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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，农产品检测，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。

农产品重金属对农产品的总体起着重要的作用，如果不严格控制农产品中重金属含量问题，那么对人类的身体将是毁灭性打击。近年来，由于计算机技术的进步和化学计量学的发展，多种检测仪器的精密度、准确度和自动化程度---提高，农产品重金属的检测技术朝着快速、的方向发展。农作物在种植过程中如果对化学---的使用不合理，---导致---残留超标，农产品检测费用，存在食品安全---，轻则致使消费者食用后身体不适，重则引发甚至。而农产品中的---残留超标如何检测和鉴定，则需要用到食品安全检测技术。



图像分割的准确性直接作用于目标物测量的准确性，其效率直接影响生产的效率，因而，一个快速准确图像分割算法是目标识别，分级分类任务面临的首要问题。在农业产品分级分类任务中，图像分割的目的是将工业相机采集到的图片中的农产品准确的提取出来，农产品检测报告多少钱，为进一步的尺寸测量，分类任务做好准备。对于农产品图像分割算法来说，由于受到生产设备成像，农产品检测一次多少钱，灰尘污渍，光照条件，阴影等外部因素影响，造成分割的不准确。本文通过对比不同图像分割算法，阐述各类算法的优缺点，以及各自合适的应用场景。



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