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。

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，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。

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，蔬菜农残检测仪，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。

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