农产品重金属对农产品的总体质量起着重要的作用，如果不严格控制农产品中重金属含量问题，那么对人类的身体将是毁灭性打击。近年来，由于计算机技术的进步和化学计量学的发展，多种检测仪器的精密度、准确度和自动化程度大大提高，农产品重金属的检测技术朝着快速、的方向发展。农作物在种植过程中如果对化学农药的使用不合理，必定会导致农药残留超标，存在食品安全隐患，轻则致使消费者食用后身体不适，重则引发甚至。而农产品中的农药残留超标如何检测和鉴定，则需要用到食品安全检测技术。

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。

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，水果检测品质，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。

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