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。原子吸收光谱法简称AAS是一种仪器分析方法，主要与用于无机元素的分析的原子发射光谱法相辅相成，通过吸收光线的减弱情况来准确计算出样品中该元素的含量，具有检出限比较低、灵敏度高、准确度好等优点，是对无机化合物元素进行定量分析的主要手段。如谢莹等采用湿法消解玉米植物叶片样品，茶叶第三方检测机构，用AAS法测定了玉米叶片中的重金属元素(Cu、Pb、Zn、Cr、Cd)含量，其相对标准偏差为1。1%~7。7%，加标回收率也取得了满意的结果。。对于以矩阵形式存储的图像来说，采用模板矩阵（算子）对源图像进行卷积运算是其提取梯度特征的通用方法。Sobel算子计算量较少，抗噪性较好且能保留边缘的强弱，由一个用于提取水平方向特征和一个用于提取垂直方向的特征的算子组成。Sobel算子十分适合用于提取农产品方向性的特征，例如槟榔的纹路就能很好的被垂直方向的Sobel算子提取出来，通过纹路分布密度，进行槟榔的分级任务。江苏茶叶第三方检测机构-金标准|科学公正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！)