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。
農產品農藥殘留超標的原因及危害。農產品的農藥殘留超標屬于農藥污染的常見形式之一，形成這種現象的原因是農戶在農作物生長過程中，為了輔、殺蟲等會施用一些農藥，尤其是隨著病蟲害抗藥性的增強，以及農戶為了提高產量，會使用大量農藥，甚至會使用高毒、高殘留農藥。這些農藥大部分會殘留在農產品的表面，造成農產品農藥殘留嚴重，若這種農產品進入市場后，人們不小心食用了農藥殘留超標的農產品，大概率會出現腹瀉、惡心、干嘔、頭昏等癥狀，并且會留下長期的慢癥，食用過量或時間過長，還會導致的患病率升高。
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