公开(公告)号：CN103862551A

公开(公告)日：2014-06-18

申请号：CN201410125483.8

申请日：2014-03-31

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 邓玉和 ,  王新洲 ,  何爽爽 ,  董葛平 ,  衡利辰 ,  凌隽宇

IPC: B27N3/12 ,  B27L11/08

Abstract: 本发明涉及竹柳纤维板制造工艺，包括：选取原料，制得木片，制备纤维，施胶，制得竹柳纤维板。本发明可将竹柳小径级材和枝桠材制成竹柳纤维板，实现竹柳人造板的工业化生产，提高对竹柳木材原材料的需求，进而促进竹柳的广泛种植。

公开(公告)号：CN119152263A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411225704.9

申请日：2024-09-03

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 王新洲 ,  席靖宇 ,  李俊源 ,  李任杰 ,  衡利辰 ,  潘彪 ,  石江涛 ,  於朝广

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开基于深度学习的针叶树材主要解剖学特征智能识别方法，包括通过图像预处理和图像增强技术，建立高质量且数量充足的针叶树材三切面图像数据库、针对早晚材转变度、横向树脂道、轴向树脂道、射线细胞、交叉场纹孔五种解剖学特征，建立适合的深度学习模型；在此基础上结合图像处理算法，实现木材解剖学特征的自动识别、选用优化方法提升模型对于目标任务的拟合能力，进而提升特征预测准确率以及使用决策树算法对针叶树材进行分类预测，该方法识别的松科木材解剖学特征误差率小于5%，且识别特征均为木材泛用特征，局限性小；通过木材解剖学特征预测树种名称的准确率高于90%，可达到实际使用的要求。

公开(公告)号：CN103862551B

公开(公告)日：2017-02-01

申请号：CN201410125483.8

申请日：2014-03-31

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 邓玉和 ,  王新洲 ,  何爽爽 ,  董葛平 ,  衡利辰 ,  凌隽宇

IPC: B27N3/12 ,  B27L11/08

Abstract: 本发明涉及竹柳纤维板制造工艺，包括：选取原料，制得木片，制备纤维，施胶，制得竹柳纤维板。本发明可将竹柳小径级材和枝桠材制成竹柳纤维板，实现竹柳人造板的工业化生产，提高对竹柳木材原材料的需求，进而促进竹柳的广泛种植。