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安徽省金標準檢測研究院有限公司
主營：食品檢測,衛(wèi)生檢測,水質檢測,農(nóng)產(chǎn)品檢測
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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，由于受到生產(chǎn)設備成像質量，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。
具體來講，一方面要求食品在出廠前經(jīng)過工序嚴苛的安全質量檢測，果蔬農(nóng)殘檢測，所有達不到標準的食品產(chǎn)品無法出廠投入市場；另一方面，食品企業(yè)需要對食品產(chǎn)品加工原料做好檢測，避免一切高污染、低質量的原料投入生產(chǎn)環(huán)節(jié)，從根本上把控食品產(chǎn)品質量。不過，完全靠企業(yè)自覺檢測難以確保食品安全，所以職能部門需要做好對食品企業(yè)的監(jiān)管工作，同時開通舉報渠道，鼓勵更多民眾參與到食品企業(yè)生產(chǎn)的監(jiān)督工作中來。
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