江西红外热成像***体质检测-华景康科技公司

利用红外热成像技术评价糖niao尿患者下肢末端供血状况.方法:红外热成像仪分别采集60例临床明确诊断的DM患者以及20例健康中老年人下肢肢体的红外热成像图.以踝关节及跖趾关节为两个主要标志线，将下肢肢体分为4个区；以不同温度刻度伪码条对应从低温到高温相应的红外热像图，对所有采集的160个肢体进行末端供血状况评判.结果:下肢末端供血状态良好者，其红外热像表现为1～4区呈***温区或红色热区表达；末端血循环欠佳主要表现在1区～2区之间，红外呈现绿色的凉区表达；下肢动脉闭塞主要表现为起始于3区及4区，红外表达主要呈现蓝色冷区.两组红外检测结果进行卡方检验，具有显著差异(X2=13.275，红外热成像***体质检测，p＜0.01).结论:红外热成像检测技术能灵敏地反映DM患者下肢末端的供血状况，是一种理想的无创便捷的新型评价工具.




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。


红外热成像检漏技术及其工作原理，并将红外热成像技术应用于石化装置泄漏隐患检测.通过对某石化企业设备管阀件，储罐密封圈及呼吸口开展泄漏检测，摸清了企业设备泄漏现状，查找到多处泄漏隐患，为设备维修整改提供了数据依据，为企业设备安全管理提供了技术支持. KIR-2008B红外热成像健康管理系统桌面版采用国际水平的高灵敏度非制冷红外焦平面探测器、性能优异的成像电路组件和光学及显示系统，拥有良好的红外成像效果，具备体积小巧轻便、功耗低、运行稳定、操作简便等优点。采用模块化设计，产品由红外热成像机芯子系统、云台控制子系统、蓝牙音响子系统和网络子系统组成。




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