對于以矩陣形式存儲的圖像來說，采用模板矩陣（算子）對源圖像進行卷積運算是其提取梯度特征的通用方法。Sobel算子計算量較少，抗噪性較好且能保留邊緣的強弱，由一個用于提取水平方向特征和一個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產品方向性的特征，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，通過紋路分布密度，進行檳榔的分級任務。
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。
電感耦合等離子質譜法，是在磁場和電場中，離子在運動狀態下質荷比分離后，檢測離子的強度，通過分析算出元素的準確含量的過程。電感耦合等離子質譜法的優點是檢測限較低、準確度和度都很高，檢測速度快、干擾小、多種元素可以同時進行檢測，也能準確獲取同位素的相關信息。沒有發現明顯的缺點，這種方法已經在生物樣品的痕量分析中得到了廣泛的應用。
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