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安徽省金標準檢測研究院有限公司

中藥農殘檢測-阜陽農殘檢測-金標準|資質齊全

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圖像分割算法是用于農產品光電檢測分級分類的基礎任務,傳統算法的優勢在于結構簡單,,但對復雜環境的適應性較弱。深度學習方法受到環境影響較少,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前需要解決的主要問題。在實際使用中,深度學習由于性能問題尚無法完全取代傳統算法,使用者可以根據具體的需求選擇合適的算法。










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、大環內酯類、四環素類、氯類、林可類、類、硝基類、喹諾酮類等。

無公害農產品認證分為產地認定和產品認證,產地認定由省級農業行政主管部門組織實施,產品認證由農產品質量安全中心組織實施,獲得無公害農產品產地認定證書的產品方可申請產品認證。無公害食品檢測范圍:種植業(蔬菜、水果、茶葉、糧油等)、畜牧業(畜產品、禽類、蛋類、乳制品等)、漁業(各類水產品)。無公害食品檢測項目包括:一般成分分析、農藥殘留、獸藥殘留、有毒有害物質、感官指標、微生物、產地環境。