水果農(nóng)殘檢測-金標(biāo)準(zhǔn)|經(jīng)驗(yàn)豐富
安徽省金標(biāo)準(zhǔn)檢測研究院有限公司
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相反，假如蔬菜水果的萃取液中帶有一定量的有機(jī)磷或氨基甲酸酯類農(nóng)藥酶的活性就被抑止或部份被抑止，實(shí)驗(yàn)中添加的底物就無法被酶水解或一小部分被水解，進(jìn)而不著色或色調(diào)轉(zhuǎn)變不大，用光度計(jì)測量吸光度值隨時(shí)間的變動狀況測算出抑制率，就可以分辨蔬菜水果中含有機(jī)磷或氨基甲酸酯類農(nóng)藥的農(nóng)藥殘留狀況。圖像分割是一個(gè)經(jīng)典的機(jī)器視覺處理問題，其目的是將圖像分割為若干個(gè)相關(guān)的區(qū)域，從而提取出感興趣的區(qū)域或者輪廓特征。
傳統(tǒng)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(shè)置，將處于闕值區(qū)間內(nèi)的像素區(qū)域歸納為同一區(qū)域，從而分割圖像。此類算法的缺陷在于只考慮了目標(biāo)的灰度信息，從而缺少魯棒性。在這類算法中，如何獲取一個(gè)合理的闕值是算法成功的關(guān)鍵，手動選取闕值無法具備通用性，易受環(huán)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。
基于編碼結(jié)構(gòu)的圖像分割網(wǎng)絡(luò)雖然能在復(fù)雜背景及環(huán)境中基于特征分割出圖像區(qū)域，不過其提取的輪廓特征依然較為粗糙，不足為真實(shí)尺寸測量提供依據(jù)，直到MaskRCNN才做到了像素級圖像分割，為尺寸測量提供了依據(jù)。除此之外，MaskRCNN將目標(biāo)檢測和語義分割結(jié)合，對農(nóng)產(chǎn)品尺寸測量及分類提供了指導(dǎo)性算法，也是目前研究優(yōu)化的主要方向。
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