叶片专题
人工气候老化曝露暴晒风电叶片用涂层涂料的老化耐候性能研究
关键词：太阳光模拟器、紫外光模拟器、高低温试验箱、太阳辐射光照测试系统 通过研究风电叶片用 氟碳涂料老化性能评价方法，对制定适合我国国情的风电叶片涂料检测方法和技术评价指标具有重要意义。 1 实验部分 1.1 试验材料 收集国内外三家知名风电涂料厂家的试验样板，其中编号为1和2的试板来自于国内风电涂料厂家，编号3的试板来自于国外风电涂料厂家。三种涂层试板均采用底中面三涂层的涂装体系
目标检测应用场景—数据集【NO.36】甘蔗叶片病害识别数据集
写在前面：数据集对应应用场景，不同的应用场景有不同的检测难点以及对应改进方法，本系列整理汇总领域内的数据集，方便大家下载数据集，若无法下载可关注后私信领取。关注免费领取整理好的数据集资料！今天分享一个非常好的非常小众的研究方向，有应用创新，可有利于发小论文和大论文，有需要的朋友具体可关注后加我文章末尾下方小卡片，我这边可以辅导毕设、课程设计等。 YOLO甘蔗叶片病害识别
基于YOLOV5+Pyqt5农作物叶片病害检测系统
1、引言 农作物病害的精准检测与识别是推动农业生产智能化与现代化发展的重要举措。随着计算机视觉技术的发展，深度学习方法已得到快速应用，利用卷积神经网络进行农作物病害检测与识别成为近年来研究的热点。基于传统农作物病害识别方法，分析传统方法的弊端所在；立足于农作物病害检测与识别的卷积神经网络模型结构，结合卷积神经网络模型发展和优化历程，针对卷积神经网络在农作物病害检测与识别的具体应用进行分类，从基于
基于深度学习的番茄叶片病害检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）
项目介绍 项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下： 算法模型： yolov8 yolov8主要包含以下几种创新： 1. 可以任意更换主干结构，支持几百种网络主干。 数据集： 网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。 以上是本套代码的整体算法架构和对目标检测模型的修改说明，这些模型修改可以为您的 毕设、作业等提供创新点和增强模型性能
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的植物叶片病害识别系统（Python+PySide6界面+训练代码）
摘要：开发植物叶片病害识别系统对于提高农业生产效率和作物健康管理至关重要。本篇博客详细介绍了如何利用深度学习构建一个植物叶片病害识别系统，并提供了完整的实现代码。该系统基于强大的YOLOv8算法，并结合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的对比，给出了不同模型之间的性能指标如mAP、F1 Score等结果分析。文章深入讲解了YOLOv8算法的底层原理，提供了相应的Python代码、训练数据集
blender 叶片制作
圆润叶片 效果展示 shift + a 新建矩形，s y 延 y 轴方向压扁，ctrl + r 循环切割，滚动滚轮，延 y 轴方向切两条循环线，框选点，s 缩放，调整到叶片造型，添加细分修改器；给叶片添加实体化修改器，增加叶片厚度，将实体化修改器至于上方；ctrl + r 延 x 轴方向循环切割，滚动滚轮，延 x 轴方向切三条循环线，边模式下双击 + shift 选择中间两条边，s y
unity 场景烘焙中植物叶片（单面网络）出现的白面
Unity版本 2021.3.3 平台 Windows 在场景烘焙中烘焙植物的模型的时候发现植物的叶面一面是合理的，背面是全白的，在材质球上勾选了双面烘焙，情况如下 这个问题可能是由于植物叶片的单面网格导致的。在场景烘焙中，单面网格只会在一个面上接收光照，而背面则会出现全白的情况。 要解决这个问题，你可以尝试使用三面纹理（Triplanar）来渲染植物叶片。三面纹理可以在三个主方向
LabVIEW风力机智能叶片控制系统
LabVIEW风力机智能叶片控制系统 介绍了一种风力机智能叶片控制系统的开发。通过利用LabVIEW软件与CDS技术，该系统能够实时监测并调整风力机叶片的角度，优化风能转换效率。此项技术不仅提高了风力发电的稳定性和效率，而且为风力机的智能化管理与维护奠定了基础。 项目背景： 随着可再生能源需求的不断增长，风力发电作为其中的重要组成部分，其效率和稳定性受到了广泛关注。传统风力机在面对多变风速
LabVIEW叶片厚度远程监控
LabVIEW叶片厚度远程监控 随着网络技术的高速发展，远程监控广泛应用在各个领域。本文介绍了一种基于LabVIEW的植物叶片厚度远程监控系统，旨在实现对植物生长状况的精准监测和分析。 该系统利用LabVIEW软件开发工具，通过TCP网络协议实现数据的远程传输和监控，不仅提升了数据处理的效率，还实现了用户界面的友好交互，大大提高了监控系统的实用性和可靠性。系统主要包括服务器端植物叶片厚度微增量
利用图像处理计算叶片面积
计算叶片面积，源文件如图： 首先读取图片并完成下采样，缩小图片面积，便于处理： import cv2img0=cv2.imread(r'picturefile\lvmiao.jpg',flags=1)img0=cv2.pyrDown(img0)img0=cv2.pyrDown(img0)img0=img0[70:,70:,0]#获取B通道图片，B通道更能区别叶片色彩；且将不必要部分截除，
作物叶片病害识别系统
介绍 由于植物疾病的检测在农业领域中起着重要作用，因为植物疾病是相当自然的现象。 如果在这个领域不采取适当的护理措施，就会对植物产生严重影响，进而影响相关产品的质量、数量或产量。植物疾病会引起疾病的周期性爆发，导致大规模死亡。这些问题需要在初期解决，以挽救人们的生命和金钱。 自动检测植物疾病是一个重要的研究课题，因为它可以在植物叶片上出现病征时在非常早期就监测到大面积的农作物，从而检
【打卡】苹果叶片病害分类和建筑物变化检测数据挖掘竞赛
【打卡】苹果叶片病害分类和建筑物变化检测数据挖掘竞赛 文章目录 【打卡】苹果叶片病害分类和建筑物变化检测数据挖掘竞赛Task 1两个赛题数据可视化任务2 苹果病害数据加载与数据增强任务三 果病害模型训练与预测任务4：苹果病害模型优化与多折训练 Task 1两个赛题数据可视化 在这个任务中，参赛选手需要对两个赛题的数据进行可视化。对于苹果病害数据，选手可以展示苹果叶片的病害图像
行业研究：风电叶片市场现状及发展趋势分析
电叶片的迭代速度较快，且大型化趋势不可逆，行业落后产能会被迅速出清。国内风电叶片头部企业市占率不断攀升，风电叶片行业CR5市占率达68%以上。伴随海上风电发展、装机区域转移和竞价上网等因素的影响，叶片大型化趋势还将继续，行业集中度将继续提高。 碳中和的加速实现，有望接继去年风电抢装潮带来行业持续高景气，且中材科技拟发行50亿元绿色公司债用于绿色项目投资，市占率有望加速提升。此外，供需优化有望
红海云签约中材叶片，科技引领风电叶片行业人力资源数字化转型
中材科技风电叶片股份有限公司（以下简称“中材叶片”）隶属于世界500强央企集团——中国建材集团，是专业的风电叶片设计、研发、制造和服务提供商，致力于打造最为客户尊重与员工、股东信赖的具有全球竞争力的世界一流风电叶片企业。 近日，中材叶片与广州红海云计算股份有限公司开展战略合作，红海云将通过数字化实现人与组织关系的重构，打破业务信息壁垒，构建人力资源一体化管理闭环，支撑中材叶片数字化转型战略，为中
64C-2000速率传感器怎么监测风电叶片？
64C 型碰撞测试加速度计是一款 压阻式传感器，专为汽车设计挤压区和拟人假人的安全测试应用程序。加速度计具有全桥输出具有气体阻尼的配置，专为出的冲击而设计生存能力和平坦的频率响应 > 8kHz。型号 64C加速度计具有 <3% 的标准串扰精度（带选项<1%），标准 ZMO <±25mV 和线性精度<±1.0% 的规格。64C 型 ATD 假人测试加速度计提供多种范围从 ±50 到 ±6000g，具
MuSyQ 叶片叶绿素含量产品（中国）V02 （时空分辨率30m/10天）
MuSyQ 30m/10天叶片叶绿素含量产品（中国）V02 简介与Notebook示例 此数据集为高分30米空间分辨率10天合成的叶片叶绿素含量产品（负责人：李静研究员），为多源协同定量遥感产品生产系统（(Multi-source data Synergized Quantitative remote sensing production system，MuSyQ)）中产品之一。 叶片叶绿素含量
高精度3D扫描仪用于航空叶片三维尺寸检测及余量分析
叶片是航空发动机的核心部件，它负责将高温高压的气流转化为发动机推进力。航空发动机高压涡轮单个叶片所产生的动力是一辆小型家用汽车发动机的十倍以上。这些叶片必须在极端恶劣的高温环境下维持正常运转。因此，涡轮叶片设计和检测标准严苛，以保证性能和效率最大化，从而给飞行安全带来保障。 新拓三维XTOM蓝光高精度三维扫描仪，采用非接触式方式测量，可全尺寸获取叶片的叶形和叶缘轮廓数据，检测型面偏差及缺陷，以检
基于MATLAB的阔叶树叶片智能识别
基于MATLAB的阔叶树叶片智能识别 根据叶片的形状（椭圆长轴短轴比）可以初步判断树种，为智能识别打下基础。本文方法是基于MATLAB的图像处理工具和数值计算功能。 （1）叶片照片的预处理，利用PS去掉背景。 （2）图像处理，彩色图像转灰度图像
文献阅读：基于改进ConvNext的玉米叶片病害分类
文献阅读：基于改进ConvNext的玉米叶片病害分类 CBAM注意力机制模块： 1：通道注意力模块，对输入进来的特征层分别进行全局平均池化（AvgPool）和全局最大池化（MaxPool）（两个池化都针对于输入特征层的高宽），再将平均池化和最大池化的结果利用共享的全连接层（Shared MLP）进行处理，然后将共享的全连接层所得到的结果进行相加再使用Sigmoid激活函数，进而获得通道注意图即
文献阅读：基于改进ConvNext的玉米叶片病害分类
文献阅读：基于改进ConvNext的玉米叶片病害分类 CBAM注意力机制模块： 1：通道注意力模块，对输入进来的特征层分别进行全局平均池化（AvgPool）和全局最大池化（MaxPool）（两个池化都针对于输入特征层的高宽），再将平均池化和最大池化的结果利用共享的全连接层（Shared MLP）进行处理，然后将共享的全连接层所得到的结果进行相加再使用Sigmoid激活函数，进而获得通道注意图即
【图像检测】基于形态学实现植物叶片面积和周长测量matlab代码
1 简介 植物的叶片外形特征是传统识别植物常用和重要的形态特征，是人们认识和识别万千植物的基础和出发点。叶片和植物的繁殖器官比较，其具有非常多的优点，常作为识别特征和人们认识植物的主要参照器官。叶片形态特征是研究植物物种变异和分化的一个非常好的指标。结合图像处理技术，提取植物叶片的特征是行之有效的方法。对植物叶片进行参数测量，首先必须得获取叶片的图像，然后对其进行预处理，最后再进行参数特征提取并
ISME | 叶片细菌群落中维生素营养缺陷的代谢适应
点击蓝字 关注我们 Mid-Autumn Festival 编辑：朱松梅 校对：祝新宇 论文ID 原名：Metabolic adaptation to vitamin auxotrophy by leaf-associated bacteria 译名： 叶片细菌群落中维生素营养缺陷的代谢适应 第一作者：Birgitta Ryback 作者单位：Institute of Microbiol
叶片形状特征提取（概念/代码）
本文主要介绍叶片形状特征提取的相关概念(后续附上matlab代码) 叶片的基础特征 （前提：叶片经过二值化（可以使用K-means进行）、降噪、膨胀、腐蚀、叶片轮廓（轮廓跟踪算法）） 面积(S)：叶片二值化，计算矩阵中白色像素点数量 周长(D)：按照链码的计算方式，链码中偶数步的数量为N，奇数步的数量为M 重心()：计算重心到边界的最短距离作为特征，记为(c) 凸包：QuickH
全球叶片供需、独立制造商和整机制造商现状分析「图」
一、叶片产能 海上风电自上世纪九十年代初起步于欧洲，自此也开启了一项人类可以利用更多清洁资源的新领域。经过三十余年的发展，全球海上风电取得了令人瞩目的成绩，逐渐成为了可再生能源发展的重要领域之一，吸引着越来越多的国家和企业加入其中。 从风电机上游组装部件来看，主要由轮毂、叶片、发电机、齿轮箱、轴承、塔架构成，其中叶片是风电机重要成本之一，在风电机各种组装部件中成本占比为22%，仅次于塔筒，