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。
圖像分割算法是用于農產品光電檢測分級分類的基礎任務，傳統算法的優勢在于結構簡單，，但對復雜環境的適應性較弱。深度學習方法受到環境影響較少，但需大量樣本支持，如何正確的獲取樣本，以及提高算法的整體效率是當前需要解決的主要問題。在實際使用中，深度學習由于性能問題尚無法完全取代傳統算法，使用者可以根據具體的需求選擇合適的算法。
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