农药残留是农药使用后一个时期内没有被分解而残留于生物体、收获物、土壤、水体、大气中的微量农药原体、有毒代谢物、降解物和杂质的总称。随着农药的大量生产和广泛使用，农药残留已经成为威胁人体健康的重要问题之一。由于农药残留对人和生物危害很大，茶叶检测项目，各国对农药的施用都进行严格的管理，并且对食品中的农药残留做了规定。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，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。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。金标准|资质齐全-江苏茶叶检测项目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!)