摘要：在原木木材材积检测中,由于端面伐痕、开裂和阴影等因素容易影响智能检测系统的准确性和稳定性,一直以来,端面识别定位属于一个难点问题。对多个YOLO(You Only Look Once)版本模型的原理分析和试验验证,融合这些YOLO版本模型优点,在yolo3主干网络基础上,采用数据增强、特征融合和损失函数等优化手段,构建更加适用于原木检测的端到端深度学习模型YOLO-Raw Wood(YOLO-RW),用于原木木材材积图像的准确识别和定位。为检验YOLO-RW模型性能,设计多组数据试验。结果表明,同比基准模型,YOLO-RW模型具有更高的端面识别精度和鲁棒性,在准确率和召回率评价指标平均值上,分别高出基准模型6.95%和2.38%以上。研究表明,YOLO-RW模型在原木木材材积检测领域有着较好的应用价值,亦可为相关目标识别领域的研究提供借鉴。

摘要：自制教具的目的在于更新教育理念,改进教学方法,转变学习方式,提高教学质量。开展自制教具活动是推动新课程改革的重要举措之一,是培养学生创新精神和实践能力的必要手段。在实验教学过程中,适时恰当地运用设计新颖、构思巧妙的教具,能有效激发学生的好奇心和探究欲望。

摘要：研制了一种适用于材料海水腐蚀试验站网金属挂片腐蚀检测的电化学传感器,设计了弹性固定装置,并应用所研制的传感器,对于碳钢试片在3.5％NaCl溶液中进行了测试,结果表明,传感器能够如实地反映试片的腐蚀状况。