| 企业等级: | 普通会员 |
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简总 先生
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发布时间:2021-11-20 03:28:29





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。
为了满足设备健康管理的需求,构建了一个柔性的软件系统框架,该框架主要由传感器及设备数据接口,用户接口,信号处理及特征提取软件,决策支持系统,CBM工具包,维修决策控制软件和设备健康管理数据库等部分组成;在该框架内,设计了系统的主要功能模块,包括数据分析,故障诊断,健康评估,寿命预测和维修决策等功能;然后,以航天发射场地面设备管理为例,设计和实现了航天发射场设备健康管理系统,并分析了该系统具有的一些特点.
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