数字化木材标本馆的研究与开发

数字化木材标本馆的研究与开发

论文摘要

本论文通过对国内外木材信息查询系统现状的分析与研究,结合南京林业大学木材标本室的现状,以标本室内所有标本为对象,在全面而系统地研究木材特征性质的基础之上,运用Microsoft Access 2003、Microsoft Visual Studio 2005等开发工具,采用数据库、VB.NET技术,开发了基于PC的木材标本管理系统,实现了按多种方式查询、检索及信息管理的功能。首先,对南京林业大学木材标本室现有模式标本、切片标本、三切面标本以及其他标本进行信息的采集,对树种的特征信息进行验证性、补充性和比较性的试验,全面研究了标本室木材的特征信息,为建立数据库提供了可靠的信息保障。其次,运用Microsoft Access软件,综合考虑标本室的情况和使用者的需求,结合标本信息和木材特征性质等信息的特点,建立木材标本管理系统后台数据库。数据库几乎包含了南京林业大学木材标本室所有标本,对一些常用的木材都详细记录其特征性质,并包含了大量的宏观、微观图像。最后,运用Microsoft Visual Studio 2005软件,以VB.NET技术,设计开发了木材标本管理系统。该系统界面友好,能够实现按照树种名称、标本位置等查询,达到基本的查询功能;能够实现按树种宏观、微观特征及其他特征性质检索木材,达到辅助检索的功能;能够实现管理员对所有信息进行增加、删除、修改,达到管理的功能。该系统建立在南京林业大学木材标本室的基础上,为建立数字化木材标本馆迈出了重要的一步。通过该系统,能够更好的管理标本室,同时系统也能够应用于研究、教学等领域,促进木材科学与技术学科数字化的水平的提高。

论文目录

  • 致谢
  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.1.1 木材标本室简介
  • 1.1.2 标本保存
  • 1.2 数字化研究的意义
  • 1.2.1 数字化技术的重要性
  • 1.2.2 建立数字化标本馆的重要性
  • 1.3 国内外数字化木材标本馆研究现状
  • 1.3.1 国外研究现状
  • 1.3.2 国内研究现状
  • 1.4 本课题研究目的及意义
  • 1.5 本课题研究内容与方法
  • 1.5.1 本课题研究内容
  • 1.5.2 本课题研究方法及技术路线
  • 1.6 本章小结
  • 第二章 标本及木材特征性质信息的采集和研究
  • 2.1 标本信息及标本木材特征性质的研究内容
  • 2.2 信息采集的仪器与设备
  • 2.2.1 标本图像采集设备
  • 2.2.2 木材宏观图像采集设备
  • 2.2.3 木材微观图像采集设备
  • 2.3 信息采集的主要方法
  • 2.3.1 标本基本信息的采集
  • 2.3.2 木材特征性质的研究与图像采集
  • 2.4 试验结果分析与讨论
  • 2.4.1 木材宏观构造特征分析
  • 2.4.2 针叶材微观构造特征分析
  • 2.4.3 阔叶材微观构造特征分析
  • 2.4.4 木材其他特征性质分析
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 系统开发的相关技术
  • 3.1 数据库技术
  • 3.1.1 数据库基本概念
  • 3.1.2 数据模型
  • 3.1.3 概念模型
  • 3.1.4 数据库技术的发展
  • 3.2 Access数据库管理系统
  • 3.3 Visual Basic.NET技术
  • 3.4 VB.NET数据库访问技术
  • 3.4.1 ADO.NET的优点
  • 3.4.2 ADO.NET组件
  • 3.5 系统开发环境的确定
  • 3.6 本章小结
  • 第四章 数字化木材标本馆数据库的设计与建立
  • 4.1 需求分析
  • 4.1.1 需求分析的内容
  • 4.1.2 系统需求描述
  • 4.2 系统概念模型设计
  • 4.3 逻辑和物理设计
  • 4.3.1 ER模型转化为关系数据模型
  • 4.3.2 数据库表的设计
  • 4.3.3 数据库关系视图
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 数字化木材标本馆应用程序的设计与开发
  • 5.1 木材标本管理系统模块设计
  • 5.2 数据库连接
  • 5.3 系统界面设计
  • 5.3.1 标本馆信息界面
  • 5.3.2 用户主界面
  • 5.3.3 管理主界面
  • 5.3.4 登录界面
  • 5.4 程序编写
  • 5.5 程序运行实例
  • 5.5.1 标本室简介界面
  • 5.5.2 按树种名称查询
  • 5.5.3 按树种构造特征检索木材
  • 5.5.4 其他标本查询
  • 5.5.5 登录及管理界面
  • 5.6 对系统实现网络化的探讨
  • 5.7 本章小结
  • 第六章 结论与展望
  • 6.1 全文总结
  • 6.2 进一步工作展望
  • 参考文献
  • 详细摘要
  • Abstract
  • 相关论文文献

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