在工业生产、电力巡检等对温度监测要求严苛的领域，红外热成像技术的作用愈发凸显。但长期以来，探测器老化、环境突变等因素始终是影响测温精度的 “绊脚石”，导致测温结果失准，给工作带来不便。Raythink 燧石热像仪推出的 Ray Thermal S 测温算法，凭借一系列创新技术，破解了高精度红外测温难题。

动态多源补偿，单点精准测温

Raythink燧石测温算法Ray Thermal S通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，大幅提高单点测温精度。同时Ray Thermal S还综合了环境动态数据，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，严苛环境轻松应对

Ray Thermal S基于热力学传递函数、历史数据不断训练测温模型，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，持续输出更精准的测温数据，温度读数恢复稳态时间<3秒，抗干扰能力跃升！

持续自我优化，长期稳定测温

热像仪在使用过程中需要频繁校正快门以调整测温精度，校正快门导致的图像冻结和温度波动影响使用体验。Raythink燧石最新测温算法已突破这一传统困境，Ray Thermal S可持续自我优化，长时间保持测温精度不漂移，减少快门校正依赖、图像卡顿以及测温波动，显著提升产品使用感受。

稳定高效输出，为降本增效助力

与传统未补偿算法相比，Raythink 燧石的 Ray Thermal S 测温算法使测温数据更加平稳，波动幅度减弱超过 70%。即使在温差大、气流不稳、湿度高等恶劣或快速变化的环境中，该算法仍能提供可信赖的测温读数，有效提升了设备在复杂环境下的抗干扰能力。

这不仅减少了设备的校准频率，降低了维护成本，更以稳定的数据输出为精准的温度监控、趋势分析和决策制定提供了坚实基础，为相关行业的降本增效注入了强大动力。

作为科创板首批上市企业睿创微纳（688002）旗下智能光电品牌，Raythink 燧石将继续拓展红外感知技术的应用边界，以更强大的软硬件整合能力，为千行百业赋能增效。