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安徽省金標準檢測研究院有限公司

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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。







但對于有些農產品,如紅蘋果,紅棗等缺陷識別時,病變區域R色值區間會明顯異于正常區域,此時采用BGR中的R值作為闕值區別缺陷區域就是合適的。邊緣檢測算法是一種經典圖像分割算法,主要是利用連通區域邊緣對比度的階躍變化,通過其梯度變化找出邊緣,從而達到分割圖像的目的,相較于闕值法對環境光變化的容忍性更好。

實驗室 通過CMA、CNAS、CATL認證,積累農藥殘留檢測參數共400余項,覆蓋有機氯、有機磷、有機氮、有機硫、氨 基甲酸酯、擬除蟲菊酯、酰胺類化合物、脲類化合物、醚類化合物、酚類化合物、苯氧羧酸類、脒類、類、 雜環類、苯甲酸類、有機金屬化合物類等類別;積累獸藥殘留檢測參數共200余項,覆蓋青類、菌 素類、氨基糖甙類、大環內酯類、四環素類、氯類、林可類、類、硝基類、喹諾酮類等。