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圖像分割的準確性直接作用于目標物測量的準確性，其效率直接影響生產的效率，因而，一個快速準確圖像分割算法是目標識別，分級分類任務面臨的首要問題。在農業產品分級分類任務中，圖像分割的目的是將工業相機采集到的圖片中的農產品準確的提取出來，為進一步的尺寸測量，分類任務做好準備。對于農產品圖像分割算法來說，由于受到生產設備成像質量，灰塵污漬，光照條件，陰影等外部因素影響，造成分割的不準確。本文通過對比不同圖像分割算法，闡述各類算法的優缺點，以及各自合適的應用場景。

圖像分割算法是用于農產品光電檢測分級分類的基礎任務，傳統算法的優勢在于結構簡單，，但對復雜環境的適應性較弱。深度學習方法受到環境影響較少，但需大量樣本支持，如何正確的獲取樣本，以及提高算法的整體效率是當前需要解決的主要問題。在實際使用中，深度學習由于性能問題尚無法完全取代傳統算法，使用者可以根據具體的需求選擇合適的算法。

“安全、營養、食欲”被看做是食品的三要素，其中，安全是對食品的基本要求，也是消費者選擇食品的主要標準。食品是人類生存和發展基本的物質基礎，食品工業是許多國家的產業支柱，但日益加劇的環境污染和頻繁發生的食品安全事件給人類的生命健康帶來了巨大的威脅，食品安全問題引起了越來越多的關注。談及食品安全問題，重金屬、農藥殘留、獸藥殘留、添加劑、生物和致病菌是我國糧食安全的六大威脅。