two different temperatures. The reference values can then be used to calculate unknown temperatures. Image averaging is applied to get rid of temporal and spatial noise. This method provides a clearer thermogram of the average temperature. Our calibration of the thermal camera is tested in an experiment where we measure the right hands of test subjects. These results are compared with the results measured from a non-calibrated thermal camera. The test results show that we managed to achieve a higher accuracy with the thermal camera with a maximum variation of 0.348°C when measuring human skin temperature. This shows that the calibration is generally favorable.