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安徽省金標準檢測研究院有限公司

金標準|快捷有效(多圖)-農殘檢測

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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。







基于編碼結構的圖像分割網(wǎng)絡(luò )雖然能在復雜背景及環(huán)境中基于特征分割出圖像區域,不過(guò)其提取的輪廓特征依然較為粗糙,不足為真實(shí)尺寸測量提供依據,直到MaskRCNN才做到了像素級圖像分割,為尺寸測量提供了依據。除此之外,MaskRCNN將目標檢測和語(yǔ)義分割結合,對農產(chǎn)品尺寸測量及分類(lèi)提供了指導性算法,也是目前研究?jì)?yōu)化的主要方向。



在黃瓜葉部角斑病提取任務(wù)中,使用類(lèi)間方差法初分割,繼而使用熵發(fā)二次分割提取病蟲(chóng)害區域。另外,彩片中,使用色彩信息分割圖像也是常用的手段,常見(jiàn)的色彩信息表示方式有BGR和HSV,通過(guò)設置色值區間可提取農作物病變區域。其中,HSV(或者HSI)更為可靠,其更的表示同一視覺(jué)感受顏色在不同光照條件下的區間。