图像分割算法是用于农产品光电检测分级分类的基础任务，水果质量检测，传统算法的优势在于结构简单，但对复杂环境的适应性较弱。深度学习方法受到环境影响较少，但需大量样本支持，如何正确的获取样本，以及提高算法的整体效率是当前需要解决的主要问题。在实际使用中，深度学习由于性能问题尚无法完全取代传统算法，使用者可以根据具体的需求选择合适的算法。
对于以矩阵形式存储的图像来说，采用模板矩阵（算子）对源图像进行卷积运算是其提取梯度特征的通用方法。Sobel算子计算量较少，抗噪性较好且能保留边缘的强弱，由一个用于提取水平方向特征和一个用于提取垂直方向的特征的算子组成。Sobel算子十分适合用于提取农产品方向性的特征，例如槟榔的纹路就能很好的被垂直方向的Sobel算子提取出来，通过纹路分布密度，进行槟榔的分级任务。
产品质量检验：产品质量检验主要是检验设备的感观指标值，化学成分和微生物指标值是否达到相对性应的规定。
根据国家行业标准方式(GB/T5009.199-2003)及其世卫组织WHO，联合国粮农组织FAO残余农药测试标准，环保局EPA参考摄取量等规定设计制作。选用酶抑制率酶活性测定对新鲜水果，蔬菜水果等农业和林业商品中有机磷和氨基甲酸酯类农药成分开展迅速的检验。
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