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安徽省金標準檢測研究院有限公司

水果甜度檢測-多年經驗|金標準(在線咨詢)

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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的效率,因而,一個快速準確圖像分割算法是目標識別,分級分類任務面臨的首要問題。在農業(yè)產品分級分類任務中,圖像分割的目的是將工業(yè)相機采集到的圖片中的農產品準確的提取出來,為進一步的尺寸測量,分類任務做好準備。對于農產品圖像分割算法來說,由于受到生產設備成像質量,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。本文通過對比不同圖像分割算法,闡述各類算法的優(yōu)缺點,以及各自合適的應用場景。







圖像分割算法是用于農產品光電檢測分級分類的基礎任務,傳統算法的優(yōu)勢在于結構簡單,,但對復雜環(huán)境的適應性較弱。深度學習方法受到環(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題。在實際使用中,深度學習由于性能問題尚無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。

“安全、營養(yǎng)、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。食品是人類生存和發(fā)展基本的物質基礎,食品工業(yè)是許多國家的產業(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的生命健康帶來了巨大的威脅,食品安全問題引起了越來越多的關注。談及食品安全問題,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。