图像分割的准确性直接作用于目标物测量的准确性，其效率直接影响生产的效率，因而，一个快速准确图像分割算法是目标识别，分级分类任务面临的首要问题。在农业产品分级分类任务中，图像分割的目的是将工业相机采集到的图片中的农产品准确的提取出来，为进一步的尺寸测量，分类任务做好准备。对于农产品图像分割算法来说，由于受到生产设备成像质量，灰尘污渍，光照条件，阴影等外部因素影响，造成分割的不准确。本文通过对比不同图像分割算法，阐述各类算法的优缺点，以及各自合适的应用场景。

。对于以矩阵形式存储的图像来说，采用模板矩阵（算子）对源图像进行卷积运算是其提取梯度特征的通用方法。Sobel算子计算量较少，抗噪性较好且能保留边缘的强弱，由一个用于提取水平方向特征和一个用于提取垂直方向的特征的算子组成。Sobel算子十分适合用于提取农产品方向性的特征，例如槟榔的纹路就能很好的被垂直方向的Sobel算子提取出来，通过纹路分布密度，进行槟榔的分级任务。

通常来讲，国外会要求样品中目标化合物的相对保留时间不能与标准数值相差超过0.05min；不同目标化合物少要有3个特征离子，并且相对离子比例相较于标准而言，要控制在10%之内；加标回收率需控制在65%-110%之间。采取离子模式一般会要求所有目标化合物少有2个大于m/z200或是3个大于m/z100的特征离子；目标化合物特征离子比例相较于标准值需控制在60%-120%之间；加标回收率在70%-130%之间，判断检测则要在60%-120%之间。气相色谱技术主要依据特征离子与离子间的比例去确定是否存在农药残留超标的问题，有着较高度以及环境适应性。

速测卡法结果判定：与空白对合奏阿卡比较，白色药片不变色或略有浅蓝色均为阳性结果，不变蓝为阳性结果，说明农药残留量较高，显浅蓝色为弱阳性结果，说明农药残留两相对较低。白色药片变为天蓝色或空白对照卡片相同，为阴性结果。对阳性结果的样品，可用其他分析方法进一步确定具体农药品种和含量。农药残留分光光度计法(抑制率法)原理：一定条件下，有机磷和氨基甲酸酯类农药对酶正常功能有抑制作用，其抑制率与农药的浓度成正相关.，正常情况下，酶催化乙酰水解，其水解产物与显色剂反应，产生黄色物质，用分光光度计在412nm处测定发光度随时间的变化值，计算出抑制率，通过抑制率可以判断出样品中是否有有机磷确和氨基甲酸酯类农药的存在。