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。
图像分割算法是用于农产品光电检测分级分类的基础任务，传统算法的优势在于结构简单，，但对复杂环境的适应性较弱。深度学习方法受到环境影响较少，但需大量样本支持，如何正确的获取样本，以及提高算法的整体效率是当前需要解决的主要问题。在实际使用中，深度学习由于性能问题尚无法完全取代传统算法，使用者可以根据具体的需求选择合适的算法。
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。标液配制室要考虑独立空间、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国家相关技术规范要求。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。
以上信息由专业从事蔬菜检测设备的安徽金标准于2025/3/1 20:12:10发布
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