檢測價(jià)格
面議
檢測資質(zhì)
CMA/CNAS
聯(lián)系人:黎嘉亮(先生) 業(yè)務(wù)主管
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服務(wù)范圍:蔬菜檢測,茶葉檢測,肉類(lèi)檢測,零食檢測,食用菌檢測
中國一直是大豆的主要產(chǎn)地之一。上世紀90年代以前,中國是大豆出口國,近年來(lái)隨著(zhù)人民生活水平的提高和消費能力的增強,中國對植物油脂和動(dòng)物飼料的需求快速增長(cháng),國內大豆的需求也相應迅速提高,進(jìn)而導致大豆的進(jìn)口不斷增多。海關(guān)公布的數據顯示,2013年我國大豆進(jìn)口量為6340萬(wàn)噸,同比增長(cháng)10%,大豆進(jìn)口量創(chuàng )歷史新高,中國已成為名副其實(shí)的全球頭號大豆購買(mǎi)國。
大豆及大豆制品的發(fā)證檢測、出廠(chǎng)檢測、商超上市檢測、天貓京豆檢測報告都可以專(zhuān)業(yè)為您服務(wù),并提供國家認可的檢測報告。
利用機器視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行了大豆的外觀(guān)品質(zhì)檢測,利用近紅外分析技術(shù)進(jìn)行了大豆脂肪酸含量的檢測。主要研究?jì)热萑缦拢?nbsp;
(1)對圖像基礎處理算法進(jìn)行了研究,分析了適用于大豆外觀(guān)品質(zhì)檢測的圖像處理算法。
(2)研究了靜態(tài)情況下的外觀(guān)品質(zhì)檢測系統,實(shí)現了大豆灰斑病的檢測。該系統在采集圖像時(shí)允許籽粒相連,降低了硬件加工成本,方便了用戶(hù)的使用。
(3)對于大量粘連大豆籽粒圖像的分割問(wèn)題,提出基于數學(xué)形態(tài)學(xué)的濾波算法和改進(jìn)的分水嶺分割算法,使該問(wèn)題得到了解決,為后續處理工作奠定了基礎。 (4)利用瑞典波通公司生產(chǎn)的8620型近紅外儀獲取了來(lái)自黑龍江省生產(chǎn)的25分大豆樣品的光譜數據。
(5)利用常規的化學(xué)分析方法測得了所收集的25份大豆樣品的五種脂肪酸的含量。
(6)對不同光譜預處理與數學(xué)處理對建立定標方程的影響做了初步探討后,以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )為主要技術(shù)手段建立了大豆脂肪酸含量預測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型,對粉末樣品建立定標模型,并用未參與定標的一組樣品作為檢驗集對模型進(jìn)行檢驗。