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传统提取算法,阙值提取法是图像分割中使用较为广泛的方法,通过阙值的设置,将处于阙值区间内的像素区域归纳为同一区域,从而分割图像。此类算法的缺陷在于只考虑了目标的灰度信息,从而缺少鲁棒性。在这类算法中,如何获取一个合理的阙值是算法成功的关键,手动选取阙值无法具备通用性,易受环境变化的影响,主流的选取阙值的方法有类间方差法和熵阙值分割法。







图像分割算法是用于农产品光电检测分级分类的基础任务,传统算法的优势在于结构简单,,但对复杂环境的适应性较弱。深度学习方法受到环境影响较少,但需大量样本支持,如何正确的获取样本,以及提高算法的整体效率是当前需要解决的主要问题。在实际使用中,深度学习由于性能问题尚无法完全取代传统算法,使用者可以根据具体的需求选择合适的算法。




各种新型显色剂和高灵敏度的显色体系不断涌现,为建立高灵敏度的试纸检测方法提供了更大的发展空间。如薛文静等以0.1%镉试剂的乙醇溶液为显色剂,定量分析用慢速中性滤纸为载体,制备镉快速检测试纸,标准系列色阶为0~5.0mg·L-1。该试纸性质稳定,在避光干燥条件下可保存5个月,在pH 5~8范围内pH对显色结果影响不大。

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