淮南水果检测机构询价咨询 金标准数据严谨

淮南水果检测机构询价咨询 金标准数据严谨 [安徽金标准)d325a5e]"内容：图像分割的准确性直接作用于目标物测量的准确性，其效率直接影响生产的效率，因而，一个快速准确图像分割算法是目标识别，分级分类任务面临的首要问题。在农业产品分级分类任务中，图像分割的目的是将工业相机采集到的图片中的农产品准确的提取出来，为进一步的尺寸测量，分类任务做好准备。对于农产品图像分割算法来说，由于受到生产设备成像质量，灰尘污渍，光照条件，阴影等外部因素影响，造成分割的不准确。本文通过对比不同图像分割算法，阐述各类算法的优缺点，以及各自合适的应用场景。

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。

对于以矩阵形式存储的图像来说，采用模板矩阵（算子）对源图像进行卷积运算是其提取梯度特征的通用方法。Sobel算子计算量较少，抗噪性较好且能保留边缘的强弱，由一个用于提取水平方向特征和一个用于提取垂直方向的特征的算子组成。Sobel算子十分适合用于提取农产品方向性的特征，例如槟榔的纹路就能很好的被垂直方向的Sobel算子提取出来，通过纹路分布密度，进行槟榔的分级任务。

以上信息由专业从事水果检测机构的安徽金标准于2023/5/21 10:11:54发布

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