广泛运用于大部分都用在蔬菜水果，新鲜水果，荼叶，果蔬汁农残检测报价，粮食作物，农副食品等食品类中有机磷和氨基甲酸酯类农药残余的快速检测;除此之外还可用以蔬菜水果茶生产制造产业基地和农贸市场批市场销售当场检验，餐饮店，院校，饭堂，家中蔬菜水果生产加工前的安全性速测等。大家在悄无声息中吃着带有残余农药和有危害于身体健康的化学物质的食材，不可以排出来身体的，便会被停留在人体内，立即伤害身体健康，导致内脏硬底化，萎缩，功能降低和发育不全等病症。

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。

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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