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傳統(tǒng)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(guò)闕值的設(shè)置，將處于闕值區(qū)間內(nèi)的像素區(qū)域歸納為同一區(qū)域，從而分割圖像。此類算法的缺陷在于只考慮了目標(biāo)的灰度信息，從而缺少魯棒性。在這類算法中，如何獲取一個(gè)合理的闕值是算法成功的關(guān)鍵，手動(dòng)選取闕值無(wú)法具備通用性，易受環(huán)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。

完善我國(guó)食品標(biāo)準(zhǔn)。目前我國(guó)的食品標(biāo)準(zhǔn)尚不完善，且標(biāo)準(zhǔn)不太統(tǒng)一，這就造成檢測(cè)機(jī)構(gòu)進(jìn)行檢測(cè)工作無(wú)標(biāo)可依，從而導(dǎo)致一些不安全食品流入市場(chǎng)。對(duì)此，我國(guó)相關(guān)部門要加強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)的制定，完善食品安全標(biāo)準(zhǔn)體系。同時(shí)，隨著對(duì)外開(kāi)放的不斷擴(kuò)大，國(guó)際間的貿(mào)易越來(lái)越密切，由于我國(guó)在某些食品上的標(biāo)準(zhǔn)較低，從而導(dǎo)致出口食品達(dá)不到出口國(guó)的要求而被退回，造成了經(jīng)濟(jì)損失。

圖像分割的準(zhǔn)確性直接作用于目標(biāo)物測(cè)量的準(zhǔn)確性，其效率直接影響生產(chǎn)的效率，因而，一個(gè)快速準(zhǔn)確圖像分割算法是目標(biāo)識(shí)別，分級(jí)分類任務(wù)面臨的首要問(wèn)題。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)品分級(jí)分類任務(wù)中，圖像分割的目的是將工業(yè)相機(jī)采集到的圖片中的農(nóng)產(chǎn)品準(zhǔn)確的提取出來(lái)，為進(jìn)一步的尺寸測(cè)量，分類任務(wù)做好準(zhǔn)備。對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品圖像分割算法來(lái)說(shuō)，由于受到生產(chǎn)設(shè)備成像質(zhì)量，灰塵污漬，光照條件，陰影等外部因素影響，造成分割的不準(zhǔn)確。本文通過(guò)對(duì)比不同圖像分割算法，闡述各類算法的優(yōu)缺點(diǎn)，以及各自合適的應(yīng)用場(chǎng)景。