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公开(公告)号：CN112861693A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110142547.5
申请日：2021-02-02
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明基于深度学习的植物叶片显微图像气孔分割方法属于数字图像处理技术领域；该基于深度学习的植物叶片显微图像气孔分割方法包括以下步骤：步骤a、获取气孔样本数据集；步骤b、构建并训练基于深度学习的植物叶片显微图像气孔分割模型；步骤c、计算植物叶片气孔特征参数；本发明基于深度学习的植物叶片显微图像气孔分割方法能够提高气孔定位和特征参数计算准确性，满足快速、高通量植物叶片显微图像气孔分析的实际需要。
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公开(公告)号：CN107155809A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710418146.1
申请日：2017-06-06
Applicant: 东北林业大学
IPC: A01G23/06
CPC classification number: A01G23/062
Abstract: 本发明的目的是提供一种快速夹持拔除林木根桩的机械装置，便于高效拔除根桩，加速土地的二次利用。本装置包含动力模块、传动模块、支撑模块、分支模块、夹持破除模块、连接固定模块。装置顶端圆环下接动力模块，机壳内置电机，四周、下表面通过安装孔与传动模块、支撑模块、连接固定模块相连。传动模块的丝杠通过连轴器接机壳下表面安装孔，二节铰链衔接分支模块和夹持破除模块。支撑模块的脚架置于机壳四周，支撑整个装置，二折支撑杆两端分别连接机壳的安装孔与分支模块，分支模块的法兰盘接在丝杠下。夹持破除模块的麻花钻采用铲齿铣刀结构，连接固定模块用于整个装置的衔接与固定。本破除装置安全可靠，成本低廉，快速夹固根桩，高效省时。
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公开(公告)号：CN101696347A
公开(公告)日：2010-04-21
申请号：CN200910309438.7
申请日：2009-11-09
Applicant: 东北林业大学
IPC: C09J103/02 , C09J11/08
Abstract: 微生物转谷氨酰胺酶改性的豆粉基木材胶粘剂及其制备方法，它涉及木材胶粘剂及其制备方法。它解决了现有“三醛胶”胶黏剂不断释放甲醛，以大豆基胶黏剂与合成树脂共聚或共混的方式提高其耐水性能，会导致其存在挥发有毒物质，并消耗大量能源，污染环境以及采用大豆分离蛋白为原料对大豆基胶黏剂加以改性，成本高的问题。本发明胶黏剂由水、低温脱脂大豆粉和微生物转谷氨酰胺酶制成。方法：一、称取原料；二、水升温后加低温脱脂大豆粉，搅拌得浆液；三、调浆液pH值，加微生物转谷氨酰胺酶，搅拌反应后调pH值，再搅拌，出料，冷却至室温即得。本发明中胶黏剂使用过程中甲醛释放量小，成本低廉，降低能耗，不污染环境。
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公开(公告)号：CN100556977C
公开(公告)日：2009-11-04
申请号：CN200710072645.6
申请日：2007-08-10
Applicant: 东北林业大学
IPC: C09J199/00
Abstract: 一种米糠胶粘剂的制备方法，它涉及了一种胶粘剂的制备方法。本发明解决了现有的“醛类”胶粘剂粘结的人造板在生产和使用过程中有甲醛释放，不利于环境保护，对人体有害的问题。米糠胶粘剂的制备方法为：(一)向反应釜中加入蒸馏水，升温，加入脱脂米糠，搅拌，调节pH值；(二)加入高锰酸钾，升温糊化；(三)加入聚乙烯醇，出料；即得到米糠胶粘剂。本发明具有使用过程中无甲醛释放，有利于环境保护，对人体无害，使用安全，生产工艺简单，干状胶合强度高的优点。利用米糠作为制胶原料，开辟米糠利用的新途径，提高附加值，增加农民收入。
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公开(公告)号：CN112710975A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110098931.X
申请日：2021-01-25
Applicant: 东北林业大学
IPC: G01R33/563 , A61B5/055
Abstract: 本发明基于稀疏和局部低秩矩阵分解的磁共振扩散图像重建方法属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种磁共振扩散加权成像技术；该磁共振扩散图像重建方法首先获得k空间欠采样数据，并计算初始重建图像，然后构建基于稀疏和局部低秩矩阵分解的磁共振扩散图像压缩感知重建模型，再采用奇异值软阈值法求解磁共振扩散图像背景成分，并采用软阈值算法求解稀疏成分，接着采用数据一致性更新重建图像，最后根据是否满足收敛条件来判断继续迭代或得到重建图像的最终结果；本发明基于稀疏和局部低秩矩阵分解的磁共振扩散图像重建方法，能够保留图像的细节信息，实现多个不同扩散方向的DW图像的高质量重建，加快心脏磁共振扩散成像速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107173174A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710381566.7
申请日：2017-05-26
Applicant: 东北林业大学
IPC: A01G23/06
CPC classification number: A01G23/067
Abstract: 发明的目的是快速从内部破除树木砍伐后残留的根桩，加速地底下残留根支的腐蚀分解，便于土地的二次利用。本装置主要包含动力装置、连接装置和切割装置，动力装置主要包含电机及其相关手柄机壳部分，机壳两侧设置双手柄，电机置于机壳内部；连接装置包含旋转固定接口、安装槽、安装孔和安装环，旋转固定接口设置在机壳两端；切割装置主要包含两种不同形状和型号的齿轮式刀片与锥形钻头，在锥形钻头表面设置安装槽，两者配合使用。在内圈旋转安装环和外围多个单扇形刀片设置一定数量的安装孔，用不锈钢螺丝固定，组成齿轮式刀。本装置的优点是各模块可自由拆卸安装、整体装置体积小、操作简便省力、生产成本低、使用范围广。
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公开(公告)号：CN101104787A
公开(公告)日：2008-01-16
申请号：CN200710072645.6
申请日：2007-08-10
Applicant: 东北林业大学
IPC: C09J199/00
Abstract: 一种米糠胶粘剂的制备方法，它涉及了一种胶粘剂的制备方法。本发明解决了现有的“醛类”胶粘剂粘结的人造板在生产和使用过程中有甲醛释放，不利于环境保护，对人体有害的问题。米糠胶粘剂的制备方法为：(一)向反应釜中加入蒸馏水，升温，加入脱脂米糠，搅拌，调节pH值；(二)加入高锰酸钾，升温糊化；(三)加入聚乙烯醇，出料；即得到米糠胶粘剂。本发明具有使用过程中无甲醛释放，有利于环境保护，对人体无害，使用安全，生产工艺简单，干状胶合强度高的优点。利用米糠作为制胶原料，开辟米糠利用的新途径，提高附加值，增加农民收入。
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公开(公告)号：CN111932812A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010738397.X
申请日：2020-07-28
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种基于无人机的智能森林防火系统，包括无人机和后台监控子系统；无人机包括无人机控制子系统，无人机控制子系统与后台监控子系统无线连接，消防中心管理子系统和护林员管理子系统分别与后台监控子系统通讯连接；无人机控制子系统包括微处理器、火情探测模块、定位模块、环境监测模块、驱动模块、转向模块和无线通讯模块；后台监控子系统包括中央处理器、无线收发模块、数据处理模块、区域划分模块、警报模块、图形处理模块、林火识别模块、火情分析模块和显示模块。本发明智能化程度高，功能多样，不仅方便对无人机进行操控，还能够对森林区域进行有效监控，有助于及时发现火情并作出应对，防火效果好，使用效果极佳，适合推广使用。
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公开(公告)号：CN112861693B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110142547.5
申请日：2021-02-02
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明基于深度学习的植物叶片显微图像气孔分割方法属于数字图像处理技术领域；该基于深度学习的植物叶片显微图像气孔分割方法包括以下步骤：步骤a、获取气孔样本数据集；步骤b、构建并训练基于深度学习的植物叶片显微图像气孔分割模型；步骤c、计算植物叶片气孔特征参数；本发明基于深度学习的植物叶片显微图像气孔分割方法能够提高气孔定位和特征参数计算准确性，满足快速、高通量植物叶片显微图像气孔分析的实际需要。
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公开(公告)号：CN113506263A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110769069.0
申请日：2021-07-07
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 基于卷积神经网络的植物叶片气孔孔隙解剖参数测量方法，涉及数字图像处理领域。本发明是为了解决目前的植物叶片气孔孔隙解剖参数测量方法还存在耗时费力、主观性强、效率不高的问题，进而导致了无法满足快速、高通量植物叶片显微图像气孔分析的实际需要的问题。本发明包括：获取气孔样本数据集；利用气孔样本数据集构建并训练基于卷积神经网络的植物叶片显微图像气孔孔隙分割模型，获得最终植物叶片显微图像气孔分割模型；利用最终植物叶片显微图像气孔孔隙分割模型获得气孔孔隙解剖参数；本发明用于获取植物叶片气孔孔隙解剖参数。
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