馬鞍山農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)-農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)中心-金標(biāo)準(zhǔn)|數(shù)據(jù)嚴(yán)謹(jǐn)
安徽省金標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)研究院有限公司
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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(guò)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(dòng)選取闕值無(wú)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。
圖像分割算法是用于農(nóng)產(chǎn)品光電檢測(cè)分級(jí)分類的基礎(chǔ)任務(wù)，傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢(shì)在于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，，但對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性較弱。深度學(xué)習(xí)方法受到環(huán)境影響較少，但需大量樣本支持，如何正確的獲取樣本，以及提高算法的整體效率是當(dāng)前需要解決的主要問(wèn)題。在實(shí)際使用中，深度學(xué)習(xí)由于性能問(wèn)題尚無(wú)法完全取代傳統(tǒng)算法，使用者可以根據(jù)具體的需求選擇合適的算法。
各種新型顯色劑和高靈敏度的顯色體系不斷涌現(xiàn)，為建立高靈敏度的試紙檢測(cè)方法提供了更大的發(fā)展空間。如薛文靜等以0.1%鎘試劑的乙醇溶液為顯色劑，定量分析用慢速中性濾紙為載體，制備鎘快速檢測(cè)試紙，標(biāo)準(zhǔn)系列色階為0～5.0mg·L-1。該試紙性質(zhì)穩(wěn)定，在避光干燥條件下可保存5個(gè)月，在pH 5～8范圍內(nèi)pH對(duì)顯色結(jié)果影響不大。
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