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，水果农药残留检测多少钱一次，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。
一般来讲，吸取酶、显色剂、底物的移液器需要贴好对应标签，一一对应提取试剂，坚持“只出不进”。而从试剂瓶中倒出的试剂同样不能倒回去，以免污染原试剂。值得注意的是，检测人员需要对操作时间严格把控，以免出现对照值太小的情况，所以要保证仪器稳定性，在室温环境下选择提取液及药品，在将底物放入后要快速检测，不得拖沓；要解决好样品吸光值过高的问题，所以要提高酶与其他药品的稳定，达到室温，同时防止样品次生物质的干扰；样品检测存在较小负值误差且在-10%范围内，属于允许范围，一般原因为人为操作误差。酶分解底物的合成速度极快，如果操作不熟练便会带来误差，导致抑制率出现负值。
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，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。
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