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安徽省金標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)研究院有限公司

金標(biāo)準(zhǔn)|經(jīng)驗(yàn)豐富(查看)-南京農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)

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  • 主營(yíng)產(chǎn)品：食品檢測(cè),衛(wèi)生檢測(cè),水質(zhì)檢測(cè),農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)
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鎘在青蝦、南美白對(duì)蝦、大菱鲆中的加樣回收率在50%～60%。電化學(xué)法是近年來(lái)發(fā)展較快的一種方法，它以經(jīng)典極譜法為依托，在此基礎(chǔ)上又衍生出示波極譜、陽(yáng)極溶出伏安法等方法。如劉德盟以鉍微陣列電極為工作電極，鉑薄膜電極為對(duì)電極，Ag/AgCl電極為參比電極，建立了基于溶出伏安法的鉍微陣列電極檢測(cè)飲料中鎘的方法，檢出限為0.064 mg·L-1，且具有很好的重復(fù)性，此傳感器用于檢測(cè)橙汁中的鎘，結(jié)果令人滿意。







傳統(tǒng)提取算法，闕值提取法是圖像分割中使用較為廣泛的方法，通過(guò)闕值的設(shè)置，將處于闕值區(qū)間內(nèi)的像素區(qū)域歸納為同一區(qū)域，從而分割圖像。此類算法的缺陷在于只考慮了目標(biāo)的灰度信息，從而缺少魯棒性。在這類算法中，如何獲取一個(gè)合理的闕值是算法成功的關(guān)鍵，手動(dòng)選取闕值無(wú)法具備通用性，易受環(huán)境變化的影響，主流的選取闕值的方法有類間方差法和熵闕值分割法。

圖像分割算法是用于農(nóng)產(chǎn)品光電檢測(cè)分級(jí)分類的基礎(chǔ)任務(wù)，傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢(shì)在于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，，但對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性較弱。深度學(xué)習(xí)方法受到環(huán)境影響較少，但需大量樣本支持，如何正確的獲取樣本，以及提高算法的整體效率是當(dāng)前需要解決的主要問(wèn)題。在實(shí)際使用中，深度學(xué)習(xí)由于性能問(wèn)題尚無(wú)法完全取代傳統(tǒng)算法，使用者可以根據(jù)具體的需求選擇合適的算法。

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