测量，而不是单独考察成果作为机分类结果，被所有的专家认为是正确的。致谢这项研究由项目的综合处理系统，检验和包装的水果和蔬菜获得了欧洲委员会部分赞助资金。将瘀伤检测为了茎。表果茎的自动检测和分级结果橙子桃苹果正确正确正确无果茎有果茎总计在线性能和可重复性专家们在两次独立的实验中测量同个苹果的尺寸的平均精度为毫米，呈现了约的相对误差。但是，考虑到水果正确的大小作为六个测量的平均值每个专家两个有效测量，平均精度毫米的相对误差。这些数字可能与视觉系统最大期望精度有关，该精度不会超过专家的精度，只是测量的参考。因此，个的误差课容许，当分析系统在线结果的重复性时。当专家按分类中所述的尺寸种类进行水果分类时，他们表现出平均的可重复性。视觉系统的可重复性由最小尺寸水果的变化到极端大的水果的，平均为见表。表系统估测水果尺寸在线可重复性的结果尺寸范围，可重复性，非常小小大较大整体可重复考虑到标准允许的的误判，其结果可以被视为良好。个的来源是由于大多数苹果为和毫米，而毫米被选为大小之间的临界尺寸。专家们估计果皮上的损害程度时的重复性介于和，平均为见表由于该系统被专家编程和培训，从理论上说，它的性能受到了专家们的重复性的限制。因此，视觉系统重复性的最大期望值约。表显示，该系统在线进行外观缺陷检测时，有重复性。这些是由于在预测质量时三个因素被考虑了最长的缺陷，受损面积和褐色化区。如果只有其中个估计参数变化，品质变化从个传递到另外，果实将被归类在不同的类别。这事实特别影响了类型，那里的重复性被认为是较低的，因为这个类别只包括损坏程度极低的水果，并有因颜色浅而被认为是果皮缺陷。指出这点很重要，即这种类型的实验结果很大程度上依赖于果实大小分布及水果上污点的颜色和大小。不同区域的图像和分配所有每个地区像素于其中个预先确定的类别背景，原色，次主色，般伤害类型，般伤害类型，特定的功能，茎，花萼。由于分类采用这样种方式，所以他们对所有类型的水果都适用。训练系统分别单颜色的水果，此主色类没有使用。用两个类颜色方法检测般的损害是合理的，因为每个种类的水果都有不同的颜色的缺陷，可以区分为明亮的与黑暗的。另个预先定义的类被用于检测水果的特定特点，如金冠苹果的赤褐色度。由于每个类代表性的区域已选定，贝叶斯判别模型被创建，它利用像素的三个基本色红色，绿色和蓝色作为独立变量。贝叶斯判别分析包括对上述每个类别的值组合的概率的计算。个阿雷尔描述的算法被应用，即采用不同的协方差矩阵为每个类，它的结果在二次判别模型。此过程可参考表来进行。该表，存储在计算机内存中并在网上操作时给予咨询，允许每个像素的图像分配到最接近匹配的类水果的颜色，作为水果成熟的状态标志，即是是在同种水果里，也可以因为许多因素而略有不同。由于此分割方法极大地依赖于每个水果的像素颜色，它是对这些变化非常敏感。出于这个原因，该系统需要进行测试，并且对每个测试期都要创建个新的表格。图第图像的采集第二个图像的采集杯旋转水果第三个图像的采集杯将水果再旋转第在商业条件下工作的重复性，使用了个金冠苹果，大小在和毫米之间。果实在西班牙标准为基础上被分为三类，根据其尺寸和外部污点。测试包括水果通过传递机，盒装水果，根据相应的类别。各自的箱反复通过该系统，并且对在分类中产生的变化进行观察并计数。图四图像分割流程图图像分割流程图像分割像素分割缓冲外部特征基本颜色平均数次色平均数第二颜色形心最长缺陷尺寸总共受损面积茎和花萼行心形态特征水果尺寸水果形心结果与讨论评价分割程序表给出了桔子，苹果和桃子的图像像素分割性能，指出种和剩余其他种类分开的最佳分离背景，使更好的估计质心和水果的大小。大多数像素分割程序中出现的是由于孤立的或小群的像素，这些主要位于相邻区域的边界。这些误差可以检测和纠正，如果每个分割区域的特征得到计算，因为这些群由于面积小常被分割为忽略不顾的区域。表每种水果的识别率种类像素类别精确度，橙子苹果桃皮缺陷茎背景干检测该系统检测茎的性能被进行了测量，使用了个橘子，个苹果和个桃子的图像，而大多数图像都是在线获取的。实验表明，桔子的图像中有五幅茎未检测出来，而在另外两幅中，瘀伤和茎的检测发生了混淆。对于桃子，个图像中有幅茎没有检测出来，尽管其中图像中有幅没有茎，所以有误测。在苹果中，个图像中有两个茎没有检测出来，然而，却被误测为三分之十三。对于剩下的三个水果的图像，茎被正确的检测和定位见表。茎的不同颜色或形状和水果果型，能引起茎检测的结果不同。不过，在茎和瘀伤之间有点混淆，大多数的混淆是由于在没有茎的水果至于该系统使用所述硬件配置检查水果所用的时间，图像采集和分析所需的时间小于毫秒，比最初的要求的时间要低。如果采用更新更快的计算机，并且提高算法来让图像的获取和处理重叠，这个时间可减少至低于毫秒。表人工评测水果表面污点等级的可重复性专家有擦伤的水果在两项测试中的分类无擦伤的水果在两项测试中的分类水果类别变化可重复性，机器表在线评测水果类别的可重复性种类类别属性可重复性，缺陷长度，表面缺陷的最大面积，允许的最大褐斑，平均结论分割方法对在线处理来说是快速和恰当的，但是却极大地取决于被检查对象的颜色。出于这个原因，系统需要经常由专门操作人员调试。机器视觉系统表现出良好的结果在定位桔子，桃子，苹果的茎干时和探测它们大多数时，很少和面部污点混淆。损坏的区域在苹果中能正确地检测到，但该算法在橙子和桃子应用时需要更广泛地进行测试。为了检测没有正确被区分出来的缺陷，还需要做进步的工作，未能检测出来的原因主要是因为它的颜色浅，类似于完整果皮颜色的检验。在线操作的尺寸重复性介于和，有个的平均值。该机器的重复性在在线检测外部缺陷时约为，主要受第类中取得的的那些结果影响。将这些结果和人类估测的大小和皮肤的损伤程度的平均重复性，分别为和，进行比较，并且考虑到决策算法也同样被人工操作者训练和测试，由此我们认为结果可以接受的。实验结果表明将小缺陷或脱色区域认为是缺陷，取决于每位专家的主观标准。出于这个原因，机器的性能是由每个盒子的整体内容的估计四图纺立必要的法律条件和保证土库曼斯坦的银行体系稳定运行，发布实施货币政策，发行货币并组织其流通，确保支付系统有效运作，监管商业银行以及金融机构，维持物价稳定，保护债权人和信贷机构的存款人的利益，对犯罪和恐怖主义的募集资金依照法律充公，管理外汇储备。阔。截至年月底，塔吉克斯坦吸引外资总额为亿美元，中国对塔吉克斯坦投资额为亿美元，是塔吉克第二大投资来源国。我国新疆与塔吉克斯坦地缘接近，新疆在塔吉克斯坦投资日趋活跃，截至年月底，我国新疆地区在塔吉克斯坦投资企业共计家，主要投资领域包括建材生产制造加工商贸服务等行业。中国是塔吉克斯坦第大债权国，中国金融机构对塔吉克斯坦融资开展顺利。截至年月，中国对塔吉克斯坦贷款超亿美元，已成为塔吉克斯坦第大债权国。目前，我国对塔吉克斯坦放贷的金融机构为国家开发银行和中国进出口银行。二银行业监管框架塔吉克斯坦的银行监管机构为塔吉克斯坦国家银行，简称。国家银行系塔吉克斯坦的中央银行，也是塔吉克斯坦索莫尼的发行机构。它由国家全资拥有，向塔吉克斯坦议会下院负责但同时它也依法作为个独立的法人实体，独立安排及执行其任务活动，不受任何行政机关干涉。塔吉克斯坦国家银行的法定主要目标为维持国家货币塔吉克斯坦索莫尼购买力的稳定，发展和巩固共和国的银行体系，维持结算系统的高效平稳运行。主要职能是制定和实施货币政策担任政府的银行，代理政府处理财政事务开展经济和货币数据统计及分析，并以此为据，为政府行政提出经济方面的建议监督和规范商业银行和其他金融机构的活动在迫不得已的情况下，担任运营不当的商业银行以及其他金融机构的最后贷款人促进银行同业支付系统的高效运行垄断货币发行权，发行货币并组织流通管理国家的外汇储备代表塔吉克斯坦共和国负债保持国家的收支平衡等。乌兹别克斯坦乌兹别克斯坦共和国，中亚内陆国，是世界上仅有的两个双重内陆国之另个是列支敦士登，首都塔什干。全国分为个自治共和国卡拉卡尔帕克斯坦自治共和国个直辖市塔什干和个州安集延州布哈拉州吉扎克州卡什卡达里亚州纳沃伊州纳曼干州撒马尔罕州苏尔汉河州锡尔河州塔什干州费尔干纳州花拉子模州。国土面积万平方公里，人口约万。共有多个民族，乌兹别克族占，俄罗斯族占，塔吉克族占，哈萨克族占，卡拉卡尔帕克族占，鞑靼族占，吉尔吉斯族占，朝鲜族占。乌兹别克语为官方语言，俄语为通用语。主要宗教为伊斯兰教，属逊尼派，其次为东正教。经济概况乌兹别克斯坦自然资源丰富，矿产资源储量总价值约为万亿美元。截至年，探明有近种矿产品。其中，黄金探明储量吨世界第，石油探明储量为亿吨，凝析油已探明储量为亿吨，已探明的天然气储量为万亿立方米，煤储量为亿吨，铀储量为万吨世界第，铜钨等矿藏也较为丰富。截至年，乌兹别克天然气开采量居世界第位，黄金开采量居第位，铀矿开采量居第位。乌兹别克斯坦是独联体中经济实力较强的国家，经济实力次于俄罗斯乌克兰哈萨克斯坦。国民经济支柱产业是四金黄金白金棉花黑金石油蓝金天然气。但经济结构单，加工工业较为落后。农业畜牧业和采矿业发测量，而不是单独考察成果作为机分类结果，被所有的专家认为是正确的。致谢这项研究由项目的综合处理系统，检验和包装的水果和蔬菜获得了欧洲委员会部分赞助资金。将瘀伤检测为了茎。表果茎的自动检测和分级结果橙子桃苹果正确正确正确无果茎有果茎总计在线性能和可重复性专家们在两次独立的实验中测量同个苹果的尺寸的平均精度为毫米，呈现了约的相对误差。但是，考虑到水果正确的大小作为六个测量的平均值每个专家两个有效测量，平均精度毫米的相对误差。这些数字可能与视觉系统最大期望精度有关，该精度不会超过专家的精度，只是测量的参考。因此，个的误差课容许，当分析系统在线结果的重复性时。当专家按分类中所述的尺寸种类进行水果分类时，他们表现出平均的可重复性。视觉系统的可重复性由最小尺寸水果的变化到极端大的水果的，平均为见表。表系统估测水果尺寸在线可重复性的结果尺寸范围，可重复性，非常小小大较大整体可重复考虑到标准允许的的误判，其结果可以被视为良好。个的来源是由于大多数苹果为和毫米，而毫米被选为大小之间的临界尺寸。专家们估计果皮上的损害程度时的重复性介于和，平均为见表由于该系统被专家编程和培训，从理论上说，它的性能受到了专家们的重复性的限制。因此，视觉系统重复性的最大期望值约。表显示，该系统在线进行外观缺陷检测时，有重复性。这些是由于在预测质量时三个因素被考虑了最长的缺陷，受损面积和褐色化区。如果只有其中个估计参数变化，品质变化从个传递到另外，果实将被归类在不同的类别。这事实特别影响了类型，那里的重复性被认为是较低的，因为这个类别只包括损坏程度极低的水果，并有因颜色浅而被认为是果皮缺陷。指出这点很重要，即这种类型的实验结果很大程度上依赖于果实大小分布及水果上污点的颜色和大小。不同区域的图像和分配所有每个地区像素于其中个预先确定的类别背景，原色，次主色，般伤害类型，般伤害类型，特定的功能，茎，花萼。由于分类采用这样种方式，所以他们对所有类型的水果都适用。训练系统分别单颜色的水果，此主色类没有使用。用两个类颜色方法检测般的损害是合理的，因为每个种类的水果都有不同的颜色的缺陷，可以区分为明亮的与黑暗的。另个预先定义的类被用于检测水果的特定特点，如金冠苹果的赤褐色度。由于每个类代表性的区域已选定，贝叶斯判别模型被创建，它利用像素的三个基本色红色，绿色和蓝色作为独立变量。贝叶斯判别分析包括对上述每个类别的值组合的概率的计算。个阿雷尔描述的算法被应用，即采用不同的协方差矩阵为每个类，它的结果在二次判别模型。此过程可参考表来进行。该表，存储在计算机内存中并在网上操作时给予咨询，允许每个像素的图像分配到最接近匹配的类水果的颜色，作为水果成熟的状态标志，即是是在同种水果里，也可以因为许多因素而略有不同。由于此分割方法极大地依赖于每个水果的像素颜色，它是对这些变化非常敏感。出于这个原因，该系统需要进行测试，并且对每个测试期都要创建个新的表格。图第图像的采集第二个图像的采集杯旋转水果第三个图像的采集杯将水果再旋转第