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合肥農(nóng)殘檢測-農(nóng)殘檢測公司-金標(biāo)準(zhǔn)|資質(zhì)齊全(多圖)

安徽省金標(biāo)準(zhǔn)檢測研究院有限公司

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電感耦合等離子質(zhì)譜法，是在磁場和電場中，離子在運(yùn)動狀態(tài)下質(zhì)荷比分離后，檢測離子的強(qiáng)度，通過分析算出元素的準(zhǔn)確含量的過程。電感耦合等離子質(zhì)譜法的優(yōu)點(diǎn)是檢測限較低、準(zhǔn)確度和度都很高，檢測速度快、干擾小、多種元素可以同時進(jìn)行檢測，也能準(zhǔn)確獲取同位素的相關(guān)信息。沒有發(fā)現(xiàn)明顯的缺點(diǎn)，這種方法已經(jīng)在生物樣品的痕量分析中得到了廣泛的應(yīng)用。

Canny算子相較于Sobel算子更加復(fù)雜，能獲取更加的邊緣且獲取到的邊緣不會虛化，抗噪性更好，但無法體現(xiàn)邊緣的強(qiáng)弱。Canny算法適用于描述農(nóng)產(chǎn)品的褶皺程度，如紅棗中皮皮棗的篩選。文獻(xiàn)[4]采用了一種改進(jìn)的Canny算子用于蘋果輪廓的提取。相較于闕值法，邊緣檢測方法不于提取粗略的輪廓信息，還可以用來提取更加細(xì)致的特征，常用于二次分割或配合闕值法使用。

基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法，主要研究領(lǐng)域是在于語義分割，即根據(jù)圖片內(nèi)容，將圖像分為多個有含義的部分，對于農(nóng)產(chǎn)品分類而言有著革命性的意義。全卷積網(wǎng)絡(luò)FCN是深度學(xué)習(xí)用于進(jìn)行圖像分割的先驅(qū)，以分類模型AlexNet為基礎(chǔ)，將其3層全連接層轉(zhuǎn)化為反卷積層進(jìn)行上采樣，從而將輸出有特征分類轉(zhuǎn)化為區(qū)域特征熱力圖。