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但對于有些農產品,如紅蘋果,紅棗等缺陷識別時,病變區域R色值區間會明顯異于正常區域,此時采用BGR中的R值作為闕值區別缺陷區域就是合適的。邊緣檢測算法是一種經典圖像分割算法,主要是利用連通區域邊緣對比度的階躍變化,通過其梯度變化找出邊緣,從而達到分割圖像的目的,相較于闕值法對環境光變化的容忍性更好。







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。

電感耦合等離子質譜法,是在磁場和電場中,離子在運動狀態下質荷比分離后,檢測離子的強度,通過分析算出元素的準確含量的過程。電感耦合等離子質譜法的優點是檢測限較低、準確度和度都很高,檢測速度快、干擾小、多種元素可以同時進行檢測,也能準確獲取同位素的相關信息。沒有發現明顯的缺點,這種方法已經在生物樣品的痕量分析中得到了廣泛的應用。

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