1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....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......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....这个结果也得到了的证实，他观测得出纱线支数与使用传统环锭亦或是改良的环锭纱机的关系不大。对竹节长度个别的方法比较表明竹节长度对纱线支数的影响不显著。纱线支数最高值为被标记为紧接着是和分别被标记为和。表中竹节间距离，和纱线支数的于即磅，紧接着是和平均值纺纱系统竹节长度竹节间距离竹节厚度捻系数分别为磅和磅。这些结果从的研究中得到充分的支持，报道称，影响花式纱线形态特征和外观的因素是受纱线支数和连续竹节之间的平均距离的影响。竹节厚度为,和的纱缕强力个体平均值分别为磅,磅和磅，彼此之间没有显著差异。表二中提出的由于纱线捻系数造成的纱缕强度差异的比较。纱缕强度的最高值为镑即为紧接着磅和磅即分别为和。结果显示彼此之间具有显著差异。正如捻系数的结果表明，这些结论完全支持的观点，他认为由于纱线内部纤维之间的摩擦增大，随着捻度增加，纱线强度增加。低于最大强度的扭曲度的选择是合适的，因为更高强度是没有必要的，会引起成品的操作变得很复杂且生产力下降。同样地，棉纱强力因不同种类的扭转而不同。因为纱线强力随着扭转增加而增加到达个点然后超过这个点后，随着扭转增加......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....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......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....表纱支个体平均值的比较具有不同字母的平均值的显著差异有效级为。计数纱缕强力的产品价值纺纱系统竹节长度竹节间距离竹节厚度捻系数计数纱缕强力的产品价值是通过计算纱线平均支数与各个缕纱强度值的乘积得到的。纱线均匀度纱线均匀度是通过乌斯特第四条干均匀度仪测得的，测试步骤起源于美国标准。织造程序该纱线在织机上被用于织物的纬向织造。在纬向上使用卷绕机会使纱线受损，经纱持续贯穿在整个织物中，经纬纱的纱支均为，机织物是通过织物的拉伸参数进行评估的。织物的拉伸强力测试该实验用电子拉力试验机来做试样的拉伸性能测试。该方法在中有所提及。数据分析尽管例如法吉尔提出的使用弗雷德的微电脑做实验进行个体比较，但此次实验获得的数据已经通过方差分析技术进行统计性的分析。结果和讨论纱线支数关于纱线支数数据的统计分析表明了不同的捻系数对纱线支数的平均值有很大的影响。然而，该数值在纺纱方式竹节长度竹节间距离竹节厚度和其余所有的相互作用中没有很大的差异。纺纱系统中和纱线支数的个体比较在表中展现出来，显示出两者的值彼此没有显著差异。最接近的值是由紧密纺纱得出的，为，然而传统的环锭纺纱机是......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....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......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....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......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....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......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....参考文献略资料来源,,李文玲译易洪雷校个体平均值的比较表明该值彼此之间差异是不显著的。最近获得的竹节间距离的纱线支数个体平均值是，紧接着和纱线支数个体平均值分别为和。竹节厚度,和的纱线支数个体平均值分别为,和，彼此之间是没有差别的。捻系数,和的纱线支数个体平均值被研究分别为,和，彼此之间具有显著差异。同样地，报道了后牵伸影响纱线支数与因捻系数造成的纱线支数的差异同等显著。然而，由不同扭转获得的实测支数的个微小变动得出结论因为扭转增加纱线变得更加紧凑。丝缕纱强力关于丝缕纱强力的统计分析表明其强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......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....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......”。