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金標(biāo)準|數(shù)據(jù)嚴謹(圖)-農(nóng)藥殘留檢測-南京農(nóng)殘檢測

安徽省金標(biāo)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(biāo)物測量的準確性，其效率直接影響生產(chǎn)的效率，因而，一個快速準確圖像分割算法是目標(biāo)識別，分級分類任務(wù)面臨的首要問題。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)品分級分類任務(wù)中，圖像分割的目的是將工業(yè)相機采集到的圖片中的農(nóng)產(chǎn)品準確的提取出來，為進一步的尺寸測量，分類任務(wù)做好準備。對于農(nóng)產(chǎn)品圖像分割算法來說，由于受到生產(chǎn)設(shè)備成像質(zhì)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(yīng)用場景。

。對于以矩陣形式存儲的圖像來說，采用模板矩陣（算子）對源圖像進行卷積運算是其提取梯度特征的通用方法。Sobel算子計算量較少，抗噪性較好且能保留邊緣的強弱，由一個用于提取水平方向特征和一個用于提取垂直方向的特征的算子組成。Sobel算子十分適合用于提取農(nóng)產(chǎn)品方向性的特征，例如檳榔的紋路就能很好的被垂直方向的Sobel算子提取出來，通過紋路分布密度，進行檳榔的分級任務(wù)。

農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留檢測技術(shù)。氣相色譜技術(shù)。為了大程度降低農(nóng)產(chǎn)品中農(nóng)藥殘留對人體造成的傷害，需要進一步強化農(nóng)藥殘留檢測工作，目前國內(nèi)外針對農(nóng)藥殘留的檢測主要朝著多品類、快速的方向發(fā)展，高精度的農(nóng)藥殘留檢測技術(shù)是確保食品安全檢測質(zhì)量的基礎(chǔ)前提。其中，氣相色譜技術(shù)是目前對農(nóng)藥殘留進行檢測的常用方法，運用該技術(shù)方法展開農(nóng)藥殘留檢測，一般會選用離子模式，依據(jù)相對保留時間及特征離子與離子之間的比例關(guān)系，確定目標(biāo)化合物，從而獲取更高精度與靈敏度的數(shù)據(jù)。