鎮江蔬菜水果檢測-金標準|數據嚴謹
安徽省金標準檢測研究院有限公司
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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。
人們長期食用從土壤中吸收重金屬而長成的食物，重金屬在人體內累計，引發了許多食品安全問題，從2004年浙江長興500名兒童鉛時間到2013年廣州鎘大米時間再到2020年云南99.8噸大米鎘超標被銷毀，對人民食品安全的保障需求越來越迫切。食品安全關乎社會穩定，我國已采取多種措施治理土壤的重金屬污染，同時相關的研究也在展開，目前糧食中重金屬的檢測方法主要有儀器分析法、化學顯色法和電化學法等等。
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。
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