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合肥水果糖分檢測-安徽金標準(在線咨詢)

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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。







人們長期食用從土壤中吸收重金屬而長成的食物,重金屬在人體內(nèi)累計,引發(fā)了許多食品安全問題,從2004年浙江長興500名兒童鉛時間到2013年廣州鎘大米時間再到2020年云南99.8噸大米鎘超標被銷毀,對人民食品安全的保障需求越來越迫切。食品安全關(guān)乎社會穩(wěn)定,我國已采取多種措施治理土壤的重金屬污染,同時相關(guān)的研究也在展開,目前糧食中重金屬的檢測方法主要有儀器分析法、化學顯色法和電化學法等等。

Canny算子相較于Sobel算子更加復雜,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[4]采用了一種改進的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致的特征,常用于二次分割或配合闕值法使用。

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