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。-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，-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。
农产品-残留超标的原因及危害。农产品的-残留超标属于-污染的常见形式之一，形成这种现象的原因是农户在农作物生长过程中，为了辅、杀虫等会施用一些-，尤其是随着病虫害抗药性的增强，以及农户为了提高产量，会使用大量-，甚至会使用高毒、高残留-。这些-大部分会残留在农产品的表面，造成农产品-残留-，若这种农产品进入市场后，人们不小心食用了-残留超标的农产品，大概率会出现-、-、干呕、头昏等-，并且会留下长期的慢症，食用过量或时间过长，还会导致的患病率升高。
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，农产品检测费用，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，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。
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