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蔬菜檢測機(jī)構(gòu)-金標(biāo)準(zhǔn)|科學(xué)公正

安徽省金標(biāo)準(zhǔn)檢測研究院有限公司

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大類間方差法根據(jù)圖像的灰度特性尋找闕值，使分割出的圖像區(qū)域之間的差別大，用于判斷分割圖像區(qū)域之間的差別是其各區(qū)域間的內(nèi)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(biāo)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(qū)域。信息熵在混亂無序的系統(tǒng)中較大，在確定有序的系統(tǒng)中較小，根據(jù)信息熵的特性，可將圖像分割為不同的區(qū)域。

樣品檢測前處理室主要考慮通風(fēng)要求。儀器分析室主要考慮用電負(fù)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(wěn)定、無振動、隔離緩沖等要求。標(biāo)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(qū)域應(yīng)滿足國家相關(guān)技術(shù)規(guī)范要求。在其他相關(guān)設(shè)施方面，農(nóng)產(chǎn)品檢測實驗室的配電功率，一般每個工作間電力配置應(yīng)有10%功率富余。

基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法，主要研究領(lǐng)域是在于語義分割，即根據(jù)圖片內(nèi)容，將圖像分為多個有含義的部分，對于農(nóng)產(chǎn)品分類而言有著革命性的意義。全卷積網(wǎng)絡(luò)FCN是深度學(xué)習(xí)用于進(jìn)行圖像分割的先驅(qū)，以分類模型AlexNet為基礎(chǔ)，將其3層全連接層轉(zhuǎn)化為反卷積層進(jìn)行上采樣，從而將輸出有特征分類轉(zhuǎn)化為區(qū)域特征熱力圖。