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安徽省金標準檢測研究院有限公司

蔬菜檢測中心-金標準|數(shù)據(jù)嚴謹

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  • 主營產品:食品檢測,衛(wèi)生檢測,水質檢測,農產品檢測
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據(jù)統(tǒng)計,每年有超過1200噸的糧食受到重金屬污染,直接經濟損失超過200億元;全世界每年有300萬農藥者,我國每年因農藥污染食品而造成的人數(shù)月20萬;我國每年生產約12萬噸,其中有9.7噸用于畜牧業(yè)養(yǎng)殖;我國濫用食品添加劑的問題占食品問題的24.8%;在食物的事件中,微生物性的人數(shù)占總人數(shù)的53.7%。重金屬通常指的是密度高于4.5g/m3的金屬,一般常見的重金屬有、鉛、鎘等,這些重金屬的生物毒性非常大,對環(huán)境的污染非常嚴重。







實驗室 通過CMA、CNAS、CATL認證,積累農藥殘留檢測參數(shù)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(shù)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。

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。

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