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安徽省金標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)研究院有限公司

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  • 主營(yíng)產(chǎn)品:食品檢測(cè),衛(wèi)生檢測(cè),水質(zhì)檢測(cè),農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)
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圖像分割算法是用于農(nóng)產(chǎn)品光電檢測(cè)分級(jí)分類(lèi)的基礎(chǔ)任務(wù),傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢(shì)在于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,,但對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性較弱。深度學(xué)習(xí)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(dāng)前需要解決的主要問(wèn)題。在實(shí)際使用中,深度學(xué)習(xí)由于性能問(wèn)題尚無(wú)法完全取代傳統(tǒng)算法,使用者可以根據(jù)具體的需求選擇合適的算法。










大類(lèi)間方差法根據(jù)圖像的灰度特性尋找闕值,使分割出的圖像區(qū)域之間的差別大,用于判斷分割圖像區(qū)域之間的差別是其各區(qū)域間的內(nèi)部方差。大類(lèi)間方差法極易受到噪音的影響,如陰影,但在單純背景條件下,適用于初步的獲取目標(biāo)物的位置。大熵闕值法與大類(lèi)間方差原理類(lèi)似,將圖像通過(guò)信息熵分為不同區(qū)域。信息熵在混亂無(wú)序的系統(tǒng)中較大,在確定有序的系統(tǒng)中較小,根據(jù)信息熵的特性,可將圖像分割為不同的區(qū)域。

人們長(zhǎng)期食用從土壤中吸收重金屬而長(zhǎng)成的食物,重金屬在人體內(nèi)累計(jì),引發(fā)了許多食品安全問(wèn)題,從2004年浙江長(zhǎng)興500名兒童鉛時(shí)間到2013年廣州鎘大米時(shí)間再到2020年云南99。8噸大米鎘超標(biāo)被銷(xiāo)毀,對(duì)人民食品安全的保障需求越來(lái)越迫切。食品安全關(guān)乎社會(huì)穩(wěn)定,我國(guó)已采取多種措施治理土壤的重金屬污染,同時(shí)相關(guān)的研究也在展開(kāi),目前糧食中重金屬的檢測(cè)方法主要有儀器分析法、化學(xué)顯色法和電化學(xué)法等等。