海南红外热像仪厂家-华景康(图)

小麦叶锈病对我国小麦生产危害巨大，实现小麦叶锈病的监测和快速分级是进行科学生产管理的基础。针对常规图像检测技术的不足，提出一种基于红外热成像技术的快速检测和分级方法。首先，采集整株小麦样本的红外热成像图像，分别计算健康植株、潜伏期植株和显症植株的平均叶温，探明***过程中的温度变化规律;然后，将经过直方图均衡化和中值滤波预处理的红外热成像中低于显症植株温度阈值的区域提取出来;通过温度区域划分、低温区域提取和阈值分割，计算病斑面积在整体植株热成像总面积中的百分比;，对病情指数进行相关分析，获得相关系数为0. 975 5，预测均方根误差为9. 79%，总识别正确率为90%。结果表明，基于红外热成像边缘检测算法的小麦叶锈病分级方法是可行的。


属于电力系统领域，涉及红外热成像技术对电力设备进行故障检测的应用，尤其涉及一种基于红外图像的电力设备状态智能预法，即为:构建红外图谱库?图像处理?字符区域识别?界限分割?字符识别?构建人工***网络?得出预警分析报告。本发明实现了基于红外图像的电力设备健康状态评价和智能预警，可实现红外图像的管理、自动提取电气设备红外图像各种特征参数；




一种基于红外热成像的智能健康检测系统及方法，包括智能移动终端和云健康服务平台，智能移动终端上集成有红外扫描模块，用户信息模块，信息传输模块，红外热像仪厂家，***模块，显示模块和控制模块电路，智能移动终端与云健康服务平台通过无线网络连接，控制模块电路包括智能移动终端的主控电路板，基层医务人员携带智能移动终端到患者家中，对患者进行拍照扫描并形成的红外热图，红外热图通过智能移动终端传送至云健康服务平台，经云健康服务平台的信息分析模块分析，形成检查报告，患者可根据检查报告到***进行进一步，基层医务人员可根据检查报告开具相关或进行相关，降低基层医务人员因经验不足而导致的判断失误.




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