但对于有些农产品，如红苹果，红枣等缺陷识别时，病变区域R色值区间会明显异于正常区域，此时采用BGR中的R值作为阙值区别缺陷区域就是合适的。边缘检测算法是一种经典图像分割算法，主要是利用连通区域边缘对比度的阶跃变化，通过其梯度变化找出边缘，从而达到分割图像的目的，相较于阙值法对环境光变化的容忍性更好。

为此，我国要借鉴发达国家的标准，制定更加严格的符合出口国要求的质量标准，扩大食品出口。综上所述，食品安全关系到人们的生命健康，所以在对农产品农药残留检测中应合理应用食品安全检测技术。一方面，各级与食品安全监管部门需要对食品安全问题提高重视，确保监督制度落实到地；另一方面，也应不断升级食品安全检测技术，鼓励相关企业主动进行农产品农药残留检测，保障食品安全，让消费者能够买得放心、吃得放心。

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。