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安徽省金標(biāo)準(zhǔn)檢測研究院有限公司

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圖像分割的準(zhǔn)確性直接作用于目標(biāo)物測量的準(zhǔn)確性,其效率直接影響生產(chǎn)的效率,因而,一個(gè)快速準(zhǔn)確圖像分割算法是目標(biāo)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(jī)采集到的圖片中的農(nóng)產(chǎn)品準(zhǔn)確的提取出來,為進(jìn)一步的尺寸測量,分類任務(wù)做好準(zhǔn)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(zhǔn)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(diǎn),以及各自合適的應(yīng)用場景。







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

據(jù)統(tǒng)計(jì),每年有超過1200噸的糧食受到重金屬污染,直接經(jīng)濟(jì)損失超過200億元;全世界每年有300萬農(nóng)藥者,我國每年因農(nóng)藥污染食品而造成的人數(shù)月20萬;我國每年生產(chǎn)約12萬噸,其中有9.7噸用于畜牧業(yè)養(yǎng)殖;我國濫用食品添加劑的問題占食品問題的24.8%;在食物的事件中,微生物性的人數(shù)占總?cè)藬?shù)的53.7%。重金屬通常指的是密度高于4.5g/m3的金屬,一般常見的重金屬有、鉛、鎘等,這些重金屬的生物毒性非常大,對環(huán)境的污染非常嚴(yán)重。

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