传统提取算法，阙值提取法是图像分割中使用较为广泛的方法，蔬菜农残检测设备，通过阙值的设置，将处于阙值区间内的像素区域归纳为同一区域，从而分割图像。此类算法的缺陷在于只考虑了目标的灰度信息，从而缺少鲁棒性。在这类算法中，如何获取一个合理的阙值是算法成功的关键，手动选取阙值无法具备通用性，易受环境变化的影响，主流的选取阙值的方法有类间方差法和熵阙值分割法。

各种新型显色剂和高灵敏度的显色体系不断涌现，为建立高灵敏度的试纸检测方法提供了更大的发展空间。如薛文静等以0.1%镉试剂的乙醇溶液为显色剂，定量分析用慢速中性滤纸为载体，制备镉快速检测试纸，标准系列色阶为0～5.0mg·L-1。该试纸性质稳定，在避光干燥条件下可保存5个月，在pH 5～8范围内pH对显色结果影响不大。

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。

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