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，安徽水果检测，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，水果甜度检测，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。
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，水果检测公司，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。
样品检测前处理室主要考虑通风要求。仪器分析室主要考虑用电负荷、控温控湿、气路、地线、消防手段等要求。称量室要考虑气流稳定、无振动、隔离缓冲等要求。标液配制室要考虑***空间、防止交叉污染等要求。微生物检测室、成分检测室、食品毒理分析室等洁净区域应满足***相关技术规范要求。在其他相关设施方面，农产品检测实验室的配电功率，一般每个工作间电力配置应有10%功率富余。
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