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，蔬菜农药残留检测仪，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。

国家把发展“三品”作为长期的发展目标，无公害农产品作为市场准入的基本条件，作为安全精品品牌，有机农产品是扩大农产品出口的有效手段。农产品地理标志将保护产地产品的品牌。选择并获得恰当的认证，将大大增强食品企业的竞争力，并保障我国食品安全。无公害农产品是指产地环境、生产过程、产品质量符合国家有关标准和规范的要求，经认证合格获得认证证书并允许使用无公害农产品标志的未经加工或初加工的食用农产品。

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，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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