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傳統提取算法，闕值提取法是圖像分割中使用較為廣泛的方法，通過闕值的設置，將處于闕值區間內的像素區域歸納為同一區域，從而分割圖像。此類算法的缺陷在于只考慮了目標的灰度信息，從而缺少魯棒性。在這類算法中，如何獲取一個合理的闕值是算法成功的關鍵，手動選取闕值無法具備通用性，易受環境變化的影響，主流的選取闕值的方法有類間方差法和熵闕值分割法。
但對于有些農產品，如紅蘋果，紅棗等缺陷識別時，病變區域R色值區間會明顯異于正常區域，此時采用BGR中的R值作為闕值區別缺陷區域就是合適的。邊緣檢測算法是一種經典圖像分割算法，主要是利用連通區域邊緣對比度的階躍變化，通過其梯度變化找出邊緣，從而達到分割圖像的目的，相較于闕值法對環境光變化的容忍性更好。
各種新型顯色劑和高靈敏度的顯色體系不斷涌現，為建立高靈敏度的試紙檢測方法提供了更大的發展空間。如薛文靜等以0.1%鎘試劑的乙醇溶液為顯色劑，定量分析用慢速中性濾紙為載體，制備鎘快速檢測試紙，標準系列色階為0～5.0mg·L-1。該試紙性質穩定，在避光干燥條件下可保存5個月，在pH 5～8范圍內pH對顯色結果影響不大。
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