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，经济型红外热像仪，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。
通过总化行业状态监测技术应用现状，归纳分析了石化行业应用红外技术领域及新需求，提出了应用于炼化装置的红外热成像智能监测系统构建设想，阐述了系统构建目标，系统构架，系统工作流程，系统模块以及系统与设备完整性管理的融合方式.借鉴设备完整性风险评价流程，拟定了红外智能监测系统管理的风险评价流程图，对整体系统的应用效果进行了合理化预期.研究指出，建设一套炼化装置特有的红外设备自动识别，在线监测，分析，预警，管理一体化系统，能够指导炼化装置预知性维修策略的制定，实现对炼化装置红外大数据监测，分析，预警反馈及管理的覆盖.
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