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安徽省金標(biāo)準(zhǔn)檢測研究院有限公司

蔬菜水果檢測農(nóng)藥殘留-金標(biāo)準(zhǔn)|經(jīng)驗豐富

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圖像分割算法是用于農(nóng)產(chǎn)品光電檢測分級分類的基礎(chǔ)任務(wù)，傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢在于結(jié)構(gòu)簡單，，但對復(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題。在實際使用中，深度學(xué)習(xí)由于性能問題尚無法完全取代傳統(tǒng)算法，使用者可以根據(jù)具體的需求選擇合適的算法。










如梁書懷等用微波消解ICP-S法同時測定了大米中的6 種重金屬元素 (Pb、Cd、As、Tl、Cr、V)，選取115In、209 Bi、45Sc作內(nèi)標(biāo)元素，有效地克服了基體效應(yīng)和儀器波動影響，經(jīng)與國家一級植物標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)驗證，結(jié)果準(zhǔn)確、可靠?；瘜W(xué)顯色法在重金屬檢測中的應(yīng)用較為廣泛，主要通過重金屬離子與顯色劑發(fā)生顯色反應(yīng)進行檢測，與試紙、檢測管、試劑盒等結(jié)合后，進行快速檢測。

傳統(tǒng)提取算法，闕值提取法是圖像分割中使用較為廣泛的方法，通過闕值的設(shè)置，將處于闕值區(qū)間內(nèi)的像素區(qū)域歸納為同一區(qū)域，從而分割圖像。此類算法的缺陷在于只考慮了目標(biāo)的灰度信息，從而缺少魯棒性。在這類算法中，如何獲取一個合理的闕值是算法成功的關(guān)鍵，手動選取闕值無法具備通用性，易受環(huán)境變化的影響，主流的選取闕值的方法有類間方差法和熵闕值分割法。

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