六安农残检测-金标准|快捷有效

基于编码结构的图像分割网络虽然能在复杂背景及环境中基于特征分割出图像区域，不过其提取的轮廓特征依然较为粗糙，不足为真实尺寸测量提供依据，直到MaskRCNN才做到了像素级图像分割，为尺寸测量提供了依据。除此之外，农残检测，MaskRCNN将目标检测和语义分割结合，对农产品尺寸测量及分类提供了指导性算法，也是目前研究优化的主要方向。

农产品检验实验室建设是一个复杂的系统工程，结合当前农产品实验室建设过程中的问题，简单地介绍一下在农产品检测实验室建设过程中需要注意的事项。

应遵循的原则，建设农产品检验实验室的目的就是检测农产品的质量，为生产者、消费者及提供科学、准确的质量数据。实验室内产品检测，会用到大量有毒有害试剂，对实验室人员、实验室仪器甚至周边环境容易造成不利影响。

1、保护实验室人员、实验室设备和周边环境，是农产品检测实验室须注意的重要原则之一。

2、在农产品检测实验室中对资源的合理利用，节约能源，也是需要注意遵守的原则。

3、实验室人员的性，实验室设备的齐全性和精密程度，都是确保检测结果准确性不可或缺的部分。

传统提取算法，阙值提取法是图像分割中使用较为广泛的方法，通过阙值的设置，将处于阙值区间内的像素区域归纳为同一区域，从而分割图像。此类算法的缺陷在于只考虑了目标的灰度信息，从而缺少鲁棒性。在这类算法中，如何获取一个合理的阙值是算法成功的关键，手动选取阙值无法具备通用性，易受环境变化的影响，主流的选取阙值的方法有类间方差法和熵阙值分割法。