仪器检测基本原理，依据有机磷和氨基甲酸酯类***能抑止虫类***和外围***中酶的活性，导致***传导物质的累积，危害一切正常传输，使虫类了身亡这一虫类毒理基本原理，用在对***残余的检测中。假如蔬菜水果的萃取液中没有有机磷或氨基甲酸酯类***或残余量较低，酶的活性不被抑止，实验中添加的底物就被酶水解，水解物质与参与的铬黑T反映造成色调。

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。

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，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。

传统提取算法，阙值提取法是图像分割中使用较为广泛的方法，通过阙值的设置，将处于阙值区间内的像素区域归纳为同一区域，从而分割图像。此类算法的缺陷在于只考虑了目标的灰度信息，从而缺少鲁棒性。在这类算法中，如何获取一个合理的阙值是算法成功的关键，手动选取阙值无法具备通用性，易受环境变化的影响，主流的选取阙值的方法有类间方差法和熵阙值分割法。