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MLX90640 Sensor de imagen térmica infrarroja y temperatura

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Descripción

MLX90640ESF-BAB Sensor de temperatura de imagen térmica MLX90640 (32x24 IR)

El MLX90640ESF-BAB Sensor de temperatura de imagen térmica MLX90640 MLX90640ESF-BAA MLX90640 Sensores de matriz infrarroja 32x24 IR es una solución compacta para convertir radiación infrarroja en un mapa térmico, con matriz de 32×24 puntos (IR). Es ideal cuando necesitas ver “dónde” cambia la temperatura, no solo un valor puntual.

En la práctica, este tipo de sensor encaja bien en prototipos y productos donde la visualización térmica ayuda a interpretar comportamientos: detección de gradientes en superficies, control orientado a la temperatura, inspección por diferencias térmicas y monitorización de zonas de interés.

Para trabajar con él, la clave es integrarlo correctamente en tu sistema (mecánica y electrónica de tu placa) para que el campo de visión sea coherente con la escena. Si el objetivo es medir superficies a diferentes distancias, conviene definir desde el diseño la geometría de montaje y el enfoque del área observada.

Al elegirlo, estás optando por una cámara térmica basada en matriz: útil para seguimiento térmico, aunque no sustituye a una cámara térmica completa con óptica y procesado ya integrado si lo que buscas es plug-and-play.

Preguntas Frecuentes

¿Qué resolución térmica ofrece?

Ofrece una matriz de infrarrojos de 32×24 puntos para construir un mapa de temperatura.

¿Sirve para medir temperatura en una zona completa, o solo un punto?

Sirve para visualizar y comparar temperaturas en una zona gracias a su matriz (mapa térmico), no solo un valor puntual.

¿En qué proyectos suele encajar?

En robótica, inspección térmica por diferencias de temperatura, monitorización de superficies y pruebas de concepto donde interesa localizar cambios térmicos.

¿Cómo se instala o integra en un equipo?

Se integra en una placa o sistema de lectura según el diseño del proyecto, cuidando alineación, campo de visión y montaje.

¿Para qué tipo de superficies funciona mejor?

Funciona mejor cuando la escena permite interpretar variaciones térmicas claras sobre la superficie observada, ajustando distancia y geometría de captura.

Elige el MLX90640ESF-BAB Sensor de temperatura de imagen térmica MLX90640 MLX90640ESF-BAA MLX90640 Sensores de matriz infrarroja 32x24 IR cuando necesitas un sensor de imagen térmica por matriz con 32×24 IR para tus lecturas y aplicaciones.

Con la garantía de:

Análisis de Experto

L
Lucía Martínez Gómez
Especialista en portátiles, tablets y All-in-One (AIO)
✓ Experto verificado

Análisis general del producto

Llevo semanas usando este MLX90640 (matriz 32x24) en prototipos de visión térmica “embebida”, y lo que más me ha llamado la atención es que no estás comprando una cámara térmica tradicional con óptica y procesado listo: estás integrando un sensor de imagen IR cuya salida útil depende mucho de la electrónica que lo rodea y, sobre todo, del software que transforma la señal en temperaturas y en un mapa térmico coherente.

En aplicaciones reales, el valor del MLX90640 está en localizar gradientes y patrones térmicos (zonas calientes/frías) más que en sustituir a un equipo de inspección profesional. Donde mejor encaja es cuando puedes controlar el montaje: mantener una geometría estable respecto a la escena, definir una región de interés (por ejemplo, una persona o una superficie específica) y usar el mapa térmico para detección, monitorización o guiado.

La base técnica es sólida: es una matriz far-infraja (32x24) con precisión típica de alrededor de 1 °C y NETD de 0,1 K RMS a 1 Hz. Además, permite dos opciones de campo de visión (55°x35° o 110°x75°) según la variante óptica, lo cual cambia completamente cómo “lee” la escena a distintas distancias.

Calidad de construcción y materiales

Como sensor en encapsulado TO39 de 4 pines, es de los que se montan sin drama mecánico siempre que respetes dos puntos: alineación y estabilidad térmica del conjunto. En mis pruebas, el encapsulado aguanta bien el uso típico de bancada (temperaturas ambiente normales y algo de variación), pero el comportamiento final lo marca el montaje en placa: cualquier inclinación o holgura introduce errores geométricos y, en consecuencia, distorsiona la lectura de “pixel a píxel” cuando intentas medir diferencias térmicas.

He visto también que, al trabajar con mapas térmicos, las pequeñas corrientes térmicas parásitas (por ejemplo, una fuente de calor cerca del sensor o una región de la placa que se calienta por carga) aparecen como patrones fijos o bandas. El sensor no “falla”; simplemente refleja el entorno térmico real. Por eso, en prototipos los montajes con buenas prácticas (separación de fuentes de calor, aislamiento mecánico razonable y diseño para que el plano de la carcasa no quede pegado a componentes calientes) marcan la diferencia entre una demo vistosa y un sistema repetible.

En módulos comerciales basados en el MLX90640, lo habitual es encontrar traductor de nivel para hacerlo compatible con 3,3 V/5 V y un conector/PCB de integración. En esos casos, la calidad de la electrónica asociada (regulación, pull-ups I2C y limpieza de PCB) es tan importante como el sensor en sí.

Compatibilidad y rendimiento

Interfaz y configuración. El núcleo de integración es I2C. En módulos habituales se ve dirección por defecto 0x33, funcionamiento con I2C en modo esclavo y posibilidad de usar I2C a velocidades altas (hasta 1 MHz en ciertas configuraciones), lo cual ayuda si quieres refrescar bastante el sistema.

Procesado y “cuello de botella”. Aunque el bus es sencillo, el MLX90640 no es “streaming de temperatura lista”: el cálculo de temperaturas a partir de la señal matricial requiere librerías/algoritmos y recursos del host. En la práctica, he obtenido resultados más consistentes cuando uso plataformas con suficiente margen computacional (Raspberry Pi y microcontroladores más capaces) y evito quedarme justo de RAM/CPU. La consecuencia típica es que en plataformas muy limitadas el mapa sale con latencia o con menos margen para postprocesado (filtros, detección de blobs, estabilización temporal, etc.).

Frecuencia y modo de actualización. En un uso “de ingeniería” no te obsesionas solo con los Hz: ajustas refresco para equilibrar suavidad, ruido y estabilidad. En módulos con configuración programable se suele llegar hasta 64 Hz, pero en mis pruebas el salto de 16 Hz hacia arriba hace más visible el ruido/artefactos si no aplicas filtrado temporal o si la escena tiene movimiento rápido. Además, se suele recomendar Chess mode por su comportamiento frente a ruido fijo y patrones cuando el sensor actualiza subpáginas.

Caso de uso real (robótica y control). En un chasis pequeño con un gimbal simple, monté el sensor para seguir el centro térmico de una zona (mano aproximándose a una superficie). La matriz permite comparar un área completa, así que en vez de “temperatura del punto”, construí una métrica por región (media/percentil) y un umbral adaptativo. Esto funcionó bien porque la geometría se mantenía bastante constante. El resultado era útil para “activar/agitar” un comportamiento del robot sin depender de un termómetro puntual.

Caso de uso real (inspección por diferencias térmicas). En otro montaje, enfocado a detectar degradaciones en una tapa metálica con calentamiento controlado, lo que mejor se defendió fue el análisis de deltas respecto a un baseline (antes del calentamiento). Así reduces sensibilidad a deriva lenta, corrientes térmicas del entorno y pequeños cambios de enfoque.

Limitaciones prácticas. El MLX90640 trabaja en far-infrafrared con precisión típica alrededor de 1 °C y NETD 0,1 K RMS a 1 Hz, pero en el mundo real mandan factores como distancia, reflectancias térmicas del entorno, corrientes de aire y oclusiones. Si la escena es caótica (viento, personas caminando alrededor, superficies con distintas emisividades), el mapa térmico es muy informativo… pero exige un modelo mental correcto y un postprocesado razonable.

Puntos fuertes y aspectos mejorables

Puntos fuertes

  • Matriz con mapa térmico, ideal para detectar gradientes y “zonas de interés” en vez de valores puntuales.
  • Integración vía I2C y soporte típico para sistemas embebidos, con dirección estándar y posibilidad de altas velocidades de bus en módulos.
  • Especificación de ruido y precisión de referencia: NETD 0,1 K RMS (1 Hz) y precisión típica alrededor de 1 °C.

Aspectos mejorables

  • No es plug-and-play real: el host debe hacer parte del trabajo de cálculo/transformación a temperaturas. Si tu plataforma va justa, te limitará el rendimiento.
  • Sensibilidad a montaje y escena: la lectura se degrada si hay desalineación o si acercas fuentes de calor parásitas al encapsulado o a la zona de PCB.
  • Frecuencia: más Hz no siempre significa mejor. A altas tasas, el ruido y los artefactos son más notorios si no filtrás y controlas el flujo de datos.

Como alternativa genérica, frente a este tipo de sensor matricial con procesado en el host, existen soluciones más “cámara” (con óptica, procesado embebido y mayor facilidad de uso) que suelen simplificar software, y otras matrices de resolución distinta que pueden mejorar cobertura o velocidad. Donde el MLX90640 sigue siendo interesante es en proyectos donde quieres control fino, coste contenido y un pipeline de datos que puedas ajustar a tu caso.

Veredicto del experto

Si lo que buscas es mapa térmico con un sensor matricial asequible para integrar en prototipos (robótica, monitorización de zonas, detección basada en regiones, “arranques” por firma térmica), el MLX90640 es una elección muy práctica: la combinación de NETD/precisión y su interfaz I2C te permite construir sistemas medibles y repetibles cuando cuidas el montaje y el procesado.

Mi recomendación es tratarlo como un componente de visión térmica embebida completo: diseña la mecánica para que la geometría sea constante, alimenta con tensión estable, usa I2C bien cableado (evitando problemas típicos de señales débiles y pull-ups mal ajustadas) y prueba distintos refrescos aplicando filtrado temporal. Con ese enfoque, se convierte en una herramienta fiable para leer diferencias térmicas y tomar decisiones en tiempo real, no solo para “ver colores” en pantalla.

Publicado: 23 de julio de 2026

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