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安徽省金标准检测研究院有限公司

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大类间方差法根据图像的灰度特性寻找阙值,使分割出的图像区域之间的差别大,用于判断分割图像区域之间的差别是其各区域间的内部方差。大类间方差法极易受到噪音的影响,如阴影,但在单纯背景条件下,适用于初步的获取目标物的位置。大熵阙值法与大类间方差原理类似,将图像通过信息熵分为不同区域。信息熵在混乱无序的系统中较大,在确定有序的系统中较小,根据信息熵的特性,可将图像分割为不同的区域。







样品检测前处理室主要考虑通风要求。仪器分析室主要考虑用电负荷、控温控湿、气路、地线、消防手段等要求。称量室要考虑气流稳定、无振动、隔离缓冲等要求。标液配制室要考虑独立空间、防止交叉污染等要求。微生物检测室、成分检测室、食品毒理分析室等洁净区域应满足国家相关技术规范要求。在其他相关设施方面,农产品检测实验室的配电功率,一般每个工作间电力配置应有10%功率富余。



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,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。

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