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相反，假如蔬菜水果的萃取液中帶有一定量的有機(jī)磷或氨基甲酸酯類農(nóng)藥酶的活性就被抑止或部份被抑止，實(shí)驗(yàn)中添加的底物就無法被酶水解或一小部分被水解，進(jìn)而不著色或色調(diào)轉(zhuǎn)變不大，用光度計(jì)測(cè)量吸光度值隨時(shí)間的變動(dòng)狀況測(cè)算出抑制率，就可以分辨蔬菜水果中含有機(jī)磷或氨基甲酸酯類農(nóng)藥的農(nóng)藥殘留狀況。圖像分割是一個(gè)經(jīng)典的機(jī)器視覺處理問題，其目的是將圖像分割為若干個(gè)相關(guān)的區(qū)域，從而提取出感興趣的區(qū)域或者輪廓特征。

但對(duì)于有些農(nóng)產(chǎn)品，如紅蘋果，紅棗等缺陷識(shí)別時(shí)，病變區(qū)域R色值區(qū)間會(huì)明顯異于正常區(qū)域，此時(shí)采用BGR中的R值作為闕值區(qū)別缺陷區(qū)域就是合適的。邊緣檢測(cè)算法是一種經(jīng)典圖像分割算法，主要是利用連通區(qū)域邊緣對(duì)比度的階躍變化，通過其梯度變化找出邊緣，從而達(dá)到分割圖像的目的，相較于闕值法對(duì)環(huán)境光變化的容忍性更好。

圖像分割算法是用于農(nóng)產(chǎn)品光電檢測(cè)分級(jí)分類的基礎(chǔ)任務(wù)，傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢(shì)在于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，，但對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性較弱。深度學(xué)習(xí)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(dāng)前需要解決的主要問題。在實(shí)際使用中，深度學(xué)習(xí)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。