基于深度学习的种子质量检测综述

“种优则粮丰,粮安则民安”。我国是粮食大国,为保障粮食安全,需要紧抓种子质量,健康的种子和适宜的品种可以显著提高农作物的产量和质量。因此实现快速、无损地检测种子质量的技术对于粮食生产具有重要的意义。近年来,机器视觉作为一种无损检测方法在粮食种子质检领域得到了广泛应用。通过对粮食种子图像数据进行训练,最终得到能够准确、快速识别种子外观品质的模型。重点从数据集角度出发,总结了基于深度学习算法在小麦、稻米、玉米等主要粮食种子的外观品质检测方面的研究进展,并根据这些研究存在的不足对该领域未来的研究方向进行了展望。

稀土基发光材料的研究进展

稀土基荧光材料是由稀土离子和配体组成。单个稀土原子或多个稀土原子掺杂而成的稀土荧光基材料,在荧光色彩方面有让人瞩目的差异,单个配体或多个配体的稀土基荧光材料在结构、荧光性能等方面也有着不小的差别。这使得不少学者在该领域进行探索。本文首先介绍了稀土基荧光材料的发光机理,合成方法与影响因素。在有了初步了解之后,将稀土基荧光材料分为电荷转移发光、配体发光和稀土离子发光三大类,对其性能和机理进行综述。最后列举稀土基发光材料目前热门的应用,为稀土基荧光材料的研究做一定的参考。

改良双套圈经隧道交叉加压缝合法治疗伴撕脱骨折锤状指

指伸肌腱止点撕脱骨折所致的锤状指临床常见，虽然修复方法较多，但均有一些不足，因愈合欠佳而致锤状指复发，或远指间关节创伤性关节炎。2006年2月至2008年10月，我们将改良的双套圈经隧道交叉加压缝合法应用于因指伸肌腱终腱止点撕脱骨折所致的锤状指，疗效满意。