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。
快速检测技术——抑制酶技术。在对农药残留的快速检测技术中，主要有化学检测法、免疫检测法、活体检测法以及抑制酶技术法等，其中抑制酶技术方法的实用价值较高，能够对农产品中的农药残留进行快速检测。首先，做好药品存放。由于酶、显色剂、底物等均易变质而失效，所以为了保证检测质量，需要确保酶的活性与纯度符合检测要求，这就需要检测人员提高对日常存放的重视。通常会在0-5℃的环境中对药品进行冷藏，液体药剂也可放在其中，但要避免结冰。配制好的溶液需要分开保存，做到即用即放。
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，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。
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