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。但对于有些农产品，如红苹果，水果甜度检测，红枣等缺陷识别时，病变区域R色值区间会明显异于正常区域，此时采用BGR中的R值作为阙值区别缺陷区域就是合适的。边缘检测算法是一种经典图像分割算法，主要是利用连通区域边缘对比度的阶跃变化，通过其梯度变化找出边缘，从而达到分割图像的目的，相较于阙值法对环境光变化的容忍性更好。实验室通过CMA、CNAS、CATL认证，积累农药残留检测参数共400余项，覆盖有机氯、有机磷、有机氮、有机硫、氨基甲酸酯、拟除虫菊酯、酰胺类化合物、脲类化合物、醚类化合物、酚类化合物、苯氧羧酸类、脒类、类、杂环类、苯甲酸类、有机金属化合物类等类别；积累兽药残留检测参数共200余项，覆盖青类、菌素类、氨基糖甙类、大环内酯类、四环素类、氯类、林可类、类、硝基类、喹诺酮类等。合肥水果甜度检测-金标准|经验丰富(图)由安徽省金标准检测研究院有限公司提供。安徽省金标准检测研究院有限公司是从事“食品检测,卫生检测,水质检测,农产品检测”的企业，公司秉承“诚信经营，用心服务”的理念，为您提供更好的产品和服务。欢迎来电咨询！联系人：丁瑶。)