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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)。

“安全、營(yíng)養、食欲”被看做是食品的三要素，其中，安全是對食品的基本要求，也是消費者選擇食品的主要標準。食品是人類(lèi)生存和發(fā)展基本的物質(zhì)基礎，食品工業(yè)是許多國家的產(chǎn)業(yè)支柱，但日益加劇的環(huán)境污染和頻繁發(fā)生的食品安全事件給人類(lèi)的生命健康帶來(lái)了巨大的威脅，食品安全問(wèn)題引起了越來(lái)越多的關(guān)注。談及食品安全問(wèn)題，重金屬、農藥殘留、獸藥殘留、添加劑、生物和致病菌是我國糧食安全的六大威脅。

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