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但对于有些农产品,如红苹果,水果质量检测,红枣等缺陷识别时,病变区域R色值区间会明显异于正常区域,此时采用BGR中的R值作为阙值区别缺陷区域就是合适的。边缘检测算法是一种经典图像分割算法,主要是利用连通区域边缘对比度的阶跃变化,通过其梯度变化找出边缘,从而达到分割图像的目的,相较于阙值法对环境光变化的容忍性更好。

电感耦合等离子质谱法,是在磁场和电场中,离子在运动状态下质荷比分离后,检测离子的强度,通过分析算出元素的准确含量的过程。电感耦合等离子质谱法的优点是检测限较低、准确度和度都很高,检测速度快、干扰小、多种元素可以同时进行检测,也能准确获取同位素的相关信息。没有发现明显的缺点,这种方法已经在生物样品的痕量分析中得到了广泛的应用。

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。

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