徐州水果檢測成熟度-安徽金標準(在線咨詢)
安徽省金標準檢測研究院有限公司
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圖像分割的準確性直接作用于目標物測量的準確性，其效率直接影響生產的效率，因而，一個快速準確圖像分割算法是目標識別，分級分類任務面臨的首要問題。在農業(yè)產品分級分類任務中，圖像分割的目的是將工業(yè)相機采集到的圖片中的農產品準確的提取出來，為進一步的尺寸測量，分類任務做好準備。對于農產品圖像分割算法來說，由于受到生產設備成像質量，灰塵污漬，光照條件，陰影等外部因素影響，造成分割的不準確。本文通過對比不同圖像分割算法，闡述各類算法的優(yōu)缺點，以及各自合適的應用場景。
實驗室 通過CMA、CNAS、CATL認證，積累農藥殘留檢測參數共400余項，覆蓋有機氯、有機磷、有機氮、有機硫、氨 基甲酸酯、擬除蟲菊酯、酰胺類化合物、脲類化合物、醚類化合物、酚類化合物、苯氧羧酸類、脒類、類、 雜環(huán)類、苯甲酸類、有機金屬化合物類等類別；積累獸藥殘留檢測參數共200余項，覆蓋青類、菌 素類、氨基糖甙類、大環(huán)內酯類、四環(huán)素類、氯類、林可類、類、硝基類、喹諾酮類等。
相反，假如蔬菜水果的萃取液中帶有一定量的有機磷或氨基甲酸酯類農藥酶的活性就被抑止或部份被抑止，實驗中添加的底物就無法被酶水解或一小部分被水解，進而不著色或色調轉變不大，用光度計測量吸光度值隨時間的變動狀況測算出抑制率，就可以分辨蔬菜水果中含有機磷或氨基甲酸酯類農藥的農藥殘留狀況。圖像分割是一個經典的機器視覺處理問題，其目的是將圖像分割為若干個相關的區(qū)域，從而提取出感興趣的區(qū)域或者輪廓特征。
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