在黄瓜叶部角斑病提取任务中，使用类间方差法初分割，继而使用熵发二次分割提取病虫害区域。另外，彩片中，使用色彩信息分割图像也是常用的手段，常见的色彩信息表示方式有BGR和HSV，通过设置色值区间可提取农作物病变区域。其中，HSV（或者HSI）更为可靠，其更的表示同一视觉感受颜色在不同光照条件下的区间。

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，水果新鲜度检测，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。

具体来讲，一方面要求食品在出厂前经过工序严苛的安全质量检测，所有达不到标准的食品产品无法出厂投入市场；另一方面，食品企业需要对食品产品加工原料做好检测，避免一切高污染、低质量的原料投入生产环节，从根本上把控食品产品质量。不过，完全靠企业自觉检测难以确保食品安全，所以职能部门需要做好对食品企业的监管工作，同时开通举报渠道，鼓励更多民众参与到食品企业生产的监督工作中来。

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