蔬菜檢測方法-金標準
安徽省金標準檢測研究院有限公司
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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，分級分類任務面臨的首要問題。在農業產品分級分類任務中，圖像分割的目的是將工業相機采集到的圖片中的農產品準確的提取出來，為進一步的尺寸測量，分類任務做好準備。對于農產品圖像分割算法來說，由于受到生產設備成像質量，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，闡述各類算法的優缺點，以及各自合適的應用場景。
大類間方差法根據圖像的灰度特性尋找闕值，使分割出的圖像區域之間的差別大，用于判斷分割圖像區域之間的差別是其各區域間的內部方差。大類間方差法極易受到噪音的影響，如陰影，但在單純背景條件下，適用于初步的獲取目標物的位置。大熵闕值法與大類間方差原理類似，將圖像通過信息熵分為不同區域。信息熵在混亂無序的系統中較大，在確定有序的系統中較小，根據信息熵的特性，可將圖像分割為不同的區域。
農產品農藥殘留檢測技術。氣相色譜技術。為了大程度降低農產品中農藥殘留對人體造成的傷害，需要進一步強化農藥殘留檢測工作，目前國內外針對農藥殘留的檢測主要朝著多品類、快速的方向發展，高精度的農藥殘留檢測技術是確保食品安全檢測質量的基礎前提。其中，氣相色譜技術是目前對農藥殘留進行檢測的常用方法，運用該技術方法展開農藥殘留檢測，一般會選用離子模式，依據相對保留時間及特征離子與離子之間的比例關系，確定目標化合物，從而獲取更高精度與靈敏度的數據。
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