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。

快速检测技术——抑制酶技术。在对农药残留的快速检测技术中，主要有化学检测法、检测法、检测法以及抑制酶技术法等，其中抑制酶技术方法的实用价值较高，能够对农产品中的农药残留进行快速检测。首先，做好药品存放。由于酶、显色剂、底物等均易变质而失效，所以为了保证检测质量，需要确保酶的活性与纯度符合检测要求，这就需要检测人员提高对日常存放的重视。通常会在0-5℃的环境中对药品进行冷藏，液体药剂也可放在其中，但要避免结冰。配制好的溶液需要分开保存，做到即用即放。

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，蔬菜农残检测标准，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。

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