




人们长期食用从土壤中吸收重金属而长成的食物,重金属在人体内累计,引发了许多食品安全问题,从2004年浙江长兴500名儿童铅时间到2013年广州镉大米时间再到2020年云南99。8吨大米镉超标被销毁,对人民食品安全的保障需求越来越迫切。食品安全关乎---,我国已采取多种措施治理土壤的重金属污染,农产品检测,同时相关的研究也在展开,目前粮食中重金属的检测方法主要有仪器分析法、化学显色法和电化学法等等。
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。---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,---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。
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,食用农产品检测中心,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,灰尘污渍,光照条件,农产品检验检测,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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