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安徽省金標準檢測研究院有限公司

茶葉檢測中心-金標準|資質(zhì)齊全

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基于深度學習的圖像分割方法,主要研究領域是在于語義分割,即根據(jù)圖片內(nèi)容,將圖像分為多個有含義的部分,對于農(nóng)產(chǎn)品分類而言有著革命性的意義。全卷積網(wǎng)絡FCN是深度學習用于進行圖像分割的先驅,以分類模型AlexNet為基礎,將其3層全連接層轉化為反卷積層進行上采樣,從而將輸出有特征分類轉化為區(qū)域特征熱力圖。










進行藥品配制。應用提取液對試劑稀釋劑進行配制,在配制過程中要對pH值進行不斷校正,結合要求進行蒸餾水與藥品的添加,把控好溫度,在室溫條件下使用藥品和酶試劑。再次,優(yōu)選樣品。以蔬菜檢測為例,需要先將爛葉、枯葉去掉,在表皮到果肉1-2cm處提取出果肉,把控好提取量。如果蔬菜含有葉綠素以及其他色素,則要浸提整株,防止浸出大量色素對檢測結果造成影響。有條件的實驗室可選擇用活性炭先進性脫色處理,也能減小色素對過濾液的干擾,作離心處理之后提取其中清液等待檢測。實驗表明,蔥、姜、蒜、蘿卜、番茄等汁液中由于存在對酶有影響的植物次生物質(zhì),通常會因為基質(zhì)效應的干擾而出現(xiàn)假陽性,在處理這類樣品過程中也需要浸提整株,以避免受到次生物質(zhì)的影響。,使用移液器和試劑。




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(chǎn)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(nóng)業(yè)產(chǎn)品分級分類任務中,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,以及各自合適的應用場景。

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