但对于有些农产品，如红苹果，红枣等缺陷识别时，病变区域R色值区间会明显异于正常区域，此时采用BGR中的R值作为阙值区别缺陷区域就是合适的。边缘检测算法是一种经典图像分割算法，主要是利用连通区域边缘对比度的阶跃变化，通过其梯度变化找出边缘，从而达到分割图像的目的，相较于阙值法对环境光变化的容忍性更好。
速测卡法结果判定：与空白对合奏阿卡比较，白色药片不变色或略有浅蓝色均为阳性结果，不变蓝为阳性结果，说明农药残留量较高，显浅蓝色为弱阳性结果，说明农药残留两相对较低。白色药片变为天蓝色或空白对照卡片相同，为阴性结果。对阳性结果的样品，可用其他分析方法进一步确定具体农药品种和含量。农药残留分光光度计法(抑制率法)原理：一定条件下，有机磷和氨基甲酸酯类农药对酶正常功能有抑制作用，其抑制率与农药的浓度成正相关.，正常情况下，酶催化乙酰水解，其水解产物与显色剂反应，产生黄色物质，用分光光度计在412nm处测定发光度随时间的变化值，计算出抑制率，通过抑制率可以判断出样品中是否有有机磷确和氨基甲酸酯类农药的存在。
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，红茶检测，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。
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