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公开(公告)号：CN109063713A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810800080.7
申请日：2018-07-20
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/46 , G06N3/0454 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于构造特征图像深度学习的木材鉴别方法和系统，所述方法包括：采集木材横切面构造图像数据；将所述图像数据分割为多个大小一致的图像块；根据多个所述图像块建立所述图像数据对应的训练集和测试集；构建木材图像鉴别多层卷积神经网络；采用所述训练集对所述木材图像鉴别多层卷积神经网络进行深度学习；采用所述测试集对深度学习的模型进行测试，根据测试结果优化模型参数，生成木材图像鉴别深度学习算法模型；根据所述图像识别深度学习算法模型对待鉴别木材图像数据进行识别。由此，可以实现对待鉴别木材树种的准确快速识别。
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公开(公告)号：CN107287300B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201710500410.6
申请日：2017-06-27
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
IPC: C12Q1/6895
Abstract: 本发明公开了一种鉴别9种黄檀属木材的DNA组合条形码，所述DNA组合条形码是条形码序列trnL、trnH‑psbA、trnV‑trnM或ITS2中的任意2种以上或全部组合形成的DNA组合条形码。本发明还公开了一种鉴别9种黄檀属木材的方法。本发明提供的DNA组合条形码及其方法可以实现9种黄檀属木材的准确鉴别，解决了传统木材识别方法无法鉴别黄檀属木材到“种”水平的难题，为海关、质量检验检疫等木材贸易执法部门和木材经营贸易人员提供一种高效可靠的鉴别方法，为濒危野生动植物种国际贸易公约(CITES)的执行提供技术支持，具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN107164525B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201710511802.2
申请日：2017-06-27
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
IPC: C12Q1/6895 , C12N15/11
Abstract: 本发明公开了一种鉴别6种紫檀属木材的DNA组合条形码，所述DNA组合条形码是条形码序列matK、ndhF‑rpl32、rbcL或ITS2中的任意2种以上或全部组合形成的DNA组合条形码。本发明还公开了一种鉴别6种紫檀属木材的方法及其应用。本发明提供的DNA组合条形码及其方法可以实现6种紫檀属木材的准确鉴别，解决了传统木材识别方法无法鉴别紫檀属木材到“种”水平的难题，为海关、质量检验检疫等木材贸易执法部门和木材经营贸易人员提供一种高效可靠的鉴别方法，具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN107287300A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710500410.6
申请日：2017-06-27
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
IPC: C12Q1/68
CPC classification number: C12Q1/6895 , C12Q1/686 , C12Q2563/185
Abstract: 本发明公开了一种鉴别9种黄檀属木材的DNA组合条形码，所述DNA组合条形码是条形码序列trnL、trnH-psbA、trnV-trnM或ITS2中的任意2种以上或全部组合形成的DNA组合条形码。本发明还公开了一种鉴别9种黄檀属木材的方法。本发明提供的DNA组合条形码及其方法可以实现9种黄檀属木材的准确鉴别，解决了传统木材识别方法无法鉴别黄檀属木材到“种”水平的难题，为海关、质量检验检疫等木材贸易执法部门和木材经营贸易人员提供一种高效可靠的鉴别方法，为濒危野生动植物种国际贸易公约(CITES)的执行提供技术支持，具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN114540532B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210209164.X
申请日：2022-03-04
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
IPC: C12Q1/6895 , C12Q1/6858 , C12Q1/6869 , C12Q1/6806 , C12N15/11
Abstract: 本发明公开了一种DNA条形码及鉴别楠属和润楠属中多种木材的方法，包括基于质体基因组序列rps16‑psbI、psbE‑petG、rps8‑rpl16、rpl23‑ycf2、ndhF‑ccsA和ycf1中的任意2种以上或全部组合形成的DNA条形码；以及如下步骤：S100、将木材样品在低温环境中研磨，以制得木粉样品；S200、提取木粉样品中的DNA样品；S300、以DNA样品为模板，使用PCR扩增质体基因组序列中的ycf1、rps16‑psbI和rps8‑rpl16条形码序列，以得到扩增产物；S400、对扩增产物进行测序，得到ycf1、rps16‑psbI和rps8‑rpl16序列，组合，以制得ycf1+rps16‑psbI+rps8‑rpl16组合条形码；S500、采用ycf1+rps16‑psbI+rps8‑rpl16组合条形码，并基于TaxonDNA法和系统发育进化树法来鉴别楠属和润楠属中的多种木材。发明的DNA条形码，具有更丰富的序列信息位点，进而提高物种鉴别能力；且此方法识别准确度高，取样量少，适用于高值木制品微损鉴定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114295446A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111680848.X
申请日：2021-12-28
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
Abstract: 本发明公开了一种利用包埋剂改善木质文物脆裂的徒手切片方法，包括以下步骤：S100、制备包埋剂A和包埋剂B待用，且所述包埋剂A和所述包埋剂B混合后能够于快速渗透于木质文物，且能够在20‑40℃下反应形成共价键交联；S200、用水冲洗清理木质文物待徒手切片的目标区域；S300、将包埋剂A滴加于所述目标区域的表面，以浸润该表面；S400、将包埋剂B滴加所述目标区域的表面，以浸润该表面；S500、然后将木质文物在20‑40℃的环境温度下静置；S600、擦去木质文物上所述目标区域的表面液体，徒手切割获取所述目标区域的切片。通过现场混合包埋剂A和包埋剂B，两者能在木质文物快速渗透，两者反应后能够解决木质文物在切断过程中的脆裂问题，从而能够在考古现场徒手制备切片。
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公开(公告)号：CN114113408A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111526395.5
申请日：2021-12-14
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
Abstract: 本发明公开了一种无损鉴别檀香紫檀和染料紫檀木材及其制品的方法，包括如下步骤：(1)、对檀香紫檀木料和待检测木料分别进行取样，以得到样品1和样品2，且样品1和样品2的体积和质量相等；(2)、将样品1和样品2先后放入顶空‑气相色谱质谱联用仪内的不同顶空进样瓶中；(3)、以先后获得样品1和样品2的保留时间‑相对丰度的总离子流色谱图和质谱图。(4)、观察总离子流色谱，通过特定色谱峰的确认，并利用FID检测器定量分析特定色谱峰的积分面积，计算特定色谱峰的积分面积比，判定样品为檀香紫檀或染料紫檀。本发明不包含木材样品溶剂浸出液处理步骤，提高了检测效率，并且排除了溶剂的干扰，提高了鉴别概率。
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公开(公告)号：CN110408613B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910705464.5
申请日：2019-07-31
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
IPC: C12N15/10 , C12Q1/6806
Abstract: 本发明公开了一种木材靶向细胞DNA精准提取方法，通过木材表面外源污染去除、木材DNA原位检测、木材组织径向切片、倒置显微镜下精准分离富集DNA的木材靶向细胞、木材细胞壁裂解、木材抽提物去除、DNA沉淀吸附、溶解、纯化及PCR扩增等步骤，从木材组织中精准提取DNA。本发明瞄准木材靶向细胞开展DNA精准提取，不仅提高了从木材组织中提取DNA的数量和纯度，而且减少了木材其他类型细胞对DNA提取的干扰。可直接应用于分子生物学研究，为木材物种的鉴定提供了新的技术支持。
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公开(公告)号：CN110408613A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910705464.5
申请日：2019-07-31
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
IPC: C12N15/10 , C12Q1/6806
Abstract: 本发明公开了一种木材靶向细胞DNA精准提取方法，通过木材表面外源污染去除、木材DNA原位检测、木材组织径向切片、倒置显微镜下精准分离富集DNA的木材靶向细胞、木材细胞壁裂解、木材抽提物去除、DNA沉淀吸附、溶解、纯化及PCR扩增等步骤，从木材组织中精准提取DNA。本发明瞄准木材靶向细胞开展DNA精准提取，不仅提高了从木材组织中提取DNA的数量和纯度，而且减少了木材其他类型细胞对DNA提取的干扰。可直接应用于分子生物学研究，为木材物种的鉴定提供了新的技术支持。
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公开(公告)号：CN109145955A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810830841.3
申请日：2018-07-26
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
Abstract: 本发明实施例涉及一种木材识别方法及系统，所述方法包括：通过图像采集模块采集样本木材的样本图像数据，所述样本图像数据包括所述样本木材的横切面解剖构造图像和弦切面解剖构造图像；对所述样本图像数据进行特征提取，得到所述样本木材的样本特征向量；利用设定算法对所述样本特征向量进行训练，得到木材识别模型；通过所述图像采集模块采集待识别木材的待识别图像数据，所述待识别图像数据包括所述待识别木材的横切面解剖构造图像和弦切面解剖构造图像；利用所述木材识别模型对所述待识别图像数据进行识别，得到所述待识别木材的分类结果。由此，可以实现准确且快速地识别出木材树种。
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