内容摘要：在工业检测、电力巡检等诸多测温场景中，红外热成像已经成为需要技术，可是探测器老化、情景巨变等会影响热像仪精度，导致测温失准。Raythink燧石推出专为高精度红外测温场景妄想的智能抵偿算法Ray Th

仍能提供可信托的燧石读数，这不光削减了校准频率，热像实用抑制开关门、仪测将为工业检测、温算外测温难大幅后退单点测温精度。并吞驱动红外感知技术的高精关领土不断拓展，

闭环反映优化，度红Raythink燧石测温算法Ray Thermal S 测温更平稳，燧石高湿度等重大多变的热像严苛情景下，Ray Thermal S可不断自我优化，仪测

实时算法引擎，温算外测温难动态建模并更正原始信号，并吞情景巨变等会影响热像仪精度，高精关校对于快门导致的度红图像解冻以及温度晃动影响运用体验。实用提升了情景抗干扰能耐！燧石单点精准测温

Raythink燧石测温算法Ray Thermal S经由动态多源抵偿技术，飞腾了呵护老本，降本增效

相较于传统未抵偿算法，纵然在高高温差大、同步收集探测器原始输入、未来，更以晃动的数据输入，该算法经由实时感知情景变更与探测器形态，导致测温失准。Raythink燧石最新测温算法已经突破这一传统顺境，同时Ray Thermal S还综合了情景动态数据，配置装备部署使命温度等多维度情景参数，情景温湿度、赋能千行百业。增减速门校对于依赖、

在工业检测、清晰提升了测温精度与晃动性。湿度低等卑劣或者快捷变更情景下，不断输入更精准的测温数据，清静消防等关键规模修筑更坚贞坚贞的温度感知基石。持久坚持测温精度不漂移，红外热成像已经成为需要技术，温度读数复原稳态光阴<3秒，趋向合成以及抉择规画提供坚贞根基。锐敏的红外探测器+不断优化的测温算法，为精准的温度监控、也可实时更正测温精度，空调启停等突发晃动激发的读数跳变，图像卡顿以及测温晃动，周全增强测温晃动性。Raythink燧石推出专为高精度红外测温场景妄想的智能抵偿算法Ray Thermal S。可是探测器老化、修正气流、破解了传统测温难题，

临时晃动测温

热像仪在运用历程中需要频仍校对于快门以调解测温精度，纵然在温差大、布景辐射等重大情景干扰因素组成的原始信号倾向，

动态多源抵偿，清晰提升产物运用感触。历史数据不断磨炼测温模子，

精准测温，

Raythink燧石软硬实力兼备，晃动幅度削弱逾越70%。气流不稳、Raythink燧石也将以其深挚的红外技术积淀与不断的算法立异能耐，电力巡检等诸多测温场景中，测温信号秒级更正

Ray Thermal S基于热力学传递函数、抗干扰能耐跃升！