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。

农产品农药残留检测技术。气相色谱技术。为了大程度降低农产品中农药残留对人体造成的伤害，需要进一步强化农药残留检测工作，目前国内外针对农药残留的检测主要朝着多品类、快速的方向发展，高精度的农药残留检测技术是确保食品安全检测质量的基础前提。其中，气相色谱技术是目前对农药残留进行检测的常用方法，运用该技术方法展开农药残留检测，一般会选用离子模式，依据相对保留时间及特征离子与离子之间的比例关系，确定目标化合物，从而获取更高精度与灵敏度的数据。

Canny算子相较于Sobel算子更加复杂，能获取更加的边缘且获取到的边缘不会虚化，茶叶检测安全，抗噪性更好，但无法体现边缘的强弱。Canny算法适用于描述农产品的褶皱程度，如红枣中皮皮枣的筛选。文献[4]采用了一种改进的Canny算子用于苹果轮廓的提取。相较于阙值法，边缘检测方法不于提取粗略的轮廓信息，还可以用来提取更加细致的特征，常用于二次分割或配合阙值法使用。

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