基于深度学习的图像分割方法，主要研究领域是在于语义分割，蔬菜水果检测，即根据图片内容，将图像分为多个有含义的部分，对于农产品分类而言有着革命性的意义。全卷积网络FCN是深度学习用于进行图像分割的先驱，以分类模型AlexNet为基础，将其3层全连接层转化为反卷积层进行上采样，从而将输出有特征分类转化为区域特征热力图。如梁书怀等用微波消解ICP-S法同时测定了大米中的6种重金属元素(Pb、Cd、As、Tl、Cr、V)，选取115In、209Bi、45Sc作内标元素，有效地克服了基体效应和仪器波动影响，经与国家一级植物标准物质验证，结果准确、可靠。化学显色法在重金属检测中的应用较为广泛，主要通过重金属离子与显色剂发生显色反应进行检测，与试纸、检测管、试剂盒等结合后，进行快速检测。传统提取算法，阙值提取法是图像分割中使用较为广泛的方法，通过阙值的设置，将处于阙值区间内的像素区域归纳为同一区域，从而分割图像。此类算法的缺陷在于只考虑了目标的灰度信息，从而缺少鲁棒性。在这类算法中，如何获取一个合理的阙值是算法成功的关键，手动选取阙值无法具备通用性，易受环境变化的影响，主流的选取阙值的方法有类间方差法和熵阙值分割法。蔬菜水果检测-多年经验|金标准(在线咨询)由安徽省金标准检测研究院有限公司提供。蔬菜水果检测-多年经验|金标准(在线咨询)是安徽省金标准检测研究院有限公司今年新升级推出的，以上图片仅供参考，请您拨打本页面或图片上的联系电话，索取联系人：丁瑶。)