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材料工件被磁化后，由于不连续性的存在，使工件表面和近表面的磁力线发生局部畸变而产生漏磁场，吸附施加在工件表面的，在合适的光照下形成目视可见的磁痕，从而显示出不连续性的位置、大小、形状和严重程度。当强度均匀的射线束透照射物体时，如果物体局部区域存在缺陷或结构存在差异，它将改变物体对射线的衰减，使得不同部位透射射线强度不同，用一定的检测器（如胶片）检测透射射线强度，就可以判断物体内部的缺陷和物质分布等，从而完成对被检测对象的检验。
超声波进入物体遇到缺陷时，一部分声波会产生反射，接收器可对反射波进行分析，就能地测出缺陷来，并且能显示内部缺陷的位置和大小，测定材料厚度等。利用磁光传感器获取紧密对接微间隙(0～0.1mm)焊缝磁光图像.针对传统形态学图像处理方法检测微间隙焊缝时容易出现边缘细节丢失的问题和存在检测精度不高的缺点，在四个不同方向上各选取三种不同尺度的结构元素，应用多尺度多结构元素形态学方法提取微间隙焊缝边缘信息，并与小波边缘检测和Sobel边缘检测结果相比较.在激励磁场变化情况下进行三组试验，分别采用多尺度形态学算法和传统形态学算法提取焊缝中心位置.结果表明。
多尺度多结构元素形态学算法能更有效地检测出微间隙焊缝中心位置，为紧密对接焊缝的识别与跟踪控制提供试验依据.激光焊接因具有焊接速度快、焊缝热影响区小和深宽比大等优点被广泛应用于汽车、造船和航空航天等领域.为保证焊接质量，在焊接过程中必须控制激光束始终对中并跟踪焊缝在焊缝跟踪系统中使用广泛的是结构光视觉传感法，但该方法难以检测间隙小于0.1mm的微间隙焊缝.磁光成像是一种可用于紧密对接焊缝检测的新方法，其理论基础是法拉第磁旋光效应.通过磁光传感器采集紧密对接焊缝图像，分析焊缝在磁光图像中的特征，从而检测出焊缝中心位置.由于焊缝磁光图像存在噪声且对比度较低，应用常规图像处理难以检测焊缝边缘细节.为此采用多尺度形态学优化方法。
对焊缝磁光图像进行分析和识别.数学形态学是一种非线性图像处理和分析方法，其边缘检测的基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的形状.单一结构元素形态边缘检测算子的性能取决于结构元素的大小，小尺度结构元素去除噪声能力较弱，但能检测到较多边缘细节.大尺度结构元素去除噪声能力强，但会丢失边缘细节，在边缘定位上出现偏差.而多尺度形态学作为一种优化方法，可较好地实现滤波去噪和图像边缘检测.试验系统包括光纤激光YAG焊接机和装有夹具的三轴运动工作台，结构如图1所示.两块150mm×49mm×1.5mm的低碳钢焊件形成紧密对接焊缝.磁场励磁器固定于焊件下方，通过外加磁场使焊件磁化.
磁光传感器置于焊件上方并与激光头保持相对固定.试验时激光头斜跨焊缝中心位置运动，磁光传感器图像采样速率为25f/s.当焊件被磁化后在表面产生感应磁场，焊缝间隙处感应磁场的垂直磁场分量将发生变化，根据法拉第磁旋光效应，磁光传感器在该磁场的作用下可获取含有紧密对接焊缝位置信息的磁光图像.图2a为焊件实物图，图2b为磁光传感器采集的一幅焊缝磁光图像.图2a中放大图分别为激光头左偏和右偏焊缝时的图像，由焊接机内置同轴摄像机拍摄.但激光焊接过程中存在强烈辐射，因此同轴摄像机在焊接过程中无法用于识别和检测紧密对接焊缝.焊缝中心位置可通过分析焊缝磁光图像特征来获取.数学形态学的基本算法有四个：膨胀、腐蚀、开运算和闭运算，其中膨胀和腐蚀为基本的两种算子，可自由组合成其它多种形态学算子.设f(x,y)为输入图像，B(x,y)为结构元素，膨胀和腐蚀定义如下[6].
传统形态学算子为单尺度形态梯度算子，不仅对噪声很敏感，而且因为使用单一结构元素只能提取某一个方向上的边缘，影响了边缘检测的精度.多尺度多结构元素的形态算子能很好地克服单尺度算子的缺陷.多尺度算子中的小尺度结构元素能准确定位焊缝边缘并反映更多的边缘细节，大尺度结构元素则能反映大的焊缝边缘轮廓并较好地抑制噪声干扰，不同的结构元素又能检测不同方向上的边缘.因此多尺度多结构元素形态算子能提取出更的焊缝边缘并有效抑制噪声.对一幅焊缝磁光图像经过灰度转换、灰度增强和形态滤波等预处理后，根据多尺度形态算子分别在四个方向上提取多尺度边缘.
常被称为感温器。热电偶温度计：热电偶温度计是由两条不同金属连接着一个灵敏的电压计所组成。金属接点在不同的温度下，会在金属的两端产生不同的电位差。电位差非常微小，故需灵敏的电压计才能测得。由电压计的读数，便可知道温度为何。光测高温计：物体温度若高到会发出大量的可见光时，便可利用测量其热辐射的多寡以决定其温度，此种温度计即为光测温度计。此温度计主要是由装有红色滤光镜的望远镜及一组带有小灯泡、电流计与可变电阻的电路制成。使用前，先建立灯丝不同亮度所对应温度与电流计上的读数的关系。使用时，将望远镜对正待测物，调整电阻，使灯泡的亮度与待测物相同，这时从电流计便可读出待测物的温度了。通过电脑操控，结合温室内由温湿度传感器、二氧化碳传感器等组成的物联网采集器。
不仅可以自动监测棚室的温度、湿度，还实现了水肥一体化的自动定量供给、病虫害远程诊断等，立体化、多功能、的数字化管理系统大显身手。作为整个园区基地的大脑，在园区温室大棚的电脑机房控制室内，桌子上的电脑屏幕上，每个温室大棚里的温度、空气湿度、二氧化碳浓度、土壤水分的数据都在实时更新着。这些大大小小的数据，便是通过温湿度、二氧化碳传感器等从各个大棚向这里汇集的。每个棚该不该通风、何时适合浇水施肥、需要用多少量，都可以通过这些数据来判断。在园区葡萄大棚2号区块，温室中间的位置悬挂着一个白色的盒子。这个盒子叫智能温室物联网采集器，上面便安装了空气温湿度传感器、二氧化碳传感器、土壤水分传感器等多种信息采集设备。
通过传感器的信息采集，农民能够随时得到的大棚数据，然后根据电脑显示，轻点鼠标就可以实现自动浇水、施肥，十分方便。据负责该大棚种植的农民称，他们在以前靠的是两条腿在大棚间来回跑，观察悬挂在棚内的温度计、湿度计上的数字，然后开、关一个个阀门，还得逐个施肥，两个人管理一个棚都忙得喘不过气来。目前，有了这种智能自动化装置，现在一个人管两个大棚也变得轻轻起来。另外，同传统的大水漫灌式的用水量大、水资源浪费的传统方式相比，这一花费86万元安装的水肥一体智能浇灌系统，能够根据作物不同的生长期，采用膜下微灌技术直接对作物根部用水，既保证了作物用水需求，又省工节水。当地农民称，以前浇水施肥全凭感觉和经验，现在实现了实时定量。
把关，不仅节约了水肥的使用，还减少了病虫害。随着信息技术的不断发展，计算机机房成了各大企业不可缺少的重要组成部分，计算机设备尤其是交换机等设备对机房的温度、湿度有着较高的要求。一旦机房环境设备出现故障，就会影响到计算机系统的运行，对数据传输、存储及系统运行的可靠性构成威胁，如严重又不能及时处理，就可能损坏硬件设备，造成严重后果。对于像银行、等需要实时交换数据的单位机房，机房管理更为重要，一旦系统发生故障，造成的经济损失更是不可估量。温度偏高，易使机器散热不畅，使晶体管的工作参数产生漂移，影响电路的稳定性和可靠性，严重时还可造成元器件的击穿损坏（通信设备在长期运行工作期间，机器温度控制在18℃～25℃之间较为适宜。
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