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，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质量，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。但对于有些农产品，如红苹果，红枣等缺陷识别时，蔬菜农残检测标准，病变区域R色值区间会明显异于正常区域，此时采用BGR中的R值作为阙值区别缺陷区域就是合适的。边缘检测算法是一种经典图像分割算法，主要是利用连通区域边缘对比度的阶跃变化，通过其梯度变化找出边缘，从而达到分割图像的目的，相较于阙值法对环境光变化的容忍性更好。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。蔬菜农残检测标准-多年经验|金标准由安徽省金标准检测研究院有限公司提供。行路致远，砥砺前行。安徽省金标准检测研究院有限公司致力成为与您共赢、共生、共同前行的战略伙伴，更矢志成为咨询、调研具有竞争力的企业，与您一起飞跃，共同成功!)