圖像分割算法是用于農產品光電檢測分級分類的基礎任務，傳統算法的優勢在于結構簡單，，但對復雜環境的適應性較弱。深度學習方法受到環境影響較少，但需大量樣本支持，如何正確的獲取樣本，以及提高算法的整體效率是當前需要解決的主要問題。在實際使用中，深度學習由于性能問題尚無法完全取代傳統算法，使用者可以根據具體的需求選擇合適的算法。
快速檢測技術——抑制酶技術。在對農藥殘留的快速檢測技術中，主要有化學檢測法、免疫檢測法、活體檢測法以及抑制酶技術法等，其中抑制酶技術方法的實用價值較高，能夠對農產品中的農藥殘留進行快速檢測。首先，做好藥品存放。由于酶、顯色劑、底物等均易變質而失效，所以為了保證檢測質量，需要確保酶的活性與純度符合檢測要求，這就需要檢測人員提高對日常存放的重視。通常會在0-5℃的環境中對藥品進行冷藏，液體藥劑也可放在其中，但要避免結冰。配制好的溶液需要分開保存，做到即用即放。
傳統提取算法，闕值提取法是圖像分割中使用較為廣泛的方法，通過闕值的設置，將處于闕值區間內的像素區域歸納為同一區域，從而分割圖像。此類算法的缺陷在于只考慮了目標的灰度信息，從而缺少魯棒性。在這類算法中，如何獲取一個合理的闕值是算法成功的關鍵，手動選取闕值無法具備通用性，易受環境變化的影響，主流的選取闕值的方法有類間方差法和熵闕值分割法。
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