民以食为天，食以安为先。当前，我国的农产品市场越来越繁荣，不仅仅是农产品的种类越来越多，同时其品质要求也越来越高，农残检测费用，在这样的情况下，对农产品的质量安全检验检测就显得格外的重要。一方面，通过农产品质量安全检验检测，能够为农产品的市场管理提供参考、依据，更好的规范、约束农产品市场，构建和谐的农产品市场秩序，推动农产品市场进一步的繁荣、发展。
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。
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