但对于有些农产品,如红苹果,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。
一般来讲,吸取酶、显色剂、底物的移液器需要贴好对应标签,一一对应提取试剂,坚持“只出不进”。而从试剂瓶中倒出的试剂同样不能倒回去,以免污染原试剂。值得注意的是,检测人员需要对操作时间严格把控,以免出现对照值太小的情况,所以要保证仪器稳定性,在室温环境下选择提取液及药品,在将底物放入后要快速检测,不得拖沓;要解决好样品吸光值过高的问题,所以要提高酶与其他药品的稳定,达到室温,同时防止样品次生物质的干扰;样品检测存在较小负值误差且在-10%范围内,属于允许范围,一般原因为人为操作误差。酶分解底物的合成速度极快,如果操作不熟练便会带来误差,蔬菜农残检测标准,导致抑制率出现负值。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。
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