或者說是物體發射而非反射紅外能量的能力，必須占比合理。這意味著要花時間確定物體的發射率以及將此信息輸入熱像儀，也意味著要注意物體是否完全反射，并在進行測量前是否要采取解決措施(如使用不反射涂層涂抹物體表面)。所有的FLIR紅外熱像儀都提供了合適發射率的定義方法。如果你出錯了，FLIR研發軟件能夠幫助你在分析過程中(實時查看或后期分析)更改發射率，可以在整個圖像上進行更改，也可以按區域更改。

距離系數比

除此之外，還有覆蓋目標對象的每一個像素的區域大小。比方說，使用25°默認鏡頭的FLIR A325sc測量18米外點亮的火柴。每一個像素占總場景大約1平方英寸的面積，但火柴頭只有大約1/8平方英寸，遠小于覆蓋它的像素。撞擊該像素的幾乎所有紅外能量實際上都來自火柴火焰背后的區域。只有1/64是我們要測量的火柴頭部分，如果背景溫度為室溫的話，熱像儀可能會明顯少報火焰燃燒的溫度值。

解決辦法是在熱像儀上裝一個望遠鏡頭或是將它向目標物移近，可能使火柴頭到鏡頭的距離系數比接近1:1比例。如果我們想要獲得最近似的絕對溫度精度，必須確保最小的測量物體區域完全占據1010以上的像素。不過，如果考慮了單個像素或3 x 3像素網格的距離系數比，你也可能已經很靠近真實的測量值。

5、自定義不確定性分析

如我們所見，“平方和根值”的不確定性分析方法可以確定紅外熱像儀的精度，使這些熱像儀最多有2?C的邊際誤差。通過適當的校準和注意環境溫度、發射率、距離系數比等因素，邊際誤差可能小于1?C。

高速FLIR X6900sc紅外熱像儀(左圖)與入門級FLIR A325sc紅外熱像儀(右圖)的精度都是±2?C或±2%

最后要注意的一點是：本文中提供的信息主要基于出廠校準的紅外熱像儀，但用戶可以進行物理性的校準，根據所討論系統的不同，用戶校準所需的工具和方法也可能各異。此外，如果能夠進行一次良好的用戶校準，那么您便可以進行自定義的不確定性分析。對于紅外熱像儀的精度與不確定性概念，你理解透徹了嗎？