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图像分割的准确性直接作用于目标物测量的准确性,其效率直接影响生产的效率,因而,一个快速准确图像分割算法是目标识别,分级分类任务面临的首要问题。在农业产品分级分类任务中,图像分割的目的是将工业相机采集到的图片中的农产品准确的提取出来,为进一步的尺寸测量,分类任务做好准备。对于农产品图像分割算法来说,由于受到生产设备成像质量,灰尘污渍,光照条件,阴影等外部因素影响,造成分割的不准确。本文通过对比不同图像分割算法,阐述各类算法的优缺点,以及各自合适的应用场景。







快速检测技术——抑制酶技术。在对农药残留的快速检测技术中,主要有化学检测法、免疫检测法、活体检测法以及抑制酶技术法等,其中抑制酶技术方法的实用价值较高,能够对农产品中的农药残留进行快速检测。首先,做好药品存放。由于酶、显色剂、底物等均易变质而失效,所以为了保证检测质量,需要确保酶的活性与纯度符合检测要求,这就需要检测人员提高对日常存放的重视。通常会在0-5℃的环境中对药品进行冷藏,液体药剂也可放在其中,但要避免结冰。配制好的溶液需要分开保存,做到即用即放。


Canny算子相较于Sobel算子更加复杂,能获取更加的边缘且获取到的边缘不会虚化,抗噪性更好,但无法体现边缘的强弱。Canny算法适用于描述农产品的褶皱程度,如红枣中皮皮枣的筛选。文献[4]采用了一种改进的Canny算子用于苹果轮廓的提取。相较于阙值法,边缘检测方法不于提取粗略的轮廓信息,还可以用来提取更加细致的特征,常用于二次分割或配合阙值法使用。

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