简介:摘要: 为了更好地适应现代化产业的发展,本团队设计了基于深度学习的算法和高光谱成像的目标AI糖度模型系统。该系统以高光谱成像技术基于深度学习思想为指导思想,通过设备上集成的一体式微型高光谱仪与糖度仪与导入设备中自带的Headwall公司的高光谱图像采集系统,形成所探测水果的一维及二维几何空间的高光谱图像,对数据进行测量、TX2数据处理,结合ESP32-S3无线通讯、监控中心等设计支撑实现高光谱数据的整合化,加以深度学习分析获得水果的糖度信息和可视化图像,最后经过普遍测量评价建立目标AI糖度数据模型,对目标产品植入AI数据进行应用。从现实来看,该系统具有可操作性、严谨性等优点,对现代化农业发展和日常生活的便捷化发展具有有一定的帮助。
简介:摘要:使用高效液相色谱仪对蔬菜水果农残情况进行检测,并分析检测的标准曲线,准确分析蔬菜水果农药残留情况,提高农残检测水平。基于此,本文使用高效液相色谱仪对蔬菜水果中的10种农药残留情况进行检验,检验结果表明,农药残留检测加标回收率在90%左右,相对标准差在0.47%~8.08%,相关系数在0.999 9左右。在高效液相色谱仪的应用下,有机溶剂用量少,农残检测精度较高,可应用于农药残留检测中,具有一定的推广与应用价值。蔬菜水果的农药残留问题对食品安全会产生直接影响,因此,关注蔬菜水果农残检测,提高检测精度,对蔬菜水果农药应用、市场发展等具有促进作用。