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圖像分割算法是用于農產品光電檢測分級分類的基礎任務,傳統算法的優勢在于結構簡單,,但對復雜環境的適應性較弱。深度學習方法受到環境影響較少,但需大量樣本支持,如何正確的獲取樣本,以及提高算法的整體效率是當前需要解決的主要問題。在實際使用中,深度學習由于性能問題尚無法完全取代傳統算法,使用者可以根據具體的需求選擇合適的算法。










如梁書懷等用微波消解ICP-S法同時測定了大米中的6 種重金屬元素 (Pb、Cd、As、Tl、Cr、V),選取115In、209 Bi、45Sc作內標元素,有效地克服了基體效應和儀器波動影響,經與國家一級植物標準物質驗證,結果準確、可靠?;瘜W顯色法在重金屬檢測中的應用較為廣泛,主要通過重金屬離子與顯色劑發生顯色反應進行檢測,與試紙、檢測管、試劑盒等結合后,進行快速檢測。

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。

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