金標準,-池州茶葉檢測機構(gòu)

圖像分割的準確性直接作用于目標物測量的準確性，其效率直接影響生產(chǎn)的效率，因而，一個快速準確圖像分割算法是目標識別，分級分類任務面臨的首要問題。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)品分級分類任務中，圖像分割的目的是將工業(yè)相機采集到的圖片中的農(nóng)產(chǎn)品準確的提取出來，為進一步的尺寸測量，分類任務做好準備。對于農(nóng)產(chǎn)品圖像分割算法來說，茶葉檢測機構(gòu)，由于受到生產(chǎn)設(shè)備成像，灰塵污漬，光照條件，陰影等外部因素影響，造成分割的不準確。本文通過對比不同圖像分割算法，闡述各類算法的優(yōu)缺點，以及各自合適的應用場景。

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(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。

電感耦合等離子質(zhì)譜法，是在磁場和電場中，離子在運動狀態(tài)下質(zhì)荷比分離后，檢測離子的強度，通過分析算出元素的準確含量的過程。電感耦合等離子質(zhì)譜法的優(yōu)點是檢測限較低、準確度和度都-，檢測速度快、干擾小、多種元素可以同時進行檢測，也能準確獲取同位素的相關(guān)信息。沒有發(fā)現(xiàn)明顯的缺點，這種方法已經(jīng)在生物樣品的痕量分析中得到了廣泛的應用。



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