竹木复合材料胶合界面的研究进展

胶合界面性能好坏直接关系到木质或竹质复合材料的整体宏观性能，关系到材料的使用安全和使用寿命。从竹木单元表面润湿性能、竹木单元表面化学成分分析、竹木胶合界面结构表征、竹木胶合界面力学特性表征以及竹木胶合性能改善方法等方面对木质复合材料、竹质复合材料和竹木复合材料的相关研究进行了简要总结与回顾。这些研究方法和经验对于改善结构用竹木复合材料胶合性能有重要的借鉴价值。     

利用傅立叶变换研究铁杉木材管胞横截面尺寸

利用傅立叶变换图像处理技术研究铁杉木材管胞尺寸，把每一个管胞都用其中心的1条长9个像素点、宽2个像素点的线段点图来表示，进行傅立叶变换，其能量光谱图在水平和垂直方向上的频率，除零值以外的最大值，为管胞径向、弦向直径。结果表明:该方法与光学显微镜、图像处理软件的结果基本相同，说明傅立叶变换图像处理技术适用于管胞尺寸的测定，扩大了其应用领域，也为建立木材几何参数识别的数学模型提供了理论依据。      

重组竹的耐冲击性能

探索竹/木复合材料在极端环境中(飓风、雹暴等)对冲击载荷的适应性,并在此基础上进行合理的结构设计。利用Instron 9250HV落锤冲击试验机对毛竹重组竹和竹木复合重组材进行了低速冲击试验,研究了密度和组坯形式对冲击性能和损伤模式的影响,并分析了组坯结构与吸能机制的关系。结果表明:高密度重组竹的耐冲击性能较好,纵横组坯的竹木复合重组材冲击性能优于同密度的重组竹。冲击损伤使重组竹沿纤维方向纵向开裂,导致材料整体失效;而竹木复合重组材的横纵结构抑制了裂纹的扩展,使缺陷仅发生在冲击点附近;落锤出射面表现为层状开裂,具有分层吸能的能量吸收机制。相同密度的竹木复合重组材可以更好地抵抗冲击破坏。     

农业物联网数字图像传输中小波分析的应用

本文通过对小波变换—信号滤波国内外研究现状、引入传统Fourier分析和开窗Fourier变换在图像处理上不足,提出针对图像整体时频域和局部时频域——小波变换算法;接着介绍小波分析在农业物联网数字图像处理上传输应用可行性(如图像处理精准度高、占用频带较宽,数据压缩能力强、图像再现效果好、灵活度高、适用面广)等特点。这将对农业物联网数字图像信号处理之后,能够依然保持相邻尺度间具有很强的关联性,因而方便对农业物联网中农作物生长、农产品加工与流通方面图像特征提取和保持原有信号不变。     

CCCSNs对几种木腐菌的抑菌性评价

竹木材防腐技术是延长户外用材寿命和扩大竹木材应用范围的重点,开发节能环保型防腐材料和技术是竹木材防腐的关键。CCCSNs是铜—碳核—壳纳米颗粒的简称,它是一种碳包铜结构复合材料,被认为是环境友好型材料。试验主要研究CCCSNs对木腐菌的抑菌作用和在CCCSNs处理下白腐菌分泌木质素降解酶和褐腐菌分泌纤维素降解酶的情况。试验使用7个质量浓度梯度的CCCSNs对4个试验菌种进行抑菌处理,测定抑菌率。此外,在全营养培养基和限氮培养基中添加不同质量的CCCSNs,检测木质素过氧化物酶(Lip)、漆酶(Lac)、锰过氧化物酶(Mnp)和纤维素酶的活力。结果表明:当质量浓度高于0.30 g·L-1时,CCCSNs对木腐菌生长有稳定的抑制作用;当CCCSNs的质量浓度高于0.10 g·L-1时,白腐菌木质素降解酶和褐腐菌纤维素降解酶活性被强烈抑制。说明CCCSNs可以有效抑制木腐菌生长和分泌降解酶,也证明该材料在竹木材防腐技术上有非常好的应用价值。     

竹木质素研究进展

介绍了目前国内外竹木质素的含量、理化性质、生物合成和降解、回收应用工艺等方面的研究现状 ,提出了今后竹木质素的研究的发展方向。     

新型复合材料大棚（温室）骨架的特点及应用

新型复合材料大棚（温室）骨架是从国外引进的一项成型技术。它工艺配方独特。硬度胜过水泥，韧性强于竹木，寿命长于钢材，表面光滑如瓷。主要合成的成分为氧化镁、氯化镁、玻璃纤维、树脂及其他化学材料，通过配比、搅拌、振荡等过程，将混液注入型体材料中，形成各种形状大棚（温室）骨架。     

塑料大棚

正核心提示作为一种简易实用的保护地栽培设施,塑料大棚利用竹木、钢材等材料,并覆盖塑料薄膜以供栽培蔬菜的提早或延迟供应,其建造简单、使用方便、投资较少。本期主要从骨架结构、环境调控以及作物栽培技术等方面对塑料大棚的研究及应用现状进行介绍,以供读者学习参考。     

基于离散小波变换的农业图像处理研究

介绍了离散小波变换的定义,从农业工程角度出发,利用二维离散小波变换对农业图像在消噪、增强、压缩和边缘检测方面进行了一些分析和处理,并对离散小波变换图像处理在农业工程的应用前景做了展望.     

图像处理技术应用于农学参数检测研究进展

分别从农作物的叶面积、叶面积指数和冠层参数的检测以及营养状况的评定等方面,阐述了图像处理技术在农学参数检测中的应用研究情况;总结了图像处理技术应用于农学参数检测的一般方法,并对比了国内外农学参数检测中的图像处理方法,得出了国外学者不但善于利用作物数字图像中的几何、色彩信息对农学参数进行预测,还有效利用了饱和度、亮度信息以及更深层次的图像特征来构建农学参数的预测模型的结论;最后分析了农学参数检测中图像处理技术的发展趋势。     

不同木材和竹材比例对木竹层积复合材机械性能的影响(英文)

由于木竹复合材料的性能与原料的类型、施胶量、工艺参数、木材和竹材的比例等许多因素有关,本文研究了不同木材和竹材的比例对木竹层积复合材的性能影响,采用的酚醛胶固含量为45%,板材尺寸800 mm×800 mm×10 mm,热压时间15min,热压温度150℃,热压压力2.5 MPa。试验结果表明:木材和竹材的比例对木竹复合材料的静曲强度、弹性模量和胶合强度有显著影响,对其含水率影响较小。当木材比例从20%到60%时,木竹复合材料的静曲强度、弹性模量和胶合强度逐渐增加。     

用间歇冷—热—冷法压制竹木复合结构长材

研究用间歇冷—热—冷法压出竹木复合结构连续长材的加工方法与机理.试验设计竹集成层为表板与木单板层积层为次中板、竹丝集成层为中间芯板的5层均衡组坯复合结构;设计装配一条间歇冷—热—冷热压长材机组;试验采用正交试验法,使用UF胶与冷却温度15-25℃,压制17 mm板厚时的较佳工艺为热压温度120℃、单位压力2.4 MPa、热压时间16 m in(使用喷蒸装置可缩短至11 m in)、双面施胶量240 g.m2,物理力学性能达到较优指标.机理实验,测温与数学模型计算较吻合,复合结构胶合强度好,设计方案取得较好效果.     

结构用竹木复合层积材的制备及其力学性能评价

利用竹木复合的方法来提高杨木单板层积材的力学性能,从而使其满足结构用单板层积材的等级要求。分别利用竹束单板和竹席单板与杨木单板浸胶复合制成竹木复合层积材,并测试其力学性能以及单板间的胶合性能。研究表明,竹束杨木复合和竹席杨木复合的层积材强度等级均大大超过杨木单板层积材,分别可达140E优等品、110E优等品。     

竹木家具设计原则和造型方法

探讨了竹木家具设计的原则和造型方法,提出了适合新型竹木家具的人体工效学原则、可持续发展原则、人性化设计原则、本地化设计原则和手工艺与现代科技相结合的设计原则,以及借鉴、置换、重构和移植的新型竹木家具造型方法。     

基于小波变换的图像融合算法

图像融合技术的研究目的就是综合不同类型的传感器所获取的图像信息,通过对多幅图像间冗余数据的处理提高图像的可靠性和可观察性,通过对多幅图像间互补信息的处理提高图像的效果。提出了一种基于小波的融合算法,该算法基于小波图像的能量集中在低频子带、细节体现在高频子带的特点,在低频部分对小波系数采用基于局部能量的加权融合方法处理,高频部分采用基于边缘信息的加权算法进行融合。结果表明:所采用的方法避免了图像融合过程中因平均化而出现的模糊现象,融合后的图像内容更加清晰,更容易识别。实践证明,基于小波变换的图像融合可以取得良好的结果和较快的处理速度。     

基于小波变换算法的图像处理技术研究

为了提高农作物叶部病害识别的可靠性,本文提出基于小波变换算法的农作物叶部病害图像处理技术.在图像分解的基础上,应用二维离散小波变换,论述了二维小波变换在农作物叶部图像去噪和图像增强中的应用.仿真实验结果表明此方案能够有效改善图像质量,提高对象识别的可靠性.     

木材纹理的定量化算法探究

分析了基于数字图像处理学的一些算法对木材纹理定量化的可行性, 包括: 自相关函数、灰度共生矩阵、行程长度统计、快速傅里叶变换功率谱函数、小波、分形、自回归模型、Radon函数变换等, 并评价了这些算法对木材纹理定量化的针对性以及优缺点     

基于深度学习的农作物病害图像识别技术进展

农作物病害的无损检测和早期识别是精准农业和生态农业发展的关键。随着图像采集和图像处理技术的进步,高光谱成像等先进成像探测技术和基于深度学习的图像分析技术越来越多地应用于农作物病虫害的无损检测中。本文首先简单介绍了以深度学习为代表的图像识别技术的基本原理,然后系统地阐述了基于深度学习的先进成像技术和先进图像识别分析技术在农作物病害检测识别中的国内外研究现状,分析了其在农作物病害检测识别上存在的优缺点,如具有快速、准确率高等优点以及数据量过大处理不便等缺点,并进一步指出,利用高光谱成像和热红外成像与深度学习相结合,将成为今后研究农作物病虫害早期检测的主要发展方向。