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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。







對于以矩陣形式存儲的圖像來說,采用模板矩陣(算子)對源圖像進行卷積運算是其提取梯度特征的通用方法。Sobel算子計算量較少,抗噪性較好且能保留邊緣的強弱,由一個用于提取水平方向特征和一個用于提取垂直方向的特征的算子組成。Sobel算子十分適合用于提取農產品方向性的特征,例如檳榔的紋路就能很好的被垂直方向的Sobel算子提取出來,通過紋路分布密度,進行檳榔的分級任務。

鎘在青蝦、南美白對蝦、大菱鲆中的加樣回收率在50%~60%。電化學法是近年來發展較快的一種方法,它以經典極譜法為依托,在此基礎上又衍生出示波極譜、陽極溶出伏安法等方法。如劉德盟以鉍微陣列電極為工作電極,鉑薄膜電極為對電極,Ag/AgCl電極為參比電極,建立了基于溶出伏安法的鉍微陣列電極檢測飲料中鎘的方法,檢出限為0。064mg·L-1,且具有很好的重復性,此傳感器用于檢測橙汁中的鎘,結果令人滿意。

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