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。通常来讲，国外会要求样品中目标化合物的相对保留时间不能与标准数值相差超过0.05min；不同目标化合物少要有3个特征离子，并且相对离子比例相较于标准而言，要控制在10%之内；加标回收率需控制在65%-110%之间。采取离子模式一般会要求所有目标化合物少有2个大于m/z200或是3个大于m/z100的特征离子；目标化合物特征离子比例相较于标准值需控制在60%-120%之间；加标回收率在70%-130%之间，判断检测则要在60%-120%之间。气相色谱技术主要依据特征离子与离子间的比例去确定是否存在农药残留超标的问题，有着较高度以及环境适应性。但对于有些农产品，如红苹果，水果第三方检测机构，红枣等缺陷识别时，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。水果第三方检测机构-金标准|(图)由安徽省金标准检测研究院有限公司提供。“食品检测,卫生检测,水质检测,农产品检测”选择安徽省金标准检测研究院有限公司，公司位于：安徽省合肥市高新区香樟大道211号香枫创意园A座，多年来，安徽金标准坚持为客户提供好的服务，联系人：丁瑶。欢迎广大新老客户来电，来函，亲临指导，洽谈业务。安徽金标准期待成为您的长期合作伙伴！)