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浅谈国内外木材表面粗糙度的研究现状及发展趋势 总被引:7,自引:0,他引:7
从国内外木材表面粗糙度研究内容、研究方向、测量方法和手段等方面论述了木材表面粗糙度研究现状与最新成果,并对木材表面粗糙度研究的未来发展方向提出了一些建议。 相似文献
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现代农业要求对植物叶片进行高精度测量,为了确定最佳的测量力就要对植物的弹性模量进行精确测量。本文针对这一问题提出了两种测量方法,即胡克定律法和悬臂梁法。针对这两种方法分别设计了测量装置,并用这两种测量装置对同种植物进行测量,对实验数据进行误差分析。通过对这两种方法进行研究比较,筛选出一种比较准确的测量方法,本研究对植物叶片测量仪器的设计参数选择具有重要价值。 相似文献
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红松人工林生长轮密度与培育措施关系的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
红松的生长过程既受本身遗传特性的制约,也受环境条件的影响。木材密度是影响木材性质的重要因子,可作为评价木材品质最可靠的指数。森林培育措施是影响木材生长轮密度的重要因素,为实现林木定向培育,达到速生优质的目标,必须了解各种培育措施对木材生长轮密度的影响规律。因此 相似文献
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准确识别玉米幼苗是实现自动化精准除草、间苗、补种等苗期作业的重要前提。为此,针对自然环境下农业机器人对玉米幼苗的检测问题,结合深度残差网络强大的特征提取能力和级联网络连接多个检测器不断优化预测结果的特点,对Cascade R-CNN模型进行改进,使之适用于自然环境下玉米幼苗的检测。模型使用残差网络ResNet-50与特征金字塔网络FPN作为特征提取器提取玉米幼苗图像的特征图,利用区域建议网络生成目标候选框,通过感兴趣区域池化将不同大小的特征图转换为统一尺寸的输出;最后,分类回归模块根据特征图对目标进行分类,并使用边框回归修正候选框的位置和大小,从而完成玉米幼苗目标检测。同时,以3~5叶期玉米幼苗为研究对象,采集其田间图像并制作数据集,用所制作的数据集对Cascade R-CNN模型进行训练,选取AlexNet、VGG16、ResNet18、ResNet50与ResNet50+FPN分别作为特征提取网络进行对比试验,确定所提出的ResNet50+FPN为最优特征提取网络,平均精度均值(mAP)为91.76%,平均检测时间为6.5ms。选取双阶段目标检测模型Faster R-CNN、R-F... 相似文献
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