图像分割算法是用于农产品光电检测分级分类的基础任务，传统算法的优势在于结构简单，，但对复杂环境的适应性较弱。深度学习方法受到环境影响较少，但需大量样本支持，如何正确的获取样本，以及提高算法的整体效率是当前需要解决的主要问题。在实际使用中，深度学习由于性能问题尚无法完全取代传统算法，使用者可以根据具体的需求选择合适的算法。
基于深度学习的图像分割方法，主要研究领域是在于语义分割，即根据图片内容，将图像分为多个有含义的部分，对于农产品分类而言有着革命性的意义。全卷积网络FCN是深度学习用于进行图像分割的先驱，以分类模型AlexNet为基础，将其3层全连接层转化为反卷积层进行上采样，从而将输出有特征分类转化为区域特征热力图。
人们长期食用从土壤中吸收重金属而长成的食物，重金属在人体内累计，引发了许多食品安全问题，从2004年浙江长兴500名儿童铅时间到2013年广州镉大米时间再到2020年云南99。8吨大米镉超标被销毁，对人民食品安全的保障需求越来越迫切。食品安全关乎社会稳定，我国已采取多种措施治理土壤的重金属污染，同时相关的研究也在展开，目前粮食中重金属的检测方法主要有仪器分析法、化学显色法和电化学法等等。
以上信息由专业从事红茶检测的安徽金标准于2024/7/27 10:30:41发布
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