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。

但对于有些农产品，如红苹果，水果检测成熟度，红枣等缺陷识别时，病变区域R色值区间会明显异于正常区域，此时采用BGR中的R值作为阙值区别缺陷区域就是合适的。边缘检测算法是一种经典图像分割算法，主要是利用连通区域边缘对比度的阶跃变化，通过其梯度变化找出边缘，从而达到分割图像的目的，相较于阙值法对环境光变化的容忍性更好。

实验室 通过CMA、CNAS、CATL认证，积累农药残留检测参数共400余项，覆盖有机氯、有机磷、有机氮、有机硫、氨 基甲酸酯、拟除虫菊酯、酰胺类化合物、脲类化合物、醚类化合物、酚类化合物、苯氧羧酸类、脒类、类、 杂环类、苯甲酸类、有机金属化合物类等类别；积累兽药残留检测参数共200余项，覆盖青类、菌 素类、氨基糖甙类、大环内酯类、四环素类、氯类、林可类、类、硝基类、喹诺酮类等。

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