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金標準|經(jīng)驗豐富(查看)-亳州水果第三方檢測機構

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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。







基于深度學(xué)習的圖像分割方法，主要研究領(lǐng)域是在于語(yǔ)義分割，即根據圖片內容，將圖像分為多個(gè)有含義的部分，對于農產(chǎn)品分類(lèi)而言有著(zhù)革命性的意義。全卷積網(wǎng)絡(luò )FCN是深度學(xué)習用于進(jìn)行圖像分割的先驅?zhuān)苑诸?lèi)模型AlexNet為基礎，將其3層全連接層轉化為反卷積層進(jìn)行上采樣，從而將輸出有特征分類(lèi)轉化為區域特征熱力圖。




據統計，每年有超過(guò)1200噸的糧食受到重金屬污染，直接經(jīng)濟損失超過(guò)200億元；全世界每年有300萬(wàn)農藥者，我國每年因農藥污染食品而造成的人數月20萬(wàn)；我國每年生產(chǎn)約12萬(wàn)噸，其中有9.7噸用于畜牧業(yè)養殖；我國濫用食品添加劑的問(wèn)題占食品問(wèn)題的24.8%；在食物的事件中，微生物性的人數占總人數的53.7%。重金屬通常指的是密度高于4.5g/m3的金屬，一般常見(jiàn)的重金屬有、鉛、鎘等，這些重金屬的生物毒性非常大，對環(huán)境的污染非常嚴重。

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