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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。

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。