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。

在黄瓜叶部角斑病提取任务中，使用类间方差法初分割，继而使用熵发二次分割提取病虫害区域。另外，彩片中，使用色彩信息分割图像也是常用的手段，常见的色彩信息表示方式有BGR和HSV，通过设置色值区间可提取农作物病变区域。其中，HSV（或者HSI）更为可靠，其更的表示同一视觉感受颜色在不同光照条件下的区间。

广泛运用于大部分都用在蔬菜水果，新鲜水果，荼叶，果品农残检测，粮食作物，农副食品等食品类中有机磷和氨基甲酸酯类农药残余的快速检测;除此之外还可用以蔬菜水果茶生产制造产业基地和农贸市场批市场销售当场检验，餐饮店，院校，饭堂，家中蔬菜水果生产加工前的安全性速测等。大家在悄无声息中吃着带有残余农药和有危害于身体健康的化学物质的食材，不可以排出来身体的，便会被停留在人体内，立即伤害身体健康，导致内脏硬底化，萎缩，功能降低和发育不全等病症。

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