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安徽省金標準檢測研究院有限公司

水果甜度檢測-多年經(jīng)驗|金標準(在線(xiàn)咨詢(xún))

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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(gè)快速準確圖像分割算法是目標識別，分級分類(lèi)任務(wù)面臨的首要問(wèn)題。在農業(yè)產(chǎn)品分級分類(lèi)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產(chǎn)品準確的提取出來(lái)，為進(jìn)一步的尺寸測量，分類(lèi)任務(wù)做好準備。對于農產(chǎn)品圖像分割算法來(lái)說(shuō)，由于受到生產(chǎn)設備成像質(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(guò)對比不同圖像分割算法，闡述各類(lèi)算法的優(yōu)缺點(diǎn)，以及各自合適的應用場(chǎng)景。







圖像分割算法是用于農產(chǎn)品光電檢測分級分類(lèi)的基礎任務(wù)，傳統算法的優(yōu)勢在于結構簡(jiǎn)單，，但對復雜環(huán)境的適應性較弱。深度學(xué)習方法受到環(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前需要解決的主要問(wèn)題。在實(shí)際使用中，深度學(xué)習由于性能問(wèn)題尚無(wú)法完全取代傳統算法，使用者可以根據具體的需求選擇合適的算法。

“安全、營(yíng)養、食欲”被看做是食品的三要素，其中，安全是對食品的基本要求，也是消費者選擇食品的主要標準。食品是人類(lèi)生存和發(fā)展基本的物質(zhì)基礎，食品工業(yè)是許多國家的產(chǎn)業(yè)支柱，但日益加劇的環(huán)境污染和頻繁發(fā)生的食品安全事件給人類(lèi)的生命健康帶來(lái)了巨大的威脅，食品安全問(wèn)題引起了越來(lái)越多的關(guān)注。談及食品安全問(wèn)題，重金屬、農藥殘留、獸藥殘留、添加劑、生物和致病菌是我國糧食安全的六大威脅。

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