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        圖像分割的準確性直接作用于目標物測量的準確性,其效率直接影響生產的效率,因而,一個快速準確圖像分割算法是目標識別,分級分類任務面臨的首要問題。在農業產品分級分類任務中,圖像分割的目的是將工業相機采集到的圖片中的農產品準確的提取出來,為進一步的尺寸測量,分類任務做好準備。對于農產品圖像分割算法來說,由于受到生產設備成像質量,灰塵污漬,光照條件,陰影等外部因素影響,造成分割的不準確。本文通過對比不同圖像分割算法,闡述各類算法的優缺點,以及各自合適的應用場景。







        如梁書懷等用微波消解ICP-S法同時測定了大米中的6 種重金屬元素 (Pb、Cd、As、Tl、Cr、V),選取115In、209 Bi、45Sc作內標元素,有效地克服了基體效應和儀器波動影響,經與國家一級植物標準物質驗證,結果準確、可靠。化學顯色法在重金屬檢測中的應用較為廣泛,主要通過重金屬離子與顯色劑發生顯色反應進行檢測,與試紙、檢測管、試劑盒等結合后,進行快速檢測。

        電感耦合等離子質譜法,是在磁場和電場中,離子在運動狀態下質荷比分離后,檢測離子的強度,通過分析算出元素的準確含量的過程。電感耦合等離子質譜法的優點是檢測限較低、準確度和度都很高,檢測速度快、干擾小、多種元素可以同時進行檢測,也能準確獲取同位素的相關信息。沒有發現明顯的缺點,這種方法已經在生物樣品的痕量分析中得到了廣泛的應用。

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