大類間方差法根據(jù)圖像的灰度特性尋找闕值，使分割出的圖像區(qū)域之間的差別大，用于判斷分割圖像區(qū)域之間的差別是其各區(qū)域間的內(nèi)部方差。大類間方差法極易受到噪音的影響，如陰影，但在單純背景條件下，適用于初步的獲取目標(biāo)物的位置。大熵闕值法與大類間方差原理類似，將圖像通過(guò)信息熵分為不同區(qū)域。信息熵在混亂無(wú)序的系統(tǒng)中較大，在確定有序的系統(tǒng)中較小，根據(jù)信息熵的特性，可將圖像分割為不同的區(qū)域。
Canny算子相較于Sobel算子更加復(fù)雜，能獲取更加的邊緣且獲取到的邊緣不會(huì)虛化，抗噪性更好，但無(wú)法體現(xiàn)邊緣的強(qiáng)弱。Canny算法適用于描述農(nóng)產(chǎn)品的褶皺程度，如紅棗中皮皮棗的篩選。文獻(xiàn)[4]采用了一種改進(jìn)的Canny算子用于蘋(píng)果輪廓的提取。相較于闕值法，邊緣檢測(cè)方法不于提取粗略的輪廓信息，還可以用來(lái)提取更加細(xì)致的特征，常用于二次分割或配合闕值法使用。
原子吸收光譜法簡(jiǎn)稱AAS是一種儀器分析方法，主要與用于無(wú)機(jī)元素的分析的原子發(fā)射光譜法相輔相成，通過(guò)吸收光線的減弱情況來(lái)準(zhǔn)確計(jì)算出樣品中該元素的含量，具有檢出限比較低、靈敏度高、準(zhǔn)確度好等優(yōu)點(diǎn)，是對(duì)無(wú)機(jī)化合物元素進(jìn)行定量分析的主要手段。如謝瑩等采用濕法消解玉米植物葉片樣品，用AAS法測(cè)定了玉米葉片中的重金屬元素(Cu、Pb、Zn、Cr、Cd)含量，其相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差為1。1%~7。7%，加標(biāo)回收率也取得了滿意的結(jié)果。
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