图像分割算法是用于农产品光电检测分级分类的基础任务,传统算法的优势在于结构简单,,但对复杂环境的适应性较弱。深度学习方法受到环境影响较少,但需大量样本支持,如何正确的获取样本,以及提高算法的整体效率是当前需要解决的主要问题。在实际使用中,深度学习由于性能问题尚无法完全取代传统算法,使用者可以根据具体的需求选择合适的算法。
Canny算子相较于Sobel算子更加复杂,能获取更加的边缘且获取到的边缘不会虚化,抗噪性更好,但无法体现边缘的强弱。Canny算法适用于描述农产品的褶皱程度,如红枣中皮皮枣的筛选。文献[4]采用了一种改进的Canny算子用于苹果轮廓的提取。相较于阙值法,边缘检测方法不于提取粗略的轮廓信息,还可以用来提取更加细致的特征,常用于二次分割或配合阙值法使用。
“安全、营养、食欲”被看做是食品的三要素,其中,安全是对食品的基本要求,也是消费者选择食品的主要标准。食品是人类生存和发展基本的物质基础,食品工业是许多国家的产业支柱,但日益加剧的环境污染和频繁发生的食品安全事件给人类的生命健康带来了巨大的威胁,食品安全问题引起了越来越多的关注。谈及食品安全问题,重金属、农药残留、兽药残留、添加剂、生物和致病菌是我国粮食安全的六大威胁。
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