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安徽省金標準檢測研究院有限公司

宿遷第三方農產品檢測機構-安徽金標準

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傳統提取算法,闕值提取法是圖像分割中使用較為廣泛的方法,通過闕值的設置,將處于闕值區間內的像素區域歸納為同一區域,從而分割圖像。此類算法的缺陷在于只考慮了目標的灰度信息,從而缺少魯棒性。在這類算法中,如何獲取一個合理的闕值是算法成功的關鍵,手動選取闕值無法具備通用性,易受環境變化的影響,主流的選取闕值的方法有類間方差法和熵闕值分割法。







基于深度學習的圖像分割方法,主要研究領域是在于語義分割,即根據圖片內容,將圖像分為多個有含義的部分,對于農產品分類而言有著革命性的意義。全卷積網絡FCN是深度學習用于進行圖像分割的先驅,以分類模型AlexNet為基礎,將其3層全連接層轉化為反卷積層進行上采樣,從而將輸出有特征分類轉化為區域特征熱力圖。




各種新型顯色劑和高靈敏度的顯色體系不斷涌現,為建立高靈敏度的試紙檢測方法提供了更大的發展空間。如薛文靜等以0。1%鎘試劑的乙醇溶液為顯色劑,定量分析用慢速中性濾紙為載體,制備鎘快速檢測試紙,標準系列色階為0~5。0mg·L-1。該試紙性質穩定,在避光干燥條件下可保存5個月,在pH5~8范圍內pH對顯色結果影響不大。

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