合肥水果糖分檢測-安徽金標準(在線咨詢)
安徽省金標準檢測研究院有限公司
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圖像分割的準確性直接作用于目標物測量的準確性，其效率直接影響生產的效率，因而，一個快速準確圖像分割算法是目標識別，分級分類任務面臨的首要問題。在農業(yè)產品分級分類任務中，圖像分割的目的是將工業(yè)相機采集到的圖片中的農產品準確的提取出來，為進一步的尺寸測量，分類任務做好準備。對于農產品圖像分割算法來說，由于受到生產設備成像質量，灰塵污漬，光照條件，陰影等外部因素影響，造成分割的不準確。本文通過對比不同圖像分割算法，闡述各類算法的優(yōu)缺點，以及各自合適的應用場景。
人們長期食用從土壤中吸收重金屬而長成的食物，重金屬在人體內累計，引發(fā)了許多食品安全問題，從2004年浙江長興500名兒童鉛時間到2013年廣州鎘大米時間再到2020年云南99.8噸大米鎘超標被銷毀，對人民食品安全的保障需求越來越迫切。食品安全關乎社會穩(wěn)定，我國已采取多種措施治理土壤的重金屬污染，同時相關的研究也在展開，目前糧食中重金屬的檢測方法主要有儀器分析法、化學顯色法和電化學法等等。
Canny算子相較于Sobel算子更加復雜，能獲取更加的邊緣且獲取到的邊緣不會虛化，抗噪性更好，但無法體現(xiàn)邊緣的強弱。Canny算法適用于描述農產品的褶皺程度，如紅棗中皮皮棗的篩選。文獻[4]采用了一種改進的Canny算子用于蘋果輪廓的提取。相較于闕值法，邊緣檢測方法不于提取粗略的輪廓信息，還可以用來提取更加細致的特征，常用于二次分割或配合闕值法使用。
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