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具體來(lái)講，一方面要求食品在出廠(chǎng)前經(jīng)過(guò)工序嚴苛的安全質(zhì)量檢測，所有達不到標準的食品產(chǎn)品無(wú)法出廠(chǎng)投入市場(chǎng)；另一方面，食品企業(yè)需要對食品產(chǎn)品加工原料做好檢測，避免一切高污染、低質(zhì)量的原料投入生產(chǎn)環(huán)節，從根本上把控食品產(chǎn)品質(zhì)量。不過(guò)，完全靠企業(yè)自覺(jué)檢測難以確保食品安全，所以職能部門(mén)需要做好對食品企業(yè)的監管工作，同時(shí)開(kāi)通舉報渠道，鼓勵更多民眾參與到食品企業(yè)生產(chǎn)的監督工作中來(lái)。

但對于有些農產(chǎn)品，如紅蘋(píng)果，紅棗等缺陷識別時(shí)，病變區域R色值區間會(huì )明顯異于正常區域，此時(shí)采用BGR中的R值作為闕值區別缺陷區域就是合適的。邊緣檢測算法是一種經(jīng)典圖像分割算法，主要是利用連通區域邊緣對比度的階躍變化，通過(guò)其梯度變化找出邊緣，從而達到分割圖像的目的，相較于闕值法對環(huán)境光變化的容忍性更好。

圖像分割算法是用于農產(chǎn)品光電檢測分級分類(lèi)的基礎任務(wù)，傳統算法的優(yōu)勢在于結構簡(jiǎn)單，，但對復雜環(huán)境的適應性較弱。深度學(xué)習方法受到環(huán)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(wèn)題。在實(shí)際使用中，深度學(xué)習由于性能問(wèn)題尚無(wú)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。