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安徽省金標準檢測研究院有限公司

合肥水果糖分檢測-安徽金標準(在線咨詢)

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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。在農業產品分級分類任務中,圖像分割的目的是將工業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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