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。

Canny算子相較于Sobel算子更加復雜，能獲取更加的邊緣且獲取到的邊緣不會虛化，抗噪性更好，但無法體現邊緣的強弱。Canny算法適用于描述農產品的褶皺程度，如紅棗中皮皮棗的篩選。文獻[4]采用了一種改進的Canny算子用于蘋果輪廓的提取。相較于闕值法，邊緣檢測方法不于提取粗略的輪廓信息，還可以用來提取更加細致的特征，常用于二次分割或配合闕值法使用。

“安全、營養、食欲”被看做是食品的三要素，其中，安全是對食品的基本要求，也是消費者選擇食品的主要標準。食品是人類生存和發展基本的物質基礎，食品工業是許多國家的產業支柱，但日益加劇的環境污染和頻繁發生的食品安全事件給人類的生命健康帶來了巨大的威脅，食品安全問題引起了越來越多的關注。談及食品安全問題，重金屬、農藥殘留、獸藥殘留、添加劑、生物和致病菌是我國糧食安全的六大威脅。