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。
圖像分割算法是用于農產(chǎn)品光電檢測分級分類(lèi)的基礎任務(wù),傳統算法的優(yōu)勢在于結構簡(jiǎn)單,,但對復雜環(huán)境的適應性較弱。深度學(xué)習方法受到環(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前需要解決的主要問(wèn)題。在實(shí)際使用中,深度學(xué)習由于性能問(wèn)題尚無(wú)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。