分析薄型患者的体质,基于红外热成像技术探索患者黄体期的热代谢特点及阿胶对薄型(精血亏虚证)的临床靶向。【方法】1.2014年9月~2017年4月于成都中大学及第二妇科,诊断为薄型的患者及成都中大学健康管理中心体检结果为正常的育龄期女性。收集的受试者填写一般信息表及体质量表(2009版*中学会《中医体质分类与判定》的标准体质量表)进行体质判定;采用红外热成像扫描仪(HIR-2000型或ADT-YL-100A型红外热成像系统)在黄体期(排卵后7天)进行全身扫描、采集11幅全身热图,测量头面(前额、面部、头后位上部、头后位中部)、躯干(心、神阙、下腹、、双附件、任脉、双督脉)、四肢(双示指、中指、环指、双足正位及双足后位)等26个区位的热值和背景热值。
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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。针对红外热像装备健康管理要求,分析反映健康状态的关键性能指标,提出可测性指标的检测方法,采用加权法计算得出装备的健康指数.试验结果表明,采用此方法计算得出的红外装备健康指数,能够反映装备的健康状态,有效避免装备故障,红外热像仪源头工厂,提高装备可靠性.
一种基于红外图像的电力设备状态智能预法,其特征在于,具体包括以下步骤:步,基于红外图像的字符识别构建红外图谱库,并获取系统运行数据;第二步,对图像进行预处理,消除图像中的噪声干扰,增强图像的质量;第三步,灰化后的图像采用固定阈值的二值化实现存在字符的区域的识别;第四步,采用投影法对二值化后的图像做垂直和水平投影,把投影后的波谷作为分割界限;第五步,用模板匹配法进行字符识别,把分割后的字符放缩到与模板相同大小尺寸进行匹配,选择佳匹配作为结果;第六步,通过红外图谱库中的高温度、大气温度、相对湿度、反射系数、反射温度、拍照距离、辐射系数,结合电气设备负荷电流运行数据构建用于电气设备运行状态智能预警和电气设备健康状态诊断的人工神经网络;第七步,结合神经网络的模式识别结果,采用C#操作Office编程技术,自动成红外图像的预警分析报告。![]()
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