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安徽省金標準檢測研究院有限公司

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大類間方差法根據圖像的灰度特性尋找闕值,使分割出的圖像區域之間的差別大,用于判斷分割圖像區域之間的差別是其各區域間的內部方差。大類間方差法極易受到噪音的影響,如陰影,但在單純背景條件下,適用于初步的獲取目標物的位置。大熵闕值法與大類間方差原理類似,將圖像通過信息熵分為不同區域。信息熵在混亂無序的系統中較大,在確定有序的系統中較小,根據信息熵的特性,可將圖像分割為不同的區域。







樣品檢測前處理室主要考慮通風要求。儀器分析室主要考慮用電負荷、控溫控濕、氣路、地線、消防手段等要求。稱量室要考慮氣流穩定、無振動、隔離緩沖等要求。標液配制室要考慮獨立空間、防止交叉污染等要求。微生物檢測室、成分檢測室、食品毒理分析室等潔凈區域應滿足國家相關技術規范要求。在其他相關設施方面,農產品檢測實驗室的配電功率,一般每個工作間電力配置應有10%功率富余。



基于深度學習的圖像分割方法,主要研究領域是在于語義分割,即根據圖片內容,將圖像分為多個有含義的部分,對于農產品分類而言有著革命性的意義。全卷積網絡FCN是深度學習用于進行圖像分割的先驅,以分類模型AlexNet為基礎,將其3層全連接層轉化為反卷積層進行上采樣,從而將輸出有特征分類轉化為區域特征熱力圖。

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