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，农产品质量检测要多少钱，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。

完善我国食品标准。目前我国的食品标准尚不完善，且标准不太统一，这就造成检测机构进行检测工作无标可依，从而导致一些不安全食品流入市场。对此，我国相关部门要加强标准的制定，完善食品安全标准体系。同时，随着对外开放的不断扩大，国际间的贸易越来越密切，由于我国在某些食品上的标准较低，从而导致出口食品达不到出口国的要求而被退回，造成了经济损失。

大类间方差法根据图像的灰度特性寻找阙值，使分割出的图像区域之间的差别大，用于判断分割图像区域之间的差别是其各区域间的内部方差。大类间方差法极易受到噪音的影响，如阴影，但在单纯背景条件下，适用于初步的获取目标物的位置。大熵阙值法与大类间方差原理类似，将图像通过信息熵分为不同区域。信息熵在混乱无序的系统中较大，在确定有序的系统中较小，根据信息熵的特性，可将图像分割为不同的区域。

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