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，水果农残检测，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。
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，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。
Canny算子相较于Sobel算子更加复杂，能获取更加的边缘且获取到的边缘不会虚化，抗噪性更好，但无法体现边缘的强弱。
Canny算法适用于描述农产品的褶皱程度，如红枣中皮皮枣的筛选。
文献[4]采用了一种改进的Canny算子用于苹果轮廓的提取。
相较于阙值法，边缘检测方法不于提取粗略的轮廓信息，还可以用来提取更加细致的特征，常用于二次分割或配合阙值法使用。
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