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安徽省金標準檢測研究院有限公司

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傳統提取算法，闕值提取法是圖像分割中使用較為廣泛的方法，通過(guò)闕值的設置，將處于闕值區間內的像素區域歸納為同一區域，從而分割圖像。此類(lèi)算法的缺陷在于只考慮了目標的灰度信息，從而缺少魯棒性。在這類(lèi)算法中，如何獲取一個(gè)合理的闕值是算法成功的關(guān)鍵，手動(dòng)選取闕值無(wú)法具備通用性，易受環(huán)境變化的影響，主流的選取闕值的方法有類(lèi)間方差法和熵闕值分割法。







實(shí)驗室 通過(guò)CMA、CNAS、CATL認證，積累農藥殘留檢測參數共400余項，覆蓋有機氯、有機磷、有機氮、有機硫、氨 基甲酸酯、擬除蟲(chóng)菊酯、酰胺類(lèi)化合物、脲類(lèi)化合物、醚類(lèi)化合物、酚類(lèi)化合物、苯氧羧酸類(lèi)、脒類(lèi)、類(lèi)、 雜環(huán)類(lèi)、苯甲酸類(lèi)、有機金屬化合物類(lèi)等類(lèi)別；積累獸藥殘留檢測參數共200余項，覆蓋青類(lèi)、菌 素類(lèi)、氨基糖甙類(lèi)、大環(huán)內酯類(lèi)、四環(huán)素類(lèi)、氯類(lèi)、林可類(lèi)、類(lèi)、硝基類(lèi)、喹諾酮類(lèi)等。

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。

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