大类间方差法根据图像的灰度特性寻找阙值，使分割出的图像区域之间的差别大，用于判断分割图像区域之间的差别是其各区域间的内部方差。大类间方差法极易受到噪音的影响，如阴影，但在单纯背景条件下，适用于初步的获取目标物的位置。大熵阙值法与大类间方差原理类似，将图像通过信息熵分为不同区域。信息熵在混乱无序的系统中较大，在确定有序的系统中较小，根据信息熵的特性，可将图像分割为不同的区域。

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，蔬菜农药检测仪，则需要用到食品安全检测技术。

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。

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