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。

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，茶叶农残检测，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。

农药残留生物化学测定方法：农药速测卡法，农药残留分光光度法(抑制率法)。速测卡法检测原理：醋酶可催化靛酚酮(红色)水解为与靛酚(蓝色)有机磷或氨基甲酸脂类农药对酯酶有抑制作用，使催化、水解，变色的过程发生改变，由此判断样品中是否含有过量有机磷或氨基甲酸酯类农药的残留。分析步骤：A.提取：干净的菜样品---剪碎(1CM左右见方)---取5g于带盖瓶中---加纯净水或缓冲溶液(l0mL)---震摇(50次)---静置(2min以上)。B.预反应：取一片速测卡，用白色药片沾取提取液，放置10min以上进行预反应，有条件时在37℃恒温装放置中10min.预反应后的药片表面必须保持湿润。C.反应：将速测卡对折，用手捏3min或用恒温装置恒温3min，使红色药片与白色药片叠合发生反应 d.每批测定应设一个纯净水或缓冲液的空白对照卡。

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