蔬菜檢測中心-金標準|數(shù)據(jù)嚴謹
安徽省金標準檢測研究院有限公司
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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(jīng)濟損失超過200億元；全世界每年有300萬農(nóng)藥者，我國每年因農(nóng)藥污染食品而造成的人數(shù)月20萬；我國每年生產(chǎn)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?cè)藬?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(nóng)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(nèi)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(chǎn)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(nóng)業(yè)產(chǎn)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(nóng)產(chǎn)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(nóng)產(chǎn)品圖像分割算法來說，由于受到生產(chǎn)設備成像質(zhì)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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