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(chǎn)的效率，因而，一個快速準確圖像分割算法是目標識別，分級分類任務面臨的首要問題。在農業(yè)產(chǎn)品分級分類任務中，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，為進一步的尺寸測量，分類任務做好準備。對于農產(chǎn)品圖像分割算法來說，由于受到生產(chǎn)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(yōu)缺點，以及各自合適的應用場景。
大類間方差法根據(jù)圖像的灰度特性尋找闕值，使分割出的圖像區(qū)域之間的差別大，用于判斷分割圖像區(qū)域之間的差別是其各區(qū)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(qū)域。信息熵在混亂無序的系統(tǒng)中較大，在確定有序的系統(tǒng)中較小，根據(jù)信息熵的特性，可將圖像分割為不同的區(qū)域。
農產(chǎn)品農藥殘留檢測技術。氣相色譜技術。為了大程度降低農產(chǎn)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(fā)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(jù)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(shù)據(jù)。
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