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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(yè)產品分級分類任務中，圖像分割的目的是將工業(yè)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(yōu)缺點，以及各自合適的應用場景。

快速檢測技術——抑制酶技術。在對農藥殘留的快速檢測技術中，主要有化學檢測法、免疫檢測法、活體檢測法以及抑制酶技術法等，其中抑制酶技術方法的實用價值較高，能夠對農產品中的農藥殘留進行快速檢測。首先，做好藥品存放。由于酶、顯色劑、底物等均易變質而失效，所以為了保證檢測質量，需要確保酶的活性與純度符合檢測要求，這就需要檢測人員提高對日常存放的重視。通常會在0-5℃的環(huán)境中對藥品進行冷藏，液體藥劑也可放在其中，但要避免結冰。配制好的溶液需要分開保存，做到即用即放。

Canny算子相較于Sobel算子更加復雜，能獲取更加的邊緣且獲取到的邊緣不會虛化，抗噪性更好，但無法體現邊緣的強弱。Canny算法適用于描述農產品的褶皺程度，如紅棗中皮皮棗的篩選。文獻[4]采用了一種改進的Canny算子用于蘋果輪廓的提取。相較于闕值法，邊緣檢測方法不于提取粗略的輪廓信息，還可以用來提取更加細致的特征，常用于二次分割或配合闕值法使用。