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。

相反，假如蔬菜水果的萃取液中带有一定量的有机磷或氨基甲酸酯类农药酶的活性就被抑止或部份被抑止，实验中添加的底物就无法被酶水解或一小部分被水解，进而不着色或色调转变不大，用光度计测量吸光度值随時间的变动状况测算出抑制率，就可以分辨蔬菜水果中含有机磷或氨基甲酸酯类农药的农药残留状况。图像分割是一个经典的机器视觉处理问题，其目的是将图像分割为若干个相关的区域，从而提取出感兴趣的区域或者轮廓特征。

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，农兽药残留检测，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。

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