圖像分割算法是用于農(nóng)產(chǎn)品光電檢測分級分類的基礎任務，傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢在于結構簡單，，但對復雜環(huán)境的適應性較弱。深度學習方法受到環(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(tǒng)算法，使用者可以根據(jù)具體的需求選擇合適的算法。
良好的通風系統(tǒng)，是保證一個實驗室正常運行的關鍵。洛可特在農(nóng)產(chǎn)品檢測實驗室建設中通常采用有機、無機排風管道，通風柜根據(jù)用戶需求安排全鋼、鋼木、pp等不同材質通風柜，以及進口萬象排風罩以便多人獨立進行小型實驗室操作。 農(nóng)產(chǎn)品檢測實驗室建設及投入使用，不但需要精密的實驗室設備，的實驗室操作人員，還需要合理的實驗室規(guī)劃布局，以及適當?shù)沫h(huán)境條件。
近年來，農(nóng)產(chǎn)品的安全問題一直是社會各界廣泛關注的重要方面。農(nóng)產(chǎn)品安全問題直接關系到人們的衣食住行——食品安全、服裝面料安全等。針對農(nóng)產(chǎn)品安全領域出現(xiàn)的新情況、新問題，國家也進一步加大了質量監(jiān)管措施，多各級農(nóng)產(chǎn)品檢驗實驗室重點支持，農(nóng)產(chǎn)品檢驗實驗室的作用也越來越廣泛。
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