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，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。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，无公害蔬菜检测，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。实验室通过CMA、CNAS、CATL认证，积累农药残留检测参数共400余项，覆盖有机氯、有机磷、有机氮、有机硫、氨基甲酸酯、拟除虫菊酯、酰胺类化合物、脲类化合物、醚类化合物、酚类化合物、苯氧羧酸类、脒类、类、杂环类、苯甲酸类、有机金属化合物类等类别；积累兽药残留检测参数共200余项，覆盖青类、菌素类、氨基糖甙类、大环内酯类、四环素类、氯类、林可类、类、硝基类、喹诺酮类等。无公害蔬菜检测-安徽金标准(推荐商家)由安徽省金标准检测研究院有限公司提供。安徽省金标准检测研究院有限公司是从事“食品检测,卫生检测,水质检测,农产品检测”的企业，公司秉承“诚信经营，用心服务”的理念，为您提供更好的产品和服务。欢迎来电咨询！联系人：丁瑶。)