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对于以矩阵形式存储的图像来说，采用模板矩阵（算子）对源图像进行卷积运算是其提取梯度特征的通用方法。Sobel算子计算量较少，茶叶检测机构，抗噪性较好且能保留边缘的强弱，由一个用于提取水平方向特征和一个用于提取垂直方向的特征的算子组成。Sobel算子十分适合用于提取农产品方向性的特征，例如槟榔的纹路就能很好的被垂直方向的Sobel算子提取出来，通过纹路分布密度，进行槟榔的分级任务。

另一方面，通过农产品质量安全检验检测，可以将质量不合格、不达标的农产品在市场之外，如重金属、农药残留超标的农产品，进而保障农产品的食用安全，确保人们的饮食健康。而如果是对于做种使用或其他农业生产使用的农产品来说，通过质量安全检验检测，则可以促进后期的农业生产，提高农业生产的品质与产量。 农产品质量检测的程序①  抽样（送样） ②  检验 ③  等级确定（出报告）。

传统提取算法，阙值提取法是图像分割中使用较为广泛的方法，通过阙值的设置，将处于阙值区间内的像素区域归纳为同一区域，从而分割图像。此类算法的缺陷在于只考虑了目标的灰度信息，从而缺少鲁棒性。在这类算法中，如何获取一个合理的阙值是算法成功的关键，手动选取阙值无法具备通用性，易受环境变化的影响，主流的选取阙值的方法有类间方差法和熵阙值分割法。

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