简介:为实现醇化烟叶中霉变烟的自动在线精选,设计了基于机器视觉的霉变烟在线检测系统。该系统通过高速线阵CCD动态获取烟叶图像,采用MSD微结构描述算法提取烟叶图像颜色、纹理特征,基于神经网络集成分类算法,通过合格烟叶样本和霉烟样本的训练学习,实现霉变烟的在线检测识别。经过测试,该检测算法对霉烟图像样本的测度为0.918。在线检测试验结果显示,采用霉烟靶物单独过料时,机器视觉系统对霉烟的平均在线识别率在95%以上;将霉烟靶物与合格烟片混掺过料时,系统对霉烟的平均识别率在87%以上。研究结果表明,机器视觉方法用于醇化后烟叶中霉变烟的在线精选是可行的。
简介:采用“OECD化学品测试准则”和“化学农药环境安全评价试验准则”方法,以赤子爱胜蚓、非洲爪蟾、斜生栅藻、大型潘、斑马鱼、意大利蜜蜂以及家蚕为受试生物,测定了20%氟虫双酰胺水分散粒剂、200g/L氯虫苯甲酰胺悬浮剂和200g/L溴氰虫酰胺悬浮剂3种双酰胺类杀虫剂对环境非靶标生物的急性毒性。结果表明:氟虫双酰胺、氯虫苯甲酰胺、溴氰虫酰胺3种药剂对赤子爱胜蚓、非洲爪蟾、斜生栅藻和斑马鱼的急性毒性均为低毒,但对大型潘的48h—EC50值分别为1.51×10^-2、2.58×10^-3、7.63×10^-2mg/L,对家蚕的96h—LC50值分别为6.11×10^-2、0.12和0.30mg/L,均为剧毒;氟虫双酰胺和氯虫苯甲酰胺对意大利蜜蜂为低毒,但溴氰虫酰胺对其的48h经口LC50值和接触LD50值分别为2.90mg/L和3.71×10^-2μg/bee,均为高毒。研究表明,虽然双酰胺类杀虫剂对多数非靶标生物毒性较低,但在水体环境和桑蚕区以及作物开花期仍需谨慎使用。