联苯肼酯在柑橘及其土壤中的残留分析方法

采用高效液相色谱仪建立了联苯肼酯在柑橘及土壤中的残留分析方法。柑橘样品采用V(乙腈):V(乙酸乙酯)=1:1、土壤样品采用V(丙酮):V(二硫化碳)=1:1的混合溶剂超声提取,碱性氧化铝柱层析净化,高效液相色谱-二极管阵列检测器(HPLC-DAD)测定。在0.05～10 mg/L范围内联苯肼酯峰面积与进样质量浓度呈良好线性关系,R2=0.999 4。该方法的定量限为0.02 mg/kg。在0.02～1 mg/kg添加水平下,联苯肼酯的添加回收率为80.47%～98.93%,相对标准偏差为2.62%～7.32%。方法的精确度、灵敏度和稳定性均符合农药残留分析的要求。     

基于改进OTSU算法的快速作物图像分割

针对OTSU算法时间复杂度高、实时性差等缺点,结合粒子群算法(particle swarm optimization,简称PSO)提出了一种新的自适应动态参数控制PSO+OTSU算法。通过自适应动态调整惯性权重因子和学习因子,让处在不同位置的粒子做自己最擅长的事情,从而达到算法满足实时性的目的。通过研究自然农田环境下作物图像,提出了一种改进超绿作物图像灰度化方法。结果表明,提出的自适应算法比标准PSO+OTSU算法运行时间缩短了12.7%,错分率方差缩小了26.3%,具有更好的实时性和稳定性。最后在不同光照、不同复杂背景、不同作物植株条件下进行验证试验,都取得了很好的分割效果,说明改进算法同时具有很强的健壮性。