廣泛運用于大部分都用在蔬菜水果，新鮮水果，荼葉，糧食作物，農(nóng)副食品等食品類中有機磷和氨基甲酸酯類農(nóng)藥殘余的快速檢測;除此之外還可用以蔬菜水果茶生產(chǎn)制造產(chǎn)業(yè)基地和農(nóng)貿(mào)市場批市場銷售當場檢驗，餐飲店，院校，飯?zhí)茫抑惺卟怂a(chǎn)加工前的安全性速測等。大家在悄無聲息中吃著帶有殘余農(nóng)藥和有危害于身體健康的化學物質(zhì)的食材，不可以排出來身體的，便會被停留在人體內(nèi)，立即傷害身體健康，導致內(nèi)臟硬底化，萎縮，功能降低和發(fā)育不全等病癥。
圖像分割算法是用于農(nóng)產(chǎn)品光電檢測分級分類的基礎(chǔ)任務，傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢在于結(jié)構(gòu)簡單，，但對復雜環(huán)境的適應性較弱。深度學習方法受到環(huán)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(tǒng)算法，使用者可以根據(jù)具體的需求選擇合適的算法。
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(xiàn)邊緣的強弱。Canny算法適用于描述農(nóng)產(chǎn)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。
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