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(chǎn)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(nóng)業(yè)產(chǎn)品分級分類任務中,圖像分割的目的是將工業(yè)相機采集到的圖片中的農(nóng)產(chǎn)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(nóng)產(chǎn)品圖像分割算法來說,由于受到生產(chǎn)設備成像質(zhì)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(yōu)缺點,以及各自合適的應用場景。
具體來講,一方面要求食品在出廠前經(jīng)過工序嚴苛的安全質(zhì)量檢測,果蔬農(nóng)殘檢測,所有達不到標準的食品產(chǎn)品無法出廠投入市場;另一方面,食品企業(yè)需要對食品產(chǎn)品加工原料做好檢測,避免一切高污染、低質(zhì)量的原料投入生產(chǎn)環(huán)節(jié),從根本上把控食品產(chǎn)品質(zhì)量。不過,完全靠企業(yè)自覺檢測難以確保食品安全,所以職能部門需要做好對食品企業(yè)的監(jiān)管工作,同時開通舉報渠道,鼓勵更多民眾參與到食品企業(yè)生產(chǎn)的監(jiān)督工作中來。
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