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，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。
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，茶叶检测费用，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。
具体来讲，一方面要求食品在出厂前经过工序严苛的安全质量检测，所有达不到标准的食品产品无法出厂投入市场；另一方面，食品企业需要对食品产品加工原料做好检测，避免一切高污染、低质量的原料投入生产环节，从根本上把控食品产品质量。不过，完全靠企业自觉检测难以确保食品安全，所以职能部门需要做好对食品企业的监管工作，同时开通举报渠道，鼓励更多民众参与到食品企业生产的监督工作中来。
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