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對(duì)于以矩陣形式存儲(chǔ)的圖像來(lái)說(shuō)，采用模板矩陣（算子）對(duì)源圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算是其提取梯度特征的通用方法。Sobel算子計(jì)算量較少，抗噪性較好且能保留邊緣的強(qiáng)弱，由一個(gè)用于提取水平方向特征和一個(gè)用于提取垂直方向的特征的算子組成。Sobel算子十分適合用于提取農(nóng)產(chǎn)品方向性的特征，例如檳榔的紋路就能很好的被垂直方向的Sobel算子提取出來(lái)，通過(guò)紋路分布密度，進(jìn)行檳榔的分級(jí)任務(wù)。

圖像分割算法是用于農(nóng)產(chǎn)品光電檢測(cè)分級(jí)分類的基礎(chǔ)任務(wù)，傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢(shì)在于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，，但對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性較弱。深度學(xué)習(xí)方法受到環(huán)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(dāng)前需要解決的主要問(wèn)題。在實(shí)際使用中，深度學(xué)習(xí)由于性能問(wèn)題尚無(wú)法完全取代傳統(tǒng)算法，使用者可以根據(jù)具體的需求選擇合適的算法。

電感耦合等離子質(zhì)譜法，是在磁場(chǎng)和電場(chǎng)中，離子在運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下質(zhì)荷比分離后，檢測(cè)離子的強(qiáng)度，通過(guò)分析算出元素的準(zhǔn)確含量的過(guò)程。電感耦合等離子質(zhì)譜法的優(yōu)點(diǎn)是檢測(cè)限較低、準(zhǔn)確度和度都很高，檢測(cè)速度快、干擾小、多種元素可以同時(shí)進(jìn)行檢測(cè)，也能準(zhǔn)確獲取同位素的相關(guān)信息。沒(méi)有發(fā)現(xiàn)明顯的缺點(diǎn)，這種方法已經(jīng)在生物樣品的痕量分析中得到了廣泛的應(yīng)用。