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安徽省金標準檢測研究院有限公司

金標準|(多圖)-蔬菜農(nóng)殘檢測標準

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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，一個快速準確圖像分割算法是目標識別，分級分類任務(wù)面臨的首要問題。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)品分級分類任務(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(nóng)產(chǎn)品準確的提取出來，為進一步的尺寸測量，分類任務(wù)做好準備。對于農(nóng)產(chǎn)品圖像分割算法來說，由于受到生產(chǎn)設(shè)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(yīng)用場景。







基于編碼結(jié)構(gòu)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(qū)域，不過其提取的輪廓特征依然較為粗糙，不足為真實尺寸測量提供依據(jù)，直到MaskRCNN才做到了像素級圖像分割，為尺寸測量提供了依據(jù)。除此之外，MaskRCNN將目標檢測和語義分割結(jié)合，對農(nóng)產(chǎn)品尺寸測量及分類提供了指導性算法，也是目前研究優(yōu)化的主要方向。



樣品檢測前處理室主要考慮通風要求。儀器分析室主要考慮用電負荷、控溫控濕、氣路、地線、消防手段等要求。稱量室要考慮氣流穩(wěn)定、無振動、隔離緩沖等要求。標液配制室要考慮獨立空間、防止交叉污染等要求。微生物檢測室、成分檢測室、食品毒理分析室等潔凈區(qū)域應(yīng)滿足國家相關(guān)技術(shù)規(guī)范要求。在其他相關(guān)設(shè)施方面，農(nóng)產(chǎn)品檢測實驗室的配電功率，一般每個工作間電力配置應(yīng)有10%功率富余。



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