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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。







各種新型顯色劑和高靈敏度的顯色體系不斷涌現(xiàn),為建立高靈敏度的試紙檢測方法提供了更大的發(fā)展空間。如薛文靜等以0.1%鎘試劑的乙醇溶液為顯色劑,定量分析用慢速中性濾紙為載體,制備鎘快速檢測試紙,標準系列色階為0~5.0mg·L-1。該試紙性質穩(wěn)定,在避光干燥條件下可保存5個月,在pH 5~8范圍內pH對顯色結果影響不大。

產品質量檢驗:產品質量檢驗主要是檢驗設備的感觀指標值,化學成分和微生物指標值是否達到相對性應的規(guī)定。根據國家行業(yè)標準方式(GB/T5009。199-2003)及其世衛(wèi)組織WHO,聯(lián)合國糧農組織FAO殘余農藥測試標準,環(huán)保局EPA參考攝取量等規(guī)定設計制作。選用酶抑制率酶活性測定對新鮮水果,蔬菜水果等農業(yè)和林業(yè)商品中有機磷和氨基甲酸酯類農藥成分開展迅速的檢驗。

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