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。

产品质量检验：产品质量检验主要是检验设备的感观指标值，化学成分和微生物指标值是否达到相对性应的规定。根据国家行业标准方式(GB/T5009。199-2003)及其世卫组织WHO，联合国粮农组织FAO残余农药测试标准，环保局EPA参考摄取量等规定设计制作。选用酶抑制率酶活性测定对新鲜水果，中药材农残检测，蔬菜水果等农业和林业商品中有机磷和氨基甲酸酯类农药成分开展迅速的检验。

Canny算子相较于Sobel算子更加复杂，能获取更加的边缘且获取到的边缘不会虚化，抗噪性更好，但无法体现边缘的强弱。Canny算法适用于描述农产品的褶皱程度，如红枣中皮皮枣的筛选。文献[4]采用了一种改进的Canny算子用于苹果轮廓的提取。相较于阙值法，边缘检测方法不于提取粗略的轮廓信息，还可以用来提取更加细致的特征，常用于二次分割或配合阙值法使用。

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