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大類間方差法根據圖像的灰度特性尋找闕值，使分割出的圖像區域之間的差別大，用于判斷分割圖像區域之間的差別是其各區域間的內部方差。大類間方差法極易受到噪音的影響，如陰影，但在單純背景條件下，適用于初步的獲取目標物的位置。大熵闕值法與大類間方差原理類似，將圖像通過信息熵分為不同區域。信息熵在混亂無序的系統中較大，在確定有序的系統中較小，根據信息熵的特性，可將圖像分割為不同的區域。







基于編碼結構的圖像分割網絡雖然能在復雜背景及環境中基于特征分割出圖像區域，不過其提取的輪廓特征依然較為粗糙，不足為真實尺寸測量提供依據，直到MaskRCNN才做到了像素級圖像分割，為尺寸測量提供了依據。除此之外，MaskRCNN將目標檢測和語義分割結合，對農產品尺寸測量及分類提供了指導性算法，也是目前研究優化的主要方向。



產品質量檢驗：產品質量檢驗主要是檢驗設備的感觀指標值，化學成分和微生物指標值是否達到相對性應的規定。根據國家行業標準方式(GB/T5009。199-2003)及其世衛組織WHO，聯合國糧農組織FAO殘余農藥測試標準，環保局EPA參考攝取量等規定設計制作。選用酶抑制率酶活性測定對新鮮水果，蔬菜水果等農業和林業商品中有機磷和氨基甲酸酯類農藥成分開展迅速的檢驗。

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