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，水果检测公司，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。

仪器检测基本原理，依据有机磷和氨基甲酸酯类农药能抑止虫类神经和外围神经中酶的活性，导致神经传导物质的累积，危害一切正常传输，使虫类了身亡这一虫类毒理基本原理，用在对农药残余的检测中。假如蔬菜水果的萃取液中没有有机磷或氨基甲酸酯类农药或残余量较低，酶的活性不被抑止，实验中添加的底物就被酶水解，水解物质与参与的铬黑T反映造成色调。

传统提取算法，阙值提取法是图像分割中使用较为广泛的方法，通过阙值的设置，将处于阙值区间内的像素区域归纳为同一区域，从而分割图像。此类算法的缺陷在于只考虑了目标的灰度信息，从而缺少鲁棒性。在这类算法中，如何获取一个合理的阙值是算法成功的关键，手动选取阙值无法具备通用性，易受环境变化的影响，主流的选取阙值的方法有类间方差法和熵阙值分割法。

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