怎样从条形码上识别进口水果是否是转基因的,识别水果软件

1、怎样从条形码上识别进口水果是否是转基因的

转载参考： 近日，有网友微博爆料称：进口水果每个标签的中间都有4位神秘的阿拉伯数字。其中，3字开头的表示喷过农药，4字开头的表示是转基因水果，5字开头的表示是杂交水果。这种说法引起了不少消费者的关注。那么，这种说法是否准确? 　　在山东1些大型超市和水果专卖店，进口水果大都单独放在1个货柜上，不少水果的标签上都有1组4位阿拉伯数字代码。1个美国加纳果，贴的标签上除了有生产地、条形码，在下方还有1行阿拉伯数字“4103”;而在另外1个美国产的布朗水果的标签上，也有1行“3609”的数字。销售人员表示，进货时上面就有这些标签，至于上面的数字代表什么就不清楚了。 　　销售人员：那个我不是很清楚，我不知道。对这个东西，我不是很专业。 　　而另外1位销售人员也表示不清楚，只是猜测可能代表产地。 　　销售人员：什么意思我也不知道，它可能就是1个工厂代号吧，也可能它都是1个国家的，可能就是1个工厂代号的意思。 　　而在网络上，不少网友说，数字代码以4开头的进口水果是转基因水果，以3开头的是喷洒过农药的，以5开头的是杂交的。对此，从事20多年水果进出口生意的许先生告诉记者，这1说法并不完全准确，进口水果上所贴的标签称作PLU码，它所用的4位码1般皆以“3”和“4”开头，代表这个农作物是用传统的方法种植。每组4位码代表1特定品种及产区的组合。在国外，消费者可以通过扫描PLU码标签，获得该产品的价格、品种等信息。 　　许先生：PLU码，1个是代表果别，另1个代表水果的系列，就是1个识别身份的码。超市里如果说有标识的话，1般是这个水果来自于哪个国度的，第2是指这个水果的类别。 　　1位业内人士告诉记者，PLU码还代表水果的规格或等级。 　　业内人士：蛇果，也就是我们市面上经常可以看到的1种苹果，最小个的话，它的代码是4015，大个头的是4016，最大号的是3284。 　　这位业内人士表示，PLU4位码现在已经在进口水果中普遍使用，旨在方便商家查询水果的价格、品种等信息。而如果是5位码，而且以“9”打头，则表明是有机农产品;如果以“8”开头，则是转基因产品。 　　业内人士：由4位数字组成的4位数代码就是我们普通的水果和蔬菜，如果是5位数的话，特别是前面有加8或者是9组成的代码，就表示它不是普通的农产品。 　　记者在调查中发现，山东市场销售的进口水果主要都是以3或4字开头的4位数，也就是说是用传统方法种植的水果，而5位数的进口转基因和有机水果尚未发现。1位超市工作人员表示，进口水果在进口时有着严格的检查程序，可以放心食用。 　　超市工作人员：只要是进口水果肯定就是经过商检，过海关的话肯定药检都合格的。如果不合格的话，进口产品肯定过不来。

2、识别水果软件

1 水果图像的增强和分割 在计算机上，图像由像素逐点描述，每个像素点具有1个明确的位置和色彩数值。用Matlab软件读取图像，以矩阵的形式存放图像数据，其扫描规则是从左向右，从上到下。为处理方便，把原始的彩色图像转换为灰度图像，如图1（a）所示。 利用Matlab软件和BP神经网络快速识别水果实现分拣 采用中值滤波法对灰度图像进行去噪处理。中值滤波是抑制噪声的非线性处理方法，本文用中值滤波法处理3×3像素的局域图像，把9个灰度值按从小到大的顺序排序后，以第5个（即中央）序号的灰度值作为目标像素的灰度值。中值滤波对于滤除图像中的椒盐噪声非常有效[5]，去噪后的图像如图1（b）所示。 为了得到更清晰的图像，再对图像进行锐化处理，采用反锐化掩模的方法。反锐化掩模法是1种常用的图像锐化方法，其算法表达式为： 利用Matlab软件和BP神经网络快速识别水果实现分拣 式中，f（x,y）为处理前的图像；f′（x,y）为用人为方法将f（x,y）模糊以后得到的图像；g（x,y）为锐化处理后的图像；c（c>1）为比例常数，根据具体情况选定。反锐化掩模法有效地提高了高频成分，使模糊呆板的图像变得具有清晰感和生动感[6]，图1（c）是锐化后的结果。 经过去噪和对比度增强，就可以对图像目标进行提取分割。图像阈值分割是最常用的图像分割技术，主要利用了图像中背景与对象之间的灰度差异[6]。只要阈值选取合适，将每个像素与之比较，进行2值化处理，就可以很好地将对象从背景中分离出来。取阈值为0.34，图2（a）是2值化后的结果。从图2（a）中可以发现水果中有很多空洞，且水果的边缘处有断裂现象，所以采用边缘提取以弥补断裂的边缘部分，然后基于数学形态学算子对图像进行去除断边、图像填充等必要的后续处理。 索贝尔算子（Sobel operator）是图像处理中的算子之1，主要用作边缘检测。在技术上，它是1离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。在图像的任何1点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。Sobel算子另1种形式是各向同性Sobel（Isotropic Sobel）算子，也有两个，1个是检测水平边沿的 ，另1个是检测垂直平边沿的 。各向同性Sobel算子和普通So 。

3、我们是做水果品牌的，听说现在可以在水果包装上加上2维码，可以给消费者查看水果的详细溯源信息。求推荐

方式1:将溯源信息转化成2维码，将2维码打印或者印刷出来，无需联网可以扫描识别。 优点:成本低，买个条码打印机就可以。缺点:容量有限40汉字内容以内，可以被仿冒。 方式2:2维码内是1串身份证溯源码，所有数据通过网络服务器存储和提供。 和现在的【药监码】1样。只能扫描查询1次。第2次就会提示东西有问题。 优点:极大提高防伪，即使假冒也只在有限范围，且必须在真品查询前查询。 缺点:架构成本高。

4、怎么判断进口水果呢

现在市场上绝对大多数进口水果都有自己的专属标签，例如1颗来自智利的青苹果、在国内超市或者集市销售时必须要有单独PLU码Price LookUp code，上 面还需要有Chile字样，还有例如产自新西兰的猕猴桃，标签上数字编码为3279。其他1些进口水果也都有单独的标签。可以通过扫描PLU条码 标签，来获得相应信息。最后想说的就是：不管是不是越南火龙果4斤，水果摊主要你76确实不便宜啊，现在网上也有很多卖进口水果价格都非常便宜 就拿 爱淘果来说吧，刚刚特意看了1下他们现在的越南红心火龙果3.8斤才57快 并且还有包邮送货上门 同样也比你在水果摊上买的差不了多少，人家每天销售量 很大，基本上都天天采摘新鲜的空运过来 ，小摊位5 6天卖3斤 4斤可想而知吧....他们坏果还包赔。何乐而不为呢 何必大冷天出去买个天价水果、回来 还后悔半天呢？。

5、怎样从条形码上识别进口水果是否是转基因的

从条形码上无法识别。转基因食品，就是利用分子生物学技术，将某些生物的基因转移到其它物种中去，改造生物的遗传物质，使其在性状、营养品质、消费品质方面向人类所需要的目标转变，以转基因生物为直接食品或为原料加工生产的食品就是转基因食品。扩展资料：通用商品条形码1般由前缀部分、制造厂商代码、商品代码和校验码组成。商品条形码中的 前缀码是用来标识国家或地区的代码，赋码权在国际物品编码协会，如 00-09代表美国、加拿大。4

5、49代表 日本。69代表中国大陆，471 代表中国台湾地区，489 代表香港特区。制造厂商代码的赋权 在各个国家或地区的物品编码组织，中国由国家物品编码中心赋予制造厂商代码。商品代码 是用来标识商品的代码，赋码权 由产品生产企业自己行使，商品条形码。商品条形码最后用1位校验码来校验商品条形码中左起第1－12数字代码的正确性。商品条形码 是指由1组规则排列的条、空及其对应字符组成的标识，用以表示1定的商品信息的 符号。其中条为 深色、空为 浅色，用于条形码识读 设备的扫描识读。其对应字符由1组阿拉伯数字组成，供人们直接识读或通过键盘 向计算机输入数据使用。这1组条空和相应的字符所表示的信息是相同的。条形码技术，是随着计算机与信息技术的发展和应用而诞生的，它是集编码、印刷、识别、数据采集和处理于1身的 新型技术。使用条形码扫描，是今后市场流通的大趋势。为了使商品能够在全世界自由、广泛地流通，企业无论是设计制作，申请注册还是使用商品条形码，都必须遵循 商品条形码管理的有关规定。参考资料来源：百度百科-条形码。

6、识别水果软件

1 水果图像的增强和分割 在计算机上，图像由像素逐点描述，每个像素点具有1个明确的位置和色彩数值。用Matlab软件读取图像，以矩阵的形式存放图像数据，其扫描规则是从左向右，从上到下。为处理方便，把原始的彩色图像转换为灰度图像，如图1（a）所示。 利用Matlab软件和BP神经网络快速识别水果实现分拣 采用中值滤波法对灰度图像进行去噪处理。中值滤波是抑制噪声的非线性处理方法，本文用中值滤波法处理3×3像素的局域图像，把9个灰度值按从小到大的顺序排序后，以第5个（即中央）序号的灰度值作为目标像素的灰度值。中值滤波对于滤除图像中的椒盐噪声非常有效[5]，去噪后的图像如图1（b）所示。 为了得到更清晰的图像，再对图像进行锐化处理，采用反锐化掩模的方法。反锐化掩模法是1种常用的图像锐化方法，其算法表达式为： 利用Matlab软件和BP神经网络快速识别水果实现分拣 式中，f（x,y）为处理前的图像；f′（x,y）为用人为方法将f（x,y）模糊以后得到的图像；g（x,y）为锐化处理后的图像；c（c>1）为比例常数，根据具体情况选定。反锐化掩模法有效地提高了高频成分，使模糊呆板的图像变得具有清晰感和生动感[6]，图1（c）是锐化后的结果。 经过去噪和对比度增强，就可以对图像目标进行提取分割。图像阈值分割是最常用的图像分割技术，主要利用了图像中背景与对象之间的灰度差异[6]。只要阈值选取合适，将每个像素与之比较，进行2值化处理，就可以很好地将对象从背景中分离出来。取阈值为0.34，图2（a）是2值化后的结果。从图2（a）中可以发现水果中有很多空洞，且水果的边缘处有断裂现象，所以采用边缘提取以弥补断裂的边缘部分，然后基于数学形态学算子对图像进行去除断边、图像填充等必要的后续处理。 索贝尔算子（Sobel operator）是图像处理中的算子之1，主要用作边缘检测。在技术上，它是1离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。在图像的任何1点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。Sobel算子另1种形式是各向同性Sobel（Isotropic Sobel）算子，也有两个，1个是检测水平边沿的 ，另1个是检测垂直平边沿的 。各向同性Sobel算子和普通So 。