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。

基于编码结构的图像分割网络虽然能在复杂背景及环境中基于特征分割出图像区域，不过其提取的轮廓特征依然较为粗糙，不足为真实尺寸测量提供依据，直到MaskRCNN才做到了像素级图像分割，为尺寸测量提供了依据。除此之外，MaskRCNN将目标检测和语义分割结合，对农产品尺寸测量及分类提供了指导性算法，也是目前研究优化的主要方向。

“安全、营养、食欲”被看做是食品的三要素，其中，安全是对食品的基本要求，检测农药残留怎么收费，也是消费者选择食品的主要标准。食品是人类生存和发展基本的物质基础，食品工业是许多国家的产业支柱，但日益加剧的环境污染和频繁发生的食品安全事件给人类的生命健康带来了巨大的威胁，食品安全问题引起了越来越多的关注。谈及食品安全问题，重金属、农药残留、兽药残留、添加剂、生物和致病菌是我国粮食安全的六大威胁。

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