圖像分割算法是用于農(nóng)產(chǎn)品光電檢測分級分類的基礎(chǔ)任務，傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢在于結(jié)構(gòu)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。
快速檢測技術(shù)——抑制酶技術(shù)。在對農(nóng)藥殘留的快速檢測技術(shù)中，主要有化學檢測法、免疫檢測法、活體檢測法以及抑制酶技術(shù)法等，其中抑制酶技術(shù)方法的實用價值較高，能夠?qū)r(nóng)產(chǎn)品中的農(nóng)藥殘留進行快速檢測。首先，做好藥品存放。由于酶、顯色劑、底物等均易變質(zhì)而失效，所以為了保證檢測質(zhì)量，需要確保酶的活性與純度符合檢測要求，這就需要檢測人員提高對日常存放的重視。通常會在0-5℃的環(huán)境中對藥品進行冷藏，液體藥劑也可放在其中，但要避免結(jié)冰。配制好的溶液需要分開保存，做到即用即放。
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的灰度信息，從而缺少魯棒性。在這類算法中，如何獲取一個合理的闕值是算法成功的關(guān)鍵，手動選取闕值無法具備通用性，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。
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