但對(duì)于有些農(nóng)產(chǎn)品，如紅蘋果，紅棗等缺陷識(shí)別時(shí)，病變區(qū)域R色值區(qū)間會(huì)明顯異于正常區(qū)域，此時(shí)采用BGR中的R值作為闕值區(qū)別缺陷區(qū)域就是合適的。邊緣檢測(cè)算法是一種經(jīng)典圖像分割算法，主要是利用連通區(qū)域邊緣對(duì)比度的階躍變化，通過其梯度變化找出邊緣，從而達(dá)到分割圖像的目的，相較于闕值法對(duì)環(huán)境光變化的容忍性更好。
圖像分割算法是用于農(nóng)產(chǎn)品光電檢測(cè)分級(jí)分類的基礎(chǔ)任務(wù)，傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢(shì)在于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，，但對(duì)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(shí)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。
電感耦合等離子質(zhì)譜法，是在磁場(chǎng)和電場(chǎng)中，離子在運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下質(zhì)荷比分離后，檢測(cè)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(cè)限較低、準(zhǔn)確度和度都很高，檢測(cè)速度快、干擾小、多種元素可以同時(shí)進(jìn)行檢測(cè)，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。
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