在工业检测、电力巡检等诸多测温场景中，红外热成像曾经变成必要技术，然而探测器老化、环境剧变等会作用热像仪精度，致使测温失准。Raythink燧石推出专为高精度红外测温场景策划的智能补偿算法Ray Thermal S。该算法经过实时感知环境变动与探测器状态，动态建模并修正原始信号，破解了常规测温难题，显著提升了测温精度与稳定性。

动态多源补偿，单点精准测温

Raythink燧石测温算法Ray Thermal S经过动态多源补偿技术，同步采集探测器原始输出、环境温湿度、设备工作温度等多维度环境参数，修正气流、背景辐射等复杂环境干扰因素造成的原始信号偏差，大幅提升单点测温精度。与此同时Ray Thermal S还综合了环境动态数字，有效抑制开关门、空调启停等突发波动引发的读数跳变，全面增强测温稳定性。

实时算法引擎，测温信号秒级修正

Ray Thermal S鉴于热力学传递函数、历史数字持久训练测温模型，即便在高低温差大、高湿度等复杂多变的严苛环境下，也可实时矫正测温精度，持久输出更精准的测温数字，温度读数恢复稳态时间<3秒，抗干扰实力跃升！

闭环反馈优化，长期稳定测温

热像仪在应用流程中需求频繁校正快门以调节测温精度，校正快门致使的图像冻结和温度波动作用应用感受。Raythink燧石最新测温算法已突破这一常规困境，Ray Thermal S可持久自我优化，长时间保持测温精度不漂移，减少快门校正依赖、图像卡顿另有测温波动，显著提升产品应用感受。

精准测温，降本增效

相较于常规未补偿算法，Raythink燧石测温算法Ray Thermal S 测温更平稳，波动幅度减弱超出70%。即便在温差大、气流不稳、湿度高等恶劣或迅速变动环境下，仍能给予可信赖的读数，有效提升了环境抗干扰实力！这不但减少了校准频率，减少了维护成本，更以稳定的数字输出，为精准的温度监控、动向解析和决策给予坚实基本。

Raythink燧石软硬实力兼备，灵敏的红外探测器+持久优化的测温算法，将为工业检测、保证消防等关键领域构筑更坚实可靠的温度感知基石。将来，Raythink燧石也将以其深厚的红外技术积淀与持久的算法革新实力，驱动红外感知技术的边界持久拓展，赋能千行百业。

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