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，水果新鲜度检测，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。

农产品农药残留检测技术。气相色谱技术。为了大程度降低农产品中农药残留对人体造成的伤害，需要进一步强化农药残留检测工作，目前国内外针对农药残留的检测主要朝着多品类、快速的方向发展，高精度的农药残留检测技术是确保食品安全检测质量的基础前提。其中，气相色谱技术是目前对农药残留进行检测的常用方法，运用该技术方法展开农药残留检测，一般会选用离子模式，依据相对保留时间及特征离子与离子之间的比例关系，确定目标化合物，从而获取更高精度与灵敏度的数据。

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。

南京水果新鲜度检测-多年经验|金标准(图)由安徽省金标准检测研究院有限公司提供。安徽省金标准检测研究院有限公司实力不俗，信誉可靠，在安徽 合肥 的咨询、调研等行业积累了大批忠诚的客户。安徽金标准带着精益求精的工作态度和不断的完善创新理念和您携手步入辉煌，共创美好未来！