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安徽省金標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)研究院有限公司

安徽茶葉檢測(cè)品質(zhì)-安徽金標(biāo)準(zhǔn)

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電感耦合等離子質(zhì)譜法，是在磁場(chǎng)和電場(chǎng)中，離子在運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下質(zhì)荷比分離后，檢測(cè)離子的強(qiáng)度，通過(guò)分析算出元素的準(zhǔn)確含量的過(guò)程。電感耦合等離子質(zhì)譜法的優(yōu)點(diǎn)是檢測(cè)限較低、準(zhǔn)確度和度都很高，檢測(cè)速度快、干擾小、多種元素可以同時(shí)進(jìn)行檢測(cè)，也能準(zhǔn)確獲取同位素的相關(guān)信息。沒(méi)有發(fā)現(xiàn)明顯的缺點(diǎn)，這種方法已經(jīng)在生物樣品的痕量分析中得到了廣泛的應(yīng)用。







圖像分割的準(zhǔn)確性直接作用于目標(biāo)物測(cè)量的準(zhǔn)確性，其效率直接影響生產(chǎn)的效率，因而，一個(gè)快速準(zhǔn)確圖像分割算法是目標(biāo)識(shí)別，分級(jí)分類任務(wù)面臨的首要問(wèn)題。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)品分級(jí)分類任務(wù)中，圖像分割的目的是將工業(yè)相機(jī)采集到的圖片中的農(nóng)產(chǎn)品準(zhǔn)確的提取出來(lái)，為進(jìn)一步的尺寸測(cè)量，分類任務(wù)做好準(zhǔn)備。對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品圖像分割算法來(lái)說(shuō)，由于受到生產(chǎn)設(shè)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(zhǔn)確。本文通過(guò)對(duì)比不同圖像分割算法，闡述各類算法的優(yōu)缺點(diǎn)，以及各自合適的應(yīng)用場(chǎng)景。

圖像分割算法是用于農(nóng)產(chǎn)品光電檢測(cè)分級(jí)分類的基礎(chǔ)任務(wù)，傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢(shì)在于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，，但對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性較弱。深度學(xué)習(xí)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(dāng)前需要解決的主要問(wèn)題。在實(shí)際使用中，深度學(xué)習(xí)由于性能問(wèn)題尚無(wú)法完全取代傳統(tǒng)算法，使用者可以根據(jù)具體的需求選擇合適的算法。

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