紅外線溫度槍誤差的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

書中字有黃金屋 問題的答案無所不包論文書籍站 紅外線溫度槍誤差

另外網站防疫大作戰！泰山高中師生自製額溫槍誤差不到0.5度也說明：武漢肺炎疫情擴散，不只口罩、酒精，就連額溫槍也大缺貨，很多學校都為 ... 量出的溫度誤差在0.5度之內，DIY材料有紅外線溫度感測器、石英晶體、陶瓷 ...

國立彰化師範大學 機電工程學系 沈志雄所指導 簡川博的 深度學習應用於熱輻射感測模型研究 （2021），提出紅外線溫度槍誤差關鍵因素是什麼，來自於熱輻射感測、熱電堆、深度學習、神經網路、回歸分析。

而第二篇論文明志科技大學 電子工程系碩士班 林義楠所指導 鄭文祥的 使用派翠網路模擬與實現一智慧插座用於溫升量測 （2020），提出因為有 邊緣運算、雲端資料庫、物聯網、派翠網路、即時監控的重點而找出了 紅外線溫度槍誤差的解答。

最後網站FORA(FCT)_IR42-1242A_operation instruction_311-1242100 ...則補充：福爾紅外線額溫槍. 使用說明書 ... 於物體表面溫度量測模式下進行測試，結果可能伴隨著以下提示：. 測量結果 ... 請勿使用劣質或過期電池，以避免造成量測誤差。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了紅外線溫度槍誤差，大家也想知道這些：

紅外線溫度槍誤差進入發燒排行的影片

前幾天有篇新聞報導是 #新北泰山 #泰山高中 推出「#校園版額溫槍」，真的是很讚！

在電子科 #呂昇翰 主任的指導下，與學生一同研發，從設計印製電路板、組裝元件、焊接電路等，善用本科系專長學以致用。呂主任說額溫槍原理是透過收集物體輻射的紅外線能量聚集於溫度感測器上，再轉化為電子信號放大並顯示溫度值；為求精確量測，溫度探頭採用「醫用級非接觸溫度感測器」。#侯Sir 親自測量後，與實際溫度落差在0.1度之間，主任說雖有些許誤差但仍可進行初篩工作，減輕大量師生同時進入校園時檢測工作量。目前泰山高中已製作說明書，預計下週辦理 #教師研習 ，將製作額溫槍技術成果與更多學校分享。面對生活中的大小問題，學生們發揮專長自己動手解決問題，這是一個面對挑戰非常勇敢的態度，教育的本質不僅是提升學生們的知識，更重要的是也能解決生活上的問題，充分展現「#創客」精神。

市府團隊已成立教育體系 #防疫應變小組， 新北市教育局也訂定相關防疫計畫、檢核表和SOP，協助各校順利完成2月25日開學準備工作。除了 #量體溫、#勤洗手、#多運動、擁擠密閉空間 #戴口罩外，也務必落實環境消毒，老師與同學們也請配合做好 #自我健康管理。#武漢肺炎 疫情飆升，防疫期間像是 #額溫槍、#消毒酒精、#漂白水 等物資都碰到訂購困難，但中央、地方及民間企業都很努力的守護市民們的健康。謝謝各位市民朋友這陣子不論是給我們市府團隊加油和鼓勵，大家務必保重，做好防疫工作，大家一起繼續加油。

#新北呷百二 #新北有你真好 #技職扎根三箭 #安居樂業 #侯友宜 #新北市超前部署

深度學習應用於熱輻射感測模型研究

為了解決紅外線溫度槍誤差的問題，作者簡川博 這樣論述：

就現階段而言，微電機元件的設計開發須常常使用電腦輔助設計軟體，藉由軟體的模擬來獲得想要的數據，藉以減少開發成本。但市面上常見的電腦輔助設計軟體對於電腦規格又有一定程度的要求，若想要獲得更多有條件限制下的解答，就得經過夠多道的程序來求解，或是要多次反覆測試才能逼近結果，因此我們希望透過深度學習來預測在多變數條件下的結果，藉以縮短研究的時間，提升開發的效率。本論文以非接觸式溫度感測作為研究，並將深度學習應用於熱輻射感測器上，為了便於量測並記錄數據，因此我們使用市面上常見的熱輻射感測元設計電路並製作出一套PCB電路板，我們外接一個介面電路將輸出的訊號放大處理，並使用ORCAD軟體設計出一個加入非反

相放大器的電路，並將量測到的原始電壓逐一輸入，藉由ORCAD電路模擬分析輸出的電壓與電流，因此我們可以看出溫度與電壓跟電流的關係。利用python建立一個多變數回歸分析的神經網路模型，以溫度作為變數，分析電壓與電流的變化進而做到準確的預測，經過多次的訓練之後，電壓及電流的最小預測誤差率分別為0.001%及0.003%。本次研究的重點是藉由深度學習建構神經網路來學習熱輻射感測特性和放大電路特性，利用回歸分析建來觀察及預測，以獲得最佳化的預測結果。

使用派翠網路模擬與實現一智慧插座用於溫升量測

為了解決紅外線溫度槍誤差的問題，作者鄭文祥 這樣論述：

對電器的不熟悉及錯誤使用，往往造成財產損失或人生安全的問題，嚴重的事故甚至引起火災影響附近的安全，故本研究利用物聯網打造一個可量測負載家電溫升的智慧插座，用於及時監測家電功率消耗及溫度狀況。本文研究中，利用物聯網開發用微控制器NodeMCU-32S結合用於量測交流電壓、電流以及環境溫度的感測器去開發量測系統，量測負載的電功率及溫升等，並將系統利用行動裝置進行遠端邊緣運算及整合量測資料上傳於Google雲端資料庫儲存，作為日後校正系統參數及機器學習的樣本。系統健全性及完整性的驗證評估，透過Petri Net進行架構流程建模，以WoPeD實際進行系統中提到的軟、硬體架構模擬，找出不當狀態並排除，

進而優化系統增加系統可行性。而在研究中，使用智慧插座量測系統量測負載溫升與實際使用紅外線測溫槍量測到的結果，其誤差僅有1至2%，實際達到不須利用紅外線溫度感測僅利用智慧插座就感測出負載溫升狀況。

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