金標準|數據嚴謹(圖)-農藥殘留檢測-南京農殘檢測
安徽省金標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物測量的準確性，其效率直接影響生產(chǎn)的效率，因而，一個(gè)快速準確圖像分割算法是目標識別，分級分類(lèi)任務(wù)面臨的首要問(wèn)題。在農業(yè)產(chǎn)品分級分類(lèi)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產(chǎn)品準確的提取出來(lái)，為進(jìn)一步的尺寸測量，分類(lèi)任務(wù)做好準備。對于農產(chǎn)品圖像分割算法來(lái)說(shuō)，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(guò)對比不同圖像分割算法，闡述各類(lèi)算法的優(yōu)缺點(diǎn)，以及各自合適的應用場(chǎng)景。
。對于以矩陣形式存儲的圖像來(lái)說(shuō)，采用模板矩陣（算子）對源圖像進(jìn)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(gè)用于提取水平方向特征和一個(gè)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(lái)，通過(guò)紋路分布密度，進(jìn)行檳榔的分級任務(wù)。
農產(chǎn)品農藥殘留檢測技術(shù)。氣相色譜技術(shù)。為了大程度降低農產(chǎn)品中農藥殘留對人體造成的傷害，需要進(jìn)一步強化農藥殘留檢測工作，目前國內外針對農藥殘留的檢測主要朝著(zhù)多品類(lèi)、快速的方向發(fā)展，高精度的農藥殘留檢測技術(shù)是確保食品安全檢測質(zhì)量的基礎前提。其中，氣相色譜技術(shù)是目前對農藥殘留進(jìn)行檢測的常用方法，運用該技術(shù)方法展開(kāi)農藥殘留檢測，一般會(huì )選用離子模式，依據相對保留時(shí)間及特征離子與離子之間的比例關(guān)系，確定目標化合物，從而獲取更高精度與靈敏度的數據。
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