廣泛運用于大部分都用在蔬菜水果，新鮮水果，荼葉，糧食作物，農副食品等食品類中有機磷和氨基甲酸酯類農藥殘余的快速檢測;除此之外還可用以蔬菜水果茶生產制造產業(yè)基地和農貿市場批市場銷售當場檢驗，餐飲店，院校，飯?zhí)?，家中蔬菜水果生產加工前的安全性速測等。大家在悄無聲息中吃著帶有殘余農藥和有危害于身體健康的化學物質的食材，不可以排出來身體的，便會被停留在人體內，立即傷害身體健康，導致內臟硬底化，萎縮，功能降低和發(fā)育不全等病癥。
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(tǒng)算法的優(yōu)勢在于結構簡單，，但對復雜環(huán)境的適應性較弱。深度學習方法受到環(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(tǒng)算法，使用者可以根據(jù)具體的需求選擇合適的算法。
Canny算子相較于Sobel算子更加復雜，能獲取更加的邊緣且獲取到的邊緣不會虛化，抗噪性更好，但無法體現(xiàn)邊緣的強弱。Canny算法適用于描述農產品的褶皺程度，如紅棗中皮皮棗的篩選。文獻[4]采用了一種改進的Canny算子用于蘋果輪廓的提取。相較于闕值法，邊緣檢測方法不于提取粗略的輪廓信息，還可以用來提取更加細致的特征，常用于二次分割或配合闕值法使用。
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