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安徽省金標準檢測研究院有限公司

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但對于有些農產(chǎn)品，如紅蘋(píng)果，紅棗等缺陷識別時(shí)，病變區域R色值區間會(huì )明顯異于正常區域，此時(shí)采用BGR中的R值作為闕值區別缺陷區域就是合適的。邊緣檢測算法是一種經(jīng)典圖像分割算法，主要是利用連通區域邊緣對比度的階躍變化，通過(guò)其梯度變化找出邊緣，從而達到分割圖像的目的，相較于闕值法對環(huán)境光變化的容忍性更好。







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。

如梁書(shū)懷等用微波消解ICP-S法同時(shí)測定了大米中的6種重金屬元素(Pb、Cd、As、Tl、Cr、V)，選取115In、209Bi、45Sc作內標元素，有效地克服了基體效應和儀器波動(dòng)影響，經(jīng)與國家一級植物標準物質(zhì)驗證，結果準確、可靠?；瘜W(xué)顯色法在重金屬檢測中的應用較為廣泛，主要通過(guò)重金屬離子與顯色劑發(fā)生顯色反應進(jìn)行檢測，與試紙、檢測管、試劑盒等結合后，進(jìn)行快速檢測。

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