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安徽省金標(biāo)準(zhǔn)檢測研究院有限公司

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  • 主營產(chǎn)品:食品檢測,衛(wèi)生檢測,水質(zhì)檢測,農(nóng)產(chǎn)品檢測
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圖像分割的準(zhǔn)確性直接作用于目標(biāo)物測量的準(zhǔn)確性,其效率直接影響生產(chǎn)的效率,因而,一個快速準(zhǔn)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(jī)采集到的圖片中的農(nóng)產(chǎn)品準(zhǔn)確的提取出來,為進(jìn)一步的尺寸測量,分類任務(wù)做好準(zhǔn)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(zhǔn)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(diǎn),以及各自合適的應(yīng)用場景。







圖像分割算法是用于農(nóng)產(chǎn)品光電檢測分級分類的基礎(chǔ)任務(wù),傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢在于結(jié)構(gòu)簡單,,但對復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性較弱。深度學(xué)習(xí)方法受到環(huán)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(dāng)前需要解決的主要問題。在實(shí)際使用中,深度學(xué)習(xí)由于性能問題尚無法完全取代傳統(tǒng)算法,使用者可以根據(jù)具體的需求選擇合適的算法。

“安全、營養(yǎng)、食欲”被看做是食品的三要素,其中,安全是對食品的基本要求,也是消費(fèi)者選擇食品的主要標(biāo)準(zhǔn)。食品是人類生存和發(fā)展基本的物質(zhì)基礎(chǔ),食品工業(yè)是許多國家的產(chǎn)業(yè)支柱,但日益加劇的環(huán)境污染和頻繁發(fā)生的食品安全事件給人類的生命健康帶來了巨大的威脅,食品安全問題引起了越來越多的關(guān)注。談及食品安全問題,重金屬、農(nóng)藥殘留、獸藥殘留、添加劑、生物和致病菌是我國糧食安全的六大威脅。

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