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傳統提取算法,闕值提取法是圖像分割中使用較為廣泛的方法,通過闕值的設置,將處于闕值區間內的像素區域歸納為同一區域,從而分割圖像。此類算法的缺陷在于只考慮了目標的灰度信息,從而缺少魯棒性。在這類算法中,如何獲取一個合理的闕值是算法成功的關鍵,手動選取闕值無法具備通用性,易受環境變化的影響,主流的選取闕值的方法有類間方差法和熵闕值分割法。







圖像分割算法是用于農產品光電檢測分級分類的基礎任務,傳統算法的優勢在于結構簡單,,但對復雜環境的適應性較弱。深度學習方法受到環境影響較少,但需大量樣本支持,如何正確的獲取樣本,以及提高算法的整體效率是當前需要解決的主要問題。在實際使用中,深度學習由于性能問題尚無法完全取代傳統算法,使用者可以根據具體的需求選擇合適的算法。




各種新型顯色劑和高靈敏度的顯色體系不斷涌現,為建立高靈敏度的試紙檢測方法提供了更大的發展空間。如薛文靜等以0.1%鎘試劑的乙醇溶液為顯色劑,定量分析用慢速中性濾紙為載體,制備鎘快速檢測試紙,標準系列色階為0~5.0mg·L-1。該試紙性質穩定,在避光干燥條件下可保存5個月,在pH 5~8范圍內pH對顯色結果影響不大。

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